在运行XGboost之前，必须设置三种类型成熟：general parameters，booster parameters和task parameters：
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
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http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/
作者：JiaXinYi https://segmentfault.com/a/1190000012707337 这个知识不算冷门的，但是用的时候可能还是会有些懵逼，不能生效时搜一搜就能找到答案了，但是你真的懂了吗？为什么想要设置一个全屏元素的时候，高度不受%的控制？ 1.百分比宽高的设定 按照w3c中的width和height属性，可以明确%设定宽高是根据父元素的宽高来的： http://www.w3school.com.cn/cssref/prdimwidth.asp http://www.w3schoo
PS：内存对齐，本质上是牺牲空间换取效率。通过调整默认对齐数可以对这一过程进行动态调整。
一、前言 注解（Annotation）作为元数据的载体，为程序代码本身提供额外的信息，使用过MyBatis等ORM框架的朋友对 @Insert 的注解应该不陌生了，这是MyBatis自定义的注解，显然我们也可以按需求自定义一些注解，然后对其进行解析获取元数据，进而实现通过代码生成代码的操作。 二、自定义注解 只需通过 关键字@interface 即可自定义注解 // 标识注解（就是无属性的注解）
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
一、基本操作 1. INSERT 在常用的增删改查数据库操作中，HAWQ仅支持INSERT和SELECT两种，不支持UPDATE和DELETE，这主要是因为HDFS是一个只能追加数据而
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 ---------------
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
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。
我们在写代码的时候经常会忘记初始化和销毁，C++的构造函数和析构函数就能避免这个问题。
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。
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。
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(
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。
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。
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
逻辑回归、GBDT可以参考pyspark开发文档：http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.ml.html#pyspark.ml.classification.LogisticRegression 。
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数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。 Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明： 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i in rang
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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。
作者：章华燕 编辑：田 旭 四 XGBoost 参数详解 在运行XGboost之前，必须设置三种类型成熟：general parameters，booster parameters和task parameters： General parameters 该参数参数控制在提升(boosting)过程中使用哪种booster，常用的booster有树模型(tree)和线性模型(linear model) Booster parameters 这取决于使用哪种booster Task parameters
RDBMS(Relational Database Management System)即关系数据库管理系统，在开始之前，先了解下RDBMS的一些术语：
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框，其常用参数如下： ...：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names：对每一行命名的向量 stringAsFactors：是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型，默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
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索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引是在存储引擎中实现的，所以每种存储引擎中的索引都不一样。如MYISAM和InnoDB存储引擎只支持BTree索引；MEMORY储存引擎可以支持HASH和BTREE索引。
一、数据库完整性概述 1.数据库的完整性： ①数据库的完整性是指数据的正确性和相容性 ②数据库完整性是防止不合语义或不正确的数据进入数据库 ③完整性体现了是否真实地反映现实世界 例: 学生的年龄必须是整数，取值范围为14-29； 学生的性别只能是男或女； 学生的学号一定是唯一的； 学生所在的系必须是学校开设的系； 2.DBMS维护数据库完整性的机制： ①提供定义完整性约束条件的机制 DBMS应提供定义数据库完整性约束条件，并把它们存入数据库中。 ②提供完整性检查的方法 检查数据是否满足完整性约
特征工程在传统的机器学习中是非常重要的一个步骤，我们对机器学习算法的优化通常是有限的。如果在完成任务时发现不管怎么优化算法得到的结果都不满意，这个时候就可以考虑回头在做一下特征工程。
不知道友友们有没有过这样一段经历. 在写一道数据结构的oj题时,信心满满的提交后,发现,编译居然编译不过,找了半天发现是忘记了进行初始化操作. 很多时候我们经常忘记初始化操作,但是初始化操作每次又是必做的,那么C++的祖师爷(本贾尼大佬)就贴心的给我设计了一个函数,这个函数就是构造函数.
