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CREATE TABLE topid{topicId int not null primary key auto_increment,&title text,&author varchar(30),&content blob,&isDeleted int&......&& //好像在author上定义了一个索引&}&CREATE TABLE reply{&topicId int foreign key,&replyId int primary key auto_increment,&replyAuthor varchar(30),&replyTime datetime,&context blob&....... //定义了一个索引和key&}&一个为主题表，一个为回复表。&1.问从性能上考虑，这样做有什么不足。&2.查询回复时间不超过一个特定的时间段，回复的作者名字以MIKE开头的主题&的title，以如下的查询：&select * from topicwhere replyid in&(&&select replyid from reply&where
replyAuthor like 'mike%' and (currentTime()-replyTime))从性能上考虑上述的查询语句有什么不足？&如何进行优化？&一、1.问从性能上考虑，这样做有什么不足。&不足之处在于当主题数和回复数快速增长时..表的记录会无限增多最终导致查询会越来越慢。可扩展性很差.2.查询回复时间不超过一个特定的时间段，回复的作者名字以MIKE开头的主题&&&& 的title，以如下的查询：&&&& select * from topic where replyid in (select replyid from reply where replyAuthor like 'mike%' and (currentTime()-replyTime&& 从性能上考虑上述的查询语句有什么不足？&&&& 如何进行优化？性能上考虑,这条查询语句含有一个子查询.如果子查询查出的记录数比较多的话那么该语句效率会大大下降.而且取时间段的时候最好在程序中把时间段取好,不要在mysql中用函数和表达式,这会导致无法使用索引.优化的话可以分成两条查询语句,先查出topicid，再查出主题的title另外题目中的sql语句本身就是错误的语句应该是&select * from topic where topicId in (select topicId from reply where replyAuthor like 'mike%' and replyTime<currentTime()-timecurrentTime()-time 表示特定时间段二、
1.不能用(currentTime()-replyTime) > ? 的方式去比较时间，会造成计算字段无法使用索引的问题（任何关系数据库都是一样道理，包括最猛的oracle）&2、&In 这种写法, 性能更高. 因为它已经取得一个小的结果集再做join 操作,而不是left jion.&3. 只提供思路. 必须在一个小的结果集上做 like操作. 或者只在Author表当中做like操作,取得Author结果集,再做 IN操作. 我怀疑考官的目的是要 建立表,记录Author&
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给主人留下些什么吧！~~
围绕索引失效、表垂直 or 水平划分 子查询
请登录后评论。编译|黄念 程序注释|席雄芬 动画效果| 顾运筠 校对|丁一，姚佳灵编辑按：我曾是个狂热的飞人乔丹的球迷。当年，几乎看了他的每一场比赛！看NBA的比赛是我生命中不可缺少的部分，这是我看到这个利用Python写NBA球员系列时，特别感兴趣的原因。希望这个系列能带给大家一点关于NBA的知识。同时为中国男篮再次获得亚锦赛冠军喝彩！什么时候，我们的CBA也提供这么详细的数据让大家研究一下队员就好了。文摘曾于8月18日发布，与本文有直接联系，点击文章名称可回顾旧文。在本文中，我将介绍如何在上的比赛运动动画中提取一些额外的信息。In[1]:In[2]:我们将从一场比赛中提取信息。这是快船队（Clippers）和火箭队（Rockets）在季后系列赛的第5场比赛。