本文是对PDF Explained(by John Whitington)第三章《File Structure》的摘要式翻译。
其中要生成大量的没有意义的测试数据，以便进行压力测试，这个数据是最好生成的，只需要写几条SQL语句，多运行几次即可。如果不想写SQL语句，也可以使用数据生成工具：VisualStudio、PowerDesigner、DataFactory等都可以使用。我推荐使用DataFactory，有较强的定制性。
1.统计学基本概念 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。 数据分析的方法可分为描述统计和推断统计。 注意：分类变量如“行业”，其变量值可以为“
现如今随着机器识别技术的日益成熟，在我们的日常生活中机器识别也随处可见。大家常见的有二维码识别，指纹识别，车牌识别等，这些技术已经相当成熟。还有现如今比较火的无人驾驶系统。无人驾驶系统中存在很多机器识别技术，包括对人或移动物体的识别，路标识别，以及距离估算等。而各种识别系统中，对数字的识别是必不可少的。数字在我们人类世界无处不在。
原理图是我们设计，构建和排除电路故障的地图。了解如何阅读和遵循原理图是任何电子工程师的重要技能。
多表查询，也称为多表连接查询；作为关系型数据库最主要的查询方式，在日常工作中被广泛使用
根据PDF官方指南，理解PDF格式可以从四个方面下手——Objects（对象）、File structure（物理文件结构）、Document structure（逻辑文件结构）、Content streams（内容流）。
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中，我们将讨论许多与建模有关的主题，这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
维恩图是去年的事了 图片由作者提供，灵感来自 R for Data Science 几周前，我在Reddit上发表了一篇关于 SQL Anti-Joins在Reddit上。在我分享后不久，我得到了这样的回应。 图片由作者提供 这引起了我的兴趣，因为到目前为止，我还没有读过或听说过有人认为维恩图是可视化SQL连接的坏方法，而我已经不断地用SQL编码了3年多。我个人认为，维恩图对于快速记忆和可视化两个表之间的连接类型很有帮助。所以这是我的回答。 图片由作者提供 在这篇评论之后，我得到了一些热情的回应，并意
SQL（结构化查询语言）是一种设计用于检索和操作数据的数据库。它属于美国国家标准协会（ANSI）的一种标准，可用于执行Select（选择）、Update（更新）、Delete（删除）和Insert（插入）等数据任务。
手写数字识别问题 图像识别是深度学习众多主流应用之一，手写数字识别则是图像识别范畴简化版的入门学习经典案例。在TensorFlow的官方文档中，把手写数字识别“MNIST”案例称为机器学习项目的“Hello World”。从这个案例开始，我们的连载才开始有了一些“人工智能”的感觉。 问题的描述是这样： 有一批手写数字的图片，对应数字0-9。通过机器学习的算法，将这些图片对应到文本字符0-9。用通俗的话来说，就是计算机认出了图片上面手写的数字。 从问题描述可见这个机器学习项目的“Hello World”
永远不要低估Excel的作用，虽然名种BI工具很火爆，但记住他们只在分析师的群体中火爆，当涉及到报表分享时，分享到一般用户手里时，或者职场老一辈人群时，Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的，Excel仍然是不二的选择。
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。
表运算符的作用是把为其提供的表作为输入，经过逻辑查询处理，返回一个表结果。SQL Server支持四个表运算符：JOIN、APPLY、PIVOT、UNPIVOT，其中JOIN是标准SQL中的运算符，APPLY、PIVOT和UNPIVOT是T-SQL的扩展。
本文是对PDF Explained(by John Whitington)第二章《Building a Simple PDF》的摘要式翻译。
由于数据隐私限制，多个中心之间的数据共享受到限制，这就影响了联邦学习架构下多中心合作开发高性能深度学习模型的效果。持续学习（Continual Learning）作为点对点联合学习的一种方法，可以通过共享中间模型而不是训练数据来绕过数据隐私的限制，从而促进多中心协作开发深度学习算法。近期不断有研究人员探索联邦持续学习方法（Federated Continual Learning，FCL），即，研究持续学习在联邦学习架构下多中心协作的可行性。
主流数据库包括：MS SQL Server， Oracle，DB2，Informix， Sybase 等。
在常见的渗透测试中，我们都知道SQL注入攻击中有联合查询，报错注入，盲注还有DNS注入等等，那么如果一个网站存在基于时间的盲注，而恰好sleep这类核心函数被过滤的话，我们如何绕过进行注入呢，这里就分享一个经验——大负荷注入。
各位小伙伴们大家好，今天让我们聊聊在做好了自己的神经网络以后来如何评价自己的神经网络的并且如何从评价当中如何改进我们的神经网络。 其实评价神经网络的方法和评价其他的机器学习的方法大同小异，那么你可能会想，机器学习如此精准，为什么我们要去检验这个神经网络呢？其实在神经网络的训练中，神经网络可能会和我们一样会出现各种各样的问题，出现学习的效率不高，或者是学习的干扰太多，学到最好并没有很好地学到这些数据所得到的规律，但是这其中的原因可能是多方面的，可能是数据问题，也可能是数据网络参数的问题，因此，为了检验评价神经
调幅ASK、调频FSK、调相PSK、DPSK信号。（ASK、FSK 不考，考 PSK、DPSK）
