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SELECT * FROM tbiz_ProjectRelation 目标统计每个项目有几条申请记录 Step1 SELECT ProjectID , RelationIDs , , '') FROM tbiz_ProjectRelation t1 Step2 SELECT ProjectID , RelationIDs , , '') FROM tbiz_ProjectRelation t1 GROUP BY ProjectID Step3 SELECT ProjectID , Relatio

目标:统计当前目录下java文件的个数 指令:`ls -R ./ | grep .java$ | wc -l` 原理:`ls -R ./`列出当前文件夹下的所有FILE,包括目录以及文件;`grep .java$`找出匹配正则`.java$`的内容,也就是以.java结尾的内容,并把每个匹配的结果按行输出;`wc -l`统计从stdin输入的内容的行数 -------------------------- 目标:同步两个文件夹A,B中的java文件,无论是A还是B中的文件修改后,都能使二个文件夹

目标 统计并展示系统的信息 cpu, 内存等 (当然metricbeat能收集的信息种类还很多) 前提 版本: 5.x 已经安装了ELK (elasticsearch, logstash (可选), kibana) 安装了x-pack (配置了对应的security)(可选) 参考 Kibana 5.x 加强安全 安装配置 安装,配置参考 官方网站 使用OOTB配置即可,一般只需要修改ES的端口和地址. 如果加强了security,也需要更改 metricbeat.yml. 这里已经加强了安全,

目录: 1. 业务2. 流程分析3. 数据读取5. 数据清洗6. 行政区信息 6.1. 需求介绍 6.2. 工具介绍 6.3. 具体实现7. 会话统计 导读 本项目是 SparkSQL 阶段的练习项目, 主要目的是夯实同学们对于 SparkSQL 的理解和使用 数据集 2013年纽约市出租车乘车记录 需求 统计出租车利用率, 到某个目的地后, 出租车等待下一个客人的间隔 1. 业务 导读 数据集介绍 业务场景介绍 和其它业务的关联 通过项目能学到什么 数据集结构 字段 示例 示意 hack_li

实验程序视频 下载 1 问题描述 高密度环境下的行人统计一直没有得到很好的解决,主要原因是对高密度人群中的行人检测和跟踪是一个很难的问题,如下图所示环境,存在的困难包括: 检测方面: 由于人群整体处于运动状态,占据了背景的60%以上的面积,导致许多目标检测的方法,如基于背景差的运动目标检测.分割方法难以奏效.另外,由于人群存在大量遮挡,导致基于行人轮廓的检测方法,如HOG也难以奏效. 跟踪方面: 高密度环境中的多目标跟踪,由于存在大量的遮挡.合并.分离,实现准确的跟踪是一个富有挑战性的研究问题.

SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第三篇) 最近真的没有什么精力写文章,天天加班,为了完成这个系列,硬着头皮上了 再看这篇文章之前请大家先看我之前写的第一篇和第二篇 第一篇:SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第一篇) 第二篇:SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第二篇) 1.统计信息的含义与作用 为了以尽可能快的速度完成语句,光有索引是不够的.对于同一句话,SQLSERVER有很多种方法来完成他. 有些方法适合于数据量比

梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. HOG特征是一种局部区域描述符,它通过计算局部区域上的梯度方向直方图来构成人体特征,能够很好地描述人体的边缘.它对光照变

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 前言 针对索引列,尤其是存在严重数据倾斜的索引列,直方图的统计信息,对于CBO优化器更准确地选择执行计划至关重要. 对于初心者,可以从这篇文章中,了解到直方图对于索引列的价值.作用,以

参考博客 Liam Q博客 和李航的<统计学习方法> 感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面,为此,导入了基于误分类的损失函数,然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求出感知机模型.感知机模型是神经网络和支持向量机的基础.下面分别从感知机学习的模型.策略和算法三个方面来介绍. 1. 感知机模型 感知机模型如下: f(x)= sign(w*x+b) 其中,x为输入向量,sign为符号函数,括号里面大于等于0,则其值为1,括号里面小于0,则其值为-1.w为权值向量,b为偏置.