在比赛中，James Harden瓦解了快船队的防守，冲向篮筐，把球传给Trevor Ariza，轻松获得3分。我已经在下面嵌入了运动动画。In[3]:输出是一个动画获取数据下面是我们从的应用程序接口获取数据的链接。链接里有2个参数：eventid是特定比赛的ID，gameid则是季后赛的ID。In[4]: 我们发出请求提取数据In[5]: Out[5]: 我们想要的数据在：home (主场球员的数据)， visitors (客场球员的数据)，和 moments (使用于动画中用于绘制球员运动轨迹信息的数据)In[6]:让我们看看home字典里包含的信息。In [7]:homeOut[7]:Visitor字典包含了关于快船队的同样类型的信息。In[8]:visitor Out[8]:
现在，让我们看看moments列表。In [9]:# 检查长度len(moments)Out[9]:700长度告诉我们，上面的动画由700个项目/时刻组成。但是，都有些什么信息呢？让我们来看看第一个。In [10]:
moments[0] Out[10]:
[3, 0, 715.32, 19.0, None, [[-1, -1, 43.597, 1.11823],
[, 25, 12.],
[, 96, 7.7],
[, 64, 34.3],
[, 82, 21.1],
[, .42, 0.0],
[, 05, 11.2],
[, .475,0.0],
[, .172,0.0],
[, .698,0.0],
[, .881,0.0]]]首先，我们看到moments中的时刻或项目是一个包含了一堆信息的列表。我们逐一查看列表中的每一个项目。1 moments[0]中的第1项是这一刻所发生的时期或季度。2 Unix时间。（是一种时间表示方式，定义为从格林威治时间1970年1月1日（UTC/GMT的午夜）开始所经过的秒数，不考虑闰秒——译者注）3 第3项是指比赛剩下的时间。4 第4项是指计时器剩下的时间。5 我不知道第5项代表什么。6 第6项是由11个子列表组成的列表，每个子列表包含球场上某个球员或球的坐标。6.1 11个子列表中的第1个包含了球的信息。6.1.1 前2项是表示teamid和playerid的值，用于表明该列表是关于球的信息。6.1.2 接下来的2项则是x和y坐标值，用于表示球场中球的位置。6.1.3 第5项（最后一项）是代表球的半径。这个值在整个动画中都随着球的高度而变化。半径越大，球就越高。因此，如果球员投篮，球的大小就会增加，在拍摄弓的顶点达到其最大值，然后随着高度下降，球逐渐变小。6.2 第6项中的10个列表表示球场上的10名球员。在这些列表中，关于球的信息是一样的。6.2.1 前2项是teamid和playerid，表示这是某个特定球员的列表。6.2.2 接下来的2项则是x和y坐标值，代表该球员在球场上的位置。6.2.3 最后1项是球员的活动半径，这是不相关的信息。现在我们对moments数据所代表的信息有了一定的理解。我们把它输入pandas DataFrame。首先我们创建DataFrame的列标签。In[11]:# 列标签headers =[&team_id&, &player_id&, &x_loc&,&y_loc&,
&radius&,&moment&, &game_clock&, &shot_clock&]然后，我们为每个球员创建一个包含moments数据的单独列表。In[12]:# 初始化新列表player_momentsplayer_moments= [] for momentin moments:
# 对列表中的每个球员/进球找到相应的moments
for player in moment[5]:
#对每个球员/进球增加额外的信息，包括每个moment的索引，比赛时间，投篮时间
player.extend((moments.index(moment),moment[2], moment[3]))
