1 CREATE DATABASE 句法 2 3 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name 4 5 CREATE DATABASE 以给定名字创建一个数据库。允许的数据库名规则在章节 6.1.2 数据库、表、索引、列和别名 中被给出。 如果数据库已经存在，并且你没有指定 IF NOT EXISTS，这时会产生一个错误。 6 7 在 MySQL 中，数据库以包含数据库表对应文件的目录实现的。因为数据库在初始创建时没有表，所以 CREAT
SVM法即支持向量机（Support Vector Machine，SVM）法，由Vapnik等人于1995年提出，具有相对优良的性能指标。该方法是建立在统计学理论基础上的机器学习方法。通过学习算法，SVM可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔，因而有较好的适应能力和较高的分准率。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。
http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性。所谓约束，就是避免犯一些低级错误，比如类似于语法错误，编译器的编译失败实际上也算是一种约束。
装袋（bagging）又称自助聚集（bootstrap aggregating），是一种根据均匀概率分布从数据集中重复抽样（有放回的）的技术。每个自助样本集都和原始数据集一样大。由于抽过程是有回放的，因此一些样本可能在同一训练数据集总出现多次，而其它一些却可能被忽略。一般来说，自助样本
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我们要把现实世界中的各种信息转换成计算机能理解的东西，这些转换后的信息就形成了数据。例 如，某人的出生日期是“1987年5月23日”，他的身高是170厘米，等等。数据不仅包括数字、字母、文字和其他特殊字符组成的文本形式的数据，而且还 包括图形、图像、动画、影像、声音等多媒体数据。但使用最多、最基本的仍然是文本数据。
Clustered Variance模块调整聚类的标准误。例如，将一个数据集合复制100次，不应该增加参数估计的精度，但是在符合独立同分布假设（Independent Identically Distributed，IID）下执行这个过程实际上会提高精度。另一个例子是在教育经济学的研究中，有理由期望同一个班里孩子的误差项不是独立的。聚类标准误可以解决这个问题。
数据的质量直接关乎最后数据分析出来的结果，如果数据有错误，在计算和统计后，结果也会有误。 所以在进行数据分析前，我们必须对数据进行清洗。需要考虑数据是否需要修改、如何修改调整才能适用于之后的计算和分析等。
1 SELECT 句法 2 3 SELECT [STRAIGHT_JOIN] 4 [SQL_SMALL_RESULT] [SQL_BIG_RESULT] [SQL_BUFFER_RESULT] 5 [SQL_CACHE | SQL_NO_CACHE] [SQL_CALC_FOUND_ROWS] [HIGH_PRIORITY] 6 [DISTINCT | DISTINCTROW | ALL] 7 select_expression
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一、分类方法简介 1. 分类的概念 数据挖掘中分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常被称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可描述如下：输入数据
1. 使用核心线程的完全多线程。这意味着它能很容易地利用多CPU(如果有)。2. 支持C 、C 、 Eiffel 、 Java、 Perl、 PHP、Python、和 TCL API等客户工具和 API。3. 可运行在不同操作系统平台上。4. 支持多种列类型：1、 2、 3、4、和 8 字节长度的有符号/无符号整数、FLOAT、DOUBLE、CHAR、VARCHAR、TEXT、BLOB、DATE、TIME、DATETIME、 TIMESTAMP、YEAR、SET和ENUM类型。5. 利用一个优化的一遍扫描多
Robust Variance模块中的函数用于计算线性回归、逻辑回归、多类逻辑回归和Cox比例风险回归的稳健方差（Huber-White估计）。它们可用于计算具有潜在噪声异常值的数据集中数据的差异。此处实现的Huber-White与R模块“sandwich”中的“HC0”三明治操作完全相同。
服务器启动后，还要经过一系列配置，才能被客户端程序所连接。本篇说明如何配置客户端身份认证，HAWQ的权限管理机制，HAWQ最常用的命令行客户端工具psql及与mysql命令行常用命令类
缺省参数是声明或定义函数时为函数的参数指定一个缺省值。在调用该函数时，如果没有指定实 参则采用该形参的缺省值，否则使用指定的实参。
