我正在尝试使用PySpark从我的数据集中获取特征选择/特征重要性,但我在使用PySpark时遇到了问题。
这是我使用Python Pandas完成的工作,但我想使用PySpark完成它:
cols = [col for col in new_result.columns if col not in ['treatment']]
data = new_result[cols]
target = new_result['treatment']
model = ExtraTreesClassifier()
model.fit(data,target)
print(
我知道这看起来像是的复制品,但它并不是完全的。我想要将一个生产数据库(正在使用且关键的)复制到同一台服务器上的另一个数据库,以便进行一些测试。做这件事最简单安全的方法是什么?
以下是我的建议(主要是在上找到):
BACKUP DATABASE srcDB TO DISK = 'D:\SQL\Data\srcDBtest.bak' WITH COPY_ONLY
RESTORE DATABASE testDB FROM DISK = 'D:\SQL\Data\srcDBtest.bak'
WITH MOVE 'srcDB' TO 'D:\
例如,假设我的应用程序有一些本地化文本。我的问题是,我是否应该在一开始就加载适当的地区:
var locale=userPrefs.getLocale();
localeStringMap=getLocaleTextFromFile("locale_string_"+locale+".json");
//some other code
//.
//.
//.
var message=localeStringMap["welcome_to_use_the_app"];
或每次访问本地化字符串时获取区域设置首选项:
var localeStrin