项目中,经常会碰到多级的树形结构数据,如地区信息,省.市.区.街道等,或客户关系信息上三级,下三级等. 实际项目中,我们可能碰到以下两种需求: 一条记录中呈现路径:省 - 市 - 区 - 街道 一条记录中呈现上几级:上级,上上级,上上上级 此情此景,使用 WITH RECURSIVE 递归查询再合适不过. 递归查询 在介绍 WITH RECURSIVE 之前,我们先介绍一个 WITH 通过 WITH ,我们可以在写查询语句之前,为一个需要用到的子查询定义一个临时的别名,该别名可以查询语句中使用,

一. 查看磁盘占用空间情况 df df 命令用于查看硬盘空间的使用情况,还可以查看硬盘分区的类型或 inode 节点的使用情况等. df 命令常用参数如下: -a 显示所有文件系统的磁盘使用情况,包括0块(block)的文件系统,如 /proc 文件系统 -k 以 k 字节为单位显示 -i 显示 i 节点信息,而不是磁盘块 -t 显示各指定类型的文件系统的磁盘空间使用情况 -x 列出不是某一指定类型文件系统的磁盘空间的使用情况(与 t 选项相反) -T 显示文件系统类型 df 命令使用实例: 查

https://ggaaooppeenngg.github.io/zh-CN/2017/05/07/cgroups-%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B%E5%86%85%E5%AD%98%E5%92%8CCPU/ cgroup 的整体结构 cgroup 是容器当中对资源进行限制的机制,完整的名称是叫 control group.经常提到的 hierarchy 对应的是一个层级,而subsystem 对应的是一个子系统,都是可以望文生意的.创建一个层级是通过挂载完成的,也就是说

Pandas 安装 anaconda 安装: conda list pandas 查看是否已经安装 conda install pandas conda update pandas pip 安装 pip install pandas apt 安装 sudo apt-get install python-pandas 测试是否安装成功 nosetests pandases 不成功会进行提醒,可以重新安装或者更新 pandas数据结构 Series DataFrame Series 1 声明seri

官方文档 1. 安装Pandas windos下cmd:pip install pandas 导入pandas包:import pandas as pd 2. Series对象 带索引的一维数组 创建: s = pd.Series([12,-4,7,9]) print (s) 0 12 1 -4 2 7 3 9 dtype: int64 s = pd.Series([12,-4,7,9], index = ['a', 'b', 'c', 'd']) print (s) a 12 b -4 c 7

一.JaCoCo简介 JaCoCo是Eclipse平台下的开源产品,以小型,轻量化著称,常见集成在Eclipse Workbench中,除此之外的启动方式包括对接Ant和Maven,或是命令行的方式进行.Jacoco近两年在软件测试行业的被关注度比较高,其主要原因是:在新一代精准测试技术流的影响中,各大型单位对覆盖率的追求越来越迫切.作为一款开源产品,它主机面向Java语言,能够在字节码层面给出覆盖率,同时也能将字节码关联到对应的源代码.这种半精准的测试方式,在小型团队中,对于某些场景的覆盖率诉

Basic knowledge of Pandas pandas库是以numpy库为基础建成的,是python数据分析的核心库.也正因如此,pandas内的数据结构与numpy的数组有许多相似的地方. 以下的代码示例均是在引入numpy和pandas库的基础上,不要忘记! Pandas库数据结构简介 Series对象 Series对象用来存放一维数据,由两个相互关联的数组组成.index数组存放索引(令人惊喜的是,索引可以有重复),values数组存放值.其实index对象使得操作Series和

1.Pandas的函数应用 1.apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码: # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果: 0 1 2 3 0 -0.062413 0.844813 -1.853721 -1.980717 1 -0.539628 -1.975173 -0.856597 -2.612406 2 -1.277

树状结构Java模型.层级关系Java模型.上下级关系Java模型与html页面展示 一.业务原型:公司的组织结构.传销关系网 二.数据库模型 很简单,创建 id 与 pid 关系即可.(pid:parent_id) 三.Java模型 (我们把这张网撒在html的一张表里.其实用ul来展示会简单N多,自己思考为什么LZ会选择放在表里) private class Table {        private Long id; // 当前对象的id         private int x; /

去掉如下截图: 在百度编辑器 ueditor 根目录下: ueditor.config.js 文件中 搜索并将参数elementPathEnabled设置成false即可 常用功能开关如下: ,elementPathEnabled : false //是否启用元素路径,默认是true显示 ,wordCount:false //是否开启字数统计 ,autoHeightEnabled:false // 编辑器内容,是否自动长高,默认true ,fullscreen : false //是否开启初始化

推广渠道表有ParentID字段,代表上下层级关系.现要统计每个推广员,推广了多少人? --创建表结构,插入测试数据 USE DBA_Monitor GO CREATE TABLE [dbo].[TGYinfo]( ,) NOT NULL, ) NULL, [ParentID] [int] NULL, [CreateTime] [datetime] NULL, CONSTRAINT [PK_tgyTbl] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [TGYID] ASC )WITH (PA

