赵娜0418

jieba词性分类

1. 名词 (1个一类,7个二类,5个三类)名词分为以下子类:n 名词nr 人名nr1 汉语姓氏nr2 汉语名字nrj 日语人名nrf 音译人名ns 地名nsf 音译地名nt 机构团体名nz 其它专名nl 名词性惯用语ng 单字名词nrfg 人名nr 人名,混乱2. 时间词(1个一类,1个二类)t 时间词tg 时间词性语素3. 处所词(1个一类)s 处所词4. 方位词(1个一类)f 方位词5. 动

赵娜0418

2020-07-05

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数据库表结构相关知识点总结

一、关系型数据库中都以表结构存储数据 1、由固定列和任意行构成表结构的数据库 2、表中的列称为字段,表中的行称为记录 3、以字段为基本的存储单位和计算单位 4、每个字段必须有字段名且一个表中的字段名不能重复 5、每个字段内的数据类型必须一致二、使用表结构的原因 是数据分析工作中最基本的数据结构,除了Excel和WPS之外的其他分析工具都是使用二维表结构的存储格式

赵娜0418

2020-07-05

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数据库的分类

按照不同存储结构可以分为关系型数据库和非关系型数据库1、关系型数据库 存储结构化数据集,由固定列、任意行组成的RV表;2、非关系型数据库 存储非结构化的数据库,如图标等;

赵娜0418

2020-07-05

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什么是数据库以及为什么使用数据库?

1、数据库的概念 数据库是按照一定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库2、使用数据库的原因 要想知道我们为什么使用数据库,那就得先了解企业发展面临的数据存储问题: (1)存储大量的数据 (2)大量数据的检索和访问 (3)保证数据信息的一致性和完整性 (4)数据安全和共享

赵娜0418

2020-07-05

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null是什么意思?

1. 字面理解,null就是无效的、无价值的; 2. 在编程中,变量以null结尾,表示其后没有可用的数据,数据读取在此结束。 3. null在数据库中表示不知道(Unknown) 的数据,主要有3种意思: a)知道数据存在,但不知道具体值 b)不知道数据是否存在 c)数据不存在 4. 从内存上来说 a="" 已经在内存存了东西(存的是空字符串,内存空间已经分配给他一个 0/ 存在栈里); 但是a

赵娜0418

2020-07-04

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数据库和Hive的有什么不同?

1、数据库可以用在Online的应用中,Hive主要进行离线的大数据分析;2、数据库的查询语句为SQL,Hive的查询语句为HQL;3、数据库数据存储在LocalFS,Hive的数据存储在HDFS;4、Hive执行MapReduce,MySQL执行Executor;5、Hive没有索引;6、Hive延迟性高;7、Hive可扩展性高;8、Hive数据规模大;

赵娜0418

2020-07-04

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运行 Windows Vista或XP的计算机不符合安装 Office的系统要求。

运行 Windows Vista或XP的计算机不符合安装 Office的系统要求。不能在运行 Windows Vista 或 Windows XP 的计算机上安装 Office 2016 或 Office 2013,因为这些操作系统不满足 Office 的系统要求。尝试在操作系统不受支持的计算机上安装 Office 会导致错误。如果因计算机不符合系统要求而无法安装 Office 的完整桌面版,请尝

赵娜0418

2020-07-04

35.3260 5 3
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insert into select语句与select into from语句区别

insert into select语句与select into from语句区别1、insert into select语句:>>为插入数据Insert into Table2(field1,field2,...) select value1,value2,... from Table1要求目标表Table2必须存在,由于目标表Table2已经存在,所以我们除了插入源表Table1的字段外,还可

赵娜0418

2020-07-04

35.3260 4 4
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如何将数据归一化和标准化?

