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「この記事では、HTMLファイルのCSSでさまざまなアプローチを使用して境界線のサイズを変更する方法について説明します。 divコンテナには、色、サイズ、形状など、多くの異なるスタイルと美的属性を持つ境界線が含まれています。 この記事では、Notepad ++を使用して、Border-widthなどのCSSが提供するさまざまなプロパティを使用して境界線のサイズを変更することにより、HTMLファイルを編集します。」 例01：スタイルタグCSSを使用してHTMLファイルの境界線のサイズを変更する この例では、HTMLファイルのheadタグでCSSを使用して、divコンテナーの境界線のサイズを変更します。 このファイルで作成されるすべてのdivコンテナーに対して、スタイルタグにあるdivセクションで定義する定義済みの編集スタイルを持つユニバーサル関数を定義します。 したがって、このタスクを実行するために、次のスクリプトを生成します。 上記のHTMLファイルのスクリプトでわかるように、いくつかのプロパティが1つずつ定義されているdivが呼び出されるスタイルタグを開きました。 1つはパディングです。これにより、ブラウザのページと境界線の間にdivコンテナにスペースが与えられます。 次に、borderプロパティ自体を呼び出しました。このプロパティでは、境界線のサイズと境界線の種類を定義します。 この場合、「1px」と「solid」に設定されています。 次に、同じプロパティ関数で最も一般的に使用されるブラウザーをサポートするWebキットを追加しました。 次に、スタイルとヘッドのタグを閉じ、ボディのタグを開きました。 このタグでは、このファイルをブラウザで開いたときにページに表示されるすべてのものについて説明しました。 「h2」タグを使用して見出しを追加し、テキストを含むdivコンテナも追加しました。 このdivコンテナは、ファイルのヘッダーにあるスタイルタグで定義されたすべてのプロパティを継承します。 これらのタグはこの後閉じられます。 次に、このファイルを「.html」形式で保存し、ブラウザで開いて次の出力を確認します。 上記の出力からわかるように、見出しとdivコンテナーが存在し、コンテナーの境界線も薄いサイズで表示され、テキストも含まれています。 次に、上記のスクリプトを編集し、ヘッダーセクションのスタイルタグの境界線のサイズを変更して、コンテナの境界線のサイズの違いを視覚化します。 上記のスクリプトでサイズを「1px」から「5px」に調整して、コンテナの境界線を太くしました。 スクリプトを実行したときに、この変更がブラウザにどのように表示されるかを見てみましょう。 上記の出力からわかるように、前の出力と比較して、境界線のサイズが太くなっています。 例＃02：HTMLファイルの境界線のサイズを制御するためのCSSスタイルタグでのクラスの作成 […]

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SQLiteは、ユーザーに新しい句のセットを提供します。そのうちの1つはGROUPBYです。 本質的に、GROUP BYステートメントは、他のselectコマンドと連携して機能し、コンテンツを異なる方法で編成するselectクエリの追加コンポーネントです。 GROUP BYステートメントは、ユーザーのクエリに基づいて一連の行を作成するために使用されています。 また、すべてのグループに1つまたは複数の行を提供します。 特定のテーブルに関する詳細情報を提供するために、GROUPBYコマンドのパラメーターとしてSUMやCOUNTなどの発生主義会計方法を採用する場合があります。 SELECTクエリのFROMコンポーネントの後には、GROUPBYステートメントが続きます。 クエリにWHEREコマンドが含まれている場合は、その後にGROUPBYコマンドを配置する必要があります。 SELECTクエリがGROUPBYコマンドを使用した累積ステートメントである場合、GROUP BYコマンドの要素として定義された提供された各変数は、データのすべての列に対して評価されます。 次に、各エントリは、結果に基づいて「コレクション」に割り当てられます。 同じGROUPBYコマンドの結果を持つエントリは、関連するグループに割り当てられます。 空の値は、行を集約するために同一であると見なされます。 GROUP BYコマンドで特定の引数を評価する場合、テキスト値を分析するためのグループ化構成を選択するための通常の基準が適用されます。 GROUP BYコマンドで提供される引数は、出力に表示されるパラメーターである必要はありません。 GROUP BYコマンドでは、指定された引数を累積定義式にすることはできません。 この記事では、GROUP BYコマンドを使用して、一連の値から要約された行のセットを作成する方法について説明します。 テーブルの作成： まず、「Doctor」という名前のテーブルを作成する必要があります。 このテーブルにはさまざまな属性があります。 […]

