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Mysql獲取數(shù)據(jù)出現(xiàn)繁體顯示為亂碼的問題

將數(shù)據(jù)從Mysql數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出來，遇到 Mysql導(dǎo)出的數(shù)據(jù)中繁體顯示為亂碼、問號(hào) 的問題。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)試著調(diào)整數(shù)據(jù)庫編碼，要么還是亂碼，要么沒有變化。經(jīng)過苦苦研究，終于解決了，方法比較簡(jiǎn)單，同時(shí)，也摸索了一套解決mysql獲取數(shù)據(jù)出現(xiàn)亂碼思路的方案。一、分析判斷PHP Mysql出現(xiàn)亂碼的原因基本概括為以下幾種情況： 1、Mysql數(shù)據(jù)庫默認(rèn)的編碼是utf8，如果PHP頁面的編碼與其不一致，

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mysql中的where和having子句的區(qū)別

having的用法having字句可以讓我們篩選成組后的各種數(shù)據(jù)，where字句在聚合前先篩選記錄，也就是說作用在group by和having字句前。而 having子句在聚合后對(duì)組記錄進(jìn)行篩選。SQL實(shí)例：一、顯示每個(gè)地區(qū)的總?cè)丝跀?shù)和總面積． SELECT region, SUM(population), SUM(area) FROM bbc GROUP BY region先以re

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kejiayuan0806

R中的路徑設(shè)置

1、使用getwd()函數(shù)來顯示當(dāng)前工作目錄。> getwd() [1] "C:/Users/Administrator/Documents"2、使用setwd()函數(shù)更改當(dāng)前目錄。> dir.create("E:/R_Files") > setwd("E:/R_Files") > getwd() [1] "E:/R_Files"注意： (1) 函數(shù)setwd()不會(huì)自動(dòng)創(chuàng)

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python網(wǎng)絡(luò)爬蟲 - 如何偽裝逃過反爬蟲程序

有的時(shí)候，我們本來寫得好好的爬蟲代碼，之前還運(yùn)行得Ok, 一下子突然報(bào)錯(cuò)了。報(bào)錯(cuò)信息如下：Http 800 Internal internet error這是因?yàn)槟愕膶?duì)象網(wǎng)站設(shè)置了反爬蟲程序，如果用現(xiàn)有的爬蟲代碼，會(huì)被拒絕。之前正常的爬蟲代碼如下：from urllib.request import urlopen ... html = urlopen(scrapeUrl) bs

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R語言中mode(模式)和class(類)有何區(qū)別

mode 是比較舊的版本，typeof 是更新的、也是更細(xì)的一種形式，當(dāng)想看粗類別時(shí)，就用mode,看細(xì)類別用typeof。class()給出的是基于面向?qū)ο蟮腞的類型劃分。> gl(2,5) #新建一個(gè)因子[1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2Levels: 1 2> class(gl(2,5)) #查看變量的類，顯示為因子；[1] "factor"> mode(gl(

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kejiayuan0806

余弦相似度越高越相似嗎

問題描述協(xié)同過濾算法中計(jì)算相似度時(shí)，余弦相似度越高越相似嗎？解答余弦相似度是通過計(jì)算兩個(gè)向量的夾角余弦值來評(píng)估他們的相似度。余弦相似度將向量根據(jù)坐標(biāo)值，繪制到向量空間中，求得他們的夾角，并得出夾角對(duì)應(yīng)的余弦值，此余弦值就可以用來表征，這兩個(gè)向量的相似性。夾角越小，余弦值越接近于1，它們的方向更加吻合，則越相似。余弦值的范圍在[-1,1]之間，值越趨近于1，代表兩個(gè)向量的方向越接近；越趨近于

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問題描述MySQL中表aa中有學(xué)生編號(hào)、課程編號(hào)、考試成績(jī)?nèi)齻€(gè)字段，如何查詢選一門以上課程的同學(xué)中分?jǐn)?shù)為非最高分的成績(jī)的記錄。解決方法SELECT * FROM aaWHERE sno IN (SELECT sno FROM aa GROUP BY sno HAVING COUNT(cno) > 1) AND degree

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關(guān)聯(lián)規(guī)則中支持度、置信度的相關(guān)概念

問題描述關(guān)聯(lián)規(guī)則中，支持度是對(duì)項(xiàng)集的限制，置信度是對(duì)規(guī)則的，這個(gè)怎么理解呢？解答支持度表示項(xiàng)集{X,Y}在總項(xiàng)集里出現(xiàn)的概率，用來度量一個(gè)項(xiàng)集的出現(xiàn)頻率。置信度表示在先決條件X發(fā)生的情況下，由關(guān)聯(lián)規(guī)則“X→Y”推出Y的概率，用來度量一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)弱。所以我們?cè)O(shè)置的最小支持度是對(duì)項(xiàng)集的限制，最小置信度是對(duì)規(guī)則的限制，表示我們只對(duì)某些項(xiàng)集和規(guī)則感興趣。

