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Persönliche Erfahrung: PGP bringt halt nur was, was die Gegenseite mitmacht. Und bisher hatte ich leider immer eine Gegenseite, die irgendeinen Grund hatte, dass ihr der Aufwand zu hoch/die Bedienung zu umständlich/der Benutzer zu dämlich/der Inhalt zu unwichtig waren.
Sprich, das war ganz toll für 2 Wochen, danach sang und klanglos wieder eingestellt.
Ebenfalls persönliche Meinung: So toll und sicher das Prinzip auch ist, die Bedienbarkeit gerade für DAUs ist doch verbesserungswürdig.
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| Zitat von PutzFrau
Benutzt ihr PGP für e-mail Signaturen? Mein Boss will, dass wir das machen und, auch wenn ich den Hintergrund verstehe, ist es echt nervig.
Lasst mal ein paar Meinungn hören zu PGP (und spezifisch gpg)?
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Warum kein S/MIME? Die meisten großen Mailprogramme unterstützen das von Haus aus und ist somit super einfach zu nutzen. Außerdem ist es außerhalb der OpenSource-Bewegung gefühlt deutlich verbreiteter als PGP, was im Hinblick auf Verschlüsselung essentiell ist.
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| Zitat von Swarley
| Zitat von PutzFrau
Benutzt ihr PGP für e-mail Signaturen? Mein Boss will, dass wir das machen und, auch wenn ich den Hintergrund verstehe, ist es echt nervig.
Lasst mal ein paar Meinungn hören zu PGP (und spezifisch gpg)?
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Warum kein S/MIME? Die meisten großen Mailprogramme unterstützen das von Haus aus und ist somit super einfach zu nutzen. Außerdem ist es außerhalb der OpenSource-Bewegung gefühlt deutlich verbreiteter als PGP, was im Hinblick auf Verschlüsselung essentiell ist.
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Hier wird ebenfalls gerade von PGP auf S/MIME gewechselt. Und das funktioniert ziemlich knorke.
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...warum sollte eine charakteristische Funktion eines Gebietes holomorph auf einem größeren Gebiet sein? Das ist doch unstetig, wie kann es dann komplex differenzierbar und damit holomorph sein?
Kontext.
Folge ich dem Link in dem Post dort, wird auch nicht mehr (wie auch in Conways Buch) gefordert, dass man zur Konstruktion des Idempotenten eine charakteristische Funktion nimmt, sondern einfach nur eine, die auf dem einen Gebiet null, auf dem anderen eins ist. Aber dann kann man doch auf dem Bereicht, wo zwischen den Funktionswerten interpoliert wird, nicht mehr auf Idempotenz schließen...
Hä?
Proposal concept #30: You propose at a close friends funeral. - Next.
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Die Funktion ist lokal konstant, also holomorph.
Das reelle Analogon wäre mit der stetigen(!) und differenzierbaren Funktion .
Wichtig ist "pairwise disjoint".
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[Dieser Beitrag wurde 2 mal editiert; zum letzten Mal von Virtus am 14.09.2017 21:10]
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| Zitat von Swarley
| Zitat von PutzFrau
Benutzt ihr PGP für e-mail Signaturen? Mein Boss will, dass wir das machen und, auch wenn ich den Hintergrund verstehe, ist es echt nervig.
Lasst mal ein paar Meinungn hören zu PGP (und spezifisch gpg)?
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Warum kein S/MIME? Die meisten großen Mailprogramme unterstützen das von Haus aus und ist somit super einfach zu nutzen. Außerdem ist es außerhalb der OpenSource-Bewegung gefühlt deutlich verbreiteter als PGP, was im Hinblick auf Verschlüsselung essentiell ist.
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Keine Ahnung, ich habe mich damit nicht auseinander gesetzt.
Da wir OpenSource Software machen und alle im Lab Linux benutzen, ist GPG wohl keine so doofe Wahl.
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| Zitat von Virtus
Die Funktion ist lokal konstant, also holomorph.
Das reelle Analogon wäre mit der stetigen(!) und differenzierbaren Funktion .
Wichtig ist "pairwise disjoint".
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Aber wenn ich mir die Holomorphie auf den Gebieten angucke, die beide Bereiche umfasst, habe ich doch auch die Sprungstelle dabei...? Zumal die "Bereiche" hier beide kompakt sind, also abgeschlossen und beschränkt.
In deinem Beispiel wäre das dann z.B. - da ist weder stetig noch differenzierbar.
