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PGC123

vlookup函数如何开始使用

您需要四条信息才能构建 VLOOKUP 语法：要查找的值，也被称为查阅值。查阅值所在的区域。请记住，查阅值应该始终位于所在区域的第一列，这样 VLOOKUP 才能正常工作。例如，如果查阅值位于单元格 C2 内，那么您的区域应该以 C 开头。区域中包含返回值的列号。例如，如果指定 B2：D11 作为区域，那么应该将 B 算作第一列，C 作为第二列，以此类推。（可选）如果需

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詹惠儿

关于k-means的聚类过程问题

问题描述：答案解析：1. K-means 算法 2. K-Means是聚类算法中的最常用的一种，算法最大的特点是简单，好理解，运算速度快，但是只能应用于连续型的数据，并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。3. 接下来我们会以图解的形式讲解该算法4. 假设我们有9个点，我们要把九个点分为三类5. 首先，我们在图中随机选择三个点

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詹惠儿

多重共线性怎么处理？

问题描述：vif值太高就直接删了，再建模？还是看特征值？3、相关系数太低，还有研究的意义吗？答案解析：1. 建议改用逐步回归法选择自变量，因为无论从VIF，容差值和特征值来看，简单采用Enter法强制输入的回归方程存在严重的多重共线性；2. 用逐步回归后效果还不理想，可用岭回归调整模型

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詹惠儿

异常值如何处理？

问题描述：像政府那些数据，即使有3倍外的异常值也要处理吗？处理的方法怎么选择？答案解析：要处理，方法如下：1.盖帽法（推荐）整行替换数据框里99%以上和1%以下的点，将99%以上的点值=99%的点值；小于1%的点值=1%的点值，即替换成3倍标准差容忍值最大的值2.分箱法（推荐）将连续变量等级化之后，不同的分位数的数据就会变成不同的等级数据，连续变量离散化了，消除了极值的

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dreamhappy2012

C4.5算法在哪些方面对ID3算法进行了改进？

问、C4.5算法继承了ID3算法的优点，在哪些方面对ID3算法进行了改进？答：1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;2) 在树构造过程中进行剪枝;3) 能够完成对连续属性的离散化处理;4) 能够对不完整数据进行处理。

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dreamhappy2012

决策树算法有哪些缺点？

问、决策树算法有哪些缺点？答：1)对连续性的字段比较难预测。2)对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。3)当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。4)一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。[2]

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PGC123

pip安装pyspark报错

Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/tmp/pip-install-873kMH/pyspark/setup.py", line 224, in 'Programming Language :: Python :: I

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wo56565

MySQL优化：查询性能优化之查询优化器的局限性与提示

MySQL的万能嵌套循环并不是对每种查询都是最优的。不过MySQL查询优化器只对少部分查询不适用，而且我们往往可以通过改写查询让MySQL高效的完成工作。1 关联子查询MySQL的子查询实现的非常糟糕。最糟糕的一类查询时where条件中包含in()的子查询语句。因为MySQL对in()列表中的选项有专门的优化策略，一般会认为MySQL会先执行子查询返回所有in()子句中查询的值。一般来说，i

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W11YA

if语句、while循环语句

--变量@id>5输出OK，否则输出KOdeclare @id intset @id=10if @id>5begin--满足条件时执行代码 print 'OK'end --begin和end相当于中括号elsebegin--不满足条件时，执行代码print 'KO'endwhile循环语句--输出1-9之间的所有数declare @id intset @i

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wo56565

MySQL 数据库（软件测试需要掌握的知识点）

* 数据库类型 * 关系型数据库 * Mysql, Oracle, DB2 * 非关系型数据库 * MongoDB * 大数据 * Hive * 连上Mysql的2种方式: * 1、命令行 * C:\xampp\mysql\bin 下，shift 右键,

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W11YA

类型转换88->88.00select cast(88 as decimal(4,2))输出字符串 '11'select cast(1 as char(1)) '1'创建视图,视图中存储的是select语句,而不是结果集数据，常用的复杂语句存到一个视图里create view ab asselect * from student --视图的内容是一个select语句sel

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wo56565

点餐系统sql数据表设计

1.1 商品主表 goods# Host: 127.0.0.1 (Version 8.0.12)# Date: 2019-01-21 15:14:50# Generator: MySQL-Front 6.1 (Build 1.21) ## Structure for table "goods"# DROP TABLE IF EXISTS `goods`;CREATE TAB

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zxq997

如何将卷积神经网络应用于mnist数据集

CNN基本上是一种已知为卷积神经网络的模型，并且由于其有用性，最近它已经获得了很多人气。CNN使用多层感知器进行计算工作。与其他图像分类算法相比，CNN使用相对较少的预处理。这意味着网络通过传统算法手工设计的过滤器进行学习。因此，对于图像处理任务，CNN是最适合的选择。MNIST数据集：mnist数据集是手写图像的数据集，如下图所示。a通过使用CNN（卷积神经网络）和功能模型，我们可以

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wo56565

高级子查询(相关子查询)（二）

4.查询哪些员工不是经理select *from emp ewhere (select count(empno) from emp p where p.mgr=e.EMPNO)=0select ename from emp bwhere b.empno not in (select mgr from emp where EMP.mgr = b.empno)（相关子查询）selec

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wo56565

高级子查询(相关子查询)（一）

(先看外部表，先选取外部表的第一行，用它的列与内部表的条件进行相连查询)1.查询比所在职位平均工资高的员工姓名，职位select ename,jobfrom emp bwhere sal>(select avg(sal) from emp where EMP.DEPTNO= b.DEPTNO)2.查询每个部门工资最低/最高的两个员工姓名，编号，工资select empno,ena

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W11YA

指定变量值，有多少个这样的行select COUNT(*) as count1 from student --as为列命名为count1where cid=1最大年纪值 / R语言为小写select MAX(age) from student白虎班的年龄平均，用到内连接select AVG(age)from classinner join student on class

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wo56565

SQL sever基础学习笔记

1->创建数据库的SQL：********create database 数据库名on(name=‘’,size=5MB,filegrowth=2MB,filename="…\data\db.mdf")log on(name=‘_log’,size=5MB,filegrowth=2MB,filename="…\data\db_log.ldf")->创建表的SQL：

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W11YA

两表联合查询语句

往student表中添加列cid，大于50岁的cid为1，小于50岁的为2alter table student add cid int update student set cid=case when age>50 then 1 when age

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wo56565

SQL Server一一数据读取器

1. 数据读取器概述数据读取器不能直接实例化，而是通过执行命令对象的ExecuteReader方法创建它的实例。SqlDataReader rdr = cmd.ExecuteReader();该数据读取器可用来访问查询的结果集。(1). 使用序数索引器示例使用while循环完成读取每行记录，由于Read()表示如果存在下一行，该方法返回true，否则，返回falsewhile(

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W11YA

针对一个表简单的查询语句

起别名为c1，c1前面省略了asselect * from student cl 查看前n行select top 2 * from student排序:先age降序，再gender升序select top 2 * from student order by age desc, gender asc消除重复行,可以查看有多少个分类变量有多少个类别select distinct

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