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我也要
情景：抓取其他网站数据到自己网站的数据库中，当有客户搜索数据的时候，及时从其他网站更新数据到自己的数据库库
老设计：将客户搜索的title 存入到数据库中，根据title 进行搜索，此时会导致多次重复情况。 在程序中进行处理，存数据前先读取判断。此方法一时会有读取操作，而是在数据库的结构设计商依然无法避免 title重复的情况
新方法：将表的主键设定为 title + time 联合主键 ，这样重复的数据就不存在了。其中time可以设定为当天，也可以设定为当前时间的前后一个小时，半个小时等等。
信捷XDH PLC多轴运动控制实战：Ethercat总线下的C语言封装技巧
本文深入探讨了在信捷XDH PLC平台上，如何利用C语言对EtherCAT总线多轴运动控制进行高效封装。通过设计全局数据池、模块化状态机及用户友好接口，将底层复杂的运动控制函数库抽象为清晰、可复用的高级模块，显著提升程序稳定性与可维护性，并分享了关键的实战避坑经验。
用白码，五分钟就可以实现客户去重
最近在做一个crm的项目，客户希望系统录入客户资料时可以去重，因为公司的几十个销售顾问本来都是用Excel记录客户资料的，难免会出现客户资料重复的情况，做起来非常麻烦，后来这个功能在无代码开发平台上做几分钟就能实现了，实现步骤如下： ...
西门子TM PosInput1模块SSI编码器配置与速度测量实战
本文详细介绍了西门子TM PosInput1模块配置SSI绝对值编码器的实战步骤，涵盖硬件组态、工艺对象配置、编程实现与速度测量优化。重点解析了高分辨率编码器的数值处理技巧和常见调试问题，帮助工程师快速实现高精度位置与速度检测，提升自动化项目效率。
python 提取固定列名数据_python获取数据库列名
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平...
单细胞分析实战：当Seurat的SCTransform遇上Harmony，我的整合流程优化笔记
本文详细介绍了单细胞转录组数据分析中SCTransform与Harmony整合流程的优化策略。通过实战案例展示如何调整SCTransform参数、优化Harmony整合效果，并解决常见问题，帮助研究者获得更可靠的生物学发现。特别适合需要处理批次效应的单细胞数据分析人员。
【脚本篇】---spyglass lint脚本
【代码】【脚本篇】---spyglass lint脚本。
Tableau去除重复值
在工作表区域左边目录“记录数”右边选择编辑，输入下列函数 {fixed A:countd(B)}，在维度A下对指标B进行去重，即可去除重复值计数。
408——计算机组成原理（持续更新）
小数点前的0代表正数，1代表负数。
插入数据到临时表及去重复语句
-----------------------------------原始表FirstTable---------------------------------- select IDENTITY(INT,1,1) as id,国内订单表.CrediteyesNO,国内订单表.客户报告编号, (CASE CH_主要财务比率.存货周转率 WHEN 0 THEN null WHEN null T
【020】C++ 动态内存管理解析：new 和 delete 的正确使用
C++中的动态内存分配是在程序运行时根据需要进行内存空间的分配和释放，与静态内存分配相比，具有更大的灵活性和适应性。动态内存分配可以通过new和delete或者malloc()和free()等函数实现。在程序运行时无法确定所需的内存大小。需要在多个函数之间共享数据，并且数据可能被频繁地创建和销毁。静态数组无法满足需求，例如需要支持可变长度数组。如果在动态分配内存后忘记了释放它，则会导致内存泄漏。为避免内存泄漏，可以使用智能指针或手动管理内存的方式来释放动态分配的内存。
K8S部署Java项目（Gitlab CI/CD自动化部署终极版）
每个人都有惰性，但不断学习是好好生活的根本，共勉！
如何得出数组里最大_EXCEL从有重复客户记录的数据源里直接提取排名
今天，有位同学在群里问了一个问题，如下图：根据A、B列的客户和订单数据，自动提取前十名的客户姓名和订单数量。当然上图我做了简化，我们提取前三名，道理相同。如果用数据透视表解决这个问题，那就好办多了，直接透视，订单列按降序排列，直接选取前三名就可以了，但是他的意思是不希望破坏表的结构，透视表还得每次刷新数据，而且他只要前十名，所以透视以后还要进行处理，况且他有N多这样的报表，每次都刷新，都处理，还是...