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「SQLiteを使用すると、ファイルから直接コマンドを実行できます。 これは、いくつかの異なるテーブルを確立してそれらにデータを入力するなど、長いプログラムがある場合に特に役立ちます。 SQLiteコマンドプロンプトシェルを使用しているときに、.mode dotコマンドを.outputまたは.onceコマンドと組み合わせて使用​​してクエリ結果をファイルに出力するか、.readコマンドを使用してSQLiteのファイルからSQLコマンドを読み取ります。シェル。 ここでは、SQLiteシェルでSQLコマンドを実行する方法を確認し、ファイルに結果を表示します。 使用する前に、まずSQLite3シェルアプリケーションをインストールする必要があります。 SQLiteがインストールされている場合は、プログラムの場所がローカルPATH環境変数に追加されていることを確認してください。これにより、データベースファイルやその他の必要なファイルに簡単にアクセスできるようになります。 次に、コマンドプロンプトからデータベースファイルのフォルダにcdします。 ファイルが、生成したSQLiteデータベースと同じディレクトリフォルダにあることを確認してください。」 コマンドとしてsqlite3を使用します。 これにより、以下のような画面でSQLiteシェルが表示されます。 まず、sqlite3コマンドを使用して、ファイルが作成されるフォルダーのパスを指定し、データベース名「hospital.db」を作成しました。 データベースはSQLiteで正常に作成されています。 シェルで.databasesコマンドを使用して確認できます。 これで、指定されたデータベースにテーブルを作成するために使用されるCREATEステートメントができました。 「patients」という名前のテーブルを作成しました。 このテーブルは、データ型INTの主キーとしてID、CHARデータ型のNAME、およびタイプTEXTのWARDを含む患者の記録を保持します。 作成 テーブル 忍耐（（ ID INT 、 名前 CHAR（（10）。 […]

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「Seabornは、数値による視覚化を作成するためのPythonモジュールです。 これはmatplotlibライブラリに基づいており、pandasヘッダーファイルと広範囲に相互作用します。 Seabornは、ユーザーがデータを分析および理解するのを支援します。 その視覚化機能は、レコード全体を含むデータ構造と配列で機能し、有用なグラフを生成するために必要なセマンティックマッピングと一連の関連付けを内部的に提供します。 そのデータソースである明示的なAPIにより、ユーザーはグラフを提示する技術ではなく、グラフの解釈に集中できます。 Seabornのプロットの相互運用性により、ユーザーは、探索的分析、グラフィカルアプリでの実際の対話性、さまざまなグラフィック表現やベクトル表現でのアーカイブ結果など、さまざまなシナリオでアクセスできます。 箱ひげ図は、統計データを整理しておく傾向があるため、パラメーター内または一連の属性全体の分析がより明確になります。 提供されている場合、中央値のパーセンタイルと臨界値が箱ひげ図のベースフレームに表示されます。 データポイントはすべてのボックスの中央を通る水平線ですが、ウィスカーは最も過剰なデータセットに拡張する平行線を表し、キャップはウィスカーの端を通る線を表します。 箱ひげ図を利用して、特定のデータフレーム内の外れ値を見つけることもできます。 この記事では、seabornモジュールで箱ひげ図を描く方法を学びました。」 boxplot（）メソッドの使用 boxplot（）関数は、箱ひげ図を描画するために使用されます。 虹彩花序のデータセットは、以下のインスタンスにインポートされます。 箱ひげ図には、最終的に、最低、最高、1パーセンタイル、および3パーセンタイルの値が表示されます。 プログラムの開始時に、ライブラリをインポートする必要があります。 「seaborn」ライブラリはsnsとしてインポートされ、ライブラリ「matplotlib.pyplot」はpltとしてインポートされています。 次に、「df」という名前の変数を宣言します。 データをロードしたいので、loaddataset（）関数を使用しました。 データセットは「df」変数に保存されます。 head（）関数が使用されています。 最初のnエントリを取得するには、この関数を使用します。 オブジェクトの位置に応じて、このメソッドには最初のn個のレコードのみが含まれます。 オブジェクトに適切な種類のデータが含まれているかどうかを効果的に判断できます。 選択する一連のエントリ。 […]

