RT,相似度和信任度矩阵融合,两个箭头,选中其中一个,可以选格式--线条--终点选无,或者在快捷那选线条.

序言 (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=GmeRhIX0) 老板最近越来越过分了,快下班了发给我几百个表格让我把内容合并到一个表格内去.还好我会Python,分分钟就搞定了,这要是换个不会Python的,不得加班到第二天天亮去了~这么好用的技能,必须分享给大家,话不多说,咱们直接开始! 准备工作 (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=GmeRhIX0) 咱们需要先准备表格数据,会爬虫的兄弟可以自己爬一点,不会的,可以找我直接拿数据. 表格

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之前发了一片模拟合并,详见模拟Excel同一列相同值的单元格合并 在之前的文章中介绍了思想,其中Excel采用的二维数组模拟,今天花了点时间,学习了一下C#操作Excel,实现了类似的效果! 准备 需要导入Microsoft.Office.Interop.Excel; using Microsoft.Office.Interop.Excel; 实现 关键函数: /// <summary> /// /// </summary> /// <param name="she

整体实现逻辑介绍 1.对查询数据做一个总体查询,需要根据查询自己主要业务逻辑数据. 2.对总体查询数据和时间和币种类型做三部分数据处理. 3.总体查询数据按照币种和日期组装二维数据对应得键值是价格. 4.对时间做个数据处理主要是基于时间字段做个二维数组数据处理. 5.对币种做个一维数组下标为数字,后期做数据处理需要使用for循环处理数据. 6.统计汇总总和需要 3方法和5方法处理数据,在做数据逻辑汇总运算. 7.统计每日不同币种需要 3方法和4方法处理数据,在做数据逻辑合并数组运算. //30天

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 并行编程的需求是显而易见的,其最大的难题是找到算法的并行功能,同时必须处理数据的共享和同步.但是,因为每一个算法都是不一样的,很难有通用的并行功能--粒度都有可能是不一样的.OpenCL提供了很多并行的抽象模型,因此算法开发人员可以在不同粒度上开发并行的算法,以及数据的共享和同步. 一般来说,并行编程有两种大类型--分散收集(s

为什么我也要说SQL Server的并行: 这几天园子里写关于SQL Server并行的文章很多,不管怎么样,都让人对并行操作有了更深刻的认识. 我想说的是:尽管并行操作可能(并不是一定)存在这样或者那样的问题,但是我们不能否认并行,仍然要利用好并行. 但是,实际开发中,某些SQL语句的写法会导致用不到并行,从而影响到SQL的执行效率 所以,本文要表达的是:我们要利用好并行,不要让一些SQL的写法问题“抑制”了并行,让我们享受不了并行带来的快感 关于SQL Server的并行: 所谓的并行,指S

Graph 本次学术前沿讲座由邵斌老师主讲,标题已经揭示了主题:Graph.1.5h的talk,听完自觉意犹未尽.本来以为是一节自己没接触过的图形学的talk,没想到讲的很多内容都跟自己学过的很多东西能Match.这里记录了一些笔记与各位分享,希望各位园友一起跟着邵斌老师来感受一下Graph的魅力. Lecture是以三个领域的对比娓娓道来的:Graph.Image与Graphics.直观上讲,Image象征图像处理,Graphics则是计算机图形学. 那么,Graph是什么呢?它其实一点也不神

建表规则如下: CREATE [EXTERNAL] TABLE [IF NOT EXISTS] table_name [(col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [COMMENT table_comment] [PARTITIONED BY (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)] [CLUSTERED BY (col_name, col_name, ...) [SORTED BY (

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博客地址为http://www.cnblogs.com/jasonnode/ . 网站上有对应每一小节的在线练习大家可以去试试. 一.搬砖 vs. 分布式计算 一个人搬砖很累,几个人一起搬就会轻松很多,也会快很多: 分布并行计算和几个人一起搬砖的意思是一致的,一个资源密集型的任务(搬砖或计算),需要 一组资源(小伙伴或计算节点),并行地完成: 计算任务 => 搬砖 计算节点 => 小伙伴 当

1.概述 继续<那些年使用Hive踩过的坑>一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题.下面开始本篇文章的优化介绍. 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,mi

关于oracle函数listagg的使用说明 工作中经常遇到客户提出这样的需求,希望在汇总合并中,能够把日期逐个枚举出来. 如图,原始数据是这样的: 客户希望能够实现这样的汇总合并: 那么通常我会使用listagg这个函数,但是好多网上都是系统的全面的介绍listagg这个函数的使用方法,看起来很费力气.在这里我简明扼要的说明一下 实现这个需求的语句是这样的: select name, listagg(ddate,' / ') within group (order by name) as dd

