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PGC123

windows下mysql-python安装出错

windows下mysql-python安装出错，安装命令：pip install mysql-python报错：_mysql.c(42) : fatal error C1083: Cannot open include file: 'config-win.h': No such file or directory答：这是下载的文件不完整导致的，可以直接下载安装包离线安装。windows

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PGC123

如何指定Python版本来执行Python脚本？

如何指定Python版本来执行Python脚本？我有一个python脚本是python3.而我服务器上默认python是指的python2，那么我如何指定使用python3来解释呢？答：两种方法：一、可以使用#!声明显示的指定python解释器，然后再以./脚本的形式调用。如下命令就可以指定python3来执行代码#!/usr/bin/python3 二、直

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PGC123

pip 安装的库不能用

win10下python版本切换pip为python2.7安装的库python3不能用，求解，怎么能自由切换Python版本?答：python3和python2都是使用各自的pip的，python3用pip3 install *进行安装就可以了

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PGC123

ubuntu上怎么设置默认python？

ubuntu自带python，但是既有python2.7，又有python3.5。但是默认的python命令是python2.7，我要想执行python3.5就必须输入python3。答：shell里执行：sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python2 100sudo update-alt

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朝阳Tim

问题解决思路之“需根解损”（1）

数据分析师说到底是要为企业解决问题的，如果分析工具和模型是硬实力的话，分析思路和经验就是软实力，两者缺一不可。借鉴辩论思维，为大家介绍一种问题解决思路，即“需根解损”，可以用于选择问题的解决方案。我们可以把问题拆解为四个方面：需要：是否是急切需要解决的问题？维持现状问题能否自然消失？根属：如果不能，原因是什么？解决：解决问题的方案，可以结合“根属”来判断解决力的强/弱、有/无损益：权

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朝阳Tim

Microsoft Office软件异常的解决思路

经常有同学反馈power bi插件异常的问题，例如“query中加载来源不全”、“pivot中点击从其他源无效”等等解决思路：1）控制面板MS自动修复2）彻底卸载重装，关键在于如何彻底卸载：控制面板卸载o15-ctrremove.diagcab(MS官网可下载)清除残留文件ccleaner清理注册表脚本OffscrubC2R清除残留文件若不能全部清理干净，需要反复执行几次3）虚

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zxq997

mysql如何进行备份和恢复

备份 1、开始菜单 | 运行 | cmd |利用“cd /Program Files/MySQL/MySQL Server 5.0/bin”命令进入bin文件夹 2、利用“mysqldump -u 用户名 -p databasename >exportfilename”导出数据库到文件，如mysqldump -u root -p voice>voice.sql，然后输入密码即可开始导出。

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zxq997

mysql语句与sql语句的基本区别

1. MySQL支持enum和set类型，SQL Server不支持；2. MySQL不支持nchar、nvarchar、ntext类型；3. MySQL数据库的递增语句是AUTO_INCREMENT，而MS SQL是identity(1,1)；4. MS SQL默认到处表创建语句的默认值表示是((0))，而在MySQL里面是不允许带两括号的；5. MySQL需要为表指定存储类型；6.

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dreamhappy2012

层次聚类中基于最小距离的层次聚类的分析步骤是什么？

最短距离法进行聚类分析的步骤如下：1. 定义样品之间距离，计算样品的两两距离，得一距离矩阵记为D(0)，开始每个样品自成一类，显然这时Dij= dij。2. 找出距离最小元素，设为Dpq，则将Gp和Gq合并成一个新类，记为Gr，即Gr = ｛Gp，Gq｝。3. 按（最短距离法）计算新类与其它类的距离。4. 重复(2)、(3)两步，直到所有元素。并成一类为止。如果某一步距离最小的元素不止一

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dreamhappy2012

层次聚类算法的流程是什么

层次聚类算法的流程是什么？1. 计算对象两两之间的距离；2. 构造n个单成员聚类C1,C2,…,Cn,每个聚类高度为0；3. 找到两个距离最近的聚类Ci和Cj，聚类的个数减1，以被合并的两个类之间的间距作为上层的高度；4. 重复3直到满足终止条件。

