数据结构与算法
MongoDB字符串替换
一、更新普通字段
1.1 样例
db.dynamic.updateMany(
{member_icon:{"$exists":true}},
[{
$set: {member_icon: {
$replaceOne: { input:"$member_icon", find:"oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com", replacement:"oss
算法思想之深度优先搜索（DFS）、递归以及案例（最多能得到多少克黄金、精准核酸检测、最富裕的小家庭）
深度优先搜索（DFS）、递归
深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在 DFS 算法中，从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地访问节点，直到到达叶子节点或者无法继续前进为止。然后退回到最近的一个有未探索节点的分支节点࿰
python办公自动化，看完这一篇就够了！
最近参加了一个训练营，作为副教练，承担起训练营的运营工作。事不大，活不少，打卡记录、活动积分、奖励制度、评优方案、趋势对比，应有尽有……
开始认为 Excel 就足够应付，没想到第一项工作 —— 人员汇总，就把我难倒了，于是果断拎起 Python 这把大刀，披荆斩棘，利用业余时间，不到一周竟然打造出了一套运营管理系统，到底是如何做的呢？一起来看。
基础整理
数据是运营的基础，人员数据是基础数据，首
btree 详解1之索引与磁盘操作的关系
先看两张图，了解一下从磁盘读取和存放数据的大致描述。
读取数据
读取数据
上图展示的是，磁盘中数据是如何存放的，即每道扇区的字节数为512B，那么按照上图的情况。
数据存储
数据存储
上图表示，如果用户表中，每一条记录大小为128Byte，而一个block为512Byte，所以读一次最多可以拿到4条记录，而假设需要读取100条记录的话 ，需要读取 100/4 = 2
一些Hive知识点记录
Hive
Hive是读时模式：
在传统数据库里，表的模式是在数据加载时强制确定的。如果在加载时发现数据不符合模式，则被拒绝加载数据。
因为数据是在写入数据库是对照模式进行检查，因此这一设计有时被称为“写时模式”（schema on write）。
Hive这种类型的数据处理模式对数据的验证并在不加载数据时进行，而在查询时进行。这称为“读时模式”（schema on read）
Hive会为每个数据
funkyheatmap |临床+组学+分组数据可视化“神器”，时髦的热图
|本文首发于“生信补给站”公众号，
临床数据一般是使用图表汇总Table1的方式进行展示，例如R|tableone 快速绘制文章“表一”-基线特征三线表 或者 gtsummary|巧合-绘制多种数据汇总表“神器” 。
今天介绍一个可视化展示方式，funkyheatmap-R包 ， 可以为基准数据生成热
07 数据库练习题(总结）
1.安装好MySQL之后在windows系统中哪些位置能看到MySQL?
MySQL DBMS软件的安装位置。
MySQL 数据库文件的存放位置。
MySQL DBMS 的配置文件。
MySQL的服务（要想通过客户端能够访问MySQL的服务器，必须保证服务是开启状态的）
MySQL的path环境变量
2.卸载MySQL主要卸载哪几个位置的内容？
使用控制面板的软件卸载，去卸载MySQL DBMS软
MYSQL in 与exist区别
exist 用法示例：
select A.IsNullable attr from UM_M_TableColumn A where EXISTS (select id from
UM_METADATA where TENANT_CODE = 'META2021') group by A.IsNullable; --510ms
in用法示例：
select A.IsNullable attr f
