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几点PostgreSQL读书笔记
前言几条PG读书笔记，并谈谈个人浅见，欢迎讨论。我去年出差略多，于是在路上把目前主要的两本PostgreSQL书大概翻了翻，做了些笔记，谈点个人看法。以下简称PG，反正都懂。文内对PG有误解或说错的地方还请批评指正。第一部分笔记，基于《PostgreSQL修炼之道》一书为主。该书唐成著，2015年
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开源数据库 PostgreSQL、MariaDB 和 SQLite 的对比
了解如何选择最适合你的需求的开源数据库。在现代的企业级技术领域中，开源软件已经成为了一股不可忽视的重要力量。借助开源运动(opensourcemovement)的东风，涌现除了许多重大的技术突破。个中原因显而易见，尽管一些基于Linux的开源网络标准可能不如专有厂商的那么受欢迎，但是不同制造商的智能
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想熟悉PostgreSQL~这篇就够了
欢迎大家前往腾讯云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~本文由angel_郁发表于云+社区专栏什么是PostgreSQL？PostgreSQL是自由的对象-关系型数据库服务器，在灵活的BSD风格许可证下发行。它在其他开放源代码数据库系统和专有系统之外，为用户又提供了一种选择。我们还是建议您使用云数
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为什么 Uber 选择从 PostgreSQL 到 MySQL
简评：这篇文章不仅介绍了Uber数据库方面的技术演变，还能够从中看到国外一流科技公司对于技术的分析方法。Uber早期的数据库选用的是PostgreSQL，而现在则用的是Schemaless-基于MySQL的可扩展数据库。这篇文章讲了Uber在使用PostgreSQL中发现的问题和为什么选择构建Sch
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【效率提升】监控R语言程序的运行进度
说在前面在用R语言做数据分析处理的过程中，我们经常会碰到一些数据量比较大进而导致循环执行好久的情况。等待的过程太煎熬了，最关键的是我们不知道现在已经完成了多少进度，从而决定是否停止重新修改代码。有人建议我们可以用cat函数来不断进行打印实现这一目的，然而再某些循环中，所有的cat语句输出结果会在所有
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R语言常用函数汇总
今天把R常用函数大体汇总了一下，其中包括一般数学函数，统计函数，概率函数，字符处理函数，以及一些其他函数；1.数学函数2.统计函数3.概率函数在R中，函数函数行如：[x][function]。其中x表示指分布的某一方面，function表示分布名称的缩写。d->密度函数(density)p-&
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R语言初级教程(06): 变量命名、赋值运算
在R语言中，使用变量前不需要声明变量的类型。变量是在赋值运算后才创建的。1.变量命名对于变量的命名，我们主要记住下面三点就行了：变量名是区分大小写的，比如：变量y和变量Y两者是不同变量；变量名的首字母不能是数字和符号，比如：2y和_xy都不能作为变量名；变量名不能包含空格号，比如：myname不能作
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R语言入门与实战：大数据人才缺口巨大，现在学习还不晚
数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺，据全球顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)一份详细分析报告显示：预计到2018年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在14万到19万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万！先来了
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R语言工程化实践经验
前言R语言是一门很好入门的语言，但用在生产环境下，如果没有规范的项目结构以及相应的开发流程，最后项目的开发效率以及可维护性都会大打折扣。本文从笔者实践角度给大家分享一下。相信大家一般在写R代码的时候，是这样写的。library(package1)library(package2)library(..