一、 简单查询 简单的Transact-SQL查询只包括选择列表、FROM子句和WHERE子句。它们分别说明所查询列、查询的 表或视图、以及搜索条件等。 例如，下面的语句查询testtable表中姓名为“张三”的nickname字段和email字段。 复制内容到剪贴板 代码:SELECT `nickname`,`email`FROM `testtable`WHERE `name`='张三' (一) 选择列表 选择列表(select_list)指出所查询列，它可以是一组列名列表、星号、表达式、变量(
实际上， “function(参数表) 函数体”这样的结构本身也是一个表达式， 其结果是一个函数对象。在通常的函数定义中， 函数名只不过是被赋值为某个函数对象， 或者说是“绑定”(bind)到某个函数对象上面。同一个函数对象可以被多个函数名绑定。函数是普通R对象， 在编程语言术语中称这样的函数为第一级函数(first class functions)， 或函数是第一级对象(first class objects)， 即函数在R语言中与其他普通数值型对象、字符型对象有相同的地位。
今天为大家推荐一首陈同学版本的《离人》，这首歌曲也是很早之前朋友向我推荐的，目前也是在作者的音乐收藏夹中，经常随机播放到,大家有时间可以听一下！
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ECMAScript 6 (or ECMAScript 2015) is the newest version of the ECMAScript standard and has remarkably improved parameter handling in JavaScript. We can now use rest parameters, default values and destructuring, among other new features. PS：这篇文章主体是根据Faraz
该文摘要总结
PS：这篇文章主体是根据Faraz Kelhini的文章（见引用1）翻译而来，加入了自己的一些理解。
本文介绍了计算单源最短路径算法在社交网络中的应用。首先介绍了单源最短路径算法的基本概念和常用算法，然后讨论了社交网络中的最短路径问题，并给出了基于Madlib的算法实现。最后，介绍了如何利用该算法计算两个人之间的最短路径。
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前言：特征工程是机器学习的重点，他直接影响着模型的好坏。 数据收集 在进行机器学习之前，收集数据的过程中，我们主要按照以下规则找出我们所需 要的数据： 业务的实现需要哪些数据？ 基于对业务规则的理解，尽可能多的找出对因变量有影响的所有自变量数据。 数据可用性评估 在获取数据的过程中，首先需要考虑的是这个数据获取的成本； 获取得到的数据，在使用之前，需要考虑一下这个数据是否覆盖了所有情况以及这个数 据的可信度情况。 数据源 用户行为日志数据：记录的用户在系统上所有操作所留下来的日志行为数据 业务数据： 商
除了之前提到的选择操作符之外，CDO还提供了一些条件选择操作符。这在针对从多个文件中进行条件选取的时候就显得非常方便了。
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MySQL中对于表上ID自增列可以在创建表的时候来指定列上的auto_increment属性；等同于SQL server中的identity属性；Oracle则是通过Sequence方式来实现。在MySQL中，系统变量auto_increment_increment，auto_increment_offset 影响自增列的值及其变化规则。本文主要描述这两个系统变量的相关用法。
MySQL上在线执行DDL语句（create table、alter table、create index、grant ...）一直是个令人头疼的操作。一方面大表上的DDL语句需要执行很长时间，这是因为MySQL的实现，它需要复制一遍表的数据。另一方面在高并发访问的表上执行DDL期间会阻塞其上所有DML（insert、update、delete）语句的执行，直到DDL语句执行完。不但如此，高并发大表上的在线DDL还极易产生经典的“Waiting for table metadata lock”等待。
本文讲解如何使用JMeter实现前后端接口的性能测试。JMeter入门实践可参考《【NGINX入门】16.使用JMeter压力测试工具测试NGINX限流配置实践》 《【Jmeter入门】1.JMeter界面及监听器介绍》。
首先，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理（中心化处理）和无量纲化处理。 同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。 无量纲化处理主要为了消除不同指标量纲的影响，解决数据的可比性，防止原始特征中量纲差异影响距离运算（比如欧氏距离的运算）。它是缩放单个样本以具有单位范数的过程，这与标准化有着明显的不同。简单来说，标准化是针对特征矩阵的列数据进行无量纲化处理，而归一化是针对数据集的行记录进行处理，使得一行样本所有的特征数据具有统一的标准，是一种单位化的过程。即标准化会改变数据的分布情况，归一化不会，标准化的主要作用是提高迭代速度，降低不同维度之间影响权重不一致的问题。
