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Mysql获取数据出现繁体显示为乱码的问题

将数据从Mysql数据库中导出来，遇到 Mysql导出的数据中繁体显示为乱码、问号的问题。根据经验试着调整数据库编码，要么还是乱码，要么没有变化。经过苦苦研究，终于解决了，方法比较简单，同时，也摸索了一套解决mysql获取数据出现乱码思路的方案。一、分析判断PHP Mysql出现乱码的原因基本概括为以下几种情况： 1、Mysql数据库默认的编码是utf8，如果PHP页面的编码与其不一致，

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mysql中的where和having子句的区别

having的用法having字句可以让我们筛选成组后的各种数据，where字句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在group by和having字句前。而 having子句在聚合后对组记录进行筛选。SQL实例：一、显示每个地区的总人口数和总面积． SELECT region, SUM(population), SUM(area) FROM bbc GROUP BY region先以re

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kejiayuan0806

R中的路径设置

1、使用getwd()函数来显示当前工作目录。> getwd() [1] "C:/Users/Administrator/Documents"2、使用setwd()函数更改当前目录。> dir.create("E:/R_Files") > setwd("E:/R_Files") > getwd() [1] "E:/R_Files"注意： (1) 函数setwd()不会自动创

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kejiayuan0806

R语言中mode(模式)和class(类)有何区别

mode 是比较旧的版本，typeof 是更新的、也是更细的一种形式，当想看粗类别时，就用mode,看细类别用typeof。class()给出的是基于面向对象的R的类型划分。> gl(2,5) #新建一个因子[1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2Levels: 1 2> class(gl(2,5)) #查看变量的类，显示为因子；[1] "factor"> mode(gl(

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绝非偶然.

速求，你能帮我吗/?

我一名学生，求《企业社会责任蓝皮书》（2017）“中国社科院CSR研究中心发布”.。谢谢

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维度表和事实表的区别有哪些？

维度表：是你要对数据进行分析时所用的一个量, 比如你要分析产品销售情况, 你可以选择按类别来进行分析,或按区域来分析。另外每个维度还可以有子维度（称为属性），例如类别可以有子类型，产品名等属性。下面是两个常见的维度表结构：产品维度表：Prod_id, Product_Name, Category, Color, Size, Price 时间维度表：TimeKey, Season, Year,

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zookeeper的节点数为什么必须是奇数

理由1：根据选举机制(FastLeaderElection算法)：sid最大且被超过集群中超过半数的机器拥护就会成为leader。若集群节点数为偶数的话，以下两种情况无法选出leader： ①整个集群只有2台服务器（注意不是只剩2台，而是集群的总节点数为2） ②整个集群超过半数机器挂掉。理由2：从集群优化配置来看，即:集群的容灾数量=（集群总节点数-1）/2 ①假如集群有5节点，那么

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如何建立规则的分类器？

建立规则的分类器：（1）顺序覆盖。直接从数据中提取规则，规则基于某种评估度量以贪心的方式增长，该算法从包含多个类的数据集中一次提取一个类的规则。在提取规则时，类y的所有训练记录被看作是正例，而其他类的训练记录则被看作反例。如果一个规则覆盖大多数正例，没有或仅覆盖极少数反例，那么该规则是可取的。一旦找到这样的规则，就删掉它所覆盖的训练记录，并把新规则追加到决策表R的尾部（规则增长策略：从一般到特

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怎么处理决策树中的过拟合问题？

处理决策树中的过分拟合：A)：先剪枝（提前终止规则）：当观察到的不纯性度量的增益（或估计的泛化误差的改进）低于某个确定的阈值时就停止扩展叶节点。B)：初始决策树按照最大规模生长，然后进行剪枝的步骤，按照自底向上的方式修剪完全增长的决策树。修剪有两种方法：（1）用新的叶节点替换子树，该叶节点的类标号由子树下记录中的多数类确定；（2）用子树中常见的分支替代子树。当模型不能再改进时终止剪枝步骤。

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泛化误差估计分类有哪些？

泛化误差的估计：（1）乐观估计（决策树归纳算法简单的选择产生最低训练误差的模型作为最终的模型）（2）悲观误差估计（使用训练误差与模型复杂度罚项的和计算泛化误差）（3）最小描述长度原则（模型编码的开销加上误分类记录编码的开销）（4）估计统计上界（泛化误差可以用训练误差的统计修正来估计，因为泛化误差倾向于比训练误差大，所以统计修正通常是计算训练误差的上界）（5）使用确认集（如2/3的训练集