作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢!   结束了概率论,我们数据之旅的下一站是统计.这一篇,是统计的一个小介绍.   统计是研究数据的学科.它包括描述数据,推测群体信息,判断假设的真伪.统计是一门实用学科.人们利用统计,寻找下一个NBA巨星,推测奥斯卡奖项,寻找自己的真心伴侣.在电影“点球成金”中,球队的经理就是利用统计思想,来搜寻球员,管理球队,最终造就了一支劲旅. 点球成金    统计这件大事 如果说最早有统计意

前提  本文仅讨论SQL Server查询时, 对于非复合统计信息,也即每个字段的统计信息只包含当前列的数据分布的情况下, 在用多个字段进行组合查询的时候,如何根据统计信息去预估行数的. 利用不同字段的统计信息做数据行数预估的算法原理,以及SQL Server 2012和SQL Server 2014该算法的差异情况, 这里暂时不涉及复合统计信息,暂不涉及统计信息的更新策略及优化相关话题,以及其他SQL Server版本计算方式. 统计信息是什么 简单说就是对某些字段的数据分布的一种描述,让SQ

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

通常为了统计一个文件或者一整个解决管理方案中代码行量,可能会选择定位来获取行量,但是当文件尤其大时,传统方式就不行了,这里推荐使用正则表达式搜索统计,可以快速获取目标文档的总代码量. Tips: ctrl+shift+F:调出替换窗口,查找范围选择,使用正则表达搜索,表达式为:b*[^:b#/]+.*$ ctrl+F:调出查找窗口, ctrl+H:调出替换窗口

目录 1 描述性统计是什么?2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置(均值.中位数.众数) 2.3 发散程度(极差,方差.标准差.变异系数) 2.4 偏差程度(z-分数) 2.5 相关程度(协方差,相关系数) 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析(柱状图.饼形图) 3.2.2 定量分析(直方图.累积曲线) 3.3 关系分析(散点图) 3.4 探索分析(箱形图) 3.5 回顾4 总结5 参

reference to : http://www.jianshu.com/p/61e8f803e0d1 Android在开发过程中,随着引用的库以及业务的增多,不可避免的会出现64K limit问题,也就是方法数过多的问题,Java代码中的Method总数和Field总数都不能超过65535个,那统计一下每一个jar包中包含多少个Method还是很有必要的,目前Google已经为我们实现了这样的工具: dexdump命令 (查看apk的method总数) #查看apk的method总数 dex

自己较强的技能获取经验. 1:实话实说我自己是没有哪个技能可以超过90%的人的,只有自认为做的还可以的一些事情,例如打篮球,office软件的应用,一百米跑.至于其他方面就是很平庸了. 2:经验主要有两点,最基本的在我看来的必要条件是自身条件,这包括了身体条件与环境条件,身体条件限制了我们的选择范围,比如一个先天心脏病的人注定无法在体育上有所建树.环境条件限制了我们的眼界,好的环境可以使我们看到的更多,了解的更多:充分条件是兴趣,从古到今,国内国外无数伟人都强调过兴趣对学习一门技能时的重要性,这

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现在进入了实战阶段,使用统计单词个数的实例让我们了解开发和测试Linux驱动程序的完整过程.第一个Linux驱动程序是统计单词个数. 这个Linux驱动程序没有访问硬件,而是利用设备文件作为介质与应用程序交互,应用程序通过向设备文件传递一个由空格分隔的字符串,将每一个被空格隔开的子字符串看作一个单词,然后从设备文件读出来的是该字符串包含的单词个数.在编写此Linux驱动程序前需要做一些准备工作,先使用命令 “# mkdir -p /root/drivers/ch06/word_count # c

转载自:http://blog.codinglabs.org/articles/how-web-analytics-data-collection-system-work.html 网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具,比较常用的有谷歌分析.百度统计和腾讯分析等等.所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集.目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的.本文将简要分析这种数据收集的原理,并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统. 数据收集原理分析 简单来

语法树的作用 一棵语法树不仅包括了词性(part of speech), 还包括了短语(如名词短语, 动词短语)和结构化的信息(如主语, 谓语和宾语). 这些信息是进行机器翻译所必须的, 例如机器翻译中就需要使用到结构化信息, 来根据不同的语言规定调整主谓宾的顺序. 上下文无关语法 上下文无关语法(CFG)定义了描述语法树的要素. CFG 是一个四元组, 即(S, sigma, R, N), 其中 S 表示开始符号, sigma 表示词汇表, R 表示语法规则, N 表示非终端词. CFG 的问