# Python模糊分组教学
在数据处理和分析中，模糊分组是一个常见的需求。今天，我将引导你通过几个简单的步骤来实现Python的模糊分组。这个过程将包括读取数据、计算相似度、执行分组和输出结果。下面是实现这一需求的流程概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------------
原创
2024-09-30 05:32:12
42阅读
出于几个原因，您可能使用人脸模糊来隐藏视频或图像中的人脸。隐私和安全问题是最主要的原因。大多数视频分享平台和视频编辑软件都内置了人脸模糊功能。您可以使用Python、OpenCV和NumPy库从头创建自己的人脸模糊程序。1、建立环境要完成本文的学习，您需要熟悉Python的基础知识，并对NumPy库的使用有一番基本的了解。打开任何您熟悉的Python IDE。创建一个虚拟环境，用来安装所需的库。创
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2023-09-15 20:57:06
61阅读
最近在检索MongoDB的数据时需要用到分组操作，由于没有现成的说明文档可参考，只能是在代码中不断调试、摸索前进；目前已现实了Java对MongoDB的分组操作，并统计各个分组的数量。现通过示例详细解析，步骤如下流程所示：（1）测试环境条件准备：MongoDB的版本为2.0.1，如下图所示（2）测试数据源准备：MongoDB的数据源示例如下图所示（3）测试示例过程：最初测试过程1、示例代码
p
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2023-06-22 17:09:49
333阅读
-- 目标输出视图对象
drop view if exists counting;
create view counting as select coalesce(null,'无效机构编号') c_orgbh ,coalesce(null,0) total
select * from counting;
-- 函数模糊查询
drop function if exists userTotalFu
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2021-01-17 10:30:56
1462阅读
2评论
一.MongoDB中的Count函数、Distinct函数以及分组 准备工作，插入一个班级的文档> for(var i=0;i<10;i++){
... db.Classes.insert({ClassName:"Class"+i,_id:i});
... }
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.Classes.find()
{
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2023-07-28 11:19:15
947阅读
小白的我对MONGO的一些语句搜集用于区别mysql及一些小常识pymongo 语法按照id进行倒序操作db.news.find().limit(20).sort([("_id",-1)])
group = {'$group':{"_id":"$region",'count':{'$sum':1}}}
db.problem.aggregate([group])
select region,coun
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2023-07-08 20:36:41
229阅读
有很多时候大量日志类流水的数据存储到mongodb或者elasticsearch中，既然是数据肯定要去分析统计出我们需要的数据才是有用的数据，不然跟咸鱼没有什么区别。下面来讲讲如何运用mongodb的聚合函数(aggregate)完成sql语句中group by常规数据统计，以及常规数据查询。 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于统计数据(比如统计平均值（sum) ,最大最小(max
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2023-09-29 13:17:33
258阅读
从零开始nodejs系列文章从零开始nodejs系列文章，将介绍如何利Javascript做为服务端脚本，通过Nodejs框架web开发。Nodejs框架是基于V8的引擎，是目前速度最快的Javascript引擎。chrome浏览器就基于V8，同时打开20-30个网页都很流畅。Nodejs标准的web开发框架Express，可以帮助我们迅速建立web站点，比起PHP的开发效率更高，而且学习曲线更低
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2024-06-09 17:00:06
63阅读
原创：牛津小马哥 在上周的推文中，我们介绍了MongoDB的数据库和集合的操作，现在，让我们来继续学习mongodb的另一个操作：CRUDCRUD操作：创建、读取、更新、删除文档。创建操作（C）创建或插入操作即向集合“collection”添加新的文档“documents”。如果插入时集合不存在，插入操作会创建该集合。插入一个文档到文档集合中：db.collection.inser
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2023-08-09 21:09:37
253阅读
在mongodb的查询语句中可以这么写{“a”:$gt(1),"a":$lt(5)}但这么查询出来的值会做单个条件匹配，最终结果为a大于1的集合+a小于5的集合如果需要实现去交集，a大于1并且又小于5，就必须要用到$and函数了同条件并列查询：{
$and:[{"_id":{$gte:ObjectId("59512f800000000000000000")}},
{"_id":{$lt
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2023-06-18 14:56:36