player_moments.append(player)In[13]:# 查看moments列表player_moments[0:11] Out[13]: [[-1, -1,43.597, 1.15.32, 19.0], [, 25, 12., 0,715.32, 19.0], [, 96, 7.7, 0,715.32, 19.0], [, 64, 34.3, 0,715.32, 19.0], [, 82, 21.1, 0,715.32, 19.0], [, .42, 0.0,0, 715.32, 19.0], [, 05, 11.2, 0,715.32, 19.0], [, .475, 0.0,0, 715.32, 19.0], [, .172, 0.0,0, 715.32, 19.0], [, .698, 0.0,0, 715.32, 19.0], [, .881, 0.0,0, 715.32, 19.0]]将刚刚创建的moments列表和我们的列标签传给pd.DataFrame，创建我们的DataFrame。In[14]:#将Player_moments列表转化为数据框形式df =pd.DataFrame(player_moments, columns=headers)In [15]:df.head(11)Out[15]:我们还没有完成。我们应添加包含球员姓名和球衣号码的列。首先，将所有的球员放入一个列表。In[16]:# 创建player列表，将主队运动员的数据赋值给playerplayers =home[&players&]# 添加客队运动员的数据players.extend(visitor[&players&])利用players列表，我们可以创建一个以球员ID作为关键字的字典和一个包含球员姓名和球衣号码的值列表。In[17]:# 创建新的字典id_dictid_dict ={}# 在字典中增加我们想要的值，for playerin players:
id_dict[player[&#39;playerid&#39;]] =[player[&firstname&]+&&+player[&lastname&],player[&jersey&]]In [18]:id_dict Out[18]: {1891:[&#39;Jason Terry&#39;, &#39;31&#39;], 2037: [&#39;Jamal Crawford&#39;, &#39;11&#39;], 2045: [&#39;Hedo Turkoglu&#39;, &#39;15&#39;], 2440: [&#39;Matt Barnes&#39;, &#39;22&#39;], 2563: [&#39;Dahntay Jones&#39;, &#39;31&#39;], 2730: [&#39;Dwight Howard&#39;, &#39;12&#39;], 2746: [&#39;Josh Smith&#39;, &#39;5&#39;], 2772: [&#39;Trevor Ariza&#39;, &#39;1&#39;], 101108: [&#39;Chris Paul&#39;, &#39;3&#39;], 200755: [&#39;JJ Redick&#39;, &#39;4&#39;], 201147: [&#39;Corey Brewer&#39;, &#39;33&#39;], 201150: [&#39;Spencer Hawes&#39;, &#39;10&#39;], 201175: [&#39;Glen Davis&#39;, &#39;0&#39;], 201595: [&#39;Joey Dorsey&#39;, &#39;8&#39;], 201599: [&#39;DeAndre Jordan&#39;, &#39;6&#39;], 201933: [&#39;Blake Griffin&#39;, &#39;32&#39;], 201935: [&#39;James Harden&#39;, &#39;13&#39;], 201991: [&#39;Lester Hudson&#39;, &#39;14&#39;], 202327: [&#39;Ekpe Udoh&#39;, &#39;13&#39;], 203085: [&#39;Austin Rivers&#39;, &#39;25&#39;], 203093: [&#39;Terrence Jones&#39;, &#39;6&#39;], 203123: [&#39;Kostas Papanikolaou&#39;, &#39;16&#39;], 203143: [&#39;Pablo Prigioni&#39;, &#39;9&#39;], 203909: [&#39;KJ McDaniels&#39;, &#39;32&#39;], 203910: [&#39;Nick Johnson&#39;, &#39;3&#39;], 203991: [&#39;Clint Capela&#39;, &#39;15&#39;]}我们更新id_dict，纳入球的ID。