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如何建立規(guī)則的分類器？

建立規(guī)則的分類器：（1）順序覆蓋。直接從數(shù)據(jù)中提取規(guī)則，規(guī)則基于某種評(píng)估度量以貪心的方式增長(zhǎng)，該算法從包含多個(gè)類的數(shù)據(jù)集中一次提取一個(gè)類的規(guī)則。在提取規(guī)則時(shí)，類y的所有訓(xùn)練記錄被看作是正例，而其他類的訓(xùn)練記錄則被看作反例。如果一個(gè)規(guī)則覆蓋大多數(shù)正例，沒有或僅覆蓋極少數(shù)反例，那么該規(guī)則是可取的。一旦找到這樣的規(guī)則，就刪掉它所覆蓋的訓(xùn)練記錄，并把新規(guī)則追加到?jīng)Q策表R的尾部（規(guī)則增長(zhǎng)策略：從一般到特

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怎么處理決策樹中的過擬合問題？

處理決策樹中的過分?jǐn)M合：A)：先剪枝（提前終止規(guī)則）：當(dāng)觀察到的不純性度量的增益（或估計(jì)的泛化誤差的改進(jìn)）低于某個(gè)確定的閾值時(shí)就停止擴(kuò)展葉節(jié)點(diǎn)。B)：初始決策樹按照最大規(guī)模生長(zhǎng)，然后進(jìn)行剪枝的步驟，按照自底向上的方式修剪完全增長(zhǎng)的決策樹。修剪有兩種方法：（1）用新的葉節(jié)點(diǎn)替換子樹，該葉節(jié)點(diǎn)的類標(biāo)號(hào)由子樹下記錄中的多數(shù)類確定；（2）用子樹中常見的分支替代子樹。當(dāng)模型不能再改進(jìn)時(shí)終止剪枝步驟。

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泛化誤差估計(jì)分類有哪些？

泛化誤差的估計(jì)：（1）樂觀估計(jì)（決策樹歸納算法簡(jiǎn)單的選擇產(chǎn)生最低訓(xùn)練誤差的模型作為最終的模型）（2）悲觀誤差估計(jì)（使用訓(xùn)練誤差與模型復(fù)雜度罰項(xiàng)的和計(jì)算泛化誤差）（3）最小描述長(zhǎng)度原則（模型編碼的開銷加上誤分類記錄編碼的開銷）（4）估計(jì)統(tǒng)計(jì)上界（泛化誤差可以用訓(xùn)練誤差的統(tǒng)計(jì)修正來估計(jì)，因?yàn)榉夯`差傾向于比訓(xùn)練誤差大，所以統(tǒng)計(jì)修正通常是計(jì)算訓(xùn)練誤差的上界）（5）使用確認(rèn)集（如2/3的訓(xùn)練集

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過擬合問題原因有哪些？

過分?jǐn)M合問題：造成原因有：（1）噪聲造成的過分?jǐn)M合（因?yàn)樗鼣M合了誤標(biāo)記的訓(xùn)練記錄，導(dǎo)致了對(duì)檢驗(yàn)集中記錄的誤分類）；（2）根據(jù)少量訓(xùn)練記錄做出分類決策的模型也容易受過分?jǐn)M合的影響。（由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)缺乏具有代表性的樣本，在沒有多少訓(xùn)練記錄的情況下，學(xué)習(xí)算法仍然繼續(xù)細(xì)化模型就會(huì)產(chǎn)生這樣的模型，當(dāng)決策樹的葉節(jié)點(diǎn)沒有足夠的代表性樣本時(shí)，很可能做出錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)）（3）多重比較也可能會(huì)導(dǎo)致過分?jǐn)M合（大量的候

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where與having的區(qū)別有哪些？

1、聚合函數(shù)是比較where,having的關(guān)鍵。where 后不能跟聚合函數(shù)，where執(zhí)行順序大于聚合函數(shù)，這時(shí)只能用having。執(zhí)行順序：on>where>聚合函數(shù)(sum,min,max,avg,count)>having2、where 子句在分組之前過濾數(shù)據(jù)，where過濾指定的是行而不是分組(where后條件是行)，select操作符常作為where的限制條件；having 子句

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簡(jiǎn)單理解時(shí)間序列

時(shí)間序列：同一現(xiàn)象在不同時(shí)間的相繼觀察值排列而成的序列。（1）、分為平穩(wěn)序列和非平穩(wěn)序列兩大類。平穩(wěn)序列：基本上不存在趨勢(shì)的序列，各觀察值在某個(gè)固定水平上隨機(jī)波動(dòng)，沒有規(guī)律。非平穩(wěn)序列：包含趨勢(shì)、季節(jié)性和周期性的序列，可能包含一種也可包含多種。（2）、平滑預(yù)測(cè)法：對(duì)于不含趨勢(shì)和不含季節(jié)成分的時(shí)間序列，即平穩(wěn)時(shí)間序列只含隨機(jī)成分，只要通過平滑就可以消除波動(dòng)；趨勢(shì)預(yù)測(cè)法：對(duì)于只含有

