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MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)中文亂碼解決思路

當(dāng)向數(shù)據(jù)庫(kù)中寫(xiě)入創(chuàng)建表，插入中文時(shí)，會(huì)出現(xiàn)中文亂碼的情況。一般是數(shù)據(jù)庫(kù)字符集的原因?qū)е隆Ｌ幚砹鞒蹋?、首先將連接數(shù)據(jù)庫(kù)的工具設(shè)置為 utf82、將操作系統(tǒng)設(shè)置為 utf8，可以通過(guò) cat /etc/sysconfig/i18n 查看；3、將數(shù)據(jù)庫(kù)字符設(shè)置為uff8：在參數(shù)文件中的 mysqld 下，加入 character-set-server=utf8。

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忘記數(shù)據(jù)庫(kù)密碼咋辦？

如果我們接手別人的 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，沒(méi)有root密碼，又或者自己的root 密碼丟失或者忘記了，這時(shí)候咋辦？解決方法：一、啟動(dòng) MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的過(guò)程中，可以這樣執(zhí)行：/usr/local/mysql/bin/mysqld_safe --defaults-file=/etc/my.cnf --skip-grant-tables

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mysql ERROR 1040報(bào)錯(cuò)解決方法

報(bào)錯(cuò)信息：ERROR 1040 (00000): Too many connections解決問(wèn)題的辦法：????1、首先查看數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)文件里面，對(duì)應(yīng)的 max_connections 這個(gè)參數(shù)值是不是設(shè)置的太小了，導(dǎo)致客戶(hù)端連接數(shù)超過(guò)了數(shù)據(jù)庫(kù)所承受的最大值。對(duì)應(yīng)解決辦法：set global max_connections=5002、限制 Innodb 的并發(fā)處理數(shù)量

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mysql8.0加密規(guī)則模式報(bào)錯(cuò)

報(bào)錯(cuò)：Error: ER_NOT_SUPPORTED_AUTH_MODE: Client does not support authentication protocol requested by server; consider upgrading MySQL client解決辦法1.用管理員權(quán)限打開(kāi)命令行，進(jìn)入MySQL的bin目錄，然后輸入mysql -u root -p，輸入密碼

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pandas 讀csv數(shù)據(jù)報(bào)錯(cuò)： 0x8b

用pandas 讀取csv數(shù)據(jù)報(bào)錯(cuò)了，報(bào)錯(cuò)內(nèi)容如下：讀取的代碼：import pandas as pd#載入數(shù)據(jù):train = pd.read_csv('Train.csv') 主要錯(cuò)誤是：UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0x8b in position 2: invalid start byte 全部顯示信息 p

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數(shù)據(jù)分析的基本流程是什么？

數(shù)據(jù)分析主要有那幾步呢？數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的行業(yè)場(chǎng)景非常多，因此沒(méi)有非常標(biāo)準(zhǔn)的流程，具體場(chǎng)景具體職位可能都有所不同?？偟膩?lái)說(shuō)數(shù)據(jù)分析大致分6個(gè)流程：1、需求分析分析整理需求這部很重要，只有理解了需求才能在對(duì)的方向做對(duì)的事。2、數(shù)據(jù)獲取根據(jù)需求搜集各個(gè)渠道數(shù)據(jù)3、數(shù)據(jù)清理將各個(gè)渠道數(shù)據(jù)清理、合并4、特征提取結(jié)合業(yè)務(wù)在數(shù)據(jù)中提取變量、特征5、訓(xùn)練建模將提取特征的

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標(biāo)準(zhǔn)方程法與梯度下降法的區(qū)別

這兩個(gè)方法都是旨在獲取使代價(jià)函數(shù)值最小的參數(shù)θ，兩個(gè)方法各有優(yōu)缺點(diǎn)：1、梯度下降算法???優(yōu)點(diǎn)：當(dāng)訓(xùn)練集很大的時(shí)候（百萬(wàn)級(jí)），速度很快。???缺點(diǎn)：需要調(diào)試出合適的學(xué)習(xí)速率α、需要多次迭代、特征值數(shù)量級(jí)不一致時(shí)需要特征縮放。2、標(biāo)準(zhǔn)方程法???優(yōu)點(diǎn)：不需要α、不需要迭代、不需要特征縮放，直接解出結(jié)果。???缺點(diǎn)：運(yùn)算量大，當(dāng)訓(xùn)練集很大時(shí)速度非常慢。?因此，當(dāng)訓(xùn)練集很大