In[19]:#将球的ID纳入字典中id_dict.update({-1:[&#39;ball&#39;, np.nan]})然后利用位映象法对应player_id列创建player_name列和一个player_jersey。我们用lambda，位映像一个匿名函数，根据传给函数的player_id值而返回正确的player_name和player_jersey。换句话说，下面的代码所做的是遍历player_id列中的球员ID，然后把每个球员ID传递给那个匿名函数。这个函数返回的是球员的名字以及该球员的球衣号码，并把这些值添加到我们的DataFrame中。In [20]:#创建与player_id匹配的player_name和player_jersey列 df[&player_name&]= df.player_id.map(lambda x: id_dict[x][0])df[&player_jersey&]= df.player_id.map(lambda x: id_dict[x][1])In [21]:#显示df数据框的前11行df.head(11)Out[21]:绘制运动轨迹绘制James Harden在整个比赛中的运动轨迹。我们可以借助从获取的球场图片来绘制球场。你可以在上面找到SVG。我用matplotlib将其转换成PNG文件，从而使其更容易绘制。此外，还应注意x或y轴上每1单位代表篮球场上的1英尺。In[22]: #获取 Harden的运动轨迹harden =df[df.player_name==&James Harden&]# 读取fullcourt.png图片court =plt.imread(&fullcourt.png&)In [23]:plt.figure(figsize=(15,11.5)) #画出movemnts的散点图#使用colormap函数来表示比赛时的变化 plt.scatter(harden.x_loc,harden.y_loc, c=harden.game_clock,
cmap=plt.cm.Blues, s=1000,zorder=1)#颜色越深表示比赛中运动的时间越早cbar =plt.colorbar(orientation=&horizontal&)cbar.ax.invert_xaxis() #画篮球场# zorder=0 在Harden&#39;s movements 运动轨迹下面设置界线# 原始的动画是在SVG 坐标空间中画出的，x=0,与y=0设置为左上# 所以在这幅图中以相同的方式设置x,y轴的值.#在列表中我们用[0,94]表示球场x轴的范围，[50,0]表示球场y轴的范围plt.imshow(court,zorder=0, extent=[0,94,50,0])plt.xlim(0,101)plt.show() 我们也可以通过matplotlib Patches重新创建大部分的球场。我们不是使用SVG坐标系统，而是使用经典的直角坐标系统。因此，我们的y轴值将是负值，而非正值。In[24]:frommatplotlib.patches import Circle, Rectangle, Arc#draw_court函数用来画篮球场线defdraw_court(ax=None, color=&gray&, lw=1, zorder=0):
if ax is None:
ax = plt.gca() #在球场周围画出出界的界线
outer = Rectangle((0,-50), width=94,height=50, color=color,
zorder=zorder,fill=False, lw=lw)
#画左、右两侧的篮球场框
l_hoop = Circle((5.35,-25), radius=.75,lw=lw, fill=False,
color=color, zorder=zorder)
r_hoop = Circle((88.65,-25), radius=.75,lw=lw, fill=False,
color=color, zorder=zorder)
#画左、右侧的篮板
