原文转载:https://segmentfault.com/a/1190000015006667 Seaborn学习大纲 seaborn的学习内容主要包含以下几个部分: 风格管理 绘图风格设置 颜色风格设置 绘图方法 数据集的分布可视化 分类数据可视化 线性关系可视化 结构网格 数据识别网格绘图 本次将主要介绍数据集的分布可视化的使用. 数据集分布可视化 当处理一个数据集的时候,我们经常会想要先看看特征变量是如何分布的.这会让我们对数据特征有个很好的初始认识,同时也会影响后续数据分析以及特征工程

  在SQL Server中,我们要看懂执行计划和统计信息,我们可能需要深刻理解一些关键词,例如密度(Density).选择性(Selectivity).谓词(predicate).基数(Cardinality).前阵子,对密度和选择性的概念模糊了,刚好看了Query Tuning Fundamentals: Density, Predicates, Selectivity, and Cardinality这篇文章, 遂结合自己的理解.以及相关案例.分析总结一下这些专业名称. 谓词(predic

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter5/chapter5 计数图 (Counts Plot) 避免点重叠问题的另一个选择是增加点的大小,这取决于该点中有多少点. 因此,点的大小越大,其周围的点的集中度越高. 导入所需要的库 import numpy as np # 导入pandas库 import pandas as pd # 导入matplotlib库 import matplotlib as mpl import matplotli

统计信息概念 统计信息是一些对象,这些对象包含在表或索引视图中一列或多列中的数据分布有关的统计信息.数据库查询优化器使用这些统计信息来估计查询结果中的基数或行数. 通过这些基数估计,查询优化器可以生成高质量的执行计划. 例如,查询优化器可以使用基数估计选择索引查找运算符而不是耗费更多资源的索引扫描运算符,从而提高查询性能.[参考MSDN] 其实如果你以前没有接触过统计信息,你可以将其看做是数据库为了得到最优的执行计划,统计数据库里面表.索引等对象的一些数据,例如表的记录数.所有列的平均长度.直方

原文链接:http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2011/06/06/2073626.html 开始 SQL Server 查找记录的方法 SQL Server Join 方式 更具体执行过程 索引统计信息:查询计划的选择依据 优化视图查询 推荐阅读-MSDN文章 对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对SQL

转载自http://www.cnblogs.com/xilinch/p/4444833.html 最近在看了许多关于dp-px,px-dp,sp-px,px-sp之间转化的博文,过去我比较常用的方式是: 1 //转换dip为px 2 public static int convertDipOrPx(Context context, int dip) { 3 float scale = context.getResources().getDisplayMetrics().density; 4 re

最近2个月没做什么新项目 完全是对于旧的系统进行性能优化 避免超时 死锁 数据处理能力不够等常见的性能问题 这里不从架构方面出发 毕竟动大手脚成本比较高 那么我们以实例为前提 从细节开始 优化角度 一.业务逻辑优化 二.DB优化 三.数据处理优化 四.锁与性能 五.cpu飙高小结 六.crash现象分析 业务逻辑优化 这一条不具有普遍性 不同的业务不同的场景 如果归纳起来 就是在不影响业务的前提下进行流程精简 1. 废弃冗余逻辑 常见于各种基于数据库的检查 很多同学在维护别人代码的时候 没有深入

看懂SqlServer查询计划 阅读目录 开始 SQL Server 查找记录的方法 SQL Server Join 方式 更具体执行过程 索引统计信息:查询计划的选择依据 优化视图查询 推荐阅读-MSDN文章 对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对SQL Server的认识有限,如有错误,也恳请您在发现后及时批评指正. 首先,打开[SQL Serv

在开始之前搭建演示环境: USE master GO SET NOCOUNT ON --创建表结构 IF OBJECT_ID(N'ClassA', N'U') IS NOT NULL DROP TABLE ClassA ), CreateDate DATETIME) CREATE INDEX IDX_CreateDate ON ClassA(CreateDate) GO --插入测试数据 DECLARE @ID INT BEGIN INSERT INTO ClassA VALUES(@ID, '

看懂SqlServer查询计划 阅读目录 开始 SQL Server 查找记录的方法 SQL Server Join 方式 更具体执行过程 索引统计信息:查询计划的选择依据 优化视图查询 推荐阅读-MSDN文章 对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对SQL Server的认识有限,如有错误,也恳请您在发现后及时批评指正. 首先,打开[SQL Serv

