09 2019 档案
摘要:金融科技,科技金融,互联网金融是近年来金融领域出现的热词。 金融科技:fintech(更多的是技术的变革) 维基百科的解释:由一群通过科技,让金融更高效的企业构成的经济产业。 科技指的是我们常常听到的:大数据,人工智能,云计算,区块链等等手段。 应用: 普惠金融:将钱贷给有需要的人群,这里在数据开发
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摘要:5G的重点是: 将极大地超越现有的4G,主要包括速度,时延,带宽,能耗等方面 传输速度的快速提高(相对于4G来说提升了近10倍),在万物物联上的作用会更大 由于传速度快,让各种远程操控成为了可能(AR和VR的发展,远程实施操控)。 万物互联: 5G对生活的融入,有一种预测:我们家里的各种物品都会上网
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摘要:pytorch是动态框架,tensorflow是静态框架 针对tensorflow,我们先构造了一个计算图,构建完之后,这个计算图就不能改变了,我们再开启会话,输入数据,进行计算。那么这个流程就是固定的了,很不灵活,所以说他是静态框架 针对pytorch,他的逻辑和python是一样的,直接计算,不
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摘要:规范化过程主要为克服数据库逻辑结构中的插入异常、删除异常以及 的缺陷。 规范化过程主要为克服数据库逻辑结构中的插入异常、删除异常以及 的缺陷。 规范化过程主要为克服数据库逻辑结构中的插入异常、删除异常以及 的缺陷。 正确答案: C 你的答案: A (错误) 数据的不一致性 结构不合理 冗余度大 数据
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摘要:关系数据模型( )。 关系数据模型( )。 关系数据模型( )。 关系数据模型( )。 正确答案: C 你的答案: 空 (错误) 只能表示实体间1:1联系 只能表示实体间1:m联系 可以表示实体间m:n联系 能表示实体间1:n联系而不能表示实体间n:1联系 正确答案: C 你的答案: 空 (错误)
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摘要:这里我做了一个实验 也就是随着阈值的增大,precision增加或者不变,recall减少或者不变。
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摘要:https://www.nowcoder.com/test/question/done?tid=25737021&qid=44645#summary 我觉得选A,D 详见博客介绍 https://www.hrwhisper.me/machine-learning-support-vector-mac
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摘要:图的广度优先遍历(BFS):采用队列 树的层次遍历:队列 设置打印数据缓冲区:采用队列 中缀表达式转后缀表达式 图的深度优先遍历(DFS)
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摘要:https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/77427266 使用replace带来的问题 1、Replace into 操作在唯一键重复情况下,是先尝试写入,检测到冲突则删除原记录,再写入新记录。该操作在二进制日志中只有一条 update
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摘要:表格题目 图形题目 立体图形题目 (1)对于翻转的图形,可以拍下来,自己转过来看 举例(选B) (2)已知左视图和正视图,求俯视图 选A 从正面看中间一列至少有一个位置存在2个方块,从左边看,最左边一列至少存在2个方块。综合一下,证明存在2个方块的位置在九宫格的第一行第二列 也就是画五角星的位置必须
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摘要:mysql的锁机制 含义:锁是计算机协调多个进程或线程并发访问某一资源的机制 在数据库中,除了传统的计算资源(如CPU,RAM,I/O等)的争用之外,数据也是一种用户共享的资源。如何保证数据并发访问的一直型、有效性是所有数据库必须解决的问题,锁冲突也是影响数据库并发访问性能的一个重要因素。因而,锁对
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摘要:目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF)、巴斯-科德范式(BCNF)、第四范式(4NF)和第五范式(5NF,又称完美范式)。 而通常我们用的最多的就是第一范式(1NF)、第二范式(2NF)、第三范式(3NF) 目前关系数据库有六种范式:第一范式(1NF)、
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摘要:https://blog.csdn.net/cheidou123/article/details/91442955 1. 日志文件是用于记录( )? 对数据的所有更新操作 2. DFD图即为数据流图(Data Flow Diagram),它从数据传递和加工角度,以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在
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摘要:#TCL语言 /* transaction control language事务控制语言 事务: 一个或者一组SQL语句组成一个执行单元,这个执行单元要么全部执行,要么全部不执行 案例:转账,张三丰向郭襄转账500 张三丰 1000 郭襄 1000 update 表 set 张三丰的余额=500 where name="张三丰" 再上面执行完之后,数据库挂了,咋解决:这里面涉及事物...