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过拟合问题原因有哪些？

过分拟合问题：造成原因有：（1）噪声造成的过分拟合（因为它拟合了误标记的训练记录，导致了对检验集中记录的误分类）；（2）根据少量训练记录做出分类决策的模型也容易受过分拟合的影响。（由于训练数据缺乏具有代表性的样本，在没有多少训练记录的情况下，学习算法仍然继续细化模型就会产生这样的模型，当决策树的叶节点没有足够的代表性样本时，很可能做出错误的预测）（3）多重比较也可能会导致过分拟合（大量的候

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where与having的区别有哪些？

1、聚合函数是比较where,having的关键。where 后不能跟聚合函数，where执行顺序大于聚合函数，这时只能用having。执行顺序：on>where>聚合函数(sum,min,max,avg,count)>having2、where 子句在分组之前过滤数据，where过滤指定的是行而不是分组(where后条件是行)，select操作符常作为where的限制条件；having 子句

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简单理解时间序列

时间序列：同一现象在不同时间的相继观察值排列而成的序列。（1）、分为平稳序列和非平稳序列两大类。平稳序列：基本上不存在趋势的序列，各观察值在某个固定水平上随机波动，没有规律。非平稳序列：包含趋势、季节性和周期性的序列，可能包含一种也可包含多种。（2）、平滑预测法：对于不含趋势和不含季节成分的时间序列，即平稳时间序列只含随机成分，只要通过平滑就可以消除波动；趋势预测法：对于只含有

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参数估计问题

参数估计：1）、参数估计问题：总体的分布函数形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助总体的样本来估计总体的参数问题。2）、估计量：一个样本参数n个向量X为总体参数的估计量，估计值：每一行记录为总体参数估计值3）、点估计：是利用样本数据对未知参数进行估计得到的是一个具体的数据；常用的点估计的方法有：矩估计法与极大似然估计法。4）、估计量的评选标准：无偏性：估计量的参数数学期望E

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怎么解释随机事件与概率？

1）、随机试验：进行一次实验之前不能确定哪一个结果会出现（不确定性），需要注意的是试验要求在相同条件下可以重复。基本事件：由一个样本点组成的单点集。独立事件：P(AB)=P(A)P(B) 必然事件、不可能事件、积事件(交集)、差事件、对立事件2）、古典概型：试验的样本空间包含有限个元素；每个基本事件发生的可能性相等。P(a)=k/n 几何概率：试验的样本点有无限多个

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如何创建计算字段？

在创建数据库表的时候，往往为了数据库的各种性能，我们需要将字段拆分或者按照特定的类型存储。而在读取数据库的时候，检索出来的数据往往不是我们直接需要使用的数据。举几个例子： a、我们在存储省市区和街道信息时候会将他们单独分别存储在不同的列，而我们读取时候需要完整地址信息 b、订单表中，我们存储单价和购买数量。但是，读取信息往往需要用户所有付款金额 c、我们存储进数据库的所有单

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mysql创建索引有哪些？

>>用于数据比较多的时候；唯一性；会随数据增加而变化创建表时创建索引语法：create table 表名（属性名数据类型 [完整性约束条件], ............. [unique | fulltext | spatial]index | key[别名](属性名 1[(长度)] [asc | desc])）1、创建普通索引>>create table index1(id int,n

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mysql的常用函数有哪些？

1、聚合函数：sum,min,max,avg,count>>遍历并运行/汇总数据，计算并返回一个值。聚合group by后面的2、数学函数：abs(x),log(x,y),mod(x,y),rand(),round(x,y),sqrt(x)3、字符串函数：concat(a,b,...),len(str)，select insert('12345',1,3,'abc') -abc45，sele

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mysql联结方式？

多表查询中：>>where的等值联结和内联结一样；子查询也可以等效；on建立联结关系，where筛选内联结：select * from A inner join B on A.Key = B.Key;左联结：select * from A left join B on A.Key = B.Key;右联结：select * from A right join

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什么是子查询？

写在()中，把内层查询结果当做外层查询参照的数据表来用,不能和父查询一样的表，一个表多as几次select * from fruits where f_id in(select f_id from fruits where f_price between 10 and 20);a、子查询总是从内向外进行处理，实际上DBMS处理了两个操作。可以from不同的tables。b、作为子查询的sel

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