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CDA二级预科学习之python基础06 字符串 split

1．split下面的两个示例展示了如何使用split函数来将一个字符串拆分成一个子字符串列表，列表中的子字符串正好可以构成原字符串。（列表是Python中的另一种内置数据类型，本章后面将会讨论。）split函数可以在括号中使用两个附加参数。第一个附加参数表示使用哪个字符进行拆分。第二个附加参数表示进行拆分的次数（例如：进行两次拆分，可以得到3个子字符串）

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CDA二级预科学习之python基础05 基本数据类型之字符串

1.4.2 字符串字符串是Python中的另一种基本数据类型。它通常是指人类可以阅读的文本，你可以这么理解。但更广泛地说，它是一个字符序列，并且字符只有在组成这个序列时才有意义。很多商业应用中都有字符串类型的数据，比如供应商和客户的名字及地址、评价和反馈数据、事件日志和文档记录。一些对象看上去是整数，但实际上是字符串，比如邮政编码。邮政编码01111（马萨诸塞州斯普林菲尔德）和整数1111是不一样

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CDA二级预科学习之python基础04 --数据类型中的数值型

1.4.1 数值Python有好几种内置数值类型。数值类型非常有用，因为很多商业应用需要对数值进行分析和处理。Python中最主要的4种数值类型是整数、浮点数、长整数和复数。这里只介绍整数和浮点数，因为它们在商业应用中是最常用的。你可以把下面处理整数和浮点数的示例添加到first_script.py中，放在现有的代码下面，然后重新运行脚本，在屏幕上检查输出。1．整数下面直接看几个带有整数的示例：[

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CDA二级预科学习之python基础03 与命令行进行交互的几项技巧。

下面是与命令行进行交互的几项技巧。使用向上箭头键得到以前的命令命令行窗口和终端窗口的一个美妙功能是，你可以通过按向上箭头键找到以前输入的命令。试着在命令行窗口或终端窗口中按一下向上箭头键，找到你以前输入的命令，在Windows系统中是python first_script.py，在Mac系统中是./first_script.py。这个功能非常方便，可以减少每次运行Python脚本时必需的输入量，特

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CDA二级预科学习之python基础01 创建一个Python脚本

要创建一个Python脚本，需执行下列步骤。(1)打开Spyder IDE或一个文本编辑器（例如：Windows系统可以使用Notepad、Notepad++或Sublime Text；macOS系统可以使用TextMate、TextWrangler或Sublime Text）。(2)将下面两行代码写在文本文件中：[插图]第一行比较特殊，称为shebang行，在Python脚本中，你应该一直将它作

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mysql 中开窗函数排名的几种方式

1.使用ORDER BY子句：可以在开窗函数中使用ORDER BY子句对结果进行排序。排名从1开始递增。2.使用RANK()函数：RANK()函数会为相同值的数据生成相同的排名，并跳过下一个排名。3.使用DENSE_RANK()函数：DENSE_RANK()函数会为相同值的数据生成相同的排名，并不跳过下一个排名。在具体示例中，假设我们有以下数据表employees：+----+------+---

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高性能计算与多模态处理的探索之旅：英伟达GH200性能优化与GPT-4V的算力加速未来

★多模态大模型；GPU算力；LLMS；LLM；LMM；GPT-4V；GH200；图像识别；目标定位；图像描述；视觉问答；视觉对话；英伟达；Nvidia；H100;L40s；A100;H100；A800；H800，AI算力，AI算法随着人工智能技术的不断发展，多模态大模型成为越来越重要的发展趋势。多模态大模型通过融合视觉等多种感知能力来扩展语言模型，实现更强大的通用人工智能。GPT-4V（GPT-4

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CDA学习之SQL中子查询可以出现在以下（　)什么子句中？

20.在SQL语句中每种语法都有其位置规范，放错位置是会导致错误的，SQL中子查询可以出现在以下（　）子句中。A.group byB.order byC.havingD.limit一级教材答案与解析:答案：C。解析：子查询可以出现在select、where、having、from、join子句中，所以选C。备注:有小伙伴说order by子句也可以出现子查询,我查了一下确实可以对于考试，先按照

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anqiyqi

GDP月度增长率

美国、芬兰和中国各个国家2018年7月至2023年8月度GDP增长率

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液冷服务器

深度学习模型部署与优化：策略与实践；L40S与A100、H100的对比分析

★深度学习、机器学习、生成式AI、深度神经网络、抽象学习、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、预训练语言模型、Transformer、ChatGPT、GenAI、多模态大模型、视觉大模型、TensorFlow、PyTorch、Batchnorm、Scale、Crop算子、L40S、A100、H100、A800、H800随着生成式AI应用的迅猛发展，我们正处在前所未有的大爆发时代。在这

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高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践

