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1.����Դ��
2.patterncompile源码分析
3.polars源码解析——DataFrame
4.如何使用“禅道开源版”创建分组和用户
5.OpenDRG——国家医保局CHS-DRG分组器的分组分组开源实现
6.编译器的逻辑阶段可以怎样分组？

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       使用group by 去进行分组。这个像sql语句一样的源码

       <select ng-model="selected" ng-options="(m.productColor + ' - ' + m.productName) group by m.mainCategory for m in model">

        <option value="">-- 请选择 --</option>

       </select>

patterncompile源码分析

       关于pattern compile 源码分析这个很多人还不知道，今天来为大家解答以上的代码问题，现在让我们一起来看看吧！分组分组

       1、源码():用作分组要匹配(),代码成交量四模型源码( 和).:表任意字符[^ ]*:表字符集出现任意次数里有错应该[\^ ]*\.:表英文.改过之样:(.[\^ ]*\.)给几能匹配上字符串:a .a^ .。

polars源码解析——DataFrame

       本文将深入剖析polars中DataFrame的分组分组核心构造与关键函数，如select、源码filter和groupby。代码DataFrame在polars-core的分组分组底层，基于Vec容器构建，源码其结构简单，代码由一系列Series构成，分组分组能够直接利用Vec的源码特性，如pop和is_empty。代码

       select函数的执行流程涉及select_impl和select_series_impl。filter功能虽简单，但采用多线程技术提升性能，如take和sort操作。关于groupby，它首先通过接收一个基于列的迭代器进行分组，选定列后，调用groupby_with_series生成GroupBy结构，用于后续的聚合操作。

       groupby的eventbus 源码解析核心在于groupby_with_series，它根据传入的列名进行分组，构建GroupsProxy对象。group_tuples方法根据不同情况使用SortedSlice或Idx存储分组信息。在对DataFrame按"date"列分组并计算"temp"列数量的例子中，首先进行select操作，确定聚合列，然后执行count聚合。

       在执行聚合时，polar利用groups中的索引获取分组数据，通过ChunkedArray进行并行计算，显著提高了性能。整体来看，DataFrame的这些操作都在巧妙地利用了数据结构和并行计算的优势。

如何使用“禅道开源版”创建分组和用户

       禅道是一款国产开源项目管理软件。它集产品管理、项目管理、质量管理、文档管理、组织管理和事务管理于一体，是一款专业的研发项目管理软件，完整覆盖了

       研发项目管理的核心流程。禅道，专注研发项目管理！

       最近在使用禅道做项目管理，imagej fx源码禅道安装成功之后，管理员的第一件要做的事情就是设置部门结构。那么如何创建分组和用户呢，这里我将通过实例向大家展示。

       建立部门结构 1、以管理员身份登录。 2、进入组织视图 3、选择部门维护。 4、在部门维护页面，维护公司的组织结构即可。

       添加一个帐号 部门创建之后，下一步的操作就是往系统中添加用户。步骤如下： 1、进组织视图 2、选择用户列表 3、然后选择“添加用户”，即可进入添加用户页面。 4、用户添加完之后，即可将其关联到某一个分组中。 注意点： 1、在添加帐号的redis源码注释时候可以选择 对应的职位。职位会影响到指派列表的顺序，比如创建bug的时候，默认会把研 发职位的同学放在前面。职位还会影响到我的地盘里面内容的排列顺序。比如产品经理角色的人登录之后，我的地盘首先会显示我的需求，而研发的同学登录之后， 会看到我的任务。 2、 用户的权限都是通过分组来获得的，因此为用户指定了一个职位之后，还需要将其关联到一个分组中。 3、其中源代码提交帐号是subversion或者其他源代码管理系统中对应的用户，如果没有启用subversion集成功能，可以留空。

       批量维护帐号 禅道项目管理软件7.2.stable版本提供了批量添加帐号的功能，可以很方便的批量创建帐号。 1、使用管理员登录禅道系统，进入“组织”页面。 2、选择“用户”，然后选择右侧的fbthrift 源码分析“批量添加” 3、除了批量添加用户，还可以在用户列表页面选择用户，进行批量编辑。

       设置分组 在禅道中，用户权限都是通过分组来获得的。所以在完成部门结构划分之后，就应该建立用户分组，并为其分配权限。有的朋友可能会问，用户分组和部门结构有什么区别？我们来解释下这个问题。 部门结构是公司从组织角度来讲的一个划分，它决定了公司内部人员的上下级汇报关系。而禅道里面的用户分组则主要用来区分用户权限。二者之间并没有必然的关系。比如用户A属于产品部，用户B属于研发部，但他们都有提交bug的权限。 创建分组 1、使用管理员登录禅道，进入组织视图。 3、选择“按模块分配权限”，进入分组的列表页面。 4、点击“新增分组”，即可创建分组。 4、在这个分组列表页面，还可以对某一个分组进行视图维护、权限的维护、成员维护、或者复制、编辑、删除。