时光飞逝,生活.工作.业余研究总是在不停忙碌着,转眼快到月底,该月的博客文章任务未完,停顿回忆一下,总结一些经验以及好的东西出来,大家一起分享一下.本文章主要介绍报表的生成,基于Aspose.Cell控件的报表生成.谈到报表,估计大家都有所领悟以及个人的理解,总的来说,一般的报表生成,基本上是基于以下几种方式:一种是基于微软Excel内置的引擎来实现:一种是构造HTML格式的Excle报表:一种是基于控件的方式来处理,基于控件有很多种方式,个人认为比较有名的是Aspose.Cell(收费破解)和

自己封装的poi操作Excel工具类 在上一篇文章<使用poi读写Excel>中分享了一下poi操作Excel的简单示例,这次要分享一下我封装的一个Excel操作的工具类. 该工具类主要完成的功能是:读取Excel.汇总Excel的功能.在读取时,可以设定开始和结束读取的位置.设定是否读取多个sheet.设定读取那个或者那些sheet等.在汇总时,如设定是否覆盖目标文件.设定是否比较检查重复内容.设定检查重复的列索引等功能.具体来演示一下吧: 工具类源码: package com.tgb.cc

       hadoop的计算模型就是map/reduce,每一个计算任务会被分割成很多互不依赖的map/reduce计算单元,将所有的计算单元执行完毕后整个计算任务就完成了.因为计算单元之间互不依赖所以计算单元可以分配到不同的计算机上执行,这样就可以将计算压力平摊到多个机器上面.当然性能线性提高是有条件的,前提是计算任务所采用的算法必须能够适应map/reduce模式.例如对于海量数据排序任务来说,绝大多数的排序算法都是不适应map/reduce模式的,如堆排序,插入排序,冒泡排序都是不适用

本文转载自:http://blog.csdn.net/haojun186/article/details/7977565 1.  HIVE结构 Hive 是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础构架.它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储.查询和分析存储在 Hadoop 中的大规模数据的机制.Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 QL,它允许熟悉 SQL 的用户查询数据.同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 map

在前面的文章<使用poi读写Excel>中分享了一下poi操作Excel的简单演示样例.这次要分享一下我封装的一个Excel操作的工具类. 该工具类主要完毕的功能是:读取Excel.汇总Excel的功能. 在读取时.能够设定開始和结束读取的位置.设定是否读取多个sheet.设定读取那个或者那些sheet等.在汇总时,如设定是否覆盖目标文件.设定是否比較检查反复内容.设定检查反复的列索引等功能.详细来演示一下吧: 工具类源代码: package com.tgb.ccl.excel.util; i

使用 AppScan 进行扫描 针对大型网站的扫描,我们按照戴明环 PDCA 的方法论来进行规划和讨论,建议 AppScan 使用步骤:计划(Plan).执行(Do).检查(check).分析(Analysis and Action). 在计划阶段:明确目的,进行策略性的选择和任务分解. 明确目的:选择合适的扫描策略 了解对象:首先进行探索,了解网站结构和规模 确定策略:进行对应的配置 按照目录进行扫描任务的分解 按照扫描策略进行扫描任务的分解 执行阶段:一边扫描一遍观察 进行扫描 先爬后扫(继

原文链接 当我们需要执行大量的小任务时,有经验的Java开发人员都会采用线程池来高效执行这些小任务.然而,有一种任务,例如,对超过1000万个元素的数组进行排序,这种任务本身可以并发执行,但如何拆解成小任务需要在任务执行的过程中动态拆分.这样,大任务可以拆成小任务,小任务还可以继续拆成更小的任务,最后把任务的结果汇总合并,得到最终结果,这种模型就是Fork/Join模型. Java7引入了Fork/Join框架,我们通过RecursiveTask这个类就可以方便地实现Fork/Join模式. 例

https://blog.csdn.net/mrlevo520/article/details/76339075 1.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总合

针对大型网站的扫描,我们按照戴明环 PDCA 的方法论来进行规划和讨论,建议 AppScan 使用步骤:计划(Plan).执行(Do).检查(check).分析(Analysis and Action). 在计划阶段:明确目的,进行策略性的选择和任务分解. 明确目的:选择合适的扫描策略 了解对象:首先进行探索,了解网站结构和规模 确定策略:进行对应的配置 按照目录进行扫描任务的分解 按照扫描策略进行扫描任务的分解 执行阶段:一边扫描一遍观察 进行扫描 先爬后扫(继续仅测试) 检查阶段(Check