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摘要:#标识列 /* 又称为自增长列 含义:可以不用手动插入值,系统提供默认的序列值 特点: 1.表示列必须和主键搭配吗?不一定,但是要求是一个key 2.一个表中只能有一个标识列! 3.标识列的类型有限制吗?只能是数值类型(int,float,double) 4.标识列可以通过set auto_increment_increment=3;设置步长, 可以通过 手动插入值, 设置起始值 */ #一、创建
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摘要:创建表时的写法: 添加,修改,删除not null default 其实就是修改字段
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摘要:帮助mysql高效获取数据的结构,本质上索引是数据结构。 目的:在于提高查询效率,可以类比字典。 举例 如果要查找“mysql”这个单词,在已经有索引的条件下,我们肯定需要定位到m字母,然后定位到y字母,再找到剩下的sql。 如果没有索引,那么你可能需要a z,这个时间复杂度会超级高 总结 索引为排
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摘要:# 常见的数据类型 /* 数值型: 整型 小数: 定点型 浮点型 字符型: 较短的文本:char,varchar 较长的文本:text,blob(较长的二进制数据) 日期型: */ #一、整型 /* tinyint,smallint,mediumint,int integer,bigint 1, 2 3 4 8 特点: (1)如果不设置,默认是有符号;如果想...
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摘要:查询总结 语法: select 查询字段 from 表 别名 连接类型inner|left|right join on 连接条件 where 筛选 group by 分组列表 having 筛选(二次筛选) order by 排序列表 limit 起始条目offset 条目长度;
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摘要:20190920 和学生刘xx讨论了科创课题 基于云的老人智能药盒 讨论想法: 1.硬件:药盒的设计类似自动贩售机 软件:app连接药盒 2.硬件想法: 类似于上图,不过我们的药是用格子(格子尺寸需要调研市面上的药品)独立分割(这里可以考虑材料问题)。 这个盒子具有的功能: (1)显示时间,有闹钟功
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摘要:1.查询语言不同:hive是hql语言,mysql是sql语句; 2.数据存储位置不同:hive是把数据存储在hdfs上,而mysql数据是存储在自己的系统中; 3.数据格式:hive数据格式可以用户自定义,mysql有自己的系统定义格式; 4.数据更新:hive不支持数据更新,只可以读,不可以写,
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摘要:#DDL /* 数据定义语言 库和表的管理 一、库的管理 创建、修改、删除 二、表的管理 创建、修改、删除 创建:create 修改: alter 删除:drop */ 一、库的管理 #1.库的创建 /* 语法: create database 库名称; */ #案例:创建库Books create database if not exists Books; #2.库名称的修改...
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摘要:# DML语言 /* 数据操作语言: 插入:insert 修改:update 删除: delete */ 一、插入语句 insert /* 语法: 方式一: insert into 表名(列名,。。) values(值1,值2,。。。。) 方式二: insert into 表名 set 列名=值1,列名=值2,。。。。 */ #1. 插入值的类型要与列的类型一致或者兼容 use gi...
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摘要:#进阶8:分页查询 /* 应用场景:要显示的数据,一页显示不全,需要分页提交sql请求 语法: select 查询列表 from 表 【join type】 join 表2 on 连接条件 【where筛选条件】【group by分组字段】【having】【order by】 limit offset,size; offset要显示条目的起始索引(索引从0开始) size要显示的条...
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摘要:#进阶7:子查询 /* 含义: 出现在其他语句中的select语句,称为子查询或者内查询 外部的查询语句,称为主查询或外查询 分类: 按照子查询出现的位置: select后面:只支持标量子查询 from后面:支持表子查询 重点:where或者having后面: 标量子查询,重点 列子查询,重点 行子查询(用的较少) exists后面(相关子查询):表子查询 按照结果集的行列不同: 标量子查询(结果
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摘要:内连接:说明:组合两个表中的记录,返回关联字段相符的记录,也就是返回两个表的交集(阴影)部分。 左连接:left join 是left outer join的简写,它的全称是左外连接,是外连接中的一种。 左(外)连接,左表(a_table)的记录将会全部表示出来,而右表(b_table)只会显示符合
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摘要:#进阶5:分组查询 /* select 分组函数,列(要求出现在group by的后面) from 表 【where 筛选条件】 group by 分组的列表 【order by 子句】 注意: 查询列表必须特殊,要求是分组函数和group by后出现的字段 特点: 1.分组查询中的筛选条件分为两类 数据源 位置 关键字 分组前筛选 原始表 group by 前 where 分组后筛选 分组后的结
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摘要:以下哪个是常见的时间序列算法模型 以下哪个是常见的时间序列算法模型 以下哪个是常见的时间序列算法模型 正确答案: C 你的答案: 空 (错误) RSI MACD ARMA KDJ 时间序列中常用预测技术 一个时间序列是一组对于某一变量连续时间点或连续时段上的观测值。 1. 移动平均法 (MA) 1.
