H1B签证

一位报纸编辑正在研究过去几年中有关H1B签证申请处理的移民数据趋势，试图确定获得批准的H1B签证数量最多的职业和州。她从美国劳工部及其部门获得了统计数据。尽管已有相关报告，但网站近年来未再更新这些数据。作为数据工程师，您需要创建模块化的机制来分析过去几年的数据，计算出经认证的签证申请的前十名职业和前十名国家。如果报纸获得2019年的数据并放在input目录中，则运行run.sh脚本应在output文件夹中生成结果，无需修改代码。输入数据集原始数据在Google驱动器中，转换为分号分隔的格式。请在开发前查看文件结构文档。

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TPC-H基准测试（TPC-H）是一种决策支持基准测试。它包括一套面向业务的即席查询和并发数据修改。所选的查询和数据库中的数据具有广泛的行业相关性，同时保持实施的易度。该基准测试展示了处理大数据量的决策支持系统；执行复杂度高的查询；为关键业务问题提供答案的能力。

TPC-H 详解 TPC-H 基准是一个决策支持基准，它由一系列面向商业的查询组成，涵盖广泛的数据库操作，例如查询、更新和数据仓库操作。 数据模型 TPC-H 基准基于一个模拟批发供应商的业务场景，包含以下实体： 客户 零件供应商 订单 零件 区域 国家 供货商 负载设计 TPC-H 基准的负载由 22 个查询组成，这些查询涵盖了以下方面： 简单的查询 报表查询 复杂查询 迭代查询 OLAP 查询 指标 TPC-H 基准使用两种主要指标来衡量性能： 每分钟查询数 (QphH@Size)： 这表示系统每小时可以处理的查询数量，其中 Size 表示数据库的大小。 价格/性能 (Price/Performance)： 这表示系统的性能与其成本的比率。 通过提供一个标准化的测试平台，TPC-H 基准允许用户客观地比较不同数据库系统的性能。

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B-Tree 平衡搜索树 所有键和数据存储在叶子节点 节点拥有指向相邻节点的指针 B+Tree B-Tree的变体 非叶子节点只存储键，叶子节点存储键和数据 指针只存在于叶子节点 查询效率较高，适合范围查询 B*Tree B-Tree的改进版本 叶子节点之间具有额外指针，实现快速遍历 减少了查询和更新的磁盘访问次数，提高性能

SQLite 数据库浏览器 2.0 b1 英文绿色版 是一款针对 SQLite 数据库的图形化管理工具。它提供直观易用的界面，方便用户创建、编辑和管理数据库。 主要功能：* 可视化创建和编辑数据库表格* 支持 SQL 查询，方便数据检索和分析* 支持数据导入导出，兼容 CSV 和 SQL 格式* 自定义图表创建，数据可视化更清晰 这款工具操作简单，功能强大，是管理 SQLite 数据库的理想选择。

刺激周围时间直方图是可视化神经元反应的一种普遍形式。核卷积方法将这些直方图转换为平滑、连续的概率密度函数，提供了对神经元实际响应包络的更精确估计。在最近的研究中，我们开发了一个分类器，称为h系数，用于确定神经元放电率的时间锁定波动是否应归类为响应或随机噪声。与传统方法不同，h系数利用核卷积方法提供的精确响应包络估计，量化平滑后的响应包络并计算给定形状响应偶然发生的概率。具体方法可以参考原始文献以获取更多详细信息。

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