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三款mysql gui工具对比

MySQL Workbench 优点: 直观且易于使用的用户界面。 免费下载,根据GPL许可。 跨平台 - 适用于Windows,Linux和Mac OS的版本。 可视模式和查询构建器。 这是MySQL支持和开发的唯一SQL客户端,因此您可以确保它将包含与MySQL服务器更新相匹配的所有最新功能。 允许使用EverSQL开发的插件直接从IDE 优化SQL查询。 缺点: 该软件有时会出现一些

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2018-10-29

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SQL Server与MySQL的差异

平台 到目前为止,一个关键的比较点是MySQL可以在多个平台上使用,而SQL Server只是Windows,并且似乎可能保持这种状态。 然而,在2016年3月, 微软宣布了支持Linux的计划 - 在整个数据库管理市场中发送冲击波。 突然之间,SQL Server现在已经成为Linux环境的可行选择,以前这对客户来说是一个潜在的交易破坏者。 兼容性 长期以来,MySQL因为不支持其他关系数据库

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2018-10-29

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Oracle和MySQL相比的优势

Oracle和MySQL是当今最流行的关系数据库之一,无论是在线还是离线。它们都是由甲骨文公司制造的,所以很多人都在问这两者之间的差异。好吧,Oracle和MySQL 之间的主要区别在于它们的功能,因为Oracle是比MySQL 更强大的软件。您可以获得内联视图,基于角色的安全性,高级复制等等。下面列出了Oracle对MySQL的几个关键功能。 Oracle 的第一个主要优势是能够跨多个服务器分

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2018-10-29

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mysql语句查询顺序与执行顺序的区别

初学者很容易将mysql的书写顺序当做执行顺序,很容易导致mysql语句的使用错误,本文章特此声明和区别: mysql查询顺序 select[distinct] from join(left join/right join/innner join等) on where group by having union order by limit mysql执行顺序 from  join  on 

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2018-10-29

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mysql workbench打开报错

报错信息: 安装了MySQL-workbench后,打开EER模型。但它只是没有打开。它显示错误: Error unserializing GRT data error unserializing object (invalid struct) 解决方案: 关闭了应用程序并重新启动,就可以解决这个问题。 点击任务管理器——服务——MySQL——重新启动。

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2018-10-29

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MySQL workbench报错

报错信息:Target host is configured as windows, but seems to be a different OS. Please review the connection settings. 问题解决: 这是因为管理服务器实例已重命名,但是管理连接器不能识别当前版本导致,点击管理连接器菜单重新配置即可:

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2018-10-29

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分类型模型评估之混淆矩阵

混淆矩阵显示分类模型与数据中的实际结果(目标值)相比所做的正确和不正确预测的数量。 矩阵是 N × N ,其中 N 是目标值(类)的数量。 通常使用矩阵中的数据来评估这些模型的性能。 下表显示了两个类(正面和负面)的2x2混淆矩阵。 准确性(accuracy) :正确的预测总数的比例。 阳性预测值或精确度 (positive predictive value):正确识别的阳性病例的比例。

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2018-10-27

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如何去评估一个模型的优良?

方法一:拆分测试集和训练集 将数据集拆分为单独的测试集和训练集。 在前者上训练模型,在后者上评估模型(例如错误率,准确率,召回率,ROC、auc等) 方法二:训练模型并调整(优化)其参数 将数据集拆分为单独的测试和训练集。 在训练集上使用诸如交叉验证之类的技术来为模型找到“最佳”超参数集。 如果已完成超参数调整,使用独立测试集来获得其性能的无偏估计 。 方法三:构建不同的模型并比较不同的算

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2018-10-26

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power bi与mysql链接报错

报错截图: 故障原因: MySQL Connector Net 版本太高 解决办法: 关闭 Power BI 卸载MySQL Connector Net 8.0.11 安装Install MySQL Connector Net 6.10.7 重新打开Power BI,再次链接mysql时就不会报错

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2018-10-26

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如何从30部电影随机抽取5部出来?

