连接查询1，交叉连接select * from emp;查询单个表select * from emp,dept；查询两个表select * from emp cross join dept;笛卡尔积2，内连接显示内连接，标准内连接select * from emp as a inner join d ...
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2020-03-25 01:07:46
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event.txt 解决分类问题： 数据处理：训练集测试集划分，交叉验证，验证曲线，学习曲线，网格搜索。。 分类模型：逻辑回归，朴素贝叶斯，树模型，svm 模型评估：混淆矩阵，分类报告；查找率，召回率，f1得分 ...
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2020-03-24 15:49:02
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INNER JOIN (内连接) LEFT JOIN(左连接) RIGHT JOIN（右连接） FULL JOIN(外连接) CROSS JOIN(交叉连接或笛卡尔积连接) LEFT JOIN EXCLUDING INNER JOIN（左连接 内连接） RIGHT JOIN EXCLUDING IN ...
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2020-03-24 12:46:14
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先说这个验证的实验结论。 结论： 卷积网络识别的结果的各个位置具有多样性，即若一个神经网络识别出多个结果的时候，各个结果间即使数值相同，之间也不存在相互的影响。 推论1： 若要识别一个物体的n个不同特征，则必须至少提供共2*n个对应位置的不同特征的图片(即特征间组合不用考虑交叉但需全覆盖)进行识别才 ...
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2020-03-22 19:26:03
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题目：https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805358663417856 输出要求： 翻译结果： 在最短路径不唯一的情况下，输出最短路径中最快的一条，保证唯一。 如果最快的路径不是唯一的，则输出通过最少交叉口的路 ...
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2020-03-22 13:45:15
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这一篇介绍一些描述性统计的基本情况。 数据处理是描述性统计的第一步，对于搜集的数据，首先应先排序，将其按照一定的顺序整理。操作完成后要进行分组，以被研究事物的本质属性进行分组，分组的标准要明确，不能出现数据的交叉和重叠。 一、次数分布概况 次数分布一般是初步整理好一组数据后，将同一组或同一类观测值的 ...
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2020-03-20 12:44:31
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KFold（n_split, shuffle, random_state） 参数：n_splits:要划分的折数 shuffle: 每次都进行shuffle，测试集中折数的总和就是训练集的个数 random_state:随机状态 from sklearn.model_selection import ...
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2020-03-18 22:01:32
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golang的交叉编译要保证golang版本在1.5以上，本解决方案实例代码1.9版本执行的。 这里用到了两个变量： GOOS：目标操作系统 GOARCH：目标操作系统的架构 OS | ARCH | OS Version | | linux | 386 / amd64 / arm | = Linux ...
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2020-03-18 13:35:57
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1. 环境准备 1.1 host环境 ubuntu 16.04 64bit + gcc 5.4.0 1.2 target环境 aarch64 + linux + glibc 1.3 源码 binutils源码url=git://sourceware.org/git/binutils-gdb.gitv ...
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2020-03-16 14:58:02
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*传送1，*传送2 矩阵并不是一个数而是可以表示一个比较复杂的模型（集合），而集合里封装着任意类型的值，而矩阵乘法则是一个比较重要的一个运算方式。 先说一下矩阵乘法的定义： 也就是说，结果矩阵第m行与第n列交叉位置的那个值，等于第一个矩阵第m行与第二个矩阵第n列，对应位置的每个值的乘积之和。 公式则 ...
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2020-03-16 12:46:56
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