626阅读
最近因为有大量的硬件数据要存储 所以公司用到了mongoDB也git一下mongoDB的技术mongoDB是什么mongodb非关系型数据库MongoDB 是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器性能。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关
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2024-07-21 08:16:40
63阅读
好程序员大数据培训分享MongoDB中regex用法，Part1:写在最前 使用MySQL或其他关系型数据库的朋友们都知道，使用模糊查询的用法类似于： SELECT*FROMproductsWHEREskulike"%789"; 本文中介绍的MongoDB中的regex就是实现类似功能的，regex为能使你在查询中使用正则表达式。本文会用简单的实例带您了解MongoDB中regex的用法
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2023-06-03 21:09:31
265阅读
本意是想查查mongo数据库的int类型的like怎么查，但是好像没 解决这个问题。一. 常用查询:查询一条数据:(多用于保存时判断db中是否已有当前数据,这里 is 精确匹配,模糊匹配 使用 regex…) public PageUrl getByUrl(String url) {
return findOne(new Query(Criteria.where(“url”).is(url)
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2023-06-16 20:32:16
710阅读
一、前言最近项目使用MongoDB作为数据主要存取的地方又是第一次接触MongoDB，也是踩了不少坑...维护数据无非就是增删改查，而里面最复杂的就是查询了所以来总结一下有关MongoDB的查询方法当然如果你在此之前你对MongoDB一点都不了解的话个人建议点击这里，花三十分钟初步了解一下MongoDBok，正文开始二、正文1.使用mongoTemplate对象常常会调用如下两种方法①
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2023-06-03 22:40:47
622阅读
《PHP实战：在php7中MongoDB实现模糊查询的方法详解》要点：本文介绍了PHP实战：在php7中MongoDB实现模糊查询的方法详解，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。前言在实际开发中, 有不少的场景需要使用到模糊查询, MongoDB shell 模糊查询很简单:PHP编程db.collection.find({'_id': /^5101/})上面这句就是查询_id以'5101'开
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2023-11-21 21:10:03
294阅读
测试环境：I7处理器 8G内存，数据量500W，使用官方的驱动
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2013-12-30 17:32:00
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项目场景：Mongo在首次查询特慢，后面就好的。如果长时间不查询，下次开始的第一次又将非常慢，于是从链接当时多方面，排查最终发现还是mongo索引建的有问题。MongoDB在大批量数据查询时经常会遇到查询耗时长，通常情况采用建各种索引来优化。首先第一步排查，可以在查询后使用.explain()来查看查询数据轨迹，便于分析每个分片的查询索引。db.Collection.find({}).explai
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2023-05-26 20:54:54
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MongoDB的模糊查询可以使用 $regex 运算符通过正则表达式来进行匹配查询。
$regex ：为查询中的模式匹配字符串提供正则表达式功能 。
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2023-06-09 10:32:31
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MongoDB作为文档型非关系数据库，和Oracle、Mysql等关系型数据库类似，被认为是最像关系型数据库的非关系型数据库。当然，也有不同的地方，比如关系型数据库的‘数据表’，在MongoDB里叫做‘数据集合’，关系型数据库数据表里的每行数据，在MongoDB里是一个个的数据文档，也因此MongoDB被称为文档型数据库。以下是在日常代码过程中用到的 MongoDB 常用操作： 首先，以
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2023-06-03 21:48:52
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一. 常用查询:1. 查询一条数据:(多用于保存时判断db中是否已有当前数据,这里 is 精确匹配,模糊匹配 使用 regex...)public PageUrl getByUrl(String url) {
return findOne(new Query(Criteria.where("url").is(url)),PageUrl.class);
}
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2018-06-17 11:21:00
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