★深度学习；模式识别；图像处理；人工智能建模；人工智能；深度学习算法；强化学习；神经网络；卷积神经网络；人工神经网络；VIBE算法；控制系统仿真；机器学习；高性能计算；数据挖掘；超算；ACL；算力；计算机视觉；PSU；Transformer；PLM；SLM；NLM；LLM；Galactica；OPT；OPT-IML；BLOOM；BLOOMZ；GLM；Reddit；H100；H800；A100；A8

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在 notepad++中sql脚本中的注释如何批量替换

在 Notepad++ 中批量替换 SQL 脚本中的注释，可以使用 Notepad++ 的查找和替换功能。以下是一些简单的步骤：1. 打开 Notepad++，然后点击菜单栏上的 "搜索" -> "替换" 或使用快捷键 Ctrl + H 打开替换对话框。2. 在替换对话框中，切换到 "替换" 选项卡。3. 在 "查找目标" 输入框中，输入要查找的注释内容，例如 "--.*$"（表示匹配以 "--"

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CDA学习之mysql报错error 2013.Lost connection to MySQL server during query

mysql报错2013.Lost connection to MySQL server during query问：mysql报错Error code2013.Lost connection to MySQL server during query答：这段代码是没问题的，出现2013报错应该是数据量比较大，运算查询时间超过限制的时间就报错了，可以在worbench这里修改时间限制即可：把图中的参数

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CDA模拟题学习笔记之某地区成年女子的血压(以mmHa计) 服从N(110，144)，求该地区成年女性血压在100至120的可能性多大?

问题:某地区成年女子的血压(以mmHa计) 服从N(110，144)，求该地区成年女性血压在100至120的可能性多大 ( (φ(0.83)=0.7967)A 0.676B 0.5C 0.5934D 0.5768解析:根据题目描述，该地区成年女子的血压服从N(110，144)分布。要求计算血压在100至120之间的可能性，可以使用标准正态分布进行计算。首先，需要将血压转化为标准正态分布的值。计算方

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CDA模拟题学习笔记之某地区成年女子的血压(以mmHa计) 服从N(110，144)，求该地区成年女性血压在100至120的可能性多大?

问题:某地区成年女子的血压(以mmHa计) 服从N(110，144)，求该地区成年女性血压在100至120的可能性多大 ( (φ(0.83)=0.7967)A 0.676B 0.5C 0.5934D 0.5768解析:根据题目描述，该地区成年女子的血压服从N(110，144)分布。要求计算血压在100至120之间的可能性，可以使用标准正态分布进行计算。首先，需要将血压转化为标准正态分布的值。计算方

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CDA数据分析师持证人俱乐部志愿者维克多阿涛技术博客发帖合集部分链接汇总

扫码查看CDA认证考试介绍(CDA俱乐部实践部专属推广码)MySQL1，Mysql彻底卸载干净并重装方法怎么操作? https://www.cda.cn/discuss/post/details/61604bdf977c04705c1273c72，MYSQL安装时,starting the server出现红色叉号. https://www.cda.cn/discuss/pos

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CDA学习 Mysql MAC版设置文件默认安全路径

Mysql MAC版设置文件默认安全路径我们知道mysql把数据放到默认安全路径后,可以做批量导入数据操作,在windows版 mysql 中有一个文件默认安全路径,但是在MAC版mysql中没有这个默认安全路径,所以如果想在MAC版mysql做批量导入数据操作,我们需要手动设置文件默认安全路径MAC版本：12.0MySQL版本：8.0.31MAC版 MySQL安装后用workbench执行如下命

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CDA学习之关于MySQL建表后批量导入数据的示例说明(以CDA一级考试教材中的emp员工表导入为例)

关于MySQL建表后批量导入数据的示例说明我们以CDA一级考试教材《精益业务数据分析》中的emp员工表导入为例,建立一个数据库,然后创建emp表结构,然后向emp表中批量导入数据(备注:MySQL安装包以及安装视频链接 https://edu.cda.cn/my/course/5013)具体步骤如下:(电脑 win10 mysql8.0.18) 1,首先创建表结构#1.1 建库:表必须建在某个库里

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atsyh

依据数据所做的判断跟机器学习的思想根本上是一致的。

刚才的思考过程我只考虑“频次”这种属性。在真实的机器学习中，这可能都不算是一个应用。一般的机器学习模型至少考虑两个量：一个是因变量，也就是我们希望预测的结果，在这个例子里就是小Y迟到与否的判断。另一个是自变量，也就是用来预测小Y是否迟到的量。假设我把时间作为自变量，譬如我发现小Y所有迟到的日子基本都是星期五，而在非星期五情况下他基本不迟到。于是我可以建立一个模型，来模拟小Y迟到与否跟日子是否是星

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atsyh

一个故事说明什么是机器学习

机器学习这个词是让人疑惑的，首先它是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译，在计算界Machine一般指计算机。这个名字使用了拟人的手法，说明了这门技术是让机器“学习”的技术。但是计算机是死的，怎么可能像人类一样“学习”呢？传统上如果我们想让计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去。有因有果，非常明确。但这样的方式在机器学习中行不通。机器学习根本不接受

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