大家好，我是一哥，前几天建了一个数据仓库方向的小群，收集了大家的一些问题，其中有个问题，一哥很想去谈一谈——现在做传统数仓，如何快速转到大数据数据呢？其实一哥知道的很多同事都是从传统数据仓库转到大数据的，今天就结合身边的同事经历来一起分享一下。 一、数据仓库 数据仓库：数据仓库系统的主要应用主要是OLAP（On-Line Analytical Proces 继续阅读

今日有瓜，传某明星嫖娼被抓；这样一个古老的话题，国人往往避而不谈，但终究要面对。今天分享几组数据，还请洁身自好。 近5年嫖娼价格上涨1倍，地点从酒店向小区甚至室外转移。 我们抓取了东部沿海某发达省份2016年-2021年10月13万条相关的行政处罚数据，对几个指标做了汇总： 时间 嫖娼案件最多发生在20点到22点，40%的案件发生在这个时间段。下午14点到16点是小高峰 继续阅读

目录 1停止MySQL的所有服务 2卸载MySQL程序 3删除电脑上的MySQL文件 4删除电脑上MySQL注册表的相关信息 5删除电脑C盘MySQL相关文件夹 MySQL数据库是一款非常好用的数据库管理系统，但是相对来说卸载起来麻烦一些 这里给大家分享下MySQL数据库如何卸载干净~ 1 停止MySQL的所有服务 就像一个正在使用中 继续阅读

本文为大家分享了Navicat for SQLite导入csv中文数据的具体方法，供大家参考，具体内容如下 1.用Notepad++打开csv文件，点击菜单【编码】【转为UTF-8编码】，保存。 2.在Navicat for SQLite中选择“导入向导”，根据提示一步一步导入，编码选择“65001（UTF-8）”。 继续阅读

随机访问前面的文章有提到过随机访问链接，我作用在了友链上面，可以进入友链页面体验。但这个是根据读取[友情链接]插件的数据库信息实现的，下面分享一个不用数据库的版本，基于travellings修改。创建一个js文件，填入以下内容：function travelling() { var url = new Array(); url[0] = "https://loli.ma"; url[1] = "https://loc.cc"; url[ 继续阅读

文章目录C 题 电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题解题思路数据进行预处理将数据转换为 stationary 数据底部 C 题 电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题 (赛题出来以后第一时间在CSDN分享，文章底部) 最新进度在文章最下方卡片，加入获取思路数据代码论文：2023十三届MathorCup交流 电商物流网络由物流场地（接货仓、分拣中心、营业部等）和物流场地之间的运输线路组成，如图 1 所 继续阅读

本文实例讲述了thinkPHP5框架连接数据库的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、配置文件目录 tp5\application\database.php 通过配置文件来连接。。 也可以通过方法链接 在控制器里方法链接数据库 ；查询时写法 和使用系统的DB类方法略有差异 // 使用方法配置数据库连接 public function data1 () { $DB = Db::connect([ // 数据库类型 & 继续阅读

前言： 再弄公寓管理项目的时候一直出现数据库连接失败的问题，可同学电脑上的项目也是我搭建的却能很顺利的跑起来，在老师的帮助下发现是我数据库版本与老师教学用的版本不同而导致的，在解决问题的时候，顺带学了如何查看数据库版本的方法，再此分享给大家。 第一种方法：在登陆的日志查看版本号 mysql –u root –p命令登录，如图： 或者在登陆后输入 status 继续阅读

新增数据列，更新数据列内容（直接更新）： SELECT * FROM TEMP; ALTER TABLE TEMP ADD A NUMBER; UPDATE TEMP T SET T.A=T.B*2; COMMIT; 新增数据列，更新数据列内容（关联其他表更新）： 目标：根据TEMP_2表中的A列的值，更新至TEMP_1表里新增的A列&#xff1b 继续阅读

文章目录 一 ContentProvider1.1 数据模型- **ContentProvider 使用基于数据库模型的简单表格来提供需要共享的数据**，在该表格中，每一表示一条记录，而每一列代表特定类型和含义的数据，并且其中每一条数据记录都包含一个名为“_ID”的字段类标识每条数据。1.2 Uri（统一资源标识符）1.3 创建内容提供者1.4 清单文件1.5 访问其他程序的数据1.5.1 访问提供者【了解 继续阅读

导言解码过程Mp3结构MP3 文件一般分为三部分：ID3V2，Frame，ID3V1也属于帧，叫标签帧，Frame 部分叫数据帧，在MP3 文件内不一定有标签帧，但一定有数据帧.ID3V2解析开始处，长度为10字节，结构如下:标签头 public static int discard(int num){int result = 0, mask = 0 继续阅读

背景：这部分会介绍如何准备自己的数据，利用chatgpt的self-instruct的方式批量的生成平行语料对。chatgpt有超强的生成能力，并且chatgpt的生成结果有经过harmless、种族歧视、不和法规的过审过滤。所以我们可以考虑是否可以利用chatgpt来给我们批量的生成alignment的数据集。思路大致如下：1.设计chatgpt的提问prompt元模版2.收集提问的问题，对问题做些总结归类，抽 继续阅读