总的来说，Process Monitor 可以捕获和监控 Windows 中的 I/O 操作，虽然它不记录实际对注册表、文件系统或网络传输中的数据，但我们可以监控到进程的所有操作事件 2.2 Process...2.3.3 筛选Process Monitor数据 我们可以用非常颗粒化的过滤器来筛选 Process Monitor 所捕获的事件，这非常有利于我们对单个进程所生成的事件进行分析。...当我们选择 include ‘python.exe’ 之后，界面中则会只筛选出 python.exe 进行的相关事件。 我们这时候发现，现在事件分为两种： 对注册表的操作。 对文件系统的操作。 ?...对于我们这个例子来说，注册表操作没啥意义，所以我们只关心对文件系统的操作。但是这样事件也太多了，所以我们只筛选出没有找到文件的数据，即Result 是 NAME NOT FOUND的事件。...PsTools 可以帮助我们在命令行中执行相当多的管理任务，更主要的是可以将其写成脚本来执行周期性重复任务或在管理大批量服务器时提高效率。
这些操作可以在整个数组上执行，也可以在特定的轴上执行。...首先，我们创建一个包含学生成绩的二维数组。每一行表示一个学生的成绩，每一列表示一门科目的成绩。...，实现了对学生成绩数据的统计分析。...它可以方便地进行数据清洗、转换、分组、筛选等操作，适用于处理结构化数据。TensorFlow：TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，用于构建和训练深度学习模型。...Spark：Apache Spark是一个用于大规模数据处理和分析的强大开源工具，它提供了分布式计算功能，并支持大规模数据集的处理和分析。Spark中也包含可以与NumPy进行交互的功能。
例如，CelebA 数据集包含 40 个与头发颜色、性别和年龄等面部特征相关的标签，RaFD 数据集有 8 个面部表情标签，如 “高兴”、“愤怒”、“悲伤” 等。...图 1：通过从 RaFD 数据集学习迁移知识，应用到 CelebA 的多域图像到图像转换结果。第一列和第六列显示输入图像，其余列是产生的 StarGAN 图像。...据我们所知，这是第一个在不同的数据集上成功地完成多域图像转换的工作。...使用 StarGAN 在面部属性转换和面部表情合成任务提供了定性和定量的结果，优于 baseline 模型 图 3：StarGAN 的概观，包含两个模块：一个鉴别器 D 和一个生成器 G。...（d）G 尝试生成与真实图像非常像的假图像，并通过 D 将其分类为目标域。 实验结果 图4：CelebA 数据集上面部属性转换的结果对凯勒巴数据集。
结果集列的数据值通过对结果集的每一行相应的表达式求值而得出。...一个复杂表达式，通过对一个或多个简单表达式使用运算符而生成。这使结果集中得以包含基表中不存在，但是根据基表中存储的值计算得到的值。这些结果集列被称为派生列。 表达式可以包含 $ROWGUID 关键字。...PIVOT 通过将表达式某一列中的唯一值转换为输出中的多个列来旋转表值表达式，并在必要时对最终输出中所需的任何其余列值执行聚合。...UNPIVOT 与 PIVOT 执行相反的操作，将表值表达式的列转换为列值。(数据库的兼容级别需要90以上 ) 用 sp_addlinkedserver 定义的链接服务器中的一个或多个表或视图。...WHERE 和 HAVING 是筛选器。这两个子句指定一系列搜索条件，只有那些满足搜索条件的行才用于生成结果集。我们称满足搜索条件的行包含在结果集中。
访问数据集权限，通过共享报表、工作区成员身份，或数据集本身的生成权限。 包含在安全角色中。 DAX 安全筛选器 创建安全角色后，就可以定义该角色的实际安全策略了。...我们可以将交叉筛选器方向设置为“单一”，那么此时的方向就是安全筛选器的传播方向；或者如果关系是一对多，那么就是从一侧到多侧的方向。...DAX 包含一系列可为你执行此操作函数，并提供有关层次结构的有用信息。...这里明显的问题是，如何让授权用户在员工级别获得工资数据。可以使用其他数据集来执行此操作。 Power BI 较少使用的功能之一是跨报表钻取。...当你仔细查看安全筛选器时，你会注意到否定子句不执行任何操作。
1、并集 并集指的是两个集合a与b的加法运算，结果是：既包含集合a中所有元素又包含集合b所有元素的集合。 ?...如果用UNION ALL代替UNION，它便不会对并集进行排序和去重操作，也就是说，UNION ALL的结果会保留重复的元素（记录）。...用集合运算符时的注意事项: 作为运算对象的记录的列数必须相同； 作为运算对象的记录中列的类型必须一致； 注：这些注意事项不仅限于 UNION，之后将要学习的所有集合运算符都要遵守这些注意事项。...| +---------+-----------+------------+ 1、简单集合运算 Eg1: 请筛选出会使用大数据开发工具（掌握hive或spark），但不会tensorflow的候选人集合...分析： 可以先通过UNION运算求出掌握大数据技能的全部候选人，然后进行INTERSECT运算：减去掌握tensorflow的候选人。
