快乐冲浪与生活

多体验、多体会、多体悟

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给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值target，请你在该数组中找出和为目标值 target 的那两个整数，并返回它们的数组下标。

你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。

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起因是今天在开发过程中需要将 PG 的查询结果输出到文件，方便后续分析。 问题已经解决，使用的 \copy 命令，然后跟 Buddy 也沟通了下，它还列举了其他一些方法，所以在这篇文章中做个小结。 本文内容大部分由 Buddy 生成，本人则对脚本、结论进行验证，已确认有效。

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本文为可视化系列第 02 篇，将介绍柱状图的基础概念、适用场景与数据集选取，并分别使用 Python Matplotlib 和 R ggplot2 两套工具，演示绘制同一幅柱状图。

柱状图

柱状图，也叫条形图，是最常用的数据可视化图表之一，用矩形柱子的高度（垂直柱状图）或长度（水平柱状图）代表数值大小，用来对比不同类别数据。

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本文为可视化系列第 01 篇，将介绍线图的基础概念、适用场景与数据集选取，并分别使用 Python Matplotlib 和 R ggplot2 两套工具，演示绘制同一幅线图。

线图

线图通过线段连接离散的数据点，用来呈现指标沿着连续变量（最常见为时间）的变化情况，能够直观反映数值的增减波动、变化快慢以及拐点与周期特征，多系列线图还可以同时对比多组数据的走势差异。

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  • TabICL：主打大规模表格分类 + 回归，解决传统表格 ICL 样本上限瓶颈，两阶段嵌入，大数据集速度优势最强。
  • LimiX：通用结构化基础模型（LDM），一模型做多任务（分类、回归、缺失填充、生成、因果推理），轻量版本 CPU 可用，核心是行列双注意力联合分布建模。
  • Nori：回归专精，原生输出预测分布/不确定性，但分类能力弱，上下文样本上限低。

设计思路

TabICL

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距离度量的重要性

pgvector 提供 6 种距离度量方式，选择合适的距离度量方式对于数据库的检索效果有着重大影响。

选错距离度量方式，不会报错，但会让"最相似"的结果排错位置 —— 而且很难察觉。举 3 个例子说明选择合适距离度量方式的重要性。