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mysql 1175錯(cuò)誤，怎么解決？

用mysql workbench 更新一個(gè)表的時(shí)候報(bào)如下異常：使用安全更新模式的時(shí)候update語(yǔ)句必須使用一個(gè)關(guān)鍵字列屬性來(lái)限定更新的范圍。如果不使用關(guān)鍵字列來(lái)限定范圍或更新所有記錄的時(shí)候就不能用安全更新模式。解決辦法是執(zhí)行以下語(yǔ)句設(shè)置為非安全更新模式.SET SQL_SAFE_UPDATES=0;

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將csv數(shù)據(jù)導(dǎo)入mysql時(shí)出現(xiàn)亂碼怎么解決？

將csv數(shù)據(jù)導(dǎo)入mysql時(shí)出現(xiàn)亂碼怎么解決？csv文件屬于文本文件，每行數(shù)據(jù)之間用逗號(hào)隔開(kāi)，如下的樣子1,2,3,4,5,6,78,3,4,5,6,2,9csv文件是可以用excel打開(kāi)的，如果用excel打開(kāi)并且做了修改保存的時(shí)候會(huì)默認(rèn)保存為excel格式的，這樣文件格式就被破壞了。想要恢復(fù)csv文件格式可以選擇使用excel另存為csv文件格式即可，還有一點(diǎn)需要注意，文件編碼格

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KNN算法的三要素及優(yōu)缺點(diǎn)是什么？

三要素：1、k值的選擇2、距離的度量（常見(jiàn)的距離度量有歐式距離，馬氏距離等）3、分類(lèi)決策規(guī)則（多數(shù)表決規(guī)則）KNN算法的優(yōu)點(diǎn)：1、思想簡(jiǎn)單，理論成熟，既可以用來(lái)做分類(lèi)也可以用來(lái)做回歸；2、可用于非線(xiàn)性分類(lèi)；3、訓(xùn)練時(shí)間復(fù)雜度為O(n)；4、準(zhǔn)確度高，對(duì)數(shù)據(jù)沒(méi)有假設(shè)，對(duì)outlier不敏感；缺點(diǎn)：1、計(jì)算量大；2、樣本不平衡問(wèn)題（即有些類(lèi)別的樣本數(shù)量很多，而其它樣本的

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SVM優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：1、使用核函數(shù)可以向高維空間進(jìn)行映射2、使用核函數(shù)可以解決非線(xiàn)性的分類(lèi)3、分類(lèi)思想很簡(jiǎn)單，就是將樣本與決策面的間隔最大化4、分類(lèi)效果較好缺點(diǎn)：1、對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練比較困難2、無(wú)法直接支持多分類(lèi)，但是可以使用間接的方法來(lái)做

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SVM多分類(lèi)問(wèn)題

1、直接法直接在目標(biāo)函數(shù)上進(jìn)行修改，將多個(gè)分類(lèi)面的參數(shù)求解合并到一個(gè)最優(yōu)化問(wèn)題中，通過(guò)求解該優(yōu)化就可以實(shí)現(xiàn)多分類(lèi)（計(jì)算復(fù)雜度很高，實(shí)現(xiàn)起來(lái)較為困難）2、間接法一對(duì)多：其中某個(gè)類(lèi)為一類(lèi)，其余n-1個(gè)類(lèi)為另一個(gè)類(lèi)，比如A,B,C,D四個(gè)類(lèi)，第一次A為一個(gè)類(lèi)，{B,C,D}為一個(gè)類(lèi)訓(xùn)練一個(gè)分類(lèi)器，第二次B為一個(gè)類(lèi),{A,C,D}為另一個(gè)類(lèi),按這方式共需要訓(xùn)練4個(gè)分類(lèi)器，最后在測(cè)試的時(shí)候

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聚類(lèi)的基本流程

聚類(lèi)的基本流程? 典型的數(shù)據(jù)聚類(lèi)基本步驟如下：? 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表示和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇或特征抽??；? 給定數(shù)據(jù)之間的相似度或相異度及其定義方法；? 根據(jù)相似度，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，即聚類(lèi)；? 對(duì)聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估

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Tensorflow變量基礎(chǔ)？

1、變量，是指給定一個(gè)初始值，后期可以重新賦值的一個(gè)數(shù)；2、在tensorflow中的函數(shù)是tf.Variable，有11個(gè)參數(shù)，分別如下所示：initial_value=None, 初始值，默認(rèn)為空trainable=True, 如果`True`，則默認(rèn)值也將變量添加到圖形中集合中collections=None,圖集合validate_shape=True,是否允許變量shape

