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MySQL数据类型 -- 数值型

https://blog.csdn.net/robinson_0612/article/details/82823622 在MySQL关系型数据库中,MySQL支持的数据类型非常丰富。...它主要分为3大类,即:数值型,日期时间性,字符型。而实际上这三类数据类型可以进一步的细分扩展,可以根据业务需要选择最适合的一种。本文主要介绍数值类型,并演示其用法。...一、数值型 MySQL支持所有标准SQL的所有数值类型。在MySQL中,主要分为以下2大类。一类是整数类型,一类是浮点数类型,如下图所示。 ?...整数类型   上图中列出了浮点数类型的使用方法,m表示整数位长度,n表示小数点后的位数。...二、数值型演示 mysql> CREATE TABLE t_num -> ( -> id1 int, -> id2 int(4) ZEROFILL -> ); Query

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    利用回归模型预测数值型数据(代码)

    机器学习算法按照目标变量的类型,分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据,而对于它的预测方法称为分类,连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值,对于它的预测方法称为回归。...可以看到“回归”问题最重要的是如何获得回归方程,如果得到该方程后,所有的一切问题将迎刃而解。 假如我们用X(m×n)来表示特征的矩阵,回归系数用 θ(n×1)来表示,预测结果由Y=Xθ获得。...linear_model.LinearRegression()regr.fit(x, mydata) 预测 predict_outcome = regr.predict(x) 模型评估 基本上所有的数据集都可以使用上述的方法建立模型...可以看出具有相同回归系数的两组数据,上图的相关系数是0.58,而下图的相关系数是0.99,则可以说明该回归系数对下图使用的数据集效果要好。...除了容易出现过拟合的问题外,局部加权线性回归的计算量也相当大,因为它对每个待遇测点做预测时都必须遍历整个数据集才能得出回归系数向量,使用时要加以注意。 岭回归 线性回归能够求解回归系数的前提是 ?

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    【机器学习实战】第8章 预测数值型数据:回归

    采用任意方法收集数据 准备数据: 回归需要数值型数据,标称型数据将被转换成二值型数据 分析数据: 绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析,在采用缩减法求得新回归系数之后,可以将新拟合线绘在图上作为对比...训练算法: 找到回归系数 测试算法: 使用 R^2 或者预测值和数据的拟合度,来分析模型的效果 使用算法: 使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签...# mat()函数将xArr,yArr转换为矩阵 mat().T 代表的是对矩阵进行转置操作 xMat = mat(xArr) yMat = mat(yArr).T # 矩阵乘法的条件是左矩阵的列数等于右矩阵的行数...''' # mat() 函数是将array转换为矩阵的函数, mat().T 是转换为矩阵之后,再进行转置操作 xMat = mat(xArr) yMat = mat(yArr)...使用算法: 使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签 4、缩减系数来 “理解” 数据 如果数据的特征比样本点还多应该怎么办

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    如何使用mapXplore将SQLMap数据转储到关系型数据库中

    mapXplore是一款功能强大的SQLMap数据转储与管理工具,该工具基于模块化的理念开发,可以帮助广大研究人员将SQLMap数据提取出来,并转储到类似PostgreSQL或SQLite等关系型数据库中...功能介绍 当前版本的mapXplore支持下列功能: 1、数据提取和转储:将从SQLMap中提取到的数据转储到PostgreSQL或SQLite以便进行后续查询; 2、数据清洗:在导入数据的过程中,该工具会将无法读取的数据解码或转换成可读信息...; 3、数据查询:支持在所有的数据表中查询信息,例如密码、用户和其他信息; 4、自动将转储信息以Base64格式存储,例如:Word、Excel、PowerPoint、.zip文件、文本文件、明文信息、...接下来,广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地: git clone https://github.com/daniel2005d/mapXplore 然后切换到项目目录中,使用pip...命令和项目提供的requirements.txt安装该工具所需的其他依赖组件: cd mapXplore pip install -r requirements 工具使用 python engine.py

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    MySQL Document Store 混合使用关系型数据与非关系型数据

    Document Store 文档存储,又称为面向文档的数据库。在这篇文章里将简要介绍一下什么是文档存储?它与传统的关系型数据库有什么区别?以及MySQL是如何实现文档存储的。...如果希望应用程序通过SQL接口获取数据,需要执行SQL命令取得结果,并将结果转换为开发语言所使用的内部结构后,才能获得。使用NoSQL接口将允许开发人员直接使用API操作数据。...区分文档存储与关系型数据的最重要两点是半结构化的数据和NoSQL接口。关系型数据要求事先定义一个结构,数据按照相同的结构存放在一起。...之前我们很少能够看到使用关系型数据的访问机制去访问文档存储里面的数据,从MySQL5.7.8之后,用户可以通过JSON数据类型将JSON文档作为一列存储在表中。...其次,当JSON文档存储在表里,存储引擎会用一种专门优化的二进制格式进行处理,使得服务器可以快速访问里面的数据,而不是每次访问时进行解析处理。因此MySQL能够在关系型数据里面存储非结构化数据。

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    机器学习实战 - 读书笔记(08) - 预测数值型数据:回归