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摘要:1.是什么? 在线编程网址 是一个编程软件,但是不涉及编程语言,是针对青少年开发的编程积木模块。 2.软件的目的是什么? 激发青少年对编程的兴趣 3.怎么用呢? 软件内部是很多积木模块,需要明白每块是实现什么功能的,然后再针对自己设计的产品,搭积木。 小孩子以模仿为主 这里设计了一个潜水员的例子 4
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摘要:
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摘要:# 进阶3:排序查询 /* 引入: select * from employees; 语法: select 查询列表 from 表 【where 筛选条件】 order by 排序的列表 asc/desc #asc升序,desc降序 【where 筛选条件】可选条件 特点: 1.#asc升序,desc降序,如果不写,默认升序 2. order by子句支持单个字段、多个字段、表达式、函数、别名 3
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摘要:一、mysql的背景 前身属于瑞典的一家公司,mysql AB 08年被sun公司收购 09年被oracle公司收购 二、mysql的优点 1. 开源免费成本低 2. 性能高,移植性好 3. 体积小,便于安装 三、MySQL的安装 属于c/s架构的软件,一般来讲安装服务端 企业版 社区版 四、mys
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摘要:一、数据库的好处1. 可以持久化数据到本地2. 结构化查询 二、数据库的常见概念1. DB:data base数据库,存储数据的容器2. DBMS:database management sysytem,数据库管理系统,又称为数据库软件,用来管理数据库容器的 事务是DBMS的基本单位。3. SQL:
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摘要:# 进阶2:条件查询 /* 语法: select 查询列表 from 表名 where 筛选条件; 分类: 一、按照条件表达式筛选 条件运算符:> < = !=(等价于<>) >= <= 二、按照逻辑表达式筛选 逻辑运算符: 作用:用于连接条件表达式 && || ! and or not && 和 and:2个条件均为true,结果为true,反之为false || 和 or:只要一个为true,
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摘要:如何解决: 结果的显示: 姓名的显示: 题目:显示employees的全部列,各个列之间用逗号链接,列头显示成out_put 我们先看下employees的全部列 发现结果全为null,说明有些字段中出现了null,需要分情况考虑‘ 将为null值的改为0,结果如下: 显示: isnull函数 功能
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摘要:1.不区分大小写,但是建议关键字大写,表名、列名小写。 2.每条命令最好分号结尾 3.每条命令根据需要,可以进行缩进或者换行 4.注释 单行注释:#注释文字 单行注释:--注释文字 多行注释: /* 注释文字*/
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摘要:1.查看当前所有的数据库 2. 打开指定的库名 3.查看当前库中所有的表 4. 查看其他库的所有表 5. 创建表 6. 查看表结构
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摘要:在进入mysql的情况下 在终端的情况下:
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摘要:终端操作数据库服务器 登陆 运行这个命令之前,一定要启动mysql. (在管理员终端运行) 打开mysql,需要通过cmd终端: mysql -u root -p 输入密码:111 (笔记本中密码改为123,阿里云 wqqhappy) 可以进入 输入密码:111 (笔记本中密码改为123,阿里云 w
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摘要:假定某同学使用Naive Bayesian(NB)分类模型时,不小心将训练数据的两个维度搞重复了,那么关于NB的说法中正确的是: 假定某同学使用Naive Bayesian(NB)分类模型时,不小心将训练数据的两个维度搞重复了,那么关于NB的说法中正确的是: 假定某同学使用Naive Bayesia
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摘要:面试题3. 数组中重复的数字 面试题4. 二维数组中的查找 面试题5:替换空格 面试题6:从尾到头打印链表 面试题7: 重建二叉树 面试题8:二叉树的下一个节点 面试题9:用两个栈实现队列 面试题9:2个队列实现1个栈 面试题:2个有序数组变为一个有序数组 面试题10: 斐波那契数列 面试题10:青
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摘要:解释变量理论上的高度相关与观测值高度相关没有必然关系,有可能两个解释变量理论上高度相关,但观测值未必高度相关,反之亦然。所以多重共线性本质上是数据问题。 造成多重共线性的原因有一下几种: 1、解释变量都享有共同的时间趋势; 2、一个解释变量是另一个的滞后,二者往往遵循一个趋势; 3、由于数据收集的基
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摘要:https://blog.csdn.net/zpxcod007/article/details/80118580 制作A卡,申请评分卡 数据集:15万个样本,特征 主要预处理手段:缺失值,异常值,样本不平衡的处理,划分数据集,做分箱处理(离散化),将样本的每个特征都映射到WOE空间 之后建模,这里采
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摘要:第一道:没做出来 第二道:AC 第三道:有思路,没时间
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摘要:https://blog.csdn.net/z13653662052/article/details/100175482 1.字串 def substr(s): arr = set() arr1 = set() for i in s: if i in arr1: pass else: arr1.ad
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摘要:1.最大公约数 def maxyushu(a,b): a1,b1 = a,b res = a1%b1 while res!=0: a1 = b1 b1 = res res = a1%b1 return str(b1) if __name__ == "__main__": a, b = map(int
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摘要:作者:lengxia链接:https://www.nowcoder.com/discuss/210571来源:牛客网 旷视凉面 lengxia 编辑于 今天 19.7.24 19:20:24 app内打开 赞 0 | 收藏 5 | 回复3 | 浏览626 旷视凉面 APP内打开053 旷视凉面 le
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摘要:熵在热力学中,表达了系统的混乱程度 公式: H = p*log2(p) 其取值范围应该为0-无穷大
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摘要:https://blog.csdn.net/mao_feng/article/details/78939864 现实生活中,我们会遇到少量有标签的样本,而大量无标签的样本,怎么去做这个处理呢? 方法1:迁移学习的finetune 找类似的通用数据集(在图像领域:imagenet,电商领域:淘宝电商数
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