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MySQL中的where查询

create table fruits(f_id char(10) not full,s_id int not full,f_name char(255) not full,f_price decimal(8,2) not full,primary key(f_id));create table suppliers(s_id int primary key,s_nam

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MySQL错误代码1862

MySQL错误代码1862 your password has expired的解决方法1、win R，运行里输入services.msc打开服务，关闭MySQL57服务（57是我的MySQL Server的版本号） 2、右键属性，等下需要在cmd输入这条相仿的命令运行中输入cmd，cd C:/Appserv/MySQL//bin回车进入bin目录下面，然后 mysqld --

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MySQL插入中文乱码的建议

1. mysql启动时的字符集,在myini文件中配置 default-character-set=字符集 ,放在,[WinMySQLadmin]之上; 2. 数据库建表的过程中设置字符集,在CREATE语句最后的 CHARSET=字符集语句中设置; 3. 在驱动url中的选项中设置字符集,jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true

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临时表空间及临时表使用

临时表空间的几点说明临时表空间不像普通InnoDB表空间那样，不支持裸设备（raw device）。临时表空间使用动态的表空间ID，因此每次重启时都会变化（每次重启时，都会重新初始化临时表空间文件）。当选项设置错误或其他原因（权限不足等原因）无法创建临时表空间时，mysqld实例也无法启动。临时表空间中存储这非压缩的InnoDB临时表，如果是压缩的InnoDB临时表，则需要单独存储在各自的

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MySQL8.0创建用户和授权

在mysql8.0创建用户和授权和之前不太一样了，其实严格上来讲，也不能说是不一样,只能说是更严格,mysql8.0需要先创建用户和设置密码,然后才能授权。#先创建一个用户create user 'hong'@'%' identified by '123123'; #再进行授权grant all privileges on *.* to 'hong'@'%' with grant op

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Python3中bytes类型转换为str类型

基于URL解析报文的时候，URL链接出现str类型 bytes类型是报错TypeError，如何解决这个问题呢？解决方案方法一：利用str函数方法二：利用bytes.decode()进行解码测试代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Sep 26 10:13:07 2018任务：Python3 bytes类型转换为str类型

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如何把一个字典中的内容提取出来，并存储为字符串

流程如下： 1、把字典中的项目取出来，使用items方法，使得字典的键值对变成列表s1的每一个元素，s1是列表 2、遍历s1的每一个元素，先需要读取每一个元素的键和值，即key=s1[0]，value=s1[2] 3、这时key和value分别都是字符串，用“=”连接起来 4、把每一个等式连接起来使用到append方法，创建列表存储每次连接好的等式 5、使用列表的join方法，把“

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怎们用类写装饰器

下面用常见的写法实现了一个缓存装饰器。def cache(func): data = {} def wrapper(*args, **kwargs): key = f'{func.__name__}-{str(args)}-{str(kwargs)})' if key in data: result = data.get(key) print('cached') else: re

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双变量分析 - 分类和数值

带误差线的折线图带有误差线的折线图将信息显示为由直线段连接的一系列数据点。每个数据点是分类变量的相应类别的数值数据的平均值，其中误差条显示标准误差。这是一种总结信息片段如何相互关联以及它们如何相互依赖的方式（iris_linechart.xlsx）。 a组合图组合图表使用两种或更多图表类型来强调图表包含不同类型的信息。在这里，我们使用条形图显示分箱数值变量的分布和折线图，以显示分类变量

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双变量分析 - 数值和数值

散点图散点图是两个数值变量（属性）之间关系的有用视觉表示，通常在计算线性相关或拟合回归线之前绘制。得到的模式表示两个变量之间关系的类型（线性或非线性）和强度。可以将更多信息添加到二维散点图中，例如，我们可以用代码标记点以指示第三变量的级别。如果我们处理数据集中的许多变量，那么一次呈现两个变量的所有可能散点图的方法是在散点图矩阵中。aa线性相关线性相关量化两个数值变量之间线性关系的

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高斯混合体聚类

基于模型的聚类简介还有另一种处理聚类问题的方法：基于模型的方法，包括使用某些模型进行聚类并尝试优化数据和模型之间的拟合。在实践中，每个聚类可以通过参数分布在数学上表示，如高斯（连续）或泊松（离散）。因此，整个数据集由这些分布的混合物建模。用于对特定集群建模的单个分布通常称为组件分布。具有高可能性的混合模型倾向于具有以下特征：组件分布具有高“峰值”（一个簇中的数据很紧）;混合模型很好地“