l_backboard = Rectangle((4,-28), 0, 6,lw=lw, color=color,
zorder=zorder)
r_backboard = Rectangle((90, -28), 0, 6,lw=lw,color=color,
zorder=zorder)
#画左、右两侧禁区
l_outer_box = Rectangle((0, -33), 19, 16,lw=lw, fill=False,
color=color,zorder=zorder)
l_inner_box = Rectangle((0, -31), 19, 12,lw=lw, fill=False,
color=color,zorder=zorder)
r_outer_box = Rectangle((75, -33), 19, 16,lw=lw, fill=False,
color=color,zorder=zorder)
r_inner_box = Rectangle((75, -31), 19, 12,lw=lw, fill=False,
color=color,zorder=zorder)
#画左、右两侧罚球圈
l_free_throw = Circle((19,-25), radius=6,lw=lw, fill=False,
color=color,zorder=zorder)
r_free_throw = Circle((75, -25), radius=6,lw=lw, fill=False,
color=color,zorder=zorder)
# 画左右两侧角落区域三分线
# a代表上边界
# b 代表下边界
l_corner_a = Rectangle((0,-3), 14, 0,lw=lw, color=color,
zorder=zorder)
l_corner_b = Rectangle((0,-47), 14, 0,lw=lw, color=color,
zorder=zorder)
r_corner_a = Rectangle((80, -3), 14, 0,lw=lw, color=color,
zorder=zorder)
r_corner_b = Rectangle((80, -47), 14, 0,lw=lw, color=color,
zorder=zorder)
#画左、右两侧三分线的弧
l_arc = Arc((5,-25), 47.5, 47.5,theta1=292, theta2=68, lw=lw,
color=color, zorder=zorder)
r_arc = Arc((89, -25), 47.5, 47.5,theta1=112, theta2=248, lw=lw,
color=color, zorder=zorder)
#画出半球场
half_court = Rectangle((47,-50), 0, 50,lw=lw, color=color,
zorder=zorder)
hc_big_circle = Circle((47, -25), radius=6,lw=lw, fill=False,
color=color,zorder=zorder)
hc_sm_circle = Circle((47, -25), radius=2,lw=lw, fill=False,
color=color,zorder=zorder)
court_elements = [l_hoop, l_backboard,l_outer_box, outer,
l_inner_box,l_free_throw, l_corner_a,
l_corner_b, l_arc,r_hoop, r_backboard,
r_outer_box, r_inner_box,r_free_throw,
r_corner_a, r_corner_b,r_arc, half_court,
hc_big_circle,hc_sm_circle]
#在x轴上增加court元素<p style="ma大数据文摘(BigDataDigest)　
　文章为作者独立观点，不代表微头条立场