    前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习心得,这次是第8章 - 预测数值型数据:回归。...不同于分类的是,它计算的是连续数值,也就是数值型数据。 回归多用于预测。 回归方程(regression equation) : 就是回归分析的结果。一个方程式使用独立变量来计算依赖变量。...小明计算能力强,他使用计算的方法求开平方的结果。 小强记忆能力强,他记住1~10000所有数开平方的结果,通过匹配的方式算出结果。...如果我们简单的使用线性回归方程,则很可能满足了部分数据,对某些数据却造成了偏差。 这种现象就是欠拟合。 线性回归 使用线性回归方程,求解系数向量 。...如果使用原始数据,年龄变化比较小,所以可能对应的w会比较大。同理,年收入对应的w会比较小。 对于岭回归来说,\lambda就不太好取值。 然后使用不同的\lambda,进行岭回归计算。

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    python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

    在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理。 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理。...目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncoder来进行快速的转换; 2,通过mapping方式,将类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限; 3,通过get_dummies方法来转换。...=0 列 axis = 1 行 imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) imr.fit(df) # fit 构建得到数据...imputed_data = imr.transform(df.values) #transform 将数据进行填充 print(imputed_data) df = pd.DataFrame([[...['classlabel'].values) #df['color'] = color_le.fit_transform(df['color'].values) print(df) #2, 映射字典将类标转换为整数

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    GLSL ES 语言—变量数值类型

    数值类型 GLSL 支持两种数据值类型: 数据类型:整数(比如:0、1、2)和浮点数(比如:3.14、29.98)。没有小数点(.)的值被认为是整数,而有小数点的值则被认为是浮点数。...(=)可以将值赋给变量,GLSL ES 是强类型语言,在语义上 8 和 8.0 是一个值,但是,将 8 赋值给浮点型变量时会出错。...要将一个整型数值赋值给浮点型变量,需要将整形数转换成浮点数,这个过程称为类型转换。...float(bool) true 转换为1.0,false转换为0.0 转换为布尔值 bool(int) 0转换为false,非0转换为true bool(float) 0.0 转换为false,...非0转换为 true 运算符 GLSL ES 支持运算类型如下: 类别 GLSL ES 数据类型 描述 - 取负 int 或 float * 乘法 int 或 float,运算的返回值类型与参与运算的值类型相同

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    SpringBoot入门建站全系列(二十六)Mongodb非关系型数据库的使用

    SpringBoot入门建站全系列(二十六)Mongodb非关系型数据库的使用 一、概述 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。...关系型数据库最典型的数据结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织 优点: 1、易于维护:都是使用表结构,格式一致; 2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询; 3、复杂操作:支持SQL,...非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。...优点: 1、格式灵活:存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型。...2、速度快:nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘; 3、高扩展性; 4、成本低:nosql数据库部署简单,基本都是开源软件。

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    SpringBoot入门建站全系列(二十六)Mongodb非关系型数据库的使用

    SpringBoot入门建站全系列(二十六)Mongodb非关系型数据库的使用 一、概述 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。...关系型数据库最典型的数据结构是表,由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织 优点: 1、易于维护:都是使用表结构,格式一致; 2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询; 3、复杂操作:支持SQL,...非关系型数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。...优点: 1、格式灵活:存储数据的格式可以是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,使用灵活,应用场景广泛,而关系型数据库则只支持基础类型。...2、速度快:nosql可以使用硬盘或者随机存储器作为载体,而关系型数据库只能使用硬盘; 3、高扩展性; 4、成本低:nosql数据库部署简单,基本都是开源软件。

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    ES 译文之如何使用 Logstash 实现关系型数据库与 ElasticSearch 之间的数据同步

    因为也遇到了需要把关系型数据库中的数据同步 ElasticSearch 中的问题,故抽了点时间翻译了这篇官方的博文。最近,在数据同步方面也有些思考。...本篇文章的重点不在 Logstash 的 JDBC 插件的使用方法,而是数据同步会遇到的一些细节问题如何处理。我觉得,这些设计思想是通用的,无论你使用的何种方式进行数据同步。...这类场景下,保持 ElasticSearch 和关系型数据库之间的数据同步是非常必要的。...本篇博文将会介绍如何通过 Logstash 实现在 MySQL 和 ElasticSearch 之间数据的高效复制与同步。...总结 本文介绍了如何通过 Logstash 进行关系型数据库和 ElasticSearch 之间的数据同步。文中以 MySQL 为例,但理论上,演示的方法和代码也应该同样适应于其他的关系型数据库。

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    JavaScript常见注意点(一)

    在JavaScript中,数值型中不分整数和浮点数,所有数字都是数值型 在JavaScript中,NaN是一个全局对象的属性,它的初始值就是NaN,与数值型(Number)中的特殊值NaN一样,都表示非数字...(Not a Number),可用于表示某个数据是否属于数值型,但是它没有一个确切的值,仅仅表示非数值型的一个方位。...单引号中使用单引号,或在双引号中使用双引号,则需要使用转义字符“\”对其进行转义。如: var say1 = 'I\'m is ......转布尔型 Boolean()函数回见任何非空字符串和非零的数值转换为true ,将空字符串(‘空’)、0、NaN、undefined和null转换成false。...String()函数和toString()方法进行转换,String可以将任意类型转换为字符串,toString()除了null和undefined没有toString方法外,其他数据都可以完成字符串的转换

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