york

语法 含义 (?= pattern ) 肯定的 lookahead 零宽度断言 查看字符串中的当前位置是否紧跟着出现了 pattern ，而 pattern 不会成为匹配字符串的一部分。 'A(?=B)' 匹配后面跟有 B 的 A，但不使 B 成为匹配的一部分。 例如， SELECT REGEXP_SUBSTR( 'in new york city', 'new(?=\\syork)'); 会返回子串 new，因为它后面紧跟着 ' york'（请注意 york 前面的空格）。 (?! pattern ) 否定的 lookahead 零宽度断言 查看字符串中的当前位置是否 没有 紧跟着出现 pattern ，而 pattern 不会成为匹配字符串的一部分。所以， 'A(?!B)' 匹配后面未跟着 B 的 A。 例如， SELECT REGEXP_SUBSTR('new jersey', 'new(?!\\syork)'); 会返回子串 new。 (?<= pattern ) 肯定的 lookbehind 零宽度断言 查看字符串中的当前位置是否前面紧挨着出现了 pattern ，而 pattern 不会成为匹配字符串的一部分。所以， '(?<=A)B' 匹配前面紧挨着 A 的 B，但不使 A 成为匹配的一部分。 例如， SELECT REGEXP_SUBSTR('new york',

From： http://www.ph.tn.tudelft.nl/PRInfo/books.html 原来网站声明： Due to a reorganisation we are not able anymore to maintain these files. They will be removed in the near future. 所以保留一份备用（自己有的或者看的用了红色标注）。 Pattern Recognition Books Below a number of monographs is listed that can be useful for students and researchers in the field of pattern recognition. A list of book announcements received by email can be found here . There is also a general entry on Scientific Publishing Companies . Pattern Recognition and Statistical Learning Neural Networks Machine Learning and Information Theory Image

本文将介绍Gurobi中常用的两种数据结构： tuplelist 和 tupledict ，并以案例文件中的网络流问题进行讲解 Gurobi的 tuple 类是Python中 list 的子类， tupledict 是 dict 的子类。 在使用Gurobi建模时，推荐使用这两种类型，方便约束的编写，同时可以加快模型的读取速度。接下来将进行详细介绍： 本文主要参考了Gurobi 9.0.0目录中的refman.pdf 以下案例代码，不显式说明 from gurobipy import * tuplelist 构造函数 在构造函数中传入 list 对象可以将其转化为 tuplelist 类型 l = tuplelist(list) 例子： l = tuplelist([(1,2),(1,3),(2,4)]) <gurobi.tuplelist (3 tuples, 2 values each): ( 1 , 2 ) ( 1 , 3 ) ( 2 , 4 ) 筛选元素 select(pattern) 函数返回一个根据 pattern 筛选的 tuplelist 对象。 > l = tuplelist([(1,2),(1,3),(2,4)]) <gurobi.tuplelist (3 tuples, 2 values each): ( 1 , 2 ) ( 1 , 3 ) ( 2 , 4 )

英美主要报刊杂志网站集合 整合编辑byPleiades_Antares，以下具体作者见单独说明 英美主要报刊杂志网站大全--爱斯英语学习网 美国是世界新闻事业十分发达的国家之一。全国有各类报纸11000其中日报1600多家，包括晨报、下午报、晚报和星期日报及8000多家周报和半周报，街头小报无法计数。 1、最有影响力的报纸有： 1）The Los Angeles Times《洛杉矶时报》 www.latimes.com 　 2）The New York Times《纽约时报》 www.nytimes.com 3）Washington Post《华盛顿邮报》 www.washingtonpost.com 4）The Wall Street Journal《华尔街日报》 www.wsj.com 5）The New York Daily News 《纽约每日新闻》 www.nydailynews.com 6）Chicago Tribune《芝加哥论坛报》 www.chicagotribune.com 7）USA Today 《今日美国》 www.usatoday.com 8）New York Post《纽约邮报》 www.nypost.com 2、较有影响的报纸有： 1）The Christian Science Monitor《基督教科学箴言报》 www.csmonitor.com 2

import pandas as pd from pandas import Series , DataFrame 5.1 pandas的数据结构介绍 要使用pandas，你首先就得熟悉它的两个主要数据结构：Series和DataFrame。虽然它们并不能解决所有问题，但它们为大多数应用提供了一种可靠的、易于使用的基础。 Series Series是一种类似于一维数组的对象，它由⼀组数据（各种NumPy数据类型）以及⼀组与之相关的数据标签（即索引）组成。仅由⼀组数据即可产⽣最简单的Series. Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。由于我们没有为数据指定索引，于是会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引。你可以通过Series 的values和index属性获取其数组表示形式和索引对象。 与普通NumPy数组相比，你可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。 如果数据被存放在一个Python字典中，也可以直接通过这个字典来创建Series. 如果只传入一个字典，则结果Series中的索引就是原字典的键（有序排列）。你可以传入排好序的字典的键以改变顺序。 pandas的isnull和notnull函数可用于检测缺失数据。 Series对象本身及其索引都有1个name属性，该属性跟pandas其他的关键功能关系非常密切. obj = pd .