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
sql注入后可以通过该数据库获取所有表的字段信息 1. COLLATIONS表 提供有关每个字符集的排序规则的信息。 COLLATIONS表包含以下列： COLLATION_NAME 排序规则名称。 CHARACTER_SET_NAME 与排序规则关联的字符集的名称。 ID 排序规则ID。 IS_DEFAULT 排序规则是否为其字符集的默认值。 IS_COMPILED 字符集是否已编译到服务器中。 SORTLEN 这与对字符集中表示的字符串进行排序所需的内存量有关。
大致了解了一下缺省函数，接下来让我们实践一下，比方说我要计算一批长方体的体积，但它们大部分长宽均为5，高度全都不同。这时使用缺省函数便可以很好地解决问题
a. 之前的C语言学习中我们就了解过全局和局部这部分的知识了，在C++里面他们有一个新的名词就是域，域就相当于一片领地，如果想定义两个一模一样的变量在同一个域中，这显然是不行的，会出现变量重命名的问题，但是这样的问题还是比较常见的，因为c++和C语言中都有很多的模板，函数库等等，难免我们定义的和库里面定义的，产生命名冲突和名字污染，namespace所创建的命名空间就是用来解决这样的问题的。
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本文介绍了基于逻辑回归的朴素贝叶斯分类器在自然语言处理领域的应用，并提供了实例和代码。
OSPF快速收敛是为了提高路由的收敛速度而做的扩展特性，包括：**PRC:[Partial Route Calculation]**——部分路由计算和智能定时器。 同时，OSPF支持故障恢复快速收敛，例如通过OSPF IP FRR[Fast reroute，快速重路由]实现备份链路的快速切换，也可以与BFD联动实现对故障的快速感知
在创建类的对象时，有时候是需要通过传递某些信息进行初始化的，此时可以使用类参数。类参数看起来跟方法参数列表一样，但它是位于类名的后面，类似于其他高级语言的构造器(构造函数)。 我们定义了类ClassArg并制定了一个参数，使用new关键字创建对象时，需要指定参数a，我们还可以看到 val ca = new ClassArg(10); 会执行类体的打印语句，即使它在f()方法之前，这涉及到Scala 类的初始化过程：看似在f()之前执行；但其实类的所有的定义（值、方法）会在类体执行前初始化，也就是f()方法是先于打印语句初始化的。
这代码可以正常运行,但是我们引用头文件#include <time.h>后,代码就不能正常运行了.
起因：线上的一台服务器，最近总是出现 访问 很慢的情况发生，点击一个链接要2秒钟以上才能打开，按照我们对于访问人数的估计，服务器应该不至于响应这么慢，从而需要针对这个问题进行分析，来解决网站访问过慢。
类与对象 在C++中，类和对象的出现，是为了完善C语言的不足，在struct的基础上慢慢进步，慢慢完善，将其的功能发挥到最大，也方便使用！
PS:const原则上不能修改，但是可以通过找到其空间直接修改。（指针/别名）
数据约束控制字段允许使用的值、字段的默认值以及数据值使用的排序规则类型。所有这些数据约束都是可选的。可以按任何顺序指定多个数据约束，并以空格分隔。
IRIS® 数据平台提供了用于登录数据库和开始使用的默认用户名和密码。默认用户名为“_SYSTEM”(大写)，密码为“sys”。
CDO在处理气候及模式数据方面有着非常强大的功能，而且其中包含有一些简单的统计和计算函数，数据选择以及空间差值函数。支持常见的气象数据格式，比如GRIB，NetCDF等。
ORACLE的数据类型 常用的数据库字段类型如下： 字段类型 中文说明 限制条件 其它说明 CHAR 固定长度字符串 最大长度2000 bytes ` VARCHAR2 可变长度的字符串 最大长度4000 bytes 可做索引的最大长度749 NCHAR 根据字符集而定的固定长度字符串 最大长度2000 bytes NVARCHAR2 根据字符集而定的可变长度字符串 最大长度4000 bytes DATE 日期（日-月-年） DD-MM-YY（HH-MI-SS） 经过严格测试，无千虫问题 LONG 超长字符串 最大长度2G（231-1） 足够存储大部头著作 RAW 固定长度的二进制数据 最大长度2000 bytes 可存放多媒体图象声音等 LONG RAW 可变长度的二进制数据 最大长度2G 同上 BLOB 二进制数据 最大长度4G CLOB 字符数据 最大长度4G NCLOB 根据字符集而定的字符数据 最大长度4G BFILE 存放在数据库外的二进制数据 最大长度4G ROWID 数据表中记录的唯一行号 10 bytes **.*.*格式，*为0或1 NROWID 二进制数据表中记录的唯一行号 最大长度4000 bytes NUMBER(P,S) 数字类型 P为整数位，S为小数位 DECIMAL(P,S) 数字类型 P为整数位，S为小数位 INTEGER 整数类型 小的整数 FLOAT 浮点数类型 NUMBER(38)，双精度 REAL 实数类型
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