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今日の記事は、GUI愛好家のために特別に設計されています。 あなたはDBMSとしてのMongoDBに精通しているかもしれませんが、このガイドを読むと、GUIを使用して非常に効果的にMongoDBを操作できるようになります。 したがって、Ubuntu22.04システムでのMongoDBCompass（MongoDBのGUIツール）のインストール手順を開始しましょう。 それに伴い、このツールを問題なく使用できるように、基本的な使用法についても説明します。 Ubuntu 22.04へのMongoDBコンパスのインストール： MongoDBおよびMongoDBCompassのGUIをUbuntu22.04システムにインストールするには、次の手順を実行する必要があります。 ステップ1：システムインデックスを更新する： まず、以下のコマンドでシステムのインデックスを更新する必要があります。 ステップ2：Ubuntu 22.04にMongoDBコンパスをダウンロードする： システムのインデックスが正常に更新されたら、次のコマンドを実行してMongoDB Compassの「.deb」ファイルをダウンロードする必要があります。または、MongoDBの公式サイトから手動でダウンロードすることもできます。 $ wget https：//downloads.mongodb.com/方位磁針/mongodb-compass_1.15.1_amd64.deb このコマンドの実行が終了すると、以下に示す出力が表示されます。 ステップ3：Ubuntu22.04にMongoDBCompassをインストールする： 次に、次のコマンドを使用して、Ubuntu22.04システムにMongoDBCompassをインストールできます。 $ sudo dpkg –i mongodb-compass_1.15.1_amd64.deb Ubuntu […]

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「日付は、MongoDBの日付クエリで文字列またはオブジェクトとして返されます。 現在の日付は、mongoコンソールの日付クエリごとに文字列として返されます。 MongoDBは、現在の日付を日付のオブジェクトとして出力します。これは、カプセル化アシストでラップされます。 日付はISODate文字列として指定でき、定義された範囲内でMongoDBの新しいdate（）メソッドに提供されます。 JavaScript DateオブジェクトをMongoDBに保存しようとしたことがある場合は、MongoDBがISODate（）と呼ばれる奇妙な関数で日付をラップしていることに気付くでしょう。 ISODate（）を使用すると、MongoDBの日付を文字列として視覚的に表現しながら、日付クエリとインデックス作成を使用できます。 プログラマーは、ISO日付文字列をUnixタイムスタンプから時間文字列に変換するのではなく、関数で囲むことにより、日付オブジェクトをすばやく視覚的に分析できます。 今日は、タイムスタンプまたは日付範囲に基づいてレコードを取得するために、クエリよりも大きいMongoDB日付を作成する方法について説明します。 時間または日付より大きいMongoDB日付など、MongoDB日付クエリの例が表示されます。 Greater than operator（$ gt）は、MongoDBの比較演算子の1つです。 次に、大なり記号演算子を使用して、フィールドの値が設定された値よりも大きい（>）ドキュメントを検出します。 必要に応じて、この演算子を検索、更新などの機能で利用できます。」 クエリより大きい日付の構文 以下の情報は、実際のデータ収集でこの構文を使用する方法を示しています。 db.collection_name.find（（{{ フィールド名： {{ $ gt：ISODate（（“日にち”）。、 $ lt：ISODate（（“日にち”）。 […]