The way to belief is short and easy, the way to knowledge is long and hard.
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[Dieser Beitrag wurde 2 mal editiert; zum letzten Mal von Wraith of Seth am 15.09.2017 0:34]
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Die Kompakta sind in disjunkten(!) offenen Mengen enthalten. Eine "Sprungstelle" gibt es nicht.
Edit: Du scheinst davon auszugehen, dass zusammenhängend ist. Ist es nicht.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Virtus am 15.09.2017 0:43]
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Was interessieren mich spezielle offene Mengen, wenn ich für Holomorphie ein brauche?
KENNEN SIE DIESEN PINGUIN?
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1. Siehe Edit oben.
2. Ist Dir klar, dass jede lokalkonstante Funktion auf einer offenen Teilmenge der komplexen Zahlen holomorph ist? Ist Dir klar, dass die entsprechende Aussage für differenzierbare Funktionen in den reellen Zahlen gilt?
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Ah, danke - ich habe immer angenommen, die charakteristische Funktion wäre für die Zusammenhangskomponenten des Spektrums, nicht für die sie enthaltenden offenen Mengen.
Ich habe dann auch nochmal nachgeschlagen, was die Algebra der betrachteten holomorphen Funktionen ist, und das löst mein Problem, glaube ich:
Hol(a) für ist die Algebra der Funktionen, die in einer Umgebung des Spektrums von a holomorph sind. Diese soll nicht vollständig sein, und bei fg oder f+g ist der Definitionsbereich nur noch , d.h. all die Probleme mit Sprungstellen, die mir Sorgen machen, fliegen raus, weil die aus dem Definitionsbereich rausfliegen, sobald sie mit anderen Elementen der Algebra Hol(a) in Kontakt kommen.
Richtig soweit?
Vielen Dank, nochmal!
Fun will now commence.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Wraith of Seth am 15.09.2017 1:07]
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Gibt es noch andere online Dienste, neben Wolfram Alpha, um längere Gleichungen zu Lösen? Hab gerade kein Mathematica zur Hand. Alternativ, kann mal bitte jemand folgendes reinwerfen? Sollte Null rauskommen für und ggf
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Code: |
k = -(m/(s+t)^2)+sqrt((m/(s+t)^2)^2+2q/(s+t)^2),
m = b-a+(s^2)/2-(t^2)/2,
-ak+bk+s^2/2 k^2 + t^2/2 k^2 + st(k^2) - q =
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Irdorath am 15.09.2017 17:10]
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Dass das so linear mit der kumulativen Emission ist, scheint mir aber auch zu sagen, dass wir es nicht mal schaffen seit 50 Jahren oder so eine relevante Menge CO2 in Bäume zurück zu führen. Doppelt traurig.
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Ich suche ja jetzt schon seit längerem nach einem dplyr-equivalent für python, da ich die pandas-eigenen Funktionen extrem unnutzbar finde. Zwischendurch habe ich es mal mit der Coconut Sprache versucht, aber ohne die richtigen Funktionen brachte das auch nichts.
Hab jetzt dfply gefunden, und das ist IMO die beste Lösung. Zum Beispiel kann man sowas machen:
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Code: |
diamonds >> mutate(x_plus_y=X.x + X.y) >> select(columns_from('x')) >> head(3)
x y z x_plus_y
0 3.95 3.98 2.43 7.93
1 3.89 3.84 2.31 7.73
2 4.05 4.07 2.31 8.12
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Und man kann seine eigenen pipe Funktionen mit einem decorator bauen:
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Code: |
get_dummies = dfpipe(pd.get_dummies)
features = (pd.read_csv('/project/data/titanic/train.csv') >>
drop('Cabin', 'Name', 'Ticket', 'PassengerId') >>
get_dummies()
)
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Alles ist wieder funktionell in der Welt
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Interessant. Kennst du ein größeres Beispiel, wo man die Stärken besser sieht? Bei den Kleinigkeiten sehe ich nicht so recht den Mehrwert gegenüber
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Code: |
diamonds['x_plus_y'] = diamonds['x'] + diamonds['y']
diamonds.loc[:2, 'x':]
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aber ich kann mir vorstellen, dass bei größeren Sachen die Lesbarkeit schon steigen könnte.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von B0rG* am 17.09.2017 0:24]
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Ich persönlich sehe da sogar schon den Vorteil, weil ich es als pipe lesbarer finde aber das kann daran liegen, dass ich an den dplyr Syntax von R schon gewöhnt bin.
