a 在上表中，我们可以使用下面的查询找到重复的行。 a 另一个例子： 给定一个名为PERSON的表任务是写一个SQL查询来查找表中的所有重复名称。 示例： a 在简单的方法是使具有表中的所有名字的计数的临时表。 重复的NAME存在多次，因此要计算每个NAME存在的次数，我们可以使用以下代码： a 这是一个临时表，我们可以在其上运行以下代码以获取重复的NAME。 a
詹惠儿
2018-12-29
静态或嵌入式 SQL是应用程序中的SQL语句，它们在运行时不会更改，因此可以硬编码到应用程序中。动态 SQL是在运行时构造的SQL语句; 例如，应用程序可以允许用户输入他们自己的查询。 动态 SQL是一种编程技术，使您能够在运行时动态构建SQL语句。您可以使用动态SQL创建更多通用，灵活的应用程序，因为编译时可能不知道SQL语句的全文。 下面提到的是Static 或 Embedded以及Dynam
詹惠儿
2018-12-29
与基于内容的过滤技术相关的一些问题是有限的内容分析，过度专业化和数据的稀疏性。此外，协作方法表现出冷启动，稀疏性和可伸缩性问题。这些问题通常会降低建议的质量。为了减轻所发现的一些问题，已经提出了混合滤波，它以不同的方式组合了两种或更多种滤波技术，以提高推荐系统的准确性和性能。这些技术结合了两种或多种过滤方法，以便在平衡其相应弱点的同时发挥其优势。它们可以基于它们的操作分类为加权混合，混合混合，交换
詹惠儿
2018-12-29
协同过滤技术是最成熟和最常用的。协作过滤通过识别具有相似品味的其他用户来推荐项目;它使用他们的意见向活跃用户推荐项目。协作推荐系统已在不同的应用领域实施。GroupLens是一种基于新闻的架构，采用协作方法帮助用户从大量新闻数据库中查找文章。Ringo是一个在线社交信息过滤系统，它使用协同过滤来根据他们在音乐专辑中的评级来构建用户个人资料。亚马逊使用主题多样化算法来改进其推荐。该系统使用协同过滤方
詹惠儿
2018-12-29
推荐系统被定义为复杂信息环境下用户的决策策略。此外，从电子商务的角度定义推荐系统作为一种工具，帮助用户搜索与用户的兴趣和偏好相关的知识记录。推荐系统被定义为一种辅助和增强社会过程的手段，当没有足够的个人知识或替代方案经验时，使用他人的建议做出选择。推荐系统通过向用户提供个性化的，独有的内容和服务建议来处理用户通常遇到的信息过载问题。最近，已经开发了用于构建推荐系统的各种方法，其可以利用协同过滤，基
詹惠儿
2018-12-29
明确的反馈 系统通常通过系统界面提示用户提供项目的评级，以便构建和改进他的模型。推荐的准确性取决于用户提供的评级数量。这种方法的唯一缺点是，它需要用户的努力，而且用户并不总是准备好提供足够的信息。尽管显式反馈需要用户付出更多努力，但它仍然被视为提供更可靠的数据，因为它不涉及从操作中提取偏好，并且还为推荐过程提供透明度，从而导致感知推荐质量略高对建议更有信心。 隐含的反馈 系统通过监视用户的不同动
詹惠儿
2018-12-29
三角函数 1. sin（）：该函数返回参数中传递的复数的正弦值。 2. cos（）：该函数返回参数中传递的复数的余弦值。 3. tan（）：此函数返回参数中传递的复数的正切值。 # Python code to demonstrate the working of # sin(), cos(), tan() # importing "cmath" for complex number ope
詹惠儿
2018-12-28
使用zip：Zip返回元组的迭代器，其中第i个元组包含来自每个参数序列或迭代的第i个元素。在这个例子中，我们使用*解压缩我们的数组，然后压缩它以获得转置。 matrix=[(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9),(10,11,12)] for row in matrix: print(row) print("\n") t_matrix = zip(*matrix) for row in t
詹惠儿
2018-12-28
可变目标 Inplace运算符在可变目标（如列表和字典）中的行为与普通运算符不同。更新和赋值都是在可变目标的情况下执行的。 # Python code to demonstrate difference between # Inplace and Normal operators in mutable Targets # importing operator to handle operato
詹惠儿
2018-12-28