OpenDRG——国家医保局CHS-DRG分组器的开源实现

       OpenDRG作为一项开源解决方案，旨在应对国家医保局推行的DRG付费改革中的挑战。DRG是一种关键的医疗支付工具，但各地规则差异和动态调整给医院带来了困扰。商业软件在规则适应性和灵活性上存在问题，且往往封闭不透明。因此，一群开发者投入大量精力，自主研发了OpenDRG分组器，以开放、透明的方式分享源代码，旨在促进全国医院更好地应对DRG改革。

       OpenDRG的优势在于它支持各地区的定制化分组方案，如宁夏银川、福建南平等地，开发工作正在进行中，后续将陆续发布。产品核心包含国家医保局CHS-DRG、浙江ZJ-DRG等官方分组规则的知识库，以及各种数据集，如ICD编码、支付标准和医院病案资料。此外，还提供了Java、Csharp、Python和JavaScript版本的源代码，方便医疗机构根据需求进行定制或集成到内部系统中。

       为了方便直观展示和使用，OpenDRG还设立了分组器演示平台，用户可以直接在线操作，根据不同省市的分组规则对病案进行分析。此外，用户可通过github.com/OpenDRG/Open...链接下载源代码，或通过邮件至OpenDRG@hotmail.com联系开发团队获取更多信息。

       总之，OpenDRG通过开源的形式，为全国医院提供了有力的DRG分组工具，助力医保支付改革的实施。

编译器的逻辑阶段可以怎样分组？

       编译器的逻辑阶段通常可以分为以下几个部分：

       词法分析（Lexical Analysis）：将源代码转换为单词序列，也称为词法单元或记号。词法分析器将源代码字符流扫描，边扫描边识别记号，然后将这些记号作为输出传递给下一个阶段。识别出的词法单元通常是关键字、标识符、运算符、界符、常量等。

       语法分析（Syntax Analysis）：将单词序列转换为语法分析树，也称为语法树。语法分析器通过词法分析器输出的记号序列构建出语法树，检查代码是否符合语法规则。如果发现不符合语法规则的语句，会生成一个错误消息。

       语义分析（Semantic Analysis）：对语法树进行语义检查。语义分析器会检查语法树中的语法单元是否符合语义规则，例如变量是否已声明，数据类型是否匹配，函数参数是否正确等。如果发现不符合语义规则的语句，会生成一个错误消息。

       中间代码生成（Intermediate Code Generation）：将语法树转换为中间代码。中间代码是一种与源代码无关的代码形式，通常使用一种类似于汇编语言的中间表示形式。

       代码优化（Code Optimization）：对中间代码进行优化，以提高程序的性能和效率。代码优化器会应用一些优化技术，例如常量折叠、死代码消除、循环展开等。

       目标代码生成（Code Generation）：将中间代码转换为机器码或目标代码。代码生成器会将中间代码转换为目标机器的机器码或汇编代码，以便可执行程序的生成。

       符号表管理（Symbol Table Management）：维护变量、函数等符号的信息。符号表管理器会记录符号的类型、作用域、存储位置等信息，并提供符号的查找、插入、删除等操作。

       以上是编译器的典型逻辑阶段，不同的编译器可能会有所不同，但通常都会包含以上阶段的一部分或全部。

分组问题，个数分8组，每组中数不能有相同的，请用python编程？

       #!/usr/bin/env python

       # coding: utf-8

       """

       分组问题：以数字举例，假如我有7个1，4个2，3个3，5个4，7个5，4个6，2个7，

       如何用python编程，分用8个组，每组中的4个数互不相等。

       可能分组的结果不唯一，没关系。

       """

       datasource = { "1": 7, "2": 4, "3": 3, "4": 5, "5": 7, "6": 4, "7": 2}

       groups = map(lambda x: [], range(8))

       def showgroups():

           """show groups

           """

           print "-" * 

           for group in groups:

               print group

       def getrandompos(x):

           """在groups中找到不包含x的最短分组

           """

           return sorted([(i, group) for (i, group) in enumerate(groups)

                                      if x not in group],

                          key=lambda (i, group): len(group)

                          )[0][0]

       for element, cnts in sorted(datasource.iteritems(),

                                   key=lambda x: x[1],

                                   reverse=True):

           while cnts:

               R = getrandompos(element)

               if len(groups[R]) < 4 and element not in groups[R]:

                   groups[R].append(element)

                   cnts -= 1

       showgroups()