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Evian_Jeff
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2019年9月7日
SQL进阶系列之2自连接
摘要: 写在前面 一般地,SQL的连接运算根据其特征的不同,有着不同的名称,比如内连接、外连接、交叉连接等,这些连接大多是以不同的表或视图为对象进行的,针对相同的表进行的连接成为自连接。理解自连接有助于我们理解SQL面向集合的语言特性。 可重排列、排列、组合 删除重复行 排序 sql 练习题 1 2 2 分
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posted @ 2019-09-07 20:11 Evian_Jeff
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2019年9月6日
SQL进阶系列之0窗口函数
摘要: 窗口函数 What's 窗口函数? 窗口函数也称为OLAP(OnLine Analytical Processing)函数,目前MySQL还不支持。 窗口函数的语法 能够作为窗口函数使用的函数 能够作为窗口函数的聚合函数(SUM、AVG、COUNT、MAX、MIN) RANK、DENSE_RANK、
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posted @ 2019-09-06 20:45 Evian_Jeff
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2019年8月30日
SQL进阶系列之1CASE表达式
摘要: 配置环境: 下载地址:https://www.enterprisedb.com/downloads/postgres postgresql downloads windows 使用数据库: 写在前面 CASE表达式是从SQL 92标准引入的,强烈建议将MySQL的IF、Oracle的DECODE用C
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posted @ 2019-08-30 19:21 Evian_Jeff
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2019年8月27日
Python for Email
摘要: SMTP 正如 HTTP 是计算机用来通过因特网发送网页的协议,简单邮件传输协议(SMTP) 是用于发送电子邮件的协议 发送电子邮件 连接到SMTP服务器 发送SMTP的"hello"消息 开始TLS加密 TLS 加密需要使用.starttls()方法 SSL 加密则不需要使用 登录到SMTP服务器
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posted @ 2019-08-27 17:34 Evian_Jeff
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2019年8月24日
数据分析的统计基础5
摘要: 样本均值、样本比例和样本方差的抽样分布 样本均值的抽样分布 在重复选取容量为n的样本时,由样本均值的所有可能取值形成的相对频数分布 一种理论概率分布 推断总体均值$\mu$的理论基础 大数定律表明:当来自于独立同分布(i.i.d)的总体(该总体均值为$\mu$,方差为$\sigma^2$)中$n$个
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posted @ 2019-08-24 21:46 Evian_Jeff
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2019年8月23日
利用Python openpyxl操作Excel
摘要: Excel基本概念 工作簿:一个Excel电子表格文档,扩展名.xlsx 工作表:一个工作簿最多可以包含255张工作表 活动表:用户当前查看或关闭Excel前最后退出的表 列:默认从A开始,行:默认从1开始 单元格:行列交叉的方格为单元格 安装openpyxl模块 读取Excel文档 用openpy
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posted @ 2019-08-23 17:01 Evian_Jeff
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2019年8月21日
SQL基础篇(MICK)
摘要: SQL基础教程(Mick) 数据库和SQL 数据库的基本概念 数据库(DB) :将大量数据保存起来,通过计算机加工而成的可以进行高效访问的数据集合 数据库管理系统(DBMS) :用来管理数据库的计算机系统 DBMS的重要性 :(文本文件和电子表格无法做到) 无法多人共享数据 无法提供操作大量数据所需
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posted @ 2019-08-21 23:24 Evian_Jeff
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数据分析的统计基础4
摘要: 大数定律、中心极限定理与几大导出分布 大数定律 令$X_1,X_2,...,X_i...$是独立随机变量序列,$E(X_i)=\mu$,$Var(X_i)=\sigma^2$。令$\bar X_n = n^{ 1}\sum \limits_{i=1}^{n}X_i$。那么对于任意的$\varepsi
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posted @ 2019-08-21 17:15 Evian_Jeff
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数据分析的统计基础3
摘要: 期望与方差 随机变量的期望 随机变量的期望的概念类似于加权平均,其所有的可能取值由他们的概率加权。 离散型随机变量的期望 :如果$X$是频率函数为$p(x)$的离散型随机变量,且满足$\sum \limits_{i}|x_I|p(x_i) 0$,有: $$ P(|X \mu| t) \leq \fr
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posted @ 2019-08-21 14:48 Evian_Jeff
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2019年8月20日
数据分析的统计基础2
摘要: 随机变量 离散型随机变量 离散型随机变量(discrete random variable)是只取有限值或者可列无限值的随机变量,通常用$X$表示随机变量,用$x_i$表示随机变量可能的取值。 一般地,样本空间上的概率测度决定了$X$各种取值的概率;如果随机变量的取值用$x_1,x_2,...$表示
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posted @ 2019-08-20 23:55 Evian_Jeff
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