前提条件：这些一起查询的表之间是有关系的（一对一、一对多），它们之间一定是有关联字段，这个关联字段可能建立了外键，也可能没有建立外键。...因为 WHERE 可以先筛选，用一 个筛选后的较小数据集和关联表进行连接，这样占用的资源比较少，执行效率也比较高。...HAVING 则需要 先把结果集准备好，也就是用未被筛选的数据集进行关联，然后对这个大的数据集进行筛选，这样占用 的资源就比较多，执行效率也较低。...根据约束数据列的限制，约束可分为： 单列约束：每个约束只约束一列 多列约束：每个约束可约束多列数据 根据约束的作用范围，约束可分为： 列级约束：只能作用在一个列上，跟在列的定义后面 表级约束...但是，人为操作很容易犯错误，比如说在录入数量的 时候，把条形码扫进去了；录入金额的时候，看串了行，录入的价格远超售价，导致账面上的巨亏…… 这些都可以通过触发器，在实际插入或者更新操作之前，对相应的数据进行检查
例如在本例中，拆分列为多行与拆分列为多列后再逆透视是等价的，而列头带有额外信息与内容位置一一对应，导致使用拆分列为多列后再逆透视成为了本场景下的正确方法，虽然步骤多了一点，但正确性是第一位的。）...【警告】 这个搜索框应用了一个筛选器，显示包含用户输入的字符模式的任何值。不接受通配符和数学运算符。 在处理列中的过程中有超过 1,000 行的数据集时，将遇到一个挑战。...尽管数据集没有显示出这个问题，先假设它表现出了这个问题，需要设置一个手动筛选器如下所示。 筛选 “State” 列【文本筛选器】【包含】。...图 7-22 手动创建一个包含 “ia” 的筛选器 当用户不能在筛选器列表中看到数据时，或者需要为筛选器配置一些更复杂的条件，如【且】和【或】条件时，【筛选行】对话框的这个视图非常有用。...图 7-24 对 “State” 应用筛选器为包含 “ia”，且 “Sales” 要大于 1000 【警告】 当配置多列的筛选器时，将创建一个单一的应用步骤，当选择这个步骤时，只有最初的一列显示出活动的筛选器图标
graph、session（只能包含一个graph）、op（图上的节点、输出tensor） eval执行单个节点（tensor转array） run可以多个 学习后的数据保存为模型...等优化器，有额外的内部变量，可以get_slot获取） 一个输入，输出多个标签 （多标签分类问题、softmax激活函数取概率值最大的几个值，softmax概率值接近0，导致梯度消失，准确率低可用logsoftmax...（深度学习）、隐藏层激励函数必须是非线性的 正向传播算法、反向传播算法（lost函数对参数求导，分析参数的变化曲线） Lost函数：自定义（固定）函数（凹函数使用梯度下降算法容易产生局部最优解...mnist数据集（手写数字图片），cifar数据集（物体图片） 15.tensorflow所有数学模型 参考： https://www.cnblogs.com/xlturing...chaipp0607/article/details/79036312深度学习标注工具 https://blog.csdn.net/tkkzc3E6s4Ou4/article/details/79988596 开放的数据集
查询语句中select from where group by having order by的执行顺序 1.查询中用到的关键词主要包含六个，并且他们的顺序依次为 select--from...即先对select xx from xx的记录集合用where进行筛选，然后再使用group by 对筛选后的结果进行分组。...四、当一个查询语句同时出现了where,group by,having,order by的时候，执行顺序和编写顺序是： 1.执行where xx对全表数据做筛选，返回第1个结果集。...2.针对第1个结果集使用group by分组，返回第2个结果集。 4.针对第2个结集执行having xx进行筛选，返回第3个结果集。...3.针对第3个结果集中的每1组数据执行select xx，有几组就执行几次，返回第4个结果集。 5.针对第4个结果集排序。
评论模型训练 1、评论收集 要训练模型，必须要有相应的训练集和验证集，视频评论有 8 个分类每个分类都需要大量的数据。...QQ 浏览器资讯之前已经做过类似的模型，资讯包含了一个情感分类（正面，负面）的模型，吐槽的内容一般都是在负面评论里面。所以前期会将所有的评论使用情感分析，得到大量的负反馈评论。...通过这个步骤可以从百万级别的评论中筛选出十万级别的负面评论。 2、评论标注 已经有了十多万的负面评论，但是这些数据依然不能用于训练，需要标注分类后才能用于训练。...线上数据的获取，视频这边是从播放记录拿的数据。使用 QQ 浏览器每播放完一个视频，就会将视频的播放记录上报到后台，其中就有 vid 字段。...运营的前端同学做了前端页面，从数据库读取视频，然后执行下线操作。 ? 图：负反馈视频操作页面 2、加入黑名单 运营同学点击删除按钮后，该视频的 vid 就会进入视频系统的黑名单。
