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#正则表达式查询select * from table1 where [dinary] 字段名 [not] regexp '正则表达式'; -- regexp可以用rlike代替 /**'^b' -- 匹配以字母b开头的字符串 like 'b%''s
在 Notepad++ 中批量替换 SQL 脚本中的注释，可以使用 Notepad++ 的查找和替换功能。以下是一些简单的步骤：1. 打开 Notepad++，然后点击菜单栏上的 "搜索" -> "替换" 或使用快捷键 Ctrl + H 打开替换对话框。2. 在替换对话框中，切换到 "替换" 选项卡。3. 在 "查找目标" 输入框中，输入要查找的注释内容，例如 "--.*$"（表示匹配以 "--"
Excel阶段测试-[Excel材料实操式选择题组合] 根据给出的学生成绩表和用户消费表材料以及选择题的某超市售罄率与动销率备注:表格中数据行数不多,看图口算也可以算出来的某超市数据关于售罄率与动销率.xlsxExcel阶段测试-学生成绩表和用户消费表-无答案.xlsx
mysql报错2013.Lost connection to MySQL server during query问：mysql报错Error code2013.Lost connection to MySQL server during query答：这段代码是没问题的，出现2013报错应该是数据量比较大，查询时间超过限制的时间就报错，可以在worbench这里修改时间限制即可：
问题:某地区成年女子的血压(以mmHa计) 服从N(110，144)，求该地区成年女性血压在100至120的可能性多大 ( (φ(0.83)=0.7967)A 0.676B 0.5C 0.5934D 0.5768解析:根据题目描述，该地区成年女子的血压服从N(110，144)分布。要求计算血压在100至120之间的可能性，可以使用标准正态分布进行计算。首先，需要将血压转化为标准正态分布的值。计算方
MySQL1，Mysql彻底卸载干净并重装方法怎么操作? https://www.cda.cn/discuss/post/details/61604bdf977c04705c1273c72，MYSQL安装时,starting the server出现红色叉号. https://www.cda.cn/discuss/post/details/61978c262531444211a5c65c3,
题目:某零售企业数据库中产品表与品牌表的对应关系是?A.多对一B.—对一C.多对多D.一对多答案: 选A 多对一解析:一个品牌可以对应多个产品，但一个产品只能对应一个品牌。有小伙伴可能会认为是多对多, 一个品牌可以对应多个产品,一个产品也可以对应多个品牌，举例说手机 充电宝等产品， 可以是华为牌，也可以是小米牌 但是企业数据库产品表记录产品时，每一行一般要记录一个具体的产品(一般会用产品ID,产品
我们知道mysql把数据放到默认安全路径后,可以做批量导入数据操作,在windows版 mysql 中有一个文件默认安全路径,但是在MAC版mysql中没有这个默认安全路径,所以如果想在MAC版mysql做批量导入数据操作,我们需要手动设置文件默认安全路径MAC版本：12.0MySQL版本：8.0.31MAC版 MySQL安装后用workbench执行如下命令查询secure_file_priv的
关于MySQL建表后批量导入数据的示例说明我们以CDA一级考试教材《精益业务数据分析》中的emp员工表导入为例,建立一个数据库,然后创建emp表结构,然后向emp表中批量导入数据具体步骤如下: 1,首先创建表结构#1.1 建库:表必须建在某个库里,所以先创建一个名为test99的数据库,执行如下代码create database test99;#1.2 选择进入使用数据库test99，执行如下代码
1 题目2 答案与解析答案:C 星型模式 星座模式都可以建立 如图所示,蓝色 星型模式 店铺日目标表作为事实表红色 星座模式 店铺日目标表作为维度表 事实表维度表根据多维数据连接模型情况可以灵活调整
刚才的思考过程我只考虑“频次”这种属性。在真实的机器学习中，这可能都不算是一个应用。一般的机器学习模型至少考虑两个量：一个是因变量，也就是我们希望预测的结果，在这个例子里就是小Y迟到与否的判断。另一个是自变量，也就是用来预测小Y是否迟到的量。假设我把时间作为自变量，譬如我发现小Y所有迟到的日子基本都是星期五，而在非星期五情况下他基本不迟到。于是我可以建立一个模型，来模拟小Y迟到与否跟日子是否是星
机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。但是计算机是死的，怎么可能像人类一样“学习”呢？ 传统上如果我们想让计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去。有因有果，非常明确。但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习根本不接受
一般来说，当我们拿到一个实际问题时，首先会根据问题的背景结合常识选择一个合适的模型。同时，现在常识告诉我们房价的增长更优先符合线性回归这类模型，因此可以考虑建立一个如下的线性回归模型y=h(x)=wx+b其中�w叫权重参数（Weight），b�叫偏置（Bias）或者截距（Intercept）。当求解得到未知参数�,�之后，也就意味着我们得到了这个预测模型，即给定一个房屋面积�，就能够预测出其对应的
通常来说，机器学习中的每一个算法都是为了解决某一类问题而诞生。换句话说，也就是在实际情况中存在一些问题能够通过线性回归来解决，例如对房价的预测。但是有人可能会问，为什么对于房价的预测就应该用线性回归，而不是其它算法呢？其原因就在于常识告诉我们房价都是随着面积的增长而增长，且总体上呈线性增长的趋势。那有没有那种当面积大到一定程度后价格反而降低，因此不符合线性增长的呢？这当然也可能存在，但在实际处理中
一、大数据技术栈之前有同事问我怎么转大数据开发，他在网上搜了一堆大数据相关的技术，但是不知道从哪里开始入门，也不知道要学习哪些技术，这些技术栈之间的关系是什么。我一开始转大数据的时候也有点懵逼，整体接触了一遍之后才把大数据技术栈给弄明白了。做大数据开发，无非要干四件事情，采集、存储、查询、计算。此外，一些开发必备的基础语言能力是需要的。我按照这几个维度，对大数据常见技术栈做了下划分。基础能力jav
关键词：SAM；PCB；SA-1B；Prompt；CV；NLP；PLM；BERT；ZSL；task；zero-shot；data；H100、H800、A100、A800、LLaMA、Transformer、OpenAI、GQA、RMSNorm、SFT、RTX 4090、A6000、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLMs、GLM、NLP、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU+GPU、英伟达、
一、打开pycharm的设置，选择plugins，找到中文插件，安装完成后重启pycharm 二、打开pycharm的设置，选择项目→python解释器，将其修改为anaconda的python，没有的话可以添加解释器，选择conda环境进行添加。三、配置jupyter语言和框架→jupyter→jupyter服务器 进行如图所示操作 四、在项目中，右键选择新建jupyter notebook
Mac 自动化执行python方法一：通过crontab定时执行，缺点设置麻烦，且Mac合上盖子进入休眠后不运行crontab 操作文档https://www.cda.cn/discuss/post/details/64ca274509993c371d3c69d9方法二：通过自动操作：1.command + 空格，搜索自动操作。也可以在启动台中打开2.选择日历提醒3.选择 资源库→实用工具→运行s
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