最近遇到Oracle注入的测试越来越多，而且互联网上oracle注入的总结较为少见，为了能够快速的进行漏洞测试和挖掘，诞生了想要把之前学习的Oracle注入方式进行温习和总结的想法，便写下这一篇关于Oracle注入的总结，本文参考了Oracle官网，互联网上各个前辈的博客以及各大paper。期待和师傅，前辈们的讨论和交流。 本文中的user 的值是SQLINJECTION。 基础知识： 1. Oracle 使用查询语句获取数据时需要跟上表名，没有表的情况下可以使用dual，dual是Oracle的虚拟表，用
近期同事在讨论如何在PostgreSQL中一张大表，添加一个带有not null属性的，且具有缺省值的字段，并且要求在秒级完成。 因为此，有了以下的实验记录： 首先我们是在PostgreSQL 10下做的实验： postgres=# select version(); version ---------------
ALTER DATABASE 允许修改数据库的特征，所有关于数据库的特征都存储在db.opt文件中。你必须先具备该数据库的ALTER特权，才能完成对数据库的ALTER操作。
本篇重点是针对销售订单示例创建并测试数据装载的Kettle作业和转换。在此之前，先简要介绍数据清洗的概念，并说明如何使用Kettle完成常见的数据清洗工作。由于本示例中Kettle在Hadoop上的ETL实现依赖于Hive，所以之后对Hive做一个概括的介绍，包括它的体系结构、工作流程和优化。最后用完整的的Kettle作业演示如何实现销售订单数据仓库的数据转换与装载。
一、#命名空间 在C/C++中，变量、函数和类都是大量存在的，这些变量、函数和类的名称将都存在于全局作用域中，可能会导致很多冲突。使用命名空间的目的是对标识符的名称进行本地化，以避免命名冲突或名字污染namespace关键字的出现就是针对这种问题的。 1.命名空间的定义 定义命名空间，需要使用到namespace关键字，后面跟命名空间的名字，然后接一对{}即可，{}中即为命名空间的成员。
组复制的基本保证是，只有在组中的大多数节点接收到事务并且就并发事务的相对顺序达成一致之后，才会提交事务。其对事务的基本处理流程为：
在上一期《统计信息记录表|全方位认识 mysql 系统库》中，我们详细介绍了mysql系统库中的统计信息记录表，本期我们将为大家带来系列第五篇《优化器成本记录表|全方位认识 mysql 系统库》，下面请跟随我们一起开始 mysql 系统库的系统学习之旅吧！
pandas是一个提供快速、灵活、表达力强的数据结构的Python库，适合处理‘有关系’或者‘有标签’的数据。在利用Python做数据分析的时候，pandas是一个强有力的工具。 pandas库有
决策树（Decision Tree）又称为分类树（Classification Tree），是最为广泛的归纳推理算法之一，处理类别型或连续型变量的分类预测问题，可以用图形和if-then的规则表示模型，可读性较高。决策树模型通过不断地划分数据，使因变量的差别最大，最终目的是将数据分类到不同的组织或不同的分枝，在因变量的值上建立最强的归类。
MySQL支持多种数据类型：数字类型，日期和时间类型，字符类型，空间类型和JSON类型。
在前面的博客中已经分享有关构造函数 【C++】构造函数和析构函数详解，这次又再一次提到构造函数，一起来看看。
在HAWQ中创建一个表时，应该预先对数据如何分布、表的存储选项、数据导入导出方式和其它HAWQ特性做出选择，这些都将对数据库性能有极大影响。理解有效选项 的含义以及如何在数据库中使用它
缺省参数：缺省的意思是默认，根据缺省参数这个名字我们可以理解为：调用函数时，不给函数传实参，函数的形参就会使用默认的值。 C++的输入&输出 ：C++的输入和输出与C语言有什么不同呢？
本文介绍了主成分分析（PCA）的基本原理、应用和计算方法，以及如何通过PCA进行降维。作者通过一个实际案例，展示了PCA在数据挖掘和机器学习中的重要作用，并提供了基于Python的PCA函数和投影函数的实现方法。
一、正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X（以小时计）服从正态分布N（μ, σ)其中μ, σ2均未知。现测得16只元件的寿命如下： 159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时？ 解：按题意，需检验 H0： μ ≤ 225 H1: μ > 225
前几天读了一篇文章《故障分析 | MySQL 迁移后 timestamp 列 cannot be null》，没想到这两天就碰到了相近的问题。
MySQLdump是MySQL自带的导出数据工具，通常我们用它来导出MySQL中，但是有时候我们需要导出MySQL数据库中某个表的部分数据，这时该怎么办呢？ mysqldump命令中带有一个 --where/-w 参数，它用来设定数据导出的条件，使用方式和SQL查询命令中中的where基本上相同，有了它，我们就可以从数据库中导出你需要的那部分数据了。 命令格式如下： mysqldump -u用户名 -p密码 数据库名 表名 --where="筛选条件" > 导出文件路径 例子： 从meteo数据库的sdata表中导出sensorid=11 且 fieldid=0的数据到 /home/xyx/Temp.sql 这个文件中
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