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數(shù)據(jù)的分類(lèi)？

數(shù)據(jù)類(lèi)型的不同，將直接影響到差異顯著性檢驗(yàn)的使用方法。數(shù)據(jù)主要可以分成三類(lèi)：定距變量，定序變量和定類(lèi)變量。定類(lèi)變量：根據(jù)定性的原則區(qū)分總體中個(gè)案類(lèi)別的變量。定類(lèi)變量的值只能把研究對(duì)象分類(lèi)，只能決定研究對(duì)象是同類(lèi)或不同類(lèi)，例如：性別分為男性和女性?xún)深?lèi)；出生地區(qū)分為農(nóng)村、城市、城鎮(zhèn)三類(lèi)；民族背景分為漢、蒙、回、苗、壯、藏、維吾爾等；婚姻狀況分為未婚、已婚、分居、離婚、喪偶等類(lèi)。定序變量:區(qū)別

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二項(xiàng)分布和多項(xiàng)分布區(qū)別

二項(xiàng)分布和多項(xiàng)分布在生活中，許多行為（試驗(yàn)）的結(jié)果只有兩個(gè)“Ａ”和“非Ａ”。例如：檢查產(chǎn)品的質(zhì)量，其結(jié)果只有兩個(gè)：合格與不合格；如果試驗(yàn)的結(jié)果多于兩個(gè)，但只關(guān)心其中一個(gè)結(jié)果，也可以視為只有兩個(gè)結(jié)果。例如，調(diào)查教育程度時(shí)，結(jié)果有文盲、小學(xué)、初中、高中、大學(xué)以上，如果自關(guān)心大學(xué)以上，那么所有結(jié)果可以分成兩類(lèi)：大學(xué)以上和非大學(xué)以上。如果兩個(gè)結(jié)果的發(fā)生概率已知，那么從總體中抽?。蝹€(gè)個(gè)體，這Ｎ

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古典概率分布的連續(xù)形式有哪些?

均勻分布均勻概率分布是古典概率分布的連續(xù)形式，是指隨機(jī)事件的可能結(jié)果是連續(xù)型數(shù)據(jù)變量，所有的連續(xù)型數(shù)據(jù)結(jié)果所對(duì)應(yīng)的概率相等?；仡櫣诺涓怕史植?，如圖所示，擲骰子點(diǎn)數(shù)結(jié)果的概率分布就是一個(gè)典型的古典概率分布，投擲的點(diǎn)數(shù)結(jié)果是六個(gè)離散型數(shù)值(1,2,3,4,5,6)，它們的發(fā)生概率相等，都是1/6。如果將離散型數(shù)據(jù)結(jié)果(1,2,3,4,5,6)換成連續(xù)型數(shù)據(jù)結(jié)果的取值區(qū)域(1

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如何正確地存儲(chǔ)數(shù)據(jù)呢？

可以借鑒數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式。數(shù)據(jù)庫(kù)之所以能夠存儲(chǔ)海量的數(shù)據(jù)，并且能夠隨時(shí)快速提取用戶(hù)需要的數(shù)據(jù)，有其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)原因。在數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展過(guò)程中，有一種重要的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式，它的每一行代表一個(gè)數(shù)據(jù)單元（個(gè)案），每一列代表一個(gè)變量。如果把上方表格的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式，則是下表的樣子。數(shù)據(jù)如果存儲(chǔ)成上表的形式，那么就可以很方便的進(jìn)行增添或刪除數(shù)據(jù)的操作。例如，增添或刪除數(shù)據(jù)個(gè)案，只需

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概率問(wèn)題？

生活案例英國(guó)超級(jí)聯(lián)賽已經(jīng)成為世界上最高水平的足球聯(lián)賽之一，吸引了世界球迷的目光，曼徹斯特聯(lián)隊(duì)與曼徹斯特城隊(duì)的同城德比更是令世界矚目。截止到2015-2016賽季，曼徹斯特聯(lián)隊(duì)在歷史上和曼徹斯特城隊(duì)交手171次，打進(jìn)250球丟234球，拿到了71勝51平49負(fù)的戰(zhàn)績(jī)。如果在2016-2017賽季，曼徹斯特聯(lián)隊(duì)與曼徹斯特城隊(duì)將進(jìn)行6場(chǎng)比賽，求曼聯(lián)2勝1平3負(fù)的概率是多少？分析思路足球比賽的結(jié)果有

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mysql加載數(shù)據(jù)報(bào)錯(cuò)

向MySQL加載數(shù)據(jù)時(shí)報(bào)錯(cuò)，是因?yàn)榘姹静患嫒輪?？a通過(guò)報(bào)錯(cuò)信息發(fā)現(xiàn)加載數(shù)據(jù)的代碼有問(wèn)題，正常MySQL加載本地?cái)?shù)據(jù)語(yǔ)法如下：load data local infile 'D:/data/t2.csv' into table t2 fields terminated by ',' ignore 1 lines; 這個(gè)報(bào)錯(cuò)是因?yàn)闆](méi)有加local關(guān)鍵字，如果指

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