本文转载自： http://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5269217.html 作者：zzhzhao 转载请注明该声明。 目录 一、 python 数据分析入门学习笔记.html' target='_self'>数据分析有关的 python 库简介 (一)numpy (二)pandas (三)matplotlib (四)scipy (五)statsmodels (六)scikit-learn 二、 数据的导入和导出 三、 数据筛选 四、 数据描述 五、 数据处理 六、 统计分析 七、 可视化 八、 其它 前言：各种和数据分析相关python库的介绍 （前言1~4 摘抄自《利用python进行数据分析》） 1.Numpy： 　　 Numpy是python科学计算的基础包，它提供以下功能（不限于此）： 　　　　 (1)快速高效的多维数组对象ndarray 　　　　 (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 　　　　 (3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具 　　　　 (4)线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成 　　　　 (5)用于将C、C++、Fortran代码集成到python的工具 2.pandas 　　 pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数

不可变集合 对应于元组（ tuple ）与列表（ list ）的关系，对于集合（ set ）， Python 提供了一种叫做不可变集合（ frozen set ）的数据结构。 使用 frozenset 来进行创建： s = frozenset ( [ 1 , 2 , 3 , 'a' , 1 ] ) s frozenset({1, 2, 3, 'a'}) 与集合不同的是，不可变集合一旦创建就不可以改变。 不可变集合的一个主要应用是用来作为字典的键，例如用一个字典来记录两个城市之间的距离： flight_distance = { } city_pair = frozenset ( [ 'Los Angeles' , 'New York' ] ) flight_distance [ city_pair ] = 2498 flight_distance [ frozenset ( [ 'Austin' , 'Los Angeles' ] ) ] = 1233 flight_distance [ frozenset ( [ 'Austin' , 'New York' ] ) ] = 1515 flight_distance {frozenset({'Austin', 'New York'}): 1515, frozenset({'Austin', 'Los Angeles'}): 1233,

numpy 与pandas In [46]: import numpy as np import pandas as pd np.add()/df.add() 加法运算 + np.aubtract()/df.aubtract() 减法运算 - np.megative() 负数运算 - np.multiply() 乘法运算 * np.divide() 除法运算 / np.floor_dicide() 向下整除 // np.power() 指数运算 ** np.mod() 求余数 % np.abs() 求绝对值 np.sin() ,cos(), tan() 求正弦 余弦 正切 np.exp(x) e为底的x次方 np.exp2(x),2为底的x次方 np.log(x) e为底对x开根号 np.log2（x） 2为底 np.sum（） min（） max（） 求和 求最小值 求最大值 axis=0 列 axis=1 行 np.prod() 计算元素的积 np.mean() 计算元素的平均值 np.std() 计算元素的标准差 np.var（） 计算元素的方差 np.argmin（）找出最小值的索引 np.median（）计算元素的中位数 np.any（） 验证是否存在元素为真 np.all() 验证所有元素是否为真 Out[46]: 3.0 In [2]: data=pd.Series(

--- 说明闪回数据库 --- 使用闪回表将表内容还原到过去的特定时间点 --- 从删除表中进行恢复 --- 使用闪回查询查看截止到任一时间点的数据库内容 --- 使用闪回版本查询查看某一行在一段时间内的各个版本 --- 使用闪回事务查询查看事务处理历史记录或行 优点 ： 闪回技术由于只能处理更改数据，所以从根本上改变了恢复技术。使用这个技术时，从错误中恢复花费的时间等于制造错误所花费的时间。当闪回技术使用时，它与介质恢复相比，在易用性、可用性和还原时间方面有明显的优势。 闪回数据库使用闪回日志执行闪回。闪回删除使用回收站。其他所有功能都使用还原数据。 闪回时间浏览 闪回技术提供的功能可用于查询方案对象的过去版本、查询历史记录数据以及执行更改分析。每个事务处理在逻辑上都会生成新版本数据库。使用闪回技术，可通过浏览这些版本来查找错误以及原因。 · 闪回查询：查询特定时间点的所有数据。 · 闪回版本查询：查看两个时间之间行的所有版本已经更改了行的事务处理。 · 闪回事务处理查询：查看事务处理做的所有更改。 使用闪回查询功能时，可以对自特定时间起的数据库执行查询。通过使用select语句的 as of 子句，可指定要查看其数据的时间戳。这有助于分析数据差异。 实验一：闪回查询 实验一：闪回查询：as of timestamp SYS@ORCL>conn tyger/tyger

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I have very simple code: List list = new ArrayList (); String a = "a"; String b = "b"; String c = "c"; String d = "d"; list.add(a); list.add(b); list.add(c); List backedList = list.subList(0, 2); list.add(0, d); System.out.println("2b: " + backedList); And I get ConcurrentModificationException exception by list.add(0, d). So in general, it's because of sublist(). I'm very confused, because in case of sublist() the documentation says: The returned list is backed by this list, so non-structural changes in the returned list are reflected in