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詹惠儿
python中make_blobs生成的数据是随机的吗？random_state=r是什么意思？
问：python中make_blobs生成的数据是随机的吗？random_state=r是什么意思？答：是的，python中make_blobs生成的数据是随机的，scikit中的make_blobs方法常被用来生成聚类算法的测试数据，直观地说，make_blobs会根据用户指定的特征数量、中心点数量、范围等来生成几类数据，这些数据可用于测试聚类算法的效果。其语法如下：sklearn.datase
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ermutuxia
执行python代码的时候显示错误提示，导入库的时候显示错误提示。
学生：导入库的时候出现这个错误提示ImportError Traceback (most recent call last) in ()----> 1 import statsmodels.formula.api as smf 2 #没法导入升级也不行C
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詹惠儿
mysql打开显示：no connection established
问：mysql打开显示：no connection established答：这是因为mysql的服务没有开启，开启方法为：我的电脑 管理 服务和程序 服务，找到mysql，右键开启服务如果开启后workbench还是显示无连接，那么进行如下两步：1、重启workbench，重启后一般能解决。2、重启workbench还显示没连接，那么开启服务后重启电脑，再次打开workbench就行了。
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LXM21
python输出00，01，02或001，002，003等格式字符串
rjust() 方法会返回一个原字符串右对齐,并使用空格填充至长度 width 的新字符串。如果指定的长度小于字符串的长度则返回原字符串
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LXM21
python中r的作用
python中的正则表达式中经常会有 r 这个字符比如r'abc'这是因为有时候匹配正则表达式中,有时候会有斜线 \ 没有 r ,就要写2个 \ \ 有 r ,只要写一个 \
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LXM21
CHAR 和 VARCHAR 的区别？
CHAR 和 VARCHAR 的区别：CHAR 和 VARCHAR 类型在存储和检索方面有所不同CHAR 列长度固定为创建表时声明的长度，长度值范围是 1 到 255当CHAR 值被存储时，它们被用空格填充到特定长度，检索 CHAR 值时需删除尾随空格。
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心盛待花开
数据透视表中组合不显示日期
数据透视表里的创建组，我已经选择好了，但是建立商机日这里出不来我设置的日期，请问是什么原因？答：1、可能是数据源中日期格式设置不正确。 2、数据源格式不规范，建议可以重新复制一下数据源。
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心盛待花开
SPSS中单因素方差分析与T检验有什么区别
一、两者的适用条件不同：1、单因素方差分析zhi的适用条件：（1）每个总体均服从正态分布；（2）每个总体的方差σ2相同；（3）从每个总体中抽取的样本相互独立。2、T检验的适用条件：（1）已知一个总体均数；（2）可得到一个样本均数及该样本标准差；（3）样本来自正态或近似正态总体。
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詹惠儿
python报错： FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory
问：python报错：FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory答：这是因为命令中的文件地址少了文件后缀名，将文件后缀名补上即可。
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ermutuxia
相关软件安装链接汇总
mysql软件安装链接汇总如下：1.mysql 社区版软件的下载和安装——第一次安装mysqlhttps://www.cda.cn/discuss/post/details/6012964f43d2336ff650c201 2.mysql软件如何快速干净卸载https://www.cda.cn/discuss/post/details/601534c33d2957079245da69 3.如果我们
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CDA持证人阿涛哥
怎么做恶意刷单检测?