struct.unpack（） 句法： struct.unpack（fmt，string） 返回根据给定格式（第一个参数）解压缩的值v1，v2，.... 此函数返回的值将作为大小的元组返回，该大小等于在打包期间通过struct.pack（）传递的值的数量。 import struct # '?' -> _BOOL , 'h' -> short, 'i' -> int and 'l' -> lo
詹惠儿
2018-12-28
此模块执行Python值和表示为Python字节对象的C结构之间的转换。格式字符串是用于在打包和解包数据时指定预期布局的机制。模块结构在Python 3.x中可用而不在2.x上，因此这些代码将在Python3解释器上运行。 结构函数 返回包含值v1，v2，...的字符串，这些字符串是根据给定的格式打包的（格式字符串是用于在打包和解包数据时指定预期布局的机制）。格式后面的值必须按照仅格式化，
詹惠儿
2018-12-28
构造函数声明的语法： def __init __（self）： ＃构造函数的主体 参数化构造函数的示例： class Addition: first = 0 second = 0 answer = 0 # parameterized constructor def __init__(self, f, s): self.first = f self.second
詹惠儿
2018-12-28
先决条件： Python中面向对象编程，Python中面向对象编程 Set 2 构造函数通常用于实例化对象。构造函数的任务是在创建类的对象时初始化（赋值）给类的数据成员。在Python中，__ init __（）方法称为构造函数，并且在创建对象时始终调用。 构造函数声明的语法： def __init __（self）： ＃构造函数的主体 构造函数的类型： 默认构造函数：默认构造函数是简单
詹惠儿
2018-12-28
编码器： 它使用深度神经网络层并将输入字转换为相应的隐藏向量。每个向量代表当前单词和单词的上下文。 解码器： 它类似于编码器。它将编码器生成的隐藏矢量，其自身的隐藏状态和当前字作为输入，以产生下一个隐藏矢量，最后预测下一个字。 a 除了这两个，许多优化导致seq2seq的其他组件： 注意：解码器的输入是一个向量，它必须存储有关上下文的所有信息。这成为大序列的问题。因此，应用注意机制，其允许解码
詹惠儿
2018-12-28
Seq2seq 最初是由Google推出的用于机器翻译的。在此之前，翻译工作非常天真。您以前键入的每个单词都转换为其目标语言，不考虑其语法和句子结构。Seq2seq通过深度学习彻底改变了翻译过程。它不仅在翻译时考虑当前的单词/输入，还考虑其邻域。 如今，它被用于各种不同的应用，如图像字幕，会话模型，文本摘要等。 Seq2seq工作： 顾名思义，seq2seq将一系列单词（句子或句子）作为输入，并生
詹惠儿
2018-12-28
方差分析 ANOVA代表方差分析。执行以确定不同分类数据组之间的关系。 在ANOVA下我们有两个测量结果： - F-testscore：显示组的变量意味着变化 p值：它显示结果的重要性 这可以使用python模块scipy方法名称f_oneway（）执行 语法： import scipy.stats as st st.f_oneway(sample1, sample2, ..) 这些样品是每
詹惠儿
2018-12-27
pip命令是用于安装和管理Python包的工具,例如那些在Python包索引中找到的。 它是easy_install的替代品 如何使用 要从Python Package Index安装软件包，只需打开终端即可 并使用PIP工具键入搜索查询。 PIP - 命令 只需在终端中输入pip，就可以在上面输入以下输出: Usage: pip [options] Commands: in
詹惠儿
2018-12-27
数据分析的好处 数据分析是一种行之有效的方法，可帮助组织和企业获得所需的信息，从而做出更好的决策，为客户 提供服务，并提高生产力和收入。数据分析的好处几乎无法计算，一些最有益的好处包括为您的企业 获取正确的信息，从IT部门获得更多价值，创建更有效的营销活动，更好地了解客户，以及等等。 数据分析的挑战 但是，现在有如此多的数据可用，数据分析是一项挑战。也即是说，处理和呈现所有数据是数据分析
詹惠儿
2018-12-27
相反，我们可以创建一个具有正确尺寸（行/列）的空矩阵来保存结果。然后我们遍历文件，但这次我们填写f结果矩阵的第一列out。这次R没有复制/增长来处理。 a 在这个简单的例子中，analyze2和的计算时间差别不大analyze3。这是因为我们只迭代12个文件，因此我们只进行12次复制/增长操作。如果我们在更多文件或我们正在增长的数据对象上这样做，那么复制/增长的代价将会大得多。 请注意，ap
詹惠儿
2018-12-27