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R语言dplyr的高级技巧
最近独立完成了一个用R语言实现的离线报表，想和大家分享一下实现过程中dplyr的一些技巧。什么是dplyr？dplyr是一个利用pipline语法快速处理数据的R语言包。1.抽象公共过程单独调用标题大家可能比较难懂，下面我来举个例子：在做数据处理的时候大家都应该这样写过吧：result<-da
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R语言学习路线
当年学R的时候，写不超过两行准报错。百度报错信息，逐渐发现自己可以写三行五行到现在的上千行。这一路走来，还是想分享一下我自己的学习路线。起手式-R语言实战手敲书上每一行代码，对于前面基础内容可以多敲一遍。先不要问为什么，敲完一遍以后再说。多print，了解数据输出结构。在敲代码的过程中你会遇到很多报
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R语言学习入门
R语言的起源R语言主要受S语言（1976年JohnChambers在贝尔实验室创建）和Scheme语言（20世纪70年代在麻省理工学院AI实验室的GuyL.Steele和GeraldJaySussman创建）影响发展而来，主要用户为统计学家和数据分析人员，常用于统计分析和图形可视化。早期R是基于S语
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【效率提升】R语言并行计算
parallel包简介在最初，R语言有一个极大的缺点，就是只能使用单线程计算。但是R在2.14版本之后，R就内置了parallel包，强化了R的并行计算能力。parallel包的思路和lapply函数很相似，都是将输入数据分割、计算、整合结果。只不过并行计算是用到了不同的cpu内核来运算。在para
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R语言之数据处理(一)
在上一篇小文中，提到了关于R语言导入数据的一些方法，之后的重点就转向了数据的处理上。数据处理其实在整个数据分析项目中所占用的时间是比较多的，所以根据处理的目的不同，也有不同的处理方法。在R语言中，我通常会将数据处理分成三部分：数据质量处理、数据维度处理和特殊文本的处理。由于三个部分的内容也比较多，就
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R语言之数据处理(三)
终于来到数据处理的最后一部分——特殊文本的处理，这章节主要介绍R语言一些对文本的处理函数，此处我们需要了解一下stringr包中的相关函数。除了函数之后，也会说一下正则表达式的相关内容。如果能够熟练地使用stringr包和正则表达式，在文本挖掘任务和网络文本抓取上必定是有很大的方便。一、正则表达式正
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R语言—评论的处理
对于现在这个数据的时代，数据的类型并不像以前以数值化为主这般单一，现在不同的网站、App都充斥着文本的数据，而这些文本数据的背后，更是代表了用户背后的情感信息，忽略了这些数据，可能会导致错失机会。比如我们在淘宝店中可以看到用户对产品的评价，由于各个人的意见都褒贬不一，所以就有使用情感分析去判断舆论的
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R语言——日期时间处理
在我们日常所遇到的数据分析任务中，会遇到很多与日期时间挂钩的数据，比如本月每日的销售额和网页一天内每个时间节点的点击量。这类型的数据大多数为时间序列，而时间序列分析在日常中也是很常见的。现在我们先来聊一下R语言中关于日期时间的处理，之后有时间的话就学习一些有关时间序列分析的方法。一、日期函数as.D
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浅谈R语言的Shiny
现在可以用来做BI的工具非常丰富，它们大多数操作都是对非专业人士比较友好的，容易上手。R语言中的shiny包在BI方面其实也有不错的能力，它能够帮助我们很轻易地搭建web式的数据交互程序。听上去很高大上，其实操作也很简单，关键是如何将数据的表达方式与shiny结合，下面就慢慢来一起了解它的原理。我们
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R语言之数据处理(二)
我们继续来总结一下R语言数据处理的第二部分——维度处理。在R语言中，常见的多维数据的存储形式有矩阵、数据框、列表和数组等，其中向量是特殊的矩阵，矩阵是特殊的数据框，数据框又是特殊的数组。对于不同的数据形式，有对应的不同方法处理，下面会分别介绍apply类函数、dplyr拓展包、reshape2包和t
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R语言绘制流程图（一）
作者简介作者：吴健中国科学院大学R语言、统计学爱好者，尤其擅长R语言和Arcgis在生态领域的应用分享个人公众号：统计与编程语言R语言为用户提供了大量的绘图函数，包括基于图形语法的ggplot2和传统绘图包等。关于上述绘图函数有大量的介绍材料，大家可以自行查找材料进行学习。本文介绍R语言中基于低水平
