1-做出决策2-函数3-类与对象4-组织程序5-文件和目录6-Python语言的其他特性7-创建模块8-文本处理第一章：做出决策本章介绍如何创建可以使用循环重复相同操作的情形，自动逐步遍历列表，元组和字典。如何使用字典，列表和元组，探究字典中的内容。使用一场处理编写的程序，以应对可能在程序内部处理的...
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编程语言 时间：
2014-10-15 13:08:20
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前言本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇，所涉及的应用场景在前几篇文章中也有介...
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数据库 时间：
2014-10-14 18:59:49
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闪回数据归档
使用闪回数据归档功能可以自动跟踪和归档启用了闪回数据归档的表中的数据。这可确保闪回查询能够获得对数据库对象版本的
SQL 级别访问权限，而不会出现快照太旧的错误。
利用闪回数据归档功能，可以在“跟踪的”表的整个生命期内跟踪并存储对该表的所有事务处理更改。不再需要将此智能功能内
置到应用程序中。闪回数据归档功能对于遵守规定、审计报告、数据分析和决策支持系统非常有用。闪...
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数据库 时间：
2014-10-14 14:27:28
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应笔墨闲谈群的邀请, 在10月11号晚8:30分在其群做了一次关于BIM二次开发的讲座.由于参与者基本上都是从设计院和施工单位来的,所以对Revit二次开发做了纵览性的讲解, 以非程序员能听懂的方式讲解Revit二次开发.使这些行业领导或负责人能明白Revit二次开发的大概特点,以及其能实现的功能. 便于他们在自己的业务需要Revit插件时,能更好的思考和决策插件项目的立项和推动.下面是这次讲座的...
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2014-10-13 00:40:28
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数据集成是当下比較热门的话题，相关的产品和平台也越来越多。非常多CIO都在各种数据集成平台和产品之间犹豫不决。因此对数据集成平台的框架体系有全面的理解，对各个厂家产品所提供的功能有深入的认识才干为数据平台选型的决策提供可靠的保证。我有幸參与了国内一个知名企业的集成平台的设计工作，并主导了数据集成平台...
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2014-10-12 18:53:38
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返回键如何工作 和浏览器中的返回按钮很相似。你可以点击它通过会话的决策信息后退。它能让你跨越多个站点，还有这些站点中的每个页面。Windows Phone中的返回键工作方式与之相同。它能让你回到之前访问过的页面，甚至是跨应用程序！例如，如果我:打开人物中心（People Hub）。在联系人列表中选择...
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2014-10-11 17:21:35
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例子：分类：play or not ？（是/否） 目的：根据训练样本集S构建出一个决策树，然后未知分类样本通过决策树就得出分类。问题：怎么构建决策树，从哪个节点开始（选择划分属性的问题）方法：ID3(信息增益)，C4.5(信息增益率)，它们都是用来衡量给定属性区分训练样例的能力。1. 为了理解信息....
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2014-10-11 16:33:06
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前言本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份摆在公司面前的人员信息列表进行推测，挖掘出这些人员信息中可能购买自行车的群体，把他们交个营销部，剩下的事...
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数据库 时间：
2014-10-10 19:13:44
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题目大意：给定n个数和两个长度为n*5的序列，每个数恰好出现5次，求两个序列的LCS
n
所以我们考虑LCS的一些性质
LCS的决策+1的条件是a[i]==b[j] 于是我们记录a序列中每个数的5个位置
扫一下b[i] 对于每个b[i]找到b[i]在a中的5个位置 这5个位置的每个f[pos]值都可以被b[i]更新 于是找到f[1]到f[pos-1]的最大值+1 更新f[pos]即可
这...
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2014-10-10 12:52:34
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本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣的同学可以先参照上面两种算法过程。应用场景介绍通过前面两种算法的应用场景介绍，此次总结的Microsoft Naiv...
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数据库 时间：
2014-10-09 17:41:57
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