见贤思小齐,知足常乐呵

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2016年5月4日

摘要: 26. SQLite 轻量级的关系型数据库 SQLite是python自带的数据库,可以搭配python存储数据,开发网站等。 标准库中的 sqlite3 提供该数据库的接口。 1. 基本语法如下 1)使用connect()连接数据库; 2)定位指针 cursor() 3) execute() 执行 阅读全文
posted @ 2016-05-04 17:09 Suckseedeva 阅读(324) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年4月28日

摘要: 最近在优化一个报表系统。leader 提示我可以用cube函数。在此记录一下使用: 1) cube 简称数据魔方。 可以实现hive多个任意维度的查询。 cube(a,b,c) 首先会对(a,b,c)进行group by,然后依次是(a,b),(a,c),(a),(b,c),(b),(c), 最后在 阅读全文
posted @ 2016-04-28 15:03 Suckseedeva 阅读(2459) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年4月27日

摘要: 需求: 表 people_crowed_test 按view_num排序后,输出该表的记录前30%的aid, buyer_id; 需求场景下的诸多限制: 1) 不支持变量赋值,也就是无法把中间结果保存到变量了。 自然也无法支持 limit {变量} 2) (select a from ...) 这种 阅读全文
posted @ 2016-04-27 15:34 Suckseedeva 阅读(380) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年4月26日

摘要: 1. crontab 可以在shell里面设置一些定时任务 格式 30 * * * * nohup sh /data/admin/adsprecise/sources/providers.sh mjoys 2 &0 3 * * * nohup sh /data/admin/adsprecise/so 阅读全文
posted @ 2016-04-26 10:55 Suckseedeva 阅读(289) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年4月22日

摘要: 1. 素数/质数 只能被2或者本身整除的正整数。 2. 默尼森数 P是素数且M也是素数,并且满足等式M=2^P-1,则称M为默尼森数。 编程小要求: 输出前5个默尼森数 1)最外层循环找素数 中间层循环对已有素数表找默尼森数 内层循环对某个素数检查M=2^P-1 1 # -*- coding: cp 阅读全文
posted @ 2016-04-22 15:01 Suckseedeva 阅读(1360) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年4月20日

摘要: 精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 前言 我对这本书抱有一个简单的愿望,也许是崇高的目标:改变世界对线上事情作决策的方式。 长久以来,我们在线上的举动已经被准确的归类为基于信仰的动机。那么为什么不呢?这正好如同我们对线下行为如何作决策,当我们涉及到线上事情时,我们 阅读全文
posted @ 2016-04-20 15:06 Suckseedeva 阅读(339) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2016年4月19日

摘要: 1. 获取当前日期,或者间隔当前任意天的日期。 >>> import datetime>>> print (datetime.date.today()-datetime.timedelta(29)) # 29是 days,可以是正(前几天),负(后几天),0(当天) 2. 查询 1)查询函数具有哪些 阅读全文
posted @ 2016-04-19 17:30 Suckseedeva 阅读(206) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 1. IDLE界面美化 注意IDLE是可以设置语法高亮的;(美化参考 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-07/66129.htm) windows 用户,直接打开 开始运行 或者在地址栏输入下面的路径确认即可: %USERPROFILE%\.idlerc\ 确认是 阅读全文
posted @ 2016-04-19 16:17 Suckseedeva 阅读(345) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 1. Hadoop 最出名的是 MapReduce和 HDFS,不过也有很多其他有用的子项目。 技术栈如下: Core 一系列分布式文件系统和通用I/O的组件和接口(序列化、Java RPC和持久化数据结构) Avro 一种提供高效、跨语言RPC的数据序列系统,持久化数据存储。 MapReduce 阅读全文
posted @ 2016-04-19 15:57 Suckseedeva 阅读(313) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 线性回归的模型是:y=theta0*x+theta1 其中theta0,theta1是我们希望得到的系数和截距。 下面是代码实例: 1. 用自定义数据来看看格式: 2. 从文件中读取数据: 阅读全文
posted @ 2016-04-19 10:57 Suckseedeva 阅读(477) 评论(0) 推荐(0) 编辑