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MongoDBフィルター集約はバージョン3.2で導入されました。 配列のサブセットを選択し、基準に基づいて結果を提供するために使用されます。 フィルタ演算子は、指定された基準に一致するエントリの配列を、見つかった順序で返します。 MongoDBでフィルター演算子を使用する場合、引数として入力、as、condを指定する必要があります。 inputとcondは必須パラメーターですが、「as」はオプションです。 MongoDBでfilter演算子を使用する場合は、filterキーワードの前に$記号を使用する必要があります。 Ubuntu 20.04でのフィルタークエリMongoDBの構文？ $ filter演算子は、条件に一致する元の順序の要素のみを含む配列を提供します。 以下に、$filterの構文を示します。 {{ $ filter： {{ 入力： >、 なので： >、cond： > } } filter：$ filter演算子は、特定の条件を満たす結果を提供するために使用されます。 MongoDBでは、フィルターオペレーターを使用して、クエリで指定した基準に基づいて結果をフィルター処理しました。 […]

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その高速な応答性、高度なバージョン、持続可能性、および強力なインデックス作成機能により、MongoDBは最も有名なNoSQLデータベースの1つです。 多くの場合、正確な一致を探すか、比較よりも大幅に大きいか小さいかを利用するか、正規表現を使用してデータを分類するMongoDBクエリで十分です。 ただし、豊富なテキストデータを含むフィールドに対するスクリーニングに関しては、これらの戦略は不十分です。 このガイドは、MongoDBテキストインデックスを作成し、それを使用して一般的な全文検索クエリと条件を使用してドキュメントを検索するのに役立ちます。 フレーズやキーワードを使用している資料を見る場合、最良の例はGoogle検索です。 MongoDB全文検索では、文字列または文字列の配列を使用して、ドキュメント内の任意の列にテキストインデックスを確立できます。 Ubuntu 20.04のMongoDBでの全文検索の構文？ 上記の構文は次のとおりです。 db.Collection_Name.find（（{{$ text： {{$ search： “ストリング”}}）。 find（）関数は、上記の構文で次のパラメーターとともに使用されます。 Collection_Name：既存のコレクションの名前を参照します。 探す：検索を使用して検索するために実行されます。 $ text：私たちの目的を満たすコレクション検索を行うために使用されます。 $ search：検索の実行に使用されます。 弦：コレクションで検索する特定の文字列を参照し、検索機能を使用して正確な単語を検索できます。 Ubuntu20.04のMongoDBで$text演算子を操作する： テキストリストは、文字列コンテンツのテキスト検索を支援するためにMongoDBによって提供されます。 文字列値または文字列コンポーネントの範囲を持つ任意のフィールドをテキストレコードに含めることができます。 […]

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大規模なデータベースを管理するときに、文字列データフィールドのサブ文字列を置き換えたい場合があります。 アイテムを削除してから、プロパティを追加する機会があります。 ただし、SQLiteでreplaceを使用することは、これを実現するためのより効率的なアプローチです。 SQLiteのREPLACEステートメントは、既存のエントリを破棄して再挿入するために使用されます。 REPLACE SQLiteコマンドは、コマンドINSERT ORREPLACEINSERTの名前です。 SQLiteのREPLACEステートメントは、UNIQUEまたはPRIMARYキーの制約が失敗すると、問題のあるエントリを排除して新しい行を挿入するという考えに基づいて機能します。 SQLiteでは、REPLACEコマンドは通常2段階の操作を実行します。 1つ目は、制約に違反するレコードを削除することから始まり、2つ目は別の行を追加することです。 したがって、新しいエントリを挿入するときに2番目のステップで制約違反が発生した場合、トランザクションはロールバックされます。 例を使用して、SQLite Replaceステートメントと、それらを使用して既存のエントリを削除および再挿入する方法について学習します。 SQLiteのREPLACEステートメントの構文： SQLiteの置換操作の構文は次のとおりです。 >> 交換（（ ストリング、 を見つける 部分文字列、 交換 と 新着 ストリング）。 これは、3つの引数を渡すことによって機能します。置換される部分文字列を含む「文字列」です。 […]

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