XtraGrid的关键类就是:GridControl和GridView.GridControl本身不显示数据,数据都是显示在GridView/CardView/XXXXView中.GridControl是各种View的容器.所以要控制显示,要从GridView这些类入手.关于GridControl与GridView的关系,我不说了.下面给出一段代码.实际使用中常用到. public Form2()        {            InitializeComponent(); //不显示内

DAX/PowerBI系列 - 父子层级(Parent-Child Hierarchy)参考文章见最后 难度: ◆◆◇◇◇(2星) 应用场景: 其实很多时候对数据汇总都会有层级关系的问题,不过说的不是产品分类--子分类这样的场景,而说的是父和子都是存到同一个表中(通过一个父节点的字段指定parent),而且父节点和子节点也可能会有Fact数据. 以下是几个应用场景: 销售 - 组织架构层级 销售员A卖产品,ta的下线a1,a2,a3也销售产品,如何统计ta和ta的下线一个卖了多少产品. 成本 -

0. 如何入门数据分析 关注沙漠之鹰的同学一定看过沙漠君写得很多篇数据分析文章,比如分析房价,车价,预测机动车摇号这些话题.其实文章中所有的分析都使用了Python和它非常强大的数据分析库Pandas.一些机器学习和预测的功能则用到了sklearn库.掌握了这些工具,就能应对绝大多数的分析需求. 纸上得来终觉浅,即使你看了很多书和代码,也未必比得上多接触例子多敲一些代码,三四个中等规模(约一两百行代码的)的案例就能让你有整体的把握.至于数据采集,沙漠之鹰有开源的数据抓取工具Hawk,网上也有众多

前言:开发常用的关系型数据库MySQL,mssql,postgre,Oracle,简单的增删改查的SQL语句都与标准SQL兼容,这个不用讲,那么对于迭代查询(不严格的叫法:递归查询)每种数据库都不一样,对于标准SQL语句支持最好的是mssql和postgre,这个不需多讲,我们只讲讲单表情况下的postgre如何通过迭代查询获取有层级关系的数据. 一.表结构举例 MENU表 ID VARCHAR2(32)     N   sys_guid()    节点idFENXID VARCHAR2(32)

CH01 统计学方法概论 前言 章节目录 统计学习 监督学习 基本概念 问题的形式化 统计学习三要素 模型 策略 算法 模型评估与模型选择 训练误差与测试误差 过拟合与模型选择 正则化与交叉验证 正则化 交叉验证 泛化能力 泛化误差 泛化误差上界 生成模型与判别模型 分类问题 标注问题 回归问题 导读 直接看目录结构,会感觉有点乱,就层级结构来讲感觉并不整齐. 可以看本章概要部分,摘录几点,希望对本章内容编排的理解有帮助: 1. 统计学习三要素对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用 2. 本书主要

索引除了提高性能,还能维护数据库. 索引是一种存储结构,主要以B-Tree形式存储信息. B-Tree的定义: 1.每个节点最多只有m个节点(m>=2) 2.除了根节点和叶子节点外的每个节点上最少有m/2个子节点 3.如果根节点不是叶子节点,那么最少有两个子节点,整个B-Tree只能有一个根节点 4.带有k个子节点的非叶子节点包好k-1个键 5.每个叶子节点都出现在同一层 二:索引的主要类型 1.堆:堆的定义就是一堆数据,堆是有顺序的,在没有改动的情况下,他的顺序就是数据插入时的顺序,一旦数据改

Atitit 数据库视图与表的wrap与层级查询规范 1.1. Join层..连接各个表,以及显示各个底层字段1 1.2. 统计层1 1.3. 格式化层1 1.1. Join层..连接各个表,以及显示各个底层字段 ..要不要最小适当格式化显示 1.2. 统计层 分组聚合统计层 ,主要做groupby 聚合函数统计数据.以及left join补充完善字段... 字段运算统计层lv2   主要做字段之间的运算.. 1.3. 格式化层 格式化,字段可以进行一定的运算,不带单位. 最终格式化.适合于直接

应用层级时空记忆模型(HTM)实现对实时异常流时序数据检测 Real-Time Anomaly Detection for Streaming Analytics Subutai Ahmad SAHMAD@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Redwood City, CA 94063 USA Scott Purdy SPURDY@NUMENTA.COM Numenta, Inc., 791 Middlefield Road, Red

只有两种人最具有吸引力,一种是无所不知的人,一种是一无所知的人 问:学生问追一个女孩总是追不上怎么办?回答:女孩不是追来的,是吸引来的,你追的过程是吸引女孩的过程,如果女孩没有看上你,再追都是没有用的. 也许用更多的时间丰富自己,让自己变得更有内涵,再出现在女孩面前,她就喜欢你了.另外,爱是有缘分的,哪怕再有内涵气质的人,也不能让所有女孩喜欢. 结语:真主安拉,two words -> 看脸(捂脸表情~),至少你可以吸引爬虫@~@ 读在最前面: 本文内容以国内SEO(Search Engine

每个地区递归层级可能不一致,数据表(table)存放最小层级地区 area --地区层级表 id name f_id leve 1 中国 0 1 2 湖北 1 2 3 武汉 2 3 ... --测试数据 with area(id,"name",f_id,leve) as ( ,, union all ,, union all ,, union all ,, union all ,, union all ,, union all ,, union all ,, union all ,,