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NBA球员工会（NBPA）宣布将于7月19-21日在洛杉矶举办有史以来第一届NBPA科技峰会，让NBA球员和硅谷科技界大佬齐聚一堂，畅聊科技和商业未来。◆ ◆ ◆导读历经5年、20 亿英里航行，美国宇航局（NASA）朱诺号（Juno）探测器在今天正式飞抵木星，如果有计划成为职业投资人，大可不必在意你现在的专业，学生生涯就是需要多积累知识，扩大知识面，提高学习能力，培养独立思考意识。投资人也不是一天就炼成的，更重要的是工作中的历练、生活中的思考（大学里无投资人专业）。周末来一碗鸡血吧，今天大数据文摘推荐北京大学宣传片《摘星星的人》，在填写志愿前夕，这个关于梦想的故事属于每一个有梦想的人：不要说命由天定，其实相由心生，越努力越幸运。希望你可以摘到自己的星星。51CTO携手搜狗、百度、唯品会三位大咖，汇聚广州，从数据的应用模式中畅谈大数据如何助力用户体验。本文结合近几年情感计算的国内外研究，基于新的层面对主要研究以及最新应用进行了归纳总结，并就情感计算进行深度探究，使更多研究人员了解情感计算最新研究方向。Cloudera首席架构师就内存及云计算相关技术发表讨论，Hadoop将如何在大数据方面发挥更大价值。在Do圆，是一个有着无限可能的图形。欧洲设计奖作为欧洲的年度综合大奖，始创于2006年，每年评选欧洲每年的优秀设计作品。欧洲设计奖中的信息图表类的获奖作品都可谓数据可视化中的经典案例。大数据文摘今日推荐金银铜奖相关作品。LED灯篮板，这个发源于NBA的“高科技”早已是全世界职业联赛的标配缺乏实时数据收集的方法是商用流计算处理系统的梦魇。人工智能未来的发展有怎样的瓶颈？人工智能领域创业该如何突破？人工智能的发展又将面临怎样的伦理问题？日，多个机构联合举办的人工智能时代人机高峰论坛成功举行。大数据很忠诚，它真实记录人们的每个足迹，深藏功与名；大数据很任性，它的分析有根有据，拒绝流言蜚语；大数据很友好，它提供各种权威参考，它创造绿色经济，让我们的生活更美好。世界已经进入由数据主导的“大时代”。深度学习十分适合高度复杂场景下的自动驾驶应用，与增强学习相配合，能让从感知到执行的过程变得简单。谷歌和李世石的人机大战引爆了对人工智能的关注，也让基于深度学习的人工智能成为汽车业界关注的重点，那么深度学习在智能驾驶的应用场景下有什么帮助呢?国家体育总局棋牌运动管理中心党委书记、国际围棋联盟事务总长杨俊安4日在这里透露，如果不出意外柯洁九段将在年内进行和“阿尔法狗”的围棋“终极人机大战”。结合前4年的报告，笔者感觉，与往年相比，今年的报告显得“收敛很多”。今年的报告前三部分是“基本面”描述，包括互联网基本面、全球宏观基本面和互联网商业广告与品牌基本面。有不少科普粉留言说上周发的微信文章“时间到底是怎么弯曲的”看不懂，小编寻找其中原由，觉得应该让大家先了解时间是怎么变慢的，也就是为什么加速度越大时间会变得越慢。这一篇幅内容也是布莱恩·格林先写在《宇宙的琴弦》里边，而后再写了时空卷曲与波澜。搜狐科技为你提供了另一种可能性，我们寻找了国内外10位知名的创投领域嘉宾和150位投资人，一起坐下来聊一聊创投心得，看一看优秀的项目。这就是2016搜狐SoPlus创想会，机会有限，欲报从速。我们为什么要接受教育？
教育的目的应是什么？
在接受教育的过程中我们又应如何做？6月6日，清华大学计算机系校友、搜狗公司CEO王小川于清华人工智能论坛上做了题为《AlphaGo的幕后与思考》的演讲，论述了在Alphago人机大战背后有怎样的故事，这场大战有着怎样的意义，以及人工智能研究和产业又有怎样的碰撞。澳洲政府给喵戴上GPS追踪器，记录下喵星人夜晚的行动路线，证明给澳洲猫奴们看，然而当主人看到这些喵走过的足迹后，世界观都崩塌了……这篇文章是一个投资者对数据分析在过去25年的回顾。作者西蒙迪斯从投资者的角度讨论了数据分析的变革，认知应用的价值，以及最受风投关注的大数据核心领域。腾讯科技讯 6月10日，据英国《每日星报》报道称，意大利神经外科医生塞尔吉奥·卡纳韦罗（Sergio Canavero）博士表示，准备在德国进行世界首例换头手术。而现在看起来很厉害的AI，其实只不过是它们接受的输入，和用来计算输入值的公式比较复杂而已。本质上，还是计算→选择结果。人工智能被认为是继电力和互联网之后又一次对人类社会产生颠覆式影响的技术。美国公司的技术遥遥领先，中国公司擅长商业化、拥有数据优势，在技术上正奋力追赶假如地图有心电图，会是什么样的情景？我们将在留言中选出10位读者，你们的问题或故事将被翻译成英文，直接送至维克托面前。如果将全球人口都堆积在美国科罗拉多大峡谷，将会是怎样的情景呢？