从地方政府网站抓取政务公开数据：Python爬虫技术详解
在本文中，我们通过具体实例介绍了如何使用Python编写爬虫，从地方政府门户网站抓取政务公开数据。我们使用了requestsSelenium等最新技术，结合SQLite数据库存储抓取的数据，最后使用matplotlib进行数据可视化分析。通过本项目，您可以掌握如何抓取政府网站的公开数据，并将其进行清洗、存储和分析。这些技术对于进行政府政策分析、公共服务分析等方面具有重要的实际意义。希望通过本文的介绍，您能够更好地理解政务数据抓取的流程和方法，并能在实际工作中运用这些技术进行数据采集和分析。
数组去重复
/ 如果原来没有商品或者新商品的结束日期更新，更新该对象。product_name: '月饼礼盒A',product_name: '月饼礼盒A',product_name: '月饼礼盒A',
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
sql数据操作0509
use lin; #建表 create table acct ( acct_no varchar(32) not null, acct_name varchar(60) not null, acct_status varchar(2), reg_date date, balance decimal(16,2), primary key (acct_no) ); desc acc
最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf：最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版，包括SDIO 接口的外设，SDIO 接口官方协议等。
一张图告诉你zookeeper 客户端是怎么运行的
从源码角度剖析zookeeper 客户端处理流程，看透zookeeper客户端本质。 1.启动流程 2.以setData为例子，讲解请求发响应处理流程。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
数据清洗到底怎么做？从删空值到异常处理，10种常用方法一次讲透
数据清洗是数据分析的关键基础，但常被忽视。本文总结了10个核心清洗环节：缺失值处理（区分业务含义）、重复值处理（识别业务主键）、格式统一（确保计算正确）、文本标准化（解决同义不同写）、数据类型转换、异常值识别（结合业务规则）、单位和口径统一、逻辑一致性校验、关联关系验证及字段拆分重构。企业级数据清洗需将规则固化到数据链路中（如通过FineDataLink工具），而非依赖临时手工操作，以确保数据持续可信。只有建立统一标准，后续分析结论才具有业务价值。
太阳动态ip代理为您详解使用代理ip常见的几个关键点及其解决方案
一个ip支撑不了整个爬虫项目的运营，因此程序员常需要建立代理ip池或者与第三方代理ip软件打交道。作为优质的代理ip服务商，太阳动态ip代理为您详解使用代理ip常见的几个关键点及其解决方案。 IP检验模型 ...
php mysql 去除重复_php – MySQL：在不破坏外键约束的情况下消除重复行
我有一个填充了规范化地址的客户数据库.有重复.每个用户都创建了自己的记录,并输入了自己的地址.因此,我们在用户和地址之间建立了一对一的关系：CREATE TABLE `users` (`UserID` INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,`Name` VARCHAR(63),`Email` VARCHAR(63),`AddressID` INT UNSIGNE...
使用代理IP几个关键点
一个IP支撑不了整个爬虫项目的运营，因此程序员常需要建立代理ip池或者与第三方代理ip软件打交道。下面介绍一下使用代理ip常见的几个关键点及其解决方案。 IP检验模型 再IP检验的当时,我门设计构思了1个实体模型用于明确哪些地方IP应当优先检验。实体模型叙述给出:长久要用IP检验工作频率低,长期性无效IP检验评率低。不平稳IP和刚添加的IP检验頻率高。我们都运用优先队列来建立这一逻辑性,全部IP根据分值放在不同优先队列中,每次校验的时候再不同优先队列中取出必要資源开展校验(不一样优先级取出的資源数量不同,高
使用代理ip常见的几个关键点及其解决方案
一个ip支撑不了整个爬虫项目的运营，因此程序员常需要建立代理ip池或者与第三方代理ip软件打交道。作为优质的代理ip服务商，太阳动态ip代理为您详解使用代理ip常见的几个关键点及其解决方案。 IP检验模型 再IP检验的当时,我门设计构思了1个实体模型用于明确哪些地方IP应当优先检验。实体模型叙述给出:长久要用IP检验工作频率低,长期性无效IP检验评率低。不平稳IP和刚添加的IP检验頻率...
Hive使用语句
连接语句 left outer join 和left join是一样的。 left join 包含左表的所有行。 排序 分区排序，全局排序, MapReduce中的内部排序 https://blog.youkuaiyun.com/qq_43192537/article/details/102293995 修改表字段类型 https://blog.youkuaiyun.com/glittledream/article/details/84789571 Alter table 表名 change column 原字段名称
c# TcpClient 客户端断线重连类库
初始化未连接到服务器重新连接 发送消息失败重新连接, 断线重新连接 欢迎测试,分享使用! using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Net; using System.Net.Sockets; using System; using System.Text; namespace MyTcpClient { //规范命名、添加注释、合理封装、限制访问权限 public..
机器学习sklearn-逻辑回归制作评分卡
目录 1 导入数据查看相关信息 2 数据预处理 2.1 去重复值+更新索引 2.2 填补缺失值 2.3 处理易操作 2.4 划分训练集和测试集并保存 3 分箱 1 导入数据查看相关信息 2 数据预处理 2.1 去重复值+更新索引 删除重复数据以后，索引依然是原来的数值，一定要记得更新为删除完重复数据之后的样本数量。 2.2 填补缺失值 查看缺失值比例 针对于该数据，我们需要填充的是月收入和家属人数。 家属人数缺失很少，仅缺失了大约2.5%，可以考虑直接删
关于sql语句例子和注意点
1 创建了这些表,这些表结构 create table co_cust( cust_id varchar(30) not null, cust_name varchar(100), cust_tel varchar(30), cust_addr varchar(100), primary key(cust_id) ); #create a table like this; cretae tab...
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