Wo ich es gut finde, ist mit group_by aktionen:
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Code: |
(diamonds >>
group_by(X.cut) >>
mutate(group_mean=X['price'].mean()) >>
mutate(mean_difference = X['group_mean'] - X['price']) >>
summarize(st_dev = X['mean_difference'].std()) >>
ungroup()
)
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Das könnte man sicher auch mit pandas alleine schaffen (und in dem Fall ist die mean_difference operation sogar sinnlos ), aber ich finde diese pipelines deutlich einfacher.
Eine gute Einführung gibt es hier - ist für R geschrieben, aber die Prinzipien werden gut erklärt:
http://r4ds.had.co.nz/pipes.html
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oracle SQL Frage, gelöst habe ich es am Ende via pl/sql.
Aber ich wollte doch gern wissen wie ich es in einem select hinbekommen hätte.
Tabelle A:
idA, attrA1, attrA2, dateA etc.
Tabelle B: Enthält mehrere Rows pro Eintrag in Tabelle A:
idA, idB, DateB, attrB1, attrB2.
Ich habe als Felder im äusseren select die ID und ein date, mit welchem ich im sub select arbeiten muss.
e.g.
2te Select wäre sowas wie
Select attrB1, attrB2 from tableB b where a.idA = b.idA and
a.dateA >= b.dateB;
Soweit so gut, das liefert natürlich mehrere Records, wir wollen aber nur das neuste vor dem Datum dateA.
=> wir fügen ein order by und ein group by mit rownum <2
select * from (
Select attrB1, attrB2 from tableB b where a.idA = b.idA and
a.dateA >= b.dateB order by b.dateB desc) where rownum <2;
Jetzt bekomm ich allerdings das Problem, dass die Parameter von Tabelle A nicht mehr bekannt sind, weil das subselect wiederum in einem select gekapselt ist.
gelöst habe ich es am ende so, dass ich die select aufgetrennt habe.
Tabelle A einzeln selektiert und die Parameter als externe parameter den Tabelle B select übergeben, dadurch ist es egal wieviele Subselects sie haben.
Hätte aber gerne dazugelernt wie es gegangen wäre.
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Jetzt mal auf die schnelle, und hab hier grade nur ne MySQL Testumgebung zur Hand. Sollte aber mit Oracle sehr ähnlich sein.
Außerdem hoffe ich, das Problem richtig verstanden zu haben .
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Code: |
SELECT
a.id AS a_id,
a.attr1 AS a_attr1,
a.attr2 AS a_attr2,
a.date AS a_date,
b.id AS b_id,
b.id_a AS b_id_a,
b.attr1 AS b_attr1,
b.date AS b_date
FROM
a a
JOIN
b b ON b.id_a = a.id; |
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Code: |
SELECT
a.id AS a_id,
a.attr1 AS a_attr1,
a.attr2 AS a_attr2,
a.date AS a_date,
b.id AS b_id,
b.id_a AS b_id_a,
b.attr1 AS b_attr1,
b.date AS b_date
FROM
a a
JOIN
b b ON b.id_a = a.id AND
a.date >= b.date; |
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Code: |
SELECT
a.id AS a_id,
a.attr1 AS a_attr1,
a.attr2 AS a_attr2,
a.date AS a_date,
b.id AS b_id,
b.id_a AS b_id_a,
b.attr1 AS b_attr1,
b.date AS b_date
FROM
a a
JOIN
b b ON b.id_a = a.id AND
a.date >= b.date
ORDER BY
b.date DESC
LIMIT 1; |
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Wie wäre es damit, wenn er zu jeder a_id einen Datensatz braucht?
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Code: |
select
a.id AS a_id,
a.attr AS a_attr,
a.date AS a_date,
b.id AS b_id,
b.attr AS b_attr,
b.date AS b_date
from a
join (
select a.id as id, max(b.date) as date
from a
join b on (a.id = b.id_a) and (a.date >= b.date)
group by a.id
) as tmp on (a.id = tmp.id)
join b on (b.id_a = tmp.id) and (b.date = tmp.date)
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SQL Fiddle
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Elkano am 17.09.2017 13:53]
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| Zitat von Elkano
Wie wäre es damit, wenn er zu jeder a_id einen Datensatz braucht?