严谨来说,归一化只是标准化的一种方式,最常见的是以下两种:1、min-max标准化(Min-max normalization) x*=(x-min)/(max-min)可映射到[0,1],若为了映射到[-1,1],则在此基础上2x*-1注:这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需

赵娜0418

2020-07-04

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Power BI Desktop报‘创建在创建在“system.net/defaultProxy”配置节中指定的 Web 代理时出错。’的错误

1、权限受到限制,不是管理员身份,把用户名加入到管理员组2、重置网络连接:在搜索栏搜索命令提示符,右键以管理员身份打开,输入cmd回车,然后再输入netsh winsock reset,之后重启电脑即可

赵娜0418

2020-07-03

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Power BI Desktop安装报无法建立连接的错误

无法启动Power BI Desktop:无法建立连接,请确保该服务器正常运行。解决办法去官网https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=58494下载最新版本安装从这个链接下载补丁安装https://pan.baidu.com/s/1MyKVPwlpRavRpZ0zWa7xtw应用的补丁有:VCredist.x64.exe;W

赵娜0418

2020-07-03

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推荐系统评测指标及其计算方法

一、Rating Prediction1、RMSE2、MAE二、Ranking Prediction1、Precision@K2、Recall@K3、MAP(Mean Average Precision)4、MRR(Mean Reciprocal Rank)5、NDCG@K6、NDCG

赵娜0418

2020-07-03

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python报first argument must be callable or None的错误

可调用函数作为初始化函数参数除了接受类型名称作为初始化函数的参数之外,还可以使用任何不带参数的可调用函数,并以该函数返回值作为默认值。例如,定义函数zero()让默认值为0:from collections import defaultdictdef zero(): return 0d = defaultdict(zero)d['eric']0ddefaultdict(

赵娜0418

2020-07-03

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安装Office时报0x8004FC12的错误

当升级到 Windows 10 后,尝试激活 Office 时,您是否遇到此错误?很抱歉,发生错误,现在无法为你执行此操作。请稍后重试。(0x8004FC12)可以尝试执行以下操作来解决该问题。我们首先列出了最常用的解决方案,请依次尝试。尝试每个解决方案后,请再次尝试激活 Office。1 - 获取 Windows 10 的最新更新2 - 添加 Net 本地组如果无法立即更新 Windows,可将

赵娜0418

2020-07-03

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主流关系型数据库及其优缺点

1、oracle:运行稳定,可移植性高,功能齐全,性能超群,适用于大型企业2、DB2:速度快,可靠性好,适用于海量数据,回复性极强,适用于大中型企业3、MySQL:开源,体积小,速度快,适用于中小型企业4、SQL Server:全面高效,界面友好,但是不跨平台

赵娜0418

2020-06-29

20.0004 3 1
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python中处理缺失值的方法及代码

1. 用固定值填充对于特征值缺失的一种常见的方法就是可以用固定值来填充,例如0,9999, -9999, 例如下面对灰度分这个特征缺失值全部填充为-99data['灰度分'] = data['灰度分'].fillna('-99')2. 用均值填充对于数值型的特征,其缺失值也可以用未缺失数据的均值填充,下面对灰度分这个特征缺失值进行均值填充data['灰度分'] = data['灰度分'].fill

赵娜0418

2020-06-28

19.8031 4 2
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Windows如何安装fancyimpute库

1、到这个链接下https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/2、到了这个页面之后,直接Ctrl+F 查找 cvxopt、scs、ecos、CVXcanon、fastcache、cvxpy这几个库,找到对应的Python 版本进行下载,如下面的 cp36 就是 python 3.63、在命令行里 进行pip 安装 whl 文件pip install cvxo

赵娜0418

2020-06-28

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安装Anaconda报due to incompatibility with several python libraries......的错

报错:due to incompatibility with several python libraries, 'Destination Floder' cannot contain non-ascii characters (special characters or deacreitics).Please choose another location.错误路径:解决方法:安装路径里有汉字(

赵娜0418

2020-06-27

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哑变量是什么?引入哑变量的目的是什么?

哑变量(Dummy Variable),也叫虚拟变量,引入哑变量的目的是,将不能够定量处理的变量量化,如职业、性别对收入的影响,战争、自然灾害对GDP的影响,季节对某些产品(如冷饮)销售的影响等等。 这种“量化”通常是通过引入“哑变量”来完成的。根据这些因素的属性类型,构造只取“0”或“1”的人工变量,通常称为哑变量(dummy variables),记为D。 举一个

赵娜0418

2020-06-23

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python sklearn中predict_proba相关实现代码

predict_proba返回的是一个 n 行 k 列的数组, 第 i 行 第 j 列上的数值是模型预测 第 i 个预测样本为某个标签的概率,并且每一行的概率和为1。predict返回对应的分类代码:# conding :utf-8 from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np x_train =

赵娜0418

2020-06-21

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