1 什么是统计信息     统计信息 描述了 表格或者索引视图中的某些列的值 的分布情况,属于数据库对象.根据统计信息,查询优化器就能评估查询过程中需要读取的行数及结果集情况,同时也能创建高质量的查询计划.有了统计信息,查询优化器可以使用基数估计来选择合理的索引,而不需要耗费更多的IO资源扫描来评估哪个索引合理,能有效提供查询性能.所以,简单的说,统计信息是用来 反应数据在实体表格或者视图中的分布情况. 2 统计信息的内容     可以通过sys.stats查看到统计信息的名字及基于哪一个表格,

转自 http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2011/06/06/2073626.html 阅读目录 开始 SQL Server 查找记录的方法 SQL Server Join 方式 更具体执行过程 索引统计信息:查询计划的选择依据 优化视图查询 推荐阅读-MSDN文章 对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对S

引言 本文基于Android官方文档, 以及个人工作的使用经验, 总结下adb的常用用法, 备忘. 1, adb简介 adb全名Andorid Debug Bridge. 顾名思义, 这是一个Debug工具. 然而, 为何称之为Bridge呢? 因为adb是一个标准的CS结构的工具, 是要连接开发电脑和你的调试手机的.包含如下几个部分: Client端, 运行在开发机器中, 即你的开发PC机. 用来发送adb命令. Deamon守护进程, 运行在调试设备中, 即的调试手机或模拟器. Server

部分转自:http://www.cnblogs.com/luckybird/archive/2012/06/11/2544753.html 及http://www.cnblogs.com/kissdodog/p/3160560.html 着色部分为实际解决问题的过程 最常见的索引问题查找: 1.检查实际执行计划,使用图形化或者在执行语句前增加 set statistics profile on 检查其中操作行数/执行次数/执行时间最多的地方 2.在发现问题的地方,检查表的索引情况,注意其中Row

https://www.yeshen.com/faqs/H15tDZ6YW 一.如何找到adb? 安装夜神安卓模拟器后,电脑桌面会有"夜神模拟器"的启动图标,鼠标右键--打开文件所在的位置,就会进入***\Nox\bin,比如小编的路径是C:\Program Files (x86)\Nox\bin,然后可以在该路径下找到nox_adb.exe 二.如何连接设备? 首先需要进入\Nox\bin路径的cmd窗口,如何进入? 方式一:继续上述的步骤,进入\Nox\bin目录,然后按Shift

echarts-饼图 1.饼图上面显示纵坐标的百分比数值 series: [ { name: arr[i].name, type: 'pie', radius: ['30%', '50%'], avoidLabelOverlap: false, center: ['40%', '50%'], data: data, selectedMode: 'single', label: { normal: { formatter: function (item) { if (!item.percent)

从昨天下午开始的折腾终于告一段落,虽然解决得不甚完善,只是图可以用了…… 问题起自想把之前手动拼成的一页四张的图用脚本自动生成,这样一方面应该对得更齐一点,另一方面大大节省人工. 这本来应该是件很容易的事情,NCL里面有一个gsn_panel命令就是用来完成这个的,之前也使用过.于是费了不少工夫把原来画四张小图的程序粘在一起,最后只要生成一张包含这四个小图的大图就行了.问题出现了,四个小图竟然对不齐!第三个小图明显比人家短,第一行的两张图也不一样宽……不可leng! 一开始问题更严重一些,图超出

在园子看到一篇SQLServer关于查询计划的好文,激动啊,特转载.原文出自:http://www.cnblogs.com/fish-li/archive/2011/06/06/2073626.html 看懂SqlServer查询计划 对于SqlServer的优化来说,可能优化查询是很常见的事情.关于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 本文只谈优化查询时如何看懂SqlServer查询计划.由于本人对SqlServer的认识有限,如有错误,也恳请您在发现后及时批评指正. 首先,打开[

前言 本文基于Android官方文档, 以及个人工作的使用经验, 总结下adb的常用用法, 备忘. 1.adb 简介 adb全名Andorid Debug Bridge. 顾名思义, 这是一个Debug工具. 然而, 为何称之为Bridge呢? 因为adb是一个标准的CS结构的工具, 是要连接开发电脑和你的调试手机的.包含如下几个部分: Client端, 运行在开发机器中, 即你的开发PC机, 用来发送adb命令. Deamon守护进程,,运行在调试设备中,,即的调试手机或模拟器. Server

各类绘图 ## 导入包 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ## 参数设置 #-------------------------01------------------------- large = 22; med = 16; small = 12 params = {'axes.titlesize': large, 'legend.fontsize': med, 'figu

安卓系统是基于Linux系统开发,也就支持常见的Linux的命令,这些命令都保存在手机“/system/bin”的目录下,通过adb shell 便可以调用这些命令. 进入“/system/bin”该文件夹下便可以看到这些命令,如下图,常用的dumpsys.echo