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自组织映射

自组织映射（SOM）用于高维数据集的可视化和分析。SOM有助于将高维数据集呈现为较低维度的数据集，通常是1-D，2-D和3-D。它是一种无监督的学习算法，并且不需要目标向量，因为它学会了在没有监督的情况下对数据进行分类。SOM由输入数据所呈现的节点或单元的网格形成。每个节点都连接到输入，节点之间没有连接。SOM是一种拓扑保留技术，可以将邻域关系保留在其映射表示中。算法1-使用0到1之间的

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K-Means聚类旨在将n个对象划分为k个聚类，其中每个对象属于具有最近均值的聚类。该方法产生恰好具有最大可能区别的k个不同簇。导致最大间隔（距离）的最佳簇数k不是先验的，必须根据数据计算。K-Means聚类的目标是最小化总簇内方差，或平方误差函数： a算法将数据聚集到k个组中，其中k 是预定义的。随机选择k 点作为聚类中心。根据欧几里德距离函数将对象分配到其最近的聚类中心。

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K-Means聚类旨在将n个对象划分为k个聚类，其中每个对象属于具有最近均值的聚类。该方法产生恰好具有最大可能区别的k个不同簇。导致最大间隔（距离）的最佳簇数k 不是先验的，必须根据数据计算。K-Means聚类的目标是最小化总簇内方差，或平方误差函数：算法将数据聚集到k个组中，其中k 是预定义的。随机选择k 点作为聚类中心。根据欧几里德距离函数将对象

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模糊C均值聚类

算法模糊c均值（FCM）是一种聚类方法，它允许一个数据属于两个或多个聚类。这种方法（由Dunn于1973年开发，1981年由Bezdek改进）经常用于模式识别。它基于以下目标函数的最小化：a ， a其中m 是大于1的任何实数，u ij是聚类j中x i的隶属度，x i 是d维测量数据的第i个，c j是聚类的d维中心，和|| * || 是表示任何测量数据与中心之间相似性的

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什么是分箱？

分箱或离散化是将数值变量转换为分类对应物的过程。例如，将Age的值分为20-39,40-59和60-79等类别。数值变量通常在基于频率表（例如，决策树）的建模方法中离散化。此外，分箱可以通过降低噪声或非线性来提高预测模型的准确度。最后，分箱可以轻松识别异常值，数值变量的无效值和缺失值。a有两种类型的分箱，无监督和监督。

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啊啊啊啊啊吖

AUC计算--基于R

除了Logistic回归能够计算预测值与真实值的综合一致程度，也即AUC外，生存分析同样能计算AUC。但生存分析假设不同，生存函数的构建也就不尽相同。因而，不同方法计算得到的生存资料的AUC也不尽相同。同时，生存函数ROC曲线的绘制也更加复杂。下面提供几种常用的基于R计算生存资料AUC的方法，并提供两种时间依赖的生存函数的AUC计算示例。但目前来说，还没有方法可以直接比较两个生存函数的AUC是否

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用R实现生存分析

R进行生存资料分析的相对优势体现在：1、能够更加方便快捷绘制Kaplan-Meier曲线，2、能够相对更加美观地绘制Kaplan-Meier曲线3、相对容易给出中位生存时间及其置信区间4、检测比例风险假设的方法更加灵活且完善5、易于构建时间依赖模型library(stats)library(survival)## Information of datadata(p

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用R进行矩阵运算（4）

12 矩阵QR分解A为m×n矩阵可以进行QR分解，A=QR，其中：Q'Q＝I，在R中可以用函数qr()进行QR分解，例如：> A=matrix(1:16,4,4)> qr(A)$qr[,1] [,2] [,3] [,4][1,] -5.4772256 -12.7801930 -2.008316e+01 -2.738613e+01[2,] 0.3651484 -3.2659863 -

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用R进行矩阵运算（3）

9矩阵的特征值与特征向量矩阵 A 的谱分解为 A=UΛU',其中 Λ 是由 A 的特征值组成的对角矩阵，U 的列为 A 的特征值对应的特征向量，在 R 中可以用函数 eigen()函数得到 U 和 Λ，> args(eigen)function (x, symmetric, only.values = FALSE, EISPACK = FALSE)其中：x 为矩阵，symmetric 项

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