一般来说升级pip的方式为：python - m pip install--upgrade pip有时候会有以下报错： Exception:Traceback (most recent call last): File "F:\laoshiji\python_project\datamining-learning\decision_tree\venv\lib\site-package
关系数据库把数据存储在多个表中，使数据更容易操纵、维护和重用。使用事务处理（transaction processing），通过确保成批的SQL操作要么完全执行，要么完全不执行，来维护数据库的完整性。在MySQL中只有使用了Innodb数据库引擎的数据库或表才支持事务。事务处理可以用来维护数据库的完整性，保证成批的 SQL 语句要么全部执行，要么全部不执行。事务用来管理 insert,upd
R与金融时间序列分析常见问题集library(zoo) #时间格式预处理library(xts) #同上library(timeSeires) #同上library(urca) #进行单位根检验library(tseries) #arma模型library(fUnitRoots) #进行单
数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。MySql的核心就是存储引擎。一、存储引擎的类型MySQL支持MyISAM、InnoDB、MERGE、MEMORY(HEAP)、BDB
第一步：列出当前安装的包pip list第二步：列出可升级的包pip list --outdate第三步：pip freeze --local | grep -v '^-e' | cut -d = -f 1 | xargs -n1 pip install -Ufor i in `pip list -o --format legacy|awk '{print $1}'` ; do
在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。索引会保存在额外的文件中。创建索引时，你需要确保该索引是应用在 SQL 查询语句的条件(一般作为 WHERE 子句的条件)。一、 索引的类型根据数据
视图是指计算机数据库中的视图，是一个虚拟表，其内容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表，并且在引用视图时动态生成。一、 视图的用处1、视图能简化用户操作。视图机制使用户可以将注意力集中在所关心的数据上。如果这些数据不是直接来自基本表，则可以通过定义视图，使数据库看起来结构简单、
MySQL自连接就是在同一张表上自己连接自己，参与连接的表都是同一张表，通过给表取别名虚拟出两张表。 当我们想将表中行与同一表中的其他行组合时，可以使用自连接。要执行自连接操作必须使用表别名来帮助MySQL在单个查询中区分左表与同一张表的右表。 为了更好的理解，假想以下场景：某一电商网站想要对站内产品做层级分类，一个类别下面有若干子类，子类下面也会有别的子类。例如数码产品这个类别下面有笔记本，
报错：ERROR 1175 (HY000): You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that uses a KEY column 错误原因：正在使用安全更新模式，尝试更新表没有使用键列的where条件； 解决方法：运行以下2条命令都可以；mysql> set sql_
Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。Python列表可以存储一维数组，也可以通过列表的嵌套可以实现多维数组。然而Numpy是专门针对数组的操作和运算进行了设计，所以数组的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，Numpy的优势就越明显。通常Numpy数组中的所有元素的类型都是相同的，而Python列表中的元素类型是任意的，所以
现在有一个list。list里每一个元素都是一个时间序列，元素名称为该股票代码，时间序列为该股票在一段时间的数据。现在想把list的元素合并为一个整的时间序列，并在每观测值添加一个变量，代表该观测值对应的股票。alapply() dplyr::bind_rows()
执行子查询时，MYSQL需要创建临时表，查询完毕后再删除这些临时表，所以，子查询的速度会受到一定的影响，这里多了一个创建和销毁临时表的过程。例子：select goods_id,goods_name from goods where goods_id = (select max(goods_id) from goods);一般的子查询都可以由关连查询来实现相同的功能，关联查询的效率要提高
如图1，这个里面显示有三个internal函数，convexMin,setupLambda和loss.ncvreg，但是我想调用convexMin的时候它说找不到，如图2，上面help可以查到帮助文件，但是想看源码就找不到了。图2a图1a磕磕碰碰请求学长终于找到一个解决办法，那就是在R-CRAN上下载用tar.gz封装的ncvreg包，解压之后在R文件夹里有convexM
主键：是唯一标识一条记录，不能有重复不允许为空，用来保证数据完整性。外键：是另一表的主键, 外键可以有重复的, 可以是空值，用来和其他表建立联系用的。所以说，如果谈到了外键，一定是至少涉及到两张表。如果表A的主关键字是表B中的字段，则该字段称为表B的外键，表A称为主表，表B称为从表。外键是用来实现参照完整性的，不同的外键约束方式将可以使两张表紧密的结合起来，特别是修改或者删除的级联操作将使得日
> str(query_GPS)'data.frame': 13150 obs. of 9 variables:$ id : chr "1010852" "1010852" "1010852" "1010852" ...$ 车牌号码: chr "鄂A3QD28" "鄂A3QD28" "鄂A3QD28" "鄂A3QD28" ...$ 速度 : ch
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假设：1. 妹子们一生中可以遇到100个追求者，追求者的优秀程度符合正态分布；2. 每个妹子都具备判断并比较追求者优秀程度的能力；3. 接受或拒绝一个追求者后永远无法后悔。问题：当遇到追求者时，如何选择才能获得最优结果？下面介绍选择方法： 首先，为了不错过在未来可以接受更优秀的追求者，理性的妹子会拒绝最早的一批追求者，并且采用第一批追求者做样本量k，理性地判断出追求者中最
首先打开Anoconda Prompt，输入命令 jupyter notebook --generate-config，系统会自动产生一个名为jupyter_notebook_config.py的文件，并且Anoconda Prompt窗口中会给出文件的路径。此处选y： 然后找到C:\Users\Administrator\.jupyter路径下的文件jupyter_notebook_
报错图： 此问题出错是由于Anaconda3目录的Scripts文件夹下缺失了jupyter-notebook.exe应用程序 如果有次文件的备份，可以直接复制放入Scripts文件夹下补齐缺失的源文件，否则重装Anaconda3
数据科学家不是魔法师，当所需的数据不可得或者质量很差的时候，数据科学家能做的很有限，这已经超过了技术的范畴。企业管理者如果能从全局出发部署数据战略，才能真正解决当下数据科学家的痛点，这样数据科学家才能发挥作用解决公司的痛点。 大约在四年前，数据科学家成为了每个公司的必须雇的人。技术人员争先恐后地甩掉在大学用的统计课本，花大量的时间重新学习Python Pandas和R，然后恶补最时髦的
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