迈克尔-史蒂文斯(Michael Stevens)绘制图像发布在YouTube网站上，显示全球72亿人口仅在科罗拉多大峡谷堆积成一个788米高的小堆。通过分析Billboard年终榜单中前100首歌曲，我们可以根据每年Billboard上最流行歌曲所代表的音乐风格的份额来量化现代音乐的走向。CCF 理事长、北京大学教授高文在2016中国计算机学会青年精英大会上做了题为“如何成为优秀学者”的特邀报告。本文收录了报告的PPT，分析了我国基础研究发展态势和计算机学科总体态势，解答了如何成为优秀学者等青年学者关心的问题答案。环保主义者和科学家正在运用大数据，以帮助保护野生动物免遭灭绝。为纪念刚刚去世的人工智能创始人之一，认知科学家Marvin Minsky教授，IEEE Intelligent Systems（IS）杂志撰写In Memoriam，以各具特色的自由风格怀念这位在人工智能史上有着特殊重要地位的先驱和开拓者。人家已经开始用emoji写圣经啦，你要不要用微信表情写个故事给我？现实中大部分还是 “常规”的数据科学家。我们一组人聚在一起进行思维碰撞，我们在此对于写出稳定的代码的最佳实践进行头脑风暴。这篇文章是对这次对话的一个总结，并且试图将我们的知识收集起来，取其精华至于一处。让我们回到2010年，看看当时跟“立体快巴”一起，被美国时代周刊评选为年度50大最佳发明的，当年的那些最前沿科技。可能很多孩子会抱怨数学的枯燥无味，看不懂很多数学公式，更无从说起它的美，但是数学带来的逻辑、量化、因果概念，将是他们受用一生的礼物。大数据文摘在儿童节这天推出儿童节数学特辑，希望通过这5部电影让孩子们爱上数学，为孩子带来一个更美的数学世界。数学与爱有什么关系呢？数学能够指引我们到什么样的地方呢？可能孩子们还看不懂本文提到的数学公式,也无从说起它的美，但数学带来的逻辑、量化、因果，将是他们受用一生的礼物。大数据文摘在儿童节推出儿童节数学特辑，希望为孩子们带来一个更美的数学世界。儿童节这天，你的社交圈有没有被朋友们的童年照片刷屏，大数据文摘今天推出【儿童节特辑】看看百度、腾讯、微博、谷歌、Facebook这些互联网大咖童年的样子。当年陪我们成长的它们，可能没有现在功能完备，但是却干净、纯粹，就像记忆里年少的我们。纽约举办了一场数字内容前沿（Digital Content NewFronts）大会，在这场大会上，不少媒体出版商拥抱 VR 技术，并且将会展示自身在 VR 内容方面的战略安排。520的霍林恋情公布让人又重新相信爱情了，英国UCL的美女数学家汉娜·福莱告诉你，数学可以为情感问题提供一种有价值的全新视角：我们找到真爱的机率是多大？白头偕老的机率又有几成？网络交友的真相是什么？什么时候该结婚？如何避免婚姻破裂？”只有当所有工作都从自己的长处着眼，你才能真正做到卓尔不群。互联网世界的60秒会发生什么呢？“开放数据与大数据双边对话”活动上，中国工业设计研究院副总张柏军先生对外正式发布了“中英开放数据发展和合作”报告。近来人们日益认识到编程的重要性，并发现它逐渐成为简历上另一种不可或缺的技能。本文将会介绍一些有助于通过游戏化学习编程的教学平台。日前，互联网教父、科技商业预言家的凯文·凯利在斯坦福大学进行长达3小时的分享，畅谈他对未来20年重大科技商业潮流的见解。科学给人新知，思想让人深刻，高科技让人插上飞翔的翅膀。强烈推荐以下九个公众号，让你从不同角度——开天眼，长见识！我们跟着爱因斯坦用旋转的环的加速度来模拟引力，现在可以来看环里的人所感觉的空间和时间是什么样的。深度学习是一门用来解决复杂问题的技术，例如自然语言处理和图像处理。目前，我们已经可以很快的处理超大计算量的问题——这多亏了GPU，它的计算效率使得其非常适合用于深度学习算法。原先需要用好几周才能分析出来的结果，现在几天时间就能完成。教会机器人避免造成疼痛的冲撞或者事故，人类工作者遭到巨大机器手臂撞击头部的几率就越少。随着互联网、智能手机的普及，人类将越来越逃避现实，活在由虚拟世界构筑的“壳”里。现在，由虚拟现实技术搭建的世界将比互联网世界更加精彩逼真，“壳”自然也更厚。未来，会不会出现沉溺在虚拟现实中，完全脱离现实社会的“壳”一代？BigDataDigest专注收集、分享大数据相关的案例、新闻，寻找志同道合的朋友合作、共赢。热门文章最新文章BigDataDigest专注收集、分享大数据相关的案例、新闻，寻找志同道合的朋友合作、共赢。统计图Excel单元格中也可以实现统计图提高制作统计图表的能力，不是一朝一夕的事情。