我们可以使用python完成以上任务: 首先建立一个列表,里面包含30部电影: >>> a = ['电影1','电影2','电影3','电影4',... '电影29','电影30'] 再用python产生一个产生一个数值范围内的不重复的随机数,可以使用random模块中的random.sample函数,其用法如下: >>>b = random.sample(a,5) >>>b ['电影27',

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2018-10-26

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Office阻止激活silverlight控件解决方案2

问题描述: 昨天我电脑都装了,其他都可以用,就是这个Power View不能用,是什么原因呀? 问题原因: 出于安全考虑新生成的 Microsoft Office阻止激活的Silverlight控件上。 除了直接安装注册表小程序的方法以外,还可以手动修改注册表 具体解决方法如下: 1、退出Microsoft Office 应用程序 2、启动注册表编辑器中通过点击开始,键入regedit

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2018-10-26

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power pivot输入函数后报错的解决方案

有些同学的power pivot输入函数后报错,报错信息如下: 报错原因: 电脑之前卸载过wps再安装office,卸载wps的过程会把系统的一些组件卸载掉 解决办法: 把wps重新安装回来,power pivot插入函数的时候就不会报错。 如果不想要wps,卸载的时候记得把“保留用户配置文件以便下次使用”的勾去掉。

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2018-10-26

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如何在PyCharm切换Python版本

虽然现在Python3越来越流行,但是仍然有很多教科书代码沿用Python2,如果用Jupyter Notebook频繁切换两个版本的Python,会非常麻烦。 如果你所用的Pycharm,切换起来会非常方便。 具体方法如下: 1、File -Settings     2、在Project中,选择Project Interpreter  3、选择你想使用的python版本 - Ap

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2018-10-26

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mysql控制台的背景颜色如何修改?

步骤如下: 1、打开win“开始菜单”,在下方找到“所有程序” 2、点击打开mysql 3、进入MySql命令行 4、右键点击MySql上方的边框(不要点击黑色区域),在弹出的对话框点击“属性” 5、进入属性设置栏,点击上方菜单栏处“字体” 6、在右方字体大小处,选择合适的字体大小,点击确定 7、返回命令行可以看到字体大小已经设置成功。 8、打开“颜色”选项,点击即可进行颜色设置

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2018-10-26

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如何修改mysql workbench 字体大小?

方法一:edit——>preferences—->Fonts

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2018-10-26

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Office阻止激活silverlight控件解决方案2

问题描述: 昨天我电脑都装了,其他都可以用,就是这个Power View不能用,是什么原因呀? 问题原因: 出于安全考虑新生成的 Microsoft Office阻止激活的Silverlight控件上。大多数用户都不会受到影响,但某些用户这可能导致在 Excel 中的 power View 不起作用再 (因为它使用 Silverlight)。您可能会看到错误消息,指出"激活失败 OLEOb

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2018-10-26

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Office阻止激活silverlight控件

出于安全考虑新生成的 Microsoft Office阻止激活的Silverlight控件上。大多数用户都不会受到影响,但某些用户这可能导致在 Excel 中的 power View 不起作用再 (因为它使用 Silverlight)。您可能会看到错误消息,指出"激活失败 OLEObject 类方法". 有两种方法可以取消阻止这些控件。第一个是下载注册表项小型程序包。通过自己手动编辑注册

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2018-10-26

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分类与聚类的比较

分类和聚类的概念是比较容易混淆的。 聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。 在分类中,对于目标数据库中存在哪些类是知道的,要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。 聚类需要解决的问题是将已给定的若干无标记的模式聚集起来使之成为有意义的聚类,聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下,希望将所有的记录组成不同的类或者说聚类,并且使得在这种分类情况下,以某种度量(例如:距

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2018-10-26

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监督学习和非监督学习算法,该怎么选?

一种非常简单的回答就是从定义入手,如果我们在分类的过程中有训练样本(training data),则可以考虑用监督学习的方法;如果没有训练样本,则不可能用监督学习的方法。 但是,现实问题中,即使没有训练样本,我们也能够凭借自己的双眼,从待分类的数据中,人工标注一些样本,并把它们作为训练样本,这样的话,可以把条件改善,用监督学习方法来做。对于不同的场景,正负样本的分布如果会存在偏移(可能大的偏移,

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2018-10-26

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监督学习和无监督学习的区别

机器学习的常用方法,主要分为有监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。 无监督与监督学习的区别在于一个无教学值,一个有教学值。但是,个人认为他们的区别在于无监督学习一般是采用聚簇等算法来分类不同样本。而监督学习一般是利用教学值与实际输出值产生的误差,进行误差反向传播修改权值来完成网络修正的。但是无监督学习没有反向传播修改权值

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2018-10-26

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