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开花结果02

MySql错误代码1242

错误解释：子查询返回1行以上错误原因：子查询返回1行以上，所以这不能用=解决方法：改成in就可以了，如果子查询的结果只有一行，用=和in都可以的，如果有多行就不能用=了

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半世清欢

mysql:排名第二多的薪水

一、题目描述获取当前（to_date='9999-01-01'）薪水第二多的员工的emp_no以及其对应的薪水salary CREATE TABLE salaries ( emp_no int(11) NOT NULL, salary int(11) NOT NULL, from_date date NOT NULL, to_date date NOT NULL, PRIMARY K

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斯O

MYSQL多表查询

多表连接查询create table t1(key1 char,v1 int);create table t2(key2 char,v2 int);insert into t1 values('a',1),('a',2),('b',3),('c',4),('a',13); insert into t2 values('b',10),('

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zhongxn

Excel-筛选与拆分组

筛选与拆分组原数据 step 1： step 2： step 3： step 4：结果：筛选销售区域可得到该区域所有销售员的销售业绩情况，而不是只出现第一个单元格内的值

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读童话的狼

np.load()报错（unicode error）'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXX

这是路径问题，在路径前加一个“r”就可以了

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若水若谷

统计学：因子分析的基本原理和步骤

1. 基本思想因子分析是一类常用的数值型变量降维并进行维度分析的方法，其经常采用主成分法作为其因子载荷矩阵的估计方法，在特征向量方向上，使用特征值的平方根进行加权，最后通过因子旋转，使得变量的权重在不同因子上更加两极分化。常用最大方差法进行因子旋转，这种方法是一种正交旋转。 2. 因子分析的一般步骤第1步：数据检验。用于因子分析的变量必须是相关的，一般相关矩阵中大部分相关系数小于0.3，就

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赵娜0418

如何设置L0范数与L1范数？

L0范数是指向量中非0的元素的个数。如果我们用L0范数来规则化一个参数矩阵W的话，就是希望W的大部分元素都是0。这太直观了，太露骨了吧，换句话说，让参数W是稀疏的。OK，看到了“稀疏”二字，大家都应该从当下风风火火的“压缩感知”和“稀疏编码”中醒悟过来，原来用的漫山遍野的“稀疏”就是通过这玩意来实现的。但你又开始怀疑了，是这样吗？看到的papers世界中，稀疏不是都通过L1范数来实现吗？脑海里是不

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慢慢爬的Rui

绘制pyecharts

1. 在官方文档中寻找所需要的绘制图像的类型 ; http://pyecharts.org/#/zh-cn/basic_charts2. 找到所需图像后,在gallery 示例中寻找示例代码 ; 3. 研究代码,将示例中使用的数据替换成自己的数据 ;4. 绘制图像

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读童话的狼

pass和continue有什么区别？

continue表示跳过后面的程序，重新循环，而pass表示站位，后面的代码（else之前）还是会执行，如：a = 'python'i = 2for element in a: if element == 'y': pass i = 3 else: print(element str(i)) 结果是 p2t3h3

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赵娜0418

机器学习中岭回归、L2正则化（ridge regression）的区别

岭回归是一种可用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，它是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对条件数很大（病态数据）的拟合要强于最小二乘法。在线性回归问题中，最小二乘法实际上是最小化问题： a 而岭回归则是加入了L2惩罚项： a 这样参数

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赵娜0418

Python中如何自动化对齐？

如果有两个序列，需要对这两个序列进行算术运算，这时索引的存在就体现的它的价值了—自动化对齐.s5 = pd.Series(np.array([10,15,20,30,55,80]),index = ['a','b','c','d','e','f'])s5s6 = pd.Series(np.array([12,11,13,15,14,16]),index = ['a','c','g','

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赵娜0418

Python中如何通过索引值或索引标签获取数据？

通过索引值或索引标签获取数据s4 = pd.Series(np.array([1,1,2,3,5,8]))s4如果不给序列一个指定的索引值，则序列自动生成一个从0开始的自增索引。可以通过index查看序列的索引：s4.index现在我们为序列设定一个自定义的索引值：s4.index = ['a','b','c','d','e','f']s4序列有了索引，就可以通过索引值或索引

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赵娜0418

pandas中Series的创建方式

Series的创建序列的创建主要有三种方式：1）通过一维数组创建序列1、import numpy as np, pandas as pd2、arr1 = np.arange(10)3、arr14、type(arr1)5、s1 = pd.Series(arr1)6、s17、type(s1)2）通过字典的方式创建序列1、dic1 = {'a':10,'b':20,'c':30,

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赵娜0418

pandas中DataFrame的创建方式

DataFrame的创建数据框的创建主要有三种方式：1）通过二维数组创建数据框1、arr2 = np.array(np.arange(12)).reshape(4,3)2、arr23、type(arr2)4、df1 = pd.DataFrame(arr2)5、df16、type(df1)2）通过字典的方式创建数据框以下以两种字典来创建数据框，一个是字典列表，一个是嵌套字典。

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SQL 重要字段汇总

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读童话的狼

np.random.random()和np.random.rand()是一样的么？

1.np.random.random()：np.random.random((1000, 20))上面这个就代表生成1000行 20列的浮点数，浮点数都是从0-1中随机。2.numpy.random.rand()函数用法：numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)：生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。3.numpy.random.randn(

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赵娜0418

pandas中series的创建方式

Series的创建序列的创建主要有三种方式：1）通过一维数组创建序列1、import numpy as np, pandas as pd2、arr1 = np.arange(10)3、arr14、type(arr1)5、s1 = pd.Series(arr1)6、s17、type(s1)2）通过字典的方式创建序列1、dic1 = {'a':10,'b':20,'c':30,'

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pandas中Series的创建方式

Series序列的创建主要有三种方式：1）通过一维数组创建序列import numpy as np, pandas as pdarr1 = np.arange(10)arr1type(arr1)s1 = pd.Series(arr1)s1type(s1)2）通过字典的方式创建序列dic1 = {'a':10,'b':20,'c':30,'d':40,'e':50}dic1

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SQL：查找入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息：LZ (半世清欢)

S题目描述：查找入职员工时间排名倒数第三的员工所有信息：CREATE TABLE `employees` (`emp_no` int(11) NOT NULL,`birth_date` date NOT NULL,`first_name` varchar(14) NOT NULL,`last_name` varchar(16) NOT NULL,`gender` char(1) NO

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-- 查看系统中有哪些数据库show databases;-- 创建test数据库create database test;-- 选择进入数据库use test;-- 删除数据库(慎用)-- drop database test;-- 创建数据表create table department(deptno int,dname varchar(10),loc varchar(1

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