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Code: |
select
a.id AS a_id,
a.attr AS a_attr,
a.date AS a_date,
b.id AS b_id,
b.attr AS b_attr,
b.date AS b_date
from a
join (
select a.id as id, max(b.date) as date
from a
join b on (a.id = b.id_a) and (a.date >= b.date)
group by a.id
) as tmp on (a.id = tmp.id)
join b on (b.id_a = tmp.id) and (b.date = tmp.date)
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SQL Fiddle
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Danke elkano, das geht zumindest schonmal.
Performance ist allerdings leider nicht sehr gut, das ergibt ein paar full table scans und nested loops.
Da die tabellen recht gross sind, ist das eher ungünstig.
aber zumindest meine neugier ist schonmal etwas befriedigt.
updated fiddle
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Könnte mit daran liegen, dass deine Daten einen anderen Aufbau als beschrieben haben :P
Hab mal noch zwei Indexe dazugenommen, dann scheint's zu gehen: SQL Fiddle
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| Zitat von Elkano
Könnte mit daran liegen, dass deine Daten einen anderen Aufbau als beschrieben haben :P
Hab mal noch zwei Indexe dazugenommen, dann scheint's zu gehen: SQL Fiddle
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Ja, mea culpa. Hab ich auch erst gemerkt als ich es ausprobieren wollte
muss auch ehrlich sagen habe nicht bzgl indexes geschaut. Hab nur auf unserer Testumgebung das SQL zum laufen gebracht und es hat 1,5min gebraucht.
Datenmenge steigt sicher noch faktor 10. Wenn die rating tabelle mehr history hat.
Aber für meinen Anwendungsfall wäre das selbst dann noch "ok". Es würde nur 1 mal im Monat laufen.
Ich probiere das mal nach meinem Urlaub aus ob ich die oracle execution pläne mit indexen verbessern kann.
Hast mir aber definitiv sehr gut geholfen. Danke dir!
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Drengidal am 17.09.2017 22:14]
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Done!
Danke an den Spender!
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von horscht(i) am 19.09.2017 23:03]
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Wenn ich ein DataFrame habe mit folgendem Inhalt:
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Code: |
consumer_0 consumer_0 consumer_1 consumer_1
0 0.074184 25.098540 0.070662 23.045719
1 0.066985 23.962020 0.063805 25.902425
2 0.060885 27.974115 0.057994 26.497475
3 0.056370 26.661604 0.053694 24.958454
4 0.053198 23.090030 0.050672 24.932325 |
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Wie kann ich es zu einem MultiIndex zusammenfassen?
Wäre wichtig, dass es nicht händisch gemacht werden muss, da ich über 100 consumer habe.
Danke
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Ich hols mal aus dem Latex Thread rüber:
Gibts ne saubere Lösung, Subscript im Superscript richtig darzustellen?
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| Zitat von homer is alive
Wenn ich ein DataFrame habe mit folgendem Inhalt:
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Code: |
consumer_0 consumer_0 consumer_1 consumer_1
0 0.074184 25.098540 0.070662 23.045719
1 0.066985 23.962020 0.063805 25.902425
2 0.060885 27.974115 0.057994 26.497475
3 0.056370 26.661604 0.053694 24.958454
4 0.053198 23.090030 0.050672 24.932325 |
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Wie kann ich es zu einem MultiIndex zusammenfassen?
Wäre wichtig, dass es nicht händisch gemacht werden muss, da ich über 100 consumer habe.
Danke
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Ich bin verwirrt, wie soll das denn am Ende aussehen? df.melt().set_index(['variable'], append=True) ?
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| Zitat von B0rG*
| Zitat von homer is alive
Wenn ich ein DataFrame habe mit folgendem Inhalt:
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Code: |
consumer_0 consumer_1
demand price demand price
0 0.074184 25.098540 0.070662 23.045719
1 0.066985 23.962020 0.063805 25.902425
2 0.060885 27.974115 0.057994 26.497475
3 0.056370 26.661604 0.053694 24.958454
4 0.053198 23.090030 0.050672 24.932325 |
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Wie kann ich es zu einem MultiIndex zusammenfassen?
Wäre wichtig, dass es nicht händisch gemacht werden muss, da ich über 100 consumer habe.
Danke
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Ich bin verwirrt, wie soll das denn am Ende aussehen? df.melt().set_index(['variable'], append=True) ?
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am besten so
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Thema: pOT-lnformatik, Mathematik, Physik XXI ( X-Ray-Edition ) |