分类问题用机器学习方法建模解决，我想到的特征有：（1）商家特征：商家历史销量、信用、产品类别、发货快递公司等（2）用户行为特征：用户信用、下单量、转化率、下单路径、浏览店铺行为、支付账号（3）环境特征（主要是避免机器刷单）：地区、ip、手机型号等（4）异常检测：ip地址经常变动、经常清空cookie信息、账号近期交易成功率上升等（5）评论文本检测：刷单的评论文本可能套路较为一致，计算与已标注评论文
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CDA持证人阿涛哥
如何识别作弊用户（爬虫程序， 或者渠道伪造的假用户）
分类问题可以用机器学习的方法去解决，下面是我目前想到的特征：（1）渠道特征：渠道、渠道次日留存率、渠道流量以及各种比率特征（2）环境特征：设备（一般伪造假用户的工作坊以低端机为主）、系统（刷量工作坊一般系统更新较慢）、wifi使用情况、使用时间、来源地区、ip是否进过黑名单（3）用户行为特征：访问时长、访问页面、使用间隔、次日留存、活跃时间、页面跳转行为（假用户的行为要么过于一致，要么过于随机）、
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CDA持证人阿涛哥
用户刚进来APP的时候会选择属性，怎样在保证有完整用户信息的同时让用户流失减少？
采用技术接受模型（TAM）来分析，影响用户接受选择属性这件事的主要因素有：技术接受模型提出了两个主要的决定因素：①感知的有用性(perceived usefulness)，反映一个人认为使用一个具体的系统对他工作业绩提高的程度；②感知的易用性(perceived ease of use)，反映一个人认为容易使用一个具体的系统的程度。（1）感知有用性：a. 文案告知用户选择属性能给用户带来的好处（2
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CDA持证人阿涛哥
APP激活量的来源渠道很多，怎样对来源渠道变化大的进行预警？
如果渠道使用时间较长，认为渠道的app激活量满足一个分布，比较可能是正态分布。求平均值和标准差，对于今日数值与均值差大于3/2/1个标准差的渠道进行预警。对于短期的新渠道，直接与均值进行对比。
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CDA持证人阿涛哥
卖玉米如何提高收益？价格提高多少才能获取最大收益？
收益 = 单价*销售量，那么我们的策略是提高单位溢价或者提高销售规模。提高单位溢价的方法：（1）品牌打造获得长期溢价，但缺陷是需要大量前期营销投入；（2）加工商品占据价值链更多环节，如熟玉米、玉米汁、玉米蛋白粉；重定位商品，如礼品化等；（3）价格歧视，根据价格敏感度对不同用户采用不同定价。销售量=流量x转化率，上述提高单位溢价的方法可能对流量产生影响，也可能对转化率产生影响。收益 = 单价x流量x
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CDA持证人阿涛哥
不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量。
采用两层模型（人群画像x人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量*各年龄层生育比率（一般面试中采用这种方法，即费米估计问题，可以参考《这也能想到?——巧妙解答无厘头问题》）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X200
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CDA持证人阿涛哥
47， 超大分页怎么处理?
超大的分页一般从两个方向上来解决.数据库层面,这也是我们主要集中关注的(虽然收效没那么大),类似于select * from table where age > 20 limit 1000000,10这种查询其实也是有可以优化的余地的. 这条语句需要load1000000数据然后基本上全部丢弃,只取10条当然比较慢. 当时我们可以修改为select * from table where id
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CDA持证人阿涛哥
42，MySQL支持哪些存储引擎?
MySQL支持多种存储引擎, 比如InnoDB, MyISAM, Memory, Archive等等.在大多数的情况下,直接选择使用InnoDB引擎都是最合适的, InnoDB也是MySQL的默认存储引擎.
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CDA持证人阿涛哥
32，事务的ACID特性是什么?
A=Atomicity 原子性,原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。要么全部成功,要么全部失败.不可能只执行一部分操作.（原子的本义就是在化学反应不可再分割的基本微粒）C=Consistency 一致性系统(数据库)总是从一个一致性的状态转移到另一个一致性的状态,不会存在中间状态.I=Isolation 隔离性事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，
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CDA持证人阿涛哥
29, 什么是查询（Query）？
数据库中的查询是为了获得特定信息写成的一段代码。我们根据需要，设计不同的查询语句，从数据库中获取特定信息。简单地说，查询就是向数据库提问。
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