具体顺序 1.FROM 执行笛卡尔积 FROM 才是 SQL 语句执行的第一步，并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接），生成虚拟表VT1，获取不同数据源的数据集。...2.ON 应用ON过滤器 对虚拟表VT1 应用ON筛选器，ON 中的逻辑表达式将应用到虚拟表 VT1中的各个行，筛选出满足ON 逻辑表达式的行，生成虚拟表 VT2 。...如果FROM子句包含两个以上的表，则对上一个联接生成的结果表和下一个表重复执行步骤1~3，直到处理完所有的表为止。 4.WHERE 应用WEHRE过滤器 对虚拟表 VT3应用WHERE筛选器。...CUBE 和 ROLLUP 区别如下： CUBE 生成的结果数据集显示了所选列中值的所有组合的聚合。 ROLLUP 生成的结果数据集显示了所选列中值的某一层次结构的聚合。...8.HAVING 应用HAVING过滤器 对虚拟表VT6应用HAVING筛选器。根据指定的条件对数据进行筛选，并把满足的数据插入虚拟表VT7。
评论模型训练 1、评论收集 要训练模型，必须要有相应的训练集和验证集，视频评论有 8 个分类每个分类都需要大量的数据。...QQ 浏览器资讯之前已经做过类似的模型，资讯包含了一个情感分类（正面，负面）的模型，吐槽的内容一般都是在负面评论里面。所以前期会将所有的评论使用情感分析，得到大量的负反馈评论。...通过这个步骤可以从百万级别的评论中筛选出十万级别的负面评论。 2、评论标注 已经有了十多万的负面评论，但是这些数据依然不能用于训练，需要标注分类后才能用于训练。...线上数据的获取，视频这边是从播放记录拿的数据。使用 QQ 浏览器每播放完一个视频，就会将视频的播放记录上报到后台，其中就有 vid 字段。...运营的前端同学做了前端页面，从数据库读取视频，然后执行下线操作。 图：负反馈视频操作页面 2、加入黑名单 运营同学点击删除按钮后，该视频的 vid 就会进入视频系统的黑名单。
交叉熵（cross-entropy） 多类别分类问题中对 Log 损失函数的推广。交叉熵量化两个概率分布之间的区别。参见困惑度（perplexity）。 D 数据集（data set） 样本的集合。...TensorFlow 中的特征列还可以压缩元数据比如下列情况： 特征的数据类型； 一个特征是固定长度的或应该转换为嵌入。 一个特征列可以仅包含一个特征。「特征列」是谷歌专用的术语。...图（graph） 在 TensorFlow 中的一种计算过程展示。图中的节点表示操作。节点的连线是有指向性的，表示传递一个操作（一个张量）的结果（作为一个操作数）给另一个操作。...Q 队列（queue） 实现队列数据结构的 TensorFlow 操作。通常在输入／输出（I/O）中使用。 R 秩（rank） 机器学习领域中包含多种含义的术语： 张量中的维度数量。...TensorFlow Serving 帮助训练模型使之可部署到产品中的平台。 测试集（test set） 数据集的子集。模型经过验证集初步测试之后，使用测试集对模型进行测试。
特征列 (FeatureColumns) 一组相关特征，例如用户可能居住的所有国家 / 地区的集合。样本的特征列中可能包含一个或多个特征。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列” 是 Google 专用的术语。...节点 (node) 多含义术语，可以理解为下列两种含义之一： 隐藏层中的神经元。 TensorFlow 图中的操作。...-all) 假设某个分类问题有 N 种可能的解决方案，一对多解决方案将包含 N 个单独的二元分类器 - 一个二元分类器对应一种可能的结果。...非监督式机器学习的另一个例子是主成分分析 (PCA)。例如，通过对包含数百万购物车中物品的数据集进行主成分分析，可能会发现有柠檬的购物车中往往也有抗酸药。 请与监督式机器学习进行比较。
特征列 (FeatureColumns) 一组相关特征，例如用户可能居住的所有国家/地区的集合。样本的特征列中可能包含一个或多个特征。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列”是 Google 专用的术语。...节点 (node) 多含义术语，可以理解为下列两种含义之一： 隐藏层中的神经元。 TensorFlow 图中的操作。...-all) 假设某个分类问题有 N 种可能的解决方案，一对多解决方案将包含 N 个单独的二元分类器 - 一个二元分类器对应一种可能的结果。...非监督式机器学习的另一个例子是主成分分析 (PCA)。例如，通过对包含数百万购物车中物品的数据集进行主成分分析，可能会发现有柠檬的购物车中往往也有抗酸药。 请与监督式机器学习进行比较。
---- 特征列 (FeatureColumns) 一组相关特征，例如用户可能居住的所有国家/地区的集合。样本的特征列中可能包含一个或多个特征。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列”是 Google 专用的术语。...---- 节点 (node) 多含义术语，可以理解为下列两种含义之一： 隐藏层中的神经元。 TensorFlow 图中的操作。...-all) 假设某个分类问题有 N 种可能的解决方案，一对多解决方案将包含 N 个单独的二元分类器 – 一个二元分类器对应一种可能的结果。...非监督式机器学习的另一个例子是主成分分析 (PCA)。例如，通过对包含数百万购物车中物品的数据集进行主成分分析，可能会发现有柠檬的购物车中往往也有抗酸药。 请与监督式机器学习进行比较。
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