但实践起来，需要只争朝夕的态度。GraphPad做图就是这么回事~~可能有的人会说，统计图谁不会画啊？可能上次你画的那些图过于高大上，我是不会，但是简单的柱状图、饼图我还是会的如何画好统计图。 总的来说，我看统计图，有四个标准：准确、有效、简洁、美观！这次的分享，从这四个方面谈一谈如如何画好统计图。 总的来说，我看统计图，有四个标准：准确、有效、简洁、美观！这次的分享，从这四个方面谈一谈如微信上可以随时咨询小编~~也可以拨打（爱上清华）咨询，期待您的来电~——大家好，我是水妈，在大学工作，主要教统计学。今天代表狗熊会，发起一个新的系列，丑图百讲。这个系列不讲炫酷作者：冯国双 来源：小白学统计可能有的人会说，统计图谁不会画啊？可能上次你画的那些图过于高大上，我是不会，但生活中处处有数学，上一次的补充练习中，陈老师出了一道关于奥运金牌数的折线统计图的题目：做题之前，先要看清楚题作者：冯国双来源：小白统计学数据可视化已经成为当前热门话题，如何利用图形让你的报告更加吸引人，让别人不至于听统计学的小班课做的图，纪念一下本学期唯一一个全原创的小班讨论课；封面是不是很有POI炫酷黑客的即视感呢哈哈哈（并没有(つД`)ノ）(一)意义* 用点线面积等来表示相关的量之间的数量关系的图形叫做统计图。(二)分类1 条形统计图用一个单位长大家好，我是水妈，在大学工作，主要教统计学。今天代表狗熊会，发起一个新的系列，丑图百讲。这个系列不讲炫酷的、高大上的统计图，而是给大家分享如何画好最基础的统计图。咬着四月的尾巴，沐浴在和煦的春风下，4月28日渤海分校的数学老师们再次相聚------实验大讲堂------共教研，同成长！阅读本文前，请您先点击本文上面的蓝色字体“ 木子地理园 ”再点击“ 关注 ”这样您就可以继续免费收到文章了。 1、年七年，江苏省地方一般预算收入与一般预算支出缺口最小的年份是（）。 A.2005年 请您先点击
蓝色字体“ 木子地理园 ” ，再点击“ 关注 ” ，这样您就可以继续免费收到文章了。每天都有好文章分享哦，请放心关注！数据可视化已经成为当前热门话题，如何利用图形让你的报告更加吸引人，让别人不至于听得昏昏欲睡？常规的柱状图、线********************************正确选用统计图表根据写作需要及资料的性质、特期末将至，大家开始处于复习状态，一些知识点你不得不知呀，地理考试中不管是选择题还是填空题，气候的统计和判断都import java.util.ArrayLimport java.util.Cal提示：点击上方"Johnbull英语"↑↑↑免费订阅苏教版《数学》四年级上册编排的“条形统计图”是统计知识的重要组成部分。由于内容比较浅显单一，不具有明显的探索小学数学四年级上册
条形统计图期末将至，大家开始处于复习状态，一些知识点你不得不知呀，地理考试中不管是选择题还是填空题，气候的统计和判断都一、气温曲线和降水柱状配合图：气候气温和降水特点
1.从气温曲线的弯曲方向可判断南北半球。曲线下凹为南半↑ 点击上方“小学数学”关注我们教学内容：人教版小学数学教材六年级上册第96～97页例1及相关练习。
教学目标：
1．通过本单元知识的学习是在学生已经具备一定的统计知识的基础上进行的。例如，学生已经经历过简单的收集、整理、描述和分一、课标要求
《义务教育数学课程标准（2011年版）》在“学段目标”的“第二学段”中提出：“经历数据的苏教版《数学》四年级上册编排的“条形统计图”是统计知识的重要组成部分。由于内容比较浅显单一，不具有明显的探索OTRS 系统可以通过图表的形式展现数据统计的信息，那么这些图表该如何理解呢？随着项目开发推进和版本迭代，项目中总会存在一些无效的图片资源，这些无效图片往往会增加编译成本和包的大小。本文将告诉你实用的解决方法~统计图就是将繁杂的数据用最简单的图形表达，让使用易者易于接受、理解。统计图能有效率地传送情报，易于发现问题重点。温馨提示点击文章底部【阅读原文】或【Read more】查看链接可点击的在线版本Python日报 2015-俗话说“男女搭配，干活不累”，可偏偏有些学校男女比例失调，看到北京部分高校男女比例统计图，瞬间觉得自己报错学结构统计图的解题技法1.结构图的分类:结构图一般用来表现地理事物与现象白勺内部组成、比重变化、演变趋势等，是课程介绍：从今天来是，MedSci学院统计课将进入《统计绘图篇》此小节为第一课，主要介绍统计图的基本知识，包热门文章最新文章}