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點(diǎn)估計(jì)、區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)的區(qū)別于聯(lián)系？

點(diǎn)估計(jì)：基于某一準(zhǔn)則構(gòu)造N個(gè)隨機(jī)樣本（簡(jiǎn)稱樣本）的估計(jì)統(tǒng)計(jì)量（簡(jiǎn)稱估計(jì)量）來估計(jì)某一總體未知參數(shù)。將樣本值代入估計(jì)量可計(jì)算得到未知參數(shù)的估計(jì)值。點(diǎn)估計(jì)雖然直接給出未知參數(shù)的估計(jì)值，但是未給出估計(jì)值的可靠程度，即未知參數(shù)的真實(shí)值可能偏離估計(jì)值的程度。區(qū)間估計(jì)：給定置信水平，根據(jù)估計(jì)值(點(diǎn)估計(jì)的值)確定真實(shí)值可能出現(xiàn)的區(qū)間范圍，該區(qū)間通常以估計(jì)值為中心。是點(diǎn)估計(jì)的拓展，為了說明點(diǎn)估計(jì)結(jié)果的可靠程度

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參數(shù)估計(jì)問題

參數(shù)估計(jì)：1）、參數(shù)估計(jì)問題：總體的分布函數(shù)形式已知，但它的一個(gè)或多個(gè)參數(shù)未知，借助總體的樣本來估計(jì)總體的參數(shù)問題。2）、估計(jì)量：一個(gè)樣本參數(shù)n個(gè)向量X為總體參數(shù)的估計(jì)量，估計(jì)值：每一行記錄為總體參數(shù)估計(jì)值3）、點(diǎn)估計(jì)：是利用樣本數(shù)據(jù)對(duì)未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì)得到的是一個(gè)具體的數(shù)據(jù)；常用的點(diǎn)估計(jì)的方法有：矩估計(jì)法與極大似然估計(jì)法。4）、估計(jì)量的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)：無偏性：估計(jì)量的參數(shù)數(shù)學(xué)期望E

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怎么解釋隨機(jī)事件與概率？

1）、隨機(jī)試驗(yàn)：進(jìn)行一次實(shí)驗(yàn)之前不能確定哪一個(gè)結(jié)果會(huì)出現(xiàn)（不確定性），需要注意的是試驗(yàn)要求在相同條件下可以重復(fù)。基本事件：由一個(gè)樣本點(diǎn)組成的單點(diǎn)集。獨(dú)立事件：P(AB)=P(A)P(B) 必然事件、不可能事件、積事件(交集)、差事件、對(duì)立事件2）、古典概型：試驗(yàn)的樣本空間包含有限個(gè)元素；每個(gè)基本事件發(fā)生的可能性相等。P(a)=k/n 幾何概率：試驗(yàn)的樣本點(diǎn)有無限多個(gè)

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如何創(chuàng)建計(jì)算字段？

在創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫表的時(shí)候，往往為了數(shù)據(jù)庫的各種性能，我們需要將字段拆分或者按照特定的類型存儲(chǔ)。而在讀取數(shù)據(jù)庫的時(shí)候，檢索出來的數(shù)據(jù)往往不是我們直接需要使用的數(shù)據(jù)。舉幾個(gè)例子： a、我們?cè)诖鎯?chǔ)省市區(qū)和街道信息時(shí)候會(huì)將他們單獨(dú)分別存儲(chǔ)在不同的列，而我們讀取時(shí)候需要完整地址信息 b、訂單表中，我們存儲(chǔ)單價(jià)和購買數(shù)量。但是，讀取信息往往需要用戶所有付款金額 c、我們存儲(chǔ)進(jìn)數(shù)據(jù)庫的所有單

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mysql創(chuàng)建索引有哪些？

>>用于數(shù)據(jù)比較多的時(shí)候；唯一性；會(huì)隨數(shù)據(jù)增加而變化創(chuàng)建表時(shí)創(chuàng)建索引語法：create table 表名（屬性名數(shù)據(jù)類型 [完整性約束條件], ............. [unique | fulltext | spatial]index | key[別名](屬性名 1[(長(zhǎng)度)] [asc | desc])）1、創(chuàng)建普通索引>>create table index1(id int,n

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mysql的常用函數(shù)有哪些？

1、聚合函數(shù)：sum,min,max,avg,count>>遍歷并運(yùn)行/匯總數(shù)據(jù)，計(jì)算并返回一個(gè)值。聚合group by后面的2、數(shù)學(xué)函數(shù)：abs(x),log(x,y),mod(x,y),rand(),round(x,y),sqrt(x)3、字符串函數(shù)：concat(a,b,...),len(str)，select insert('12345',1,3,'abc') -abc45，sele

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