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zxq997

oracle、MySQL、SQL Server的比较

MySql的优点：1 MYSQL支持5000万条记录的数据仓库（3.x版本就支持了）2 MYSQL适应所有平台。3 MYSQL是开源软件，开源的东西似乎总是比较实在一点，不会有太多商业化的考虑。4 学起来简单5 MYSQL 因为是开源的，所以支持任意修改，也就是说你可以去除你不需要的功能，从而简化MYSQL，提高速度。Mssql的优点：Microsoft SQL Server 2

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dreamhappy2012

K-均值聚类算法流程是什么？

K-均值聚类算法流程如下：1. 从n个数据对象随机选取k个目标作为初始簇中心。2. 计算每个簇的平均值，并用该平均值代表相应的簇。3. 计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分。4. 转步骤(2)，重新计算每个(自变化)簇的平均值。这个过程不断重复直到某个准则函数不再明显变化或者聚类的对象不再变化为止。

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dreamhappy2012

常用的距离度量指标有哪些？

常用的距离度量指标有哪些？主要包括以下三类：1、几何距离，比如欧氏距离最常用的空间中两点的直线距离：也可以用向量表示 2、向量间的角度，如夹角余弦3、其他：曼哈顿距离、切氏距离、皮尔逊相关系数、互信息等在曼哈顿的方块儿街区间穿梭，只能横平竖直地走。公式如下：

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PGC123

NameNode的启动过程是啥？

NameNode的启动过程是啥？答：NameNode的启动过程如下：1）第一次启动namenode格式化后，创建fsimage和edits文件。如果不是第一次启动，直接加载编辑日志和镜像文件到内存。2）客户端对元数据进行增删改的请求3）namenode记录操作日志，更新滚动日志。4）namenode在内存中对数据进行增删改

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PGC123

HDFS读数据流程是啥？

HDFS读数据流程是啥？答：读数据流程是这样的：1）客户端向namenode请求下载文件，namenode通过查询元数据，找到文件块所在的datanode地址。2）挑选一台datanode（就近原则，然后随机）服务器，请求读取数据。3）datanode开始传输数据给客户端（从磁盘里面读取数据放入流，以packet为单位来做校验）。4）客户端以packet为单位接收，先在本地缓存，然后

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PGC123

HDFS的写数据流程是啥？

HDFS的写数据流程是啥？答：HDFS写数据的流程如下：1）客户端向namenode请求上传文件，namenode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。2）namenode返回是否可以上传。3）客户端请求第一个 block上传到哪几个datanode服务器上。4）namenode返回3个datanode节点，分别为dn1、dn2、dn3。5）客户端请求dn1上传数据，dn1收到请求会

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啊啊啊啊啊吖

输入行必须转换为元组

我有一个输入文件，如下所示：4 * 2 ^ 3 4 ^ 1 2 * 1 ^ 2 2 ^ 3而且可能会有更多的线条。我需要做的是提取*符号之前的值，所以对于第一行是4。然后我需要创建一个元组g = [(2,3),(4,1)]，所以元组对由它们分开，然后由它们自己分开^。my_input = open('input.txt').readlines()lines = [str(

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啊啊啊啊啊吖

试图抓住网页上所有鞋子的网站，但不断返回无

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup as bsimport jsonurl = 'https://www.goat.com/sneakers'headers= { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTM

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啊啊啊啊啊吖

如何解决列表中的数据帧

我有一个列有9行的问题，并且有一行有一个数据帧（36,6）。我想将数据附加到数据框内，并将其设置为包含所有值和列的1个数据框。喜欢 - 我需要一个36 * 9行和6列的数据帧。如何在python中解决这个问题！解决办法如果列表中的每个元素都是数据框，那么您应该寻找数据帧的连接。假设你的列表是mylist，那么这应该是诀窍：pandas.concat(mylist)

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啊啊啊啊啊吖

如何删除pandas中嵌套列下的所有列

我有一个类似于这个问题的数据框： Pandas：从多级列索引中删除一个级别？cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c")])pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=cols) a --- -- b | c-- --- --0 | 1 | 21 | 3 |

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