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SQLServer复制表及数据的两种方法
1、新表不存在（即复制数据的同时创建与旧表相同结构的新表）： select [col1,col2,col3...] into new_table from old_table where 1=1 2、新表已存在，从旧表从插入选择的数据（注意：表的[主键]不要复制，因为具有唯一性，否则：Sql Server提示“当 IDENTITY_INSERT 设置为 OFF 时，不Lesson9——Pandas iteration遍历
pandas目录 1 简介 对于 Series 而言，您可以把它当做一维数组进行遍历操作；而像 DataFrame 这种二维数据表结构，则类似于遍历 Python 字典。 示例：对于 Series 循环 s = pd.Series(data=np.arange(5),index=['rank'+str(i) for i in np.arange(1,6)]) print(s) print("-"*10)Lesson8——Pandas reindex重置索引
pandas目录 1 简介 重置索引（reindex）可以更改原 DataFrame 的行标签或列标签，并使更改后的行、列标签与 DataFrame 中的数据逐一匹配。通过重置索引操作，您可以完成对现有数据的重新排序。如果重置的索引标签在原 DataFrame 中不存在，那么该标签对应的元素值将全部填充为 NaN。 2Lesson7——Pandas 使用自定义函数
pandas目录 简介 如果想要应用自定义的函数，或者把其他库中的函数应用到 Pandas 对象中，有以下三种方法： 操作整个 DataFrame 的函数：pipe() 操作行或者列的函数：apply() 操作单一元素的函数：applymap() 下面介绍了三种方法的使用。 1 操作整个数据表 通过给 pipe() 函集合
代码1： package com.atguigu.day15; import org.junit.Test; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.Date; import java.util.Iterator; /* 集合:存储多个数据的，长度不固定 数组:数组的长度是固定的 Collection List:有序，按照添加的顺序python打印九九乘法表
脚本如下： # @Time : 2021/6/26 13:31# @Author : cici#左上行号参数row = 1#右上行号2row2 = 1#左下行号3row3 = 9#右下行号4row4 = 9while row <= 9 and row2 <= 9: #列号参数 col = 1 while col <= row: print("%d*%d=%d"%(col,row,col*row), end="\t&qALINK(二十)：数据处理（六）数值型数据处理（二）标准化 (StandardScalerPredictBatchOp/StandardScalerTrainBatchOp )
标准化训练 (StandardScalerTrainBatchOp) Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.StandardScalerTrainBatchOp Python 类名：StandardScalerTrainBatchOp 功能介绍 标准化是对数据进行按正态化处理的组件 训练过程计算数据的均值和标准差，在预测组件中使用模型Sql Server关于create index include带有包含列的索引
By including nonkey columns, you can create nonclustered indexes that cover more queries. This is because the nonkey columns have the following benefits: They can be data types not allowed as index key columns.They are not considered by the Database Engin创建索引应该了解的知识
前言：在 MySQL 中，基本上每个表都会有索引，有时候也需要根据不同的业务场景添加不同的索引。索引的建立对于数据库高效运行是很重要的，本篇文章将介绍下创建索引相关知识及注意事项。1.创建索引方法 创建索引可以在建表时指定，也可以建表后使用 alter table 或 create index 语句创建索MySQL InnoDB表和索引之聚簇索引与第二索引
MySQL InnoDB表和索引之聚簇索引与第二索引 By:授客QQ:1033553122 每个InnoDB表都有一个称之为聚簇索引(clustered index)的特殊索引，存储记录行数据。通常，聚簇索引和主索引是近义的。 l 当在表上定义一个主键时, InnoDB把它当聚簇索引用。为每个表都定义一个主键，如果组合索引
首先我们看看组合索引的与单列索引的区别： 一.为什么要使用联合索引 减少开销建一个联合索引(col1,col2,col3)，实际相当于建了(col1),(col1,col2),(col1,col2,col3)三个索引。每多一个索引，都会增加写操作的开销和磁盘空间的开销。对于大量数据的表，使用联合索引会大大的减少开销！创建索引，这些知识应该了解
前言： 在 MySQL 中，基本上每个表都会有索引，有时候也需要根据不同的业务场景添加不同的索引。索引的建立对于数据库高效运行是很重要的，本篇文章将介绍下创建索引相关知识及注意事项。 1.创建索引方法 创建索引可以在建表时指定，也可以建表后使用 alter table 或 create index 语句创建创建索引，这些知识应该了解
前言： 在 MySQL 中，基本上每个表都会有索引，有时候也需要根据不同的业务场景添加不同的索引。索引的建立对于数据库高效运行是很重要的，本篇文章将介绍下创建索引相关知识及注意事项。 1.创建索引方法 创建索引可以在建表时指定，也可以建表后使用 alter table 或 create index 语句创建学习R之向量、数组和矩阵
1. 向量 之前已经介绍过，可以使用冒号运算符来创建从某个数到另一个数的序列，以及 c 函数拼接数值和向量，从而创建更长的向量。 8.5:4.5 >> [1] 8.5 7.5 6.5 5.5 4.5 c(1, 1:3, c(5, 8), 13) >> [1] 1 1 2 3 5 8 13 vector 函数能创建一个指定类型和长度的矢量，其结果中Python之NumPy（axis=0 与axis=1）区分
Python之NumPy（axis=0 与axis=1）区分 转自：http://blog.csdn.net/wangying19911991/article/details/73928172 https://www.zhihu.com/question/58993137 python中的axis究竟是如何定义的呢？他们究竟代表是DataFrame的行还是列？考虑以下代码： >>>df = pd.DataFrHive学习笔记02
1. Hive基本操作 a. DML操作 load：加载时只是把数据文件移动到hive表对应的位置。 loacl如果指定了就在本地的文件系统，local会将本地文件系统的文件复制到目标文件系统中。 overwrite：如果使用了overwrite目标表或者分区中的内容就会被覆盖。 load data local inpath 'pat记录SQL Server中一次无法重现的死锁
平时遇到的死锁，绝大多数情况下，都可以根据当时的场景进行重现，然后具体分析解决，下文这个死锁几次尝试测试模拟，均没有成功重现在尝试用profile跟踪加锁顺序之后，大概可以推断到当时死锁发生的原因，但是仍有无法重现，为了避免不必要的麻烦，这里用测试表的方式，尽可能还原尝试的场景，来做进一