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制甜甜圈图
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。
数据库中的表可以通过键将彼此联系起来，主键是一个列，在这个列中的每一行的值都是唯一的，在表中，每个主键的值都是唯一的，这样就可以在不重复每个表中的所有数据的情况下，把表间的数据交叉捆绑在一起。
MYSQL-深入到精通mysql教程，请进入知识星球-spark技术学院获取 ---- 基本操作语句创建查看 1，创建数据库： 进入MySql数据库环境后，就可以使用CREATE DATABASE语句创建自己的数据库了。 CREATE DATABASE 数据库名；>create database study; 注1：数据库名可以由任意字母、数字、下面(_)和美元符号($)组成，但不能由单独的数字组成，也不能为MySQL关键字，而且长度还不能超过64个字符。在windows系统下，数据库名不区分大小写，在
题目：数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字。 看到这道题，我们马上就会想到，要是这个数组是排序的数组就好了。如果是排序的数组，那么我们只要遍历一次就可以统计出每个数字出现的次数，这样也就能找出符合要求的数字了。题目给出的数组没有说是排好序的，因此我们需要给它排序。排序的时间复杂度是O(nlogn)，再加上遍历的时间复杂度O(n)，因此总的复杂度是O(nlogn)。 接下来我们试着看看能不能想出更快的算法。前面思路的时间主要是花在排序上。我们可以创建一个哈希表来消除排序的时间。哈希表的
这个炫酷的图表仍然来自excelhero.com。正如之前提到过的，通过学习研究复杂的图表制作，无论是否能够完全明白，都会很好地提高我们的Excel绘图能力。
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库，设计目标包括：ASR/TTS/CHAT
在上一章中，我们讨论了如何使用数据来检验假设。这些方法提供了一个二元答案：我们要么拒绝要么未能拒绝零假设。然而，这种决定忽略了一些重要的问题。首先，我们想知道答案有多大的不确定性（无论结果如何）。此外，有时我们没有一个明确的零假设，因此我们想看到与数据一致的估计范围。其次，我们想知道效应实际上有多大，因为正如我们在上一章中的减重示例中看到的，统计上显著的效应未必是实际上重要的效应。
就像我们在学习一门编程语言时总喜欢把“Hello World！”作为入门的示例代码一样，MNIST手写数字识别问题就像是深度学习的“Hello World！”。通过这个例子，我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式，以及如何使用TensorFlow搭建简单的单层和多层的神经网络。
HAVING通过在每个组的所有行上应用一些条件来过滤组。我们将其解释为只保留具有某些条件的组的一种方式。请注意WHERE和HAVING之间的区别：我们使用WHERE来过滤行，而我们使用HAVING来过滤组。在 SQL 执行查询时，WHERE在HAVING之前。
我们在用hive取数的时候，有的时候只是跑一个简单的join语句，但是却跑了很长的时间，有的时候我们会觉得是集群资源不够导致的，但是很大情况下就是出现了"数据倾斜"的情况。
category是pandas的一种分类的定类数据类型。和文本数据.str.<methond>一样，它也有访问器功能.cat.<method>。
开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。为了能够有效和高效地识别用户所需的软件，已根据软件的功能和属性向软件判断了标记。因此，标签分配成为开源软件存储库软件维护成功的关键。手动分配需要专家判断软件的功能和性能，并从软件的大型标签池中选择适当的预定义标签，这显然很耗时。因此，此任务上的软件挖掘的目的是利用数据挖掘的进步，为新上传的软件项目启用自动标记分配（重新推荐）。
在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我对JOIN算子有过简单的介绍，这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象。JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段，进而得到最完整的记录行。比如我们有一个查询需求：在学生表(学号，姓名，性别)，课程表(课程号，课程名，学分)和成绩表(学号，课程号，分数)中查询所有学生的姓名，课程名和考试分数。如下：
在SELECT语句中使用星号“”通配符查询所有字段 在SELECT语句中指定所有字段 select from TStudent;
在select语句中，如果from子句引用了多个表源或试图，则可以用join关键字连接
■第一章 域基础 一、域的作用 微软的文字处理软件Microsoft Word系列，其方便和自动化程度是其他任何文字处理软件所望尘莫及的。究其原因，其一，微软有强大的软件开发技术人员队伍。其二，Word与其本公司的操作系统 Windows的密切结合。微软至今也没有公布Windows 操作系统和Word 文字处理软件的源代码，就是为了保住自己的垄断地位。其三，在 Word 中引入了域和宏，将某些特殊的处理方法用函数或编程的的形式交给用户，大大提高了文字处理的灵活性、适应性和自动化程度。 由于域和宏的引入，Word 文档易受病毒的攻击。此外，要灵活使用域和宏，要求用户学习一定的编程基础知识。一提到编程，有的人就感到头痛。其实，Word中的域和宏所包含的知识是非常基础的，也是比较容易学会的。 域相当于文档中可能发生变化的数据或邮件合并文档中套用信函、标签的占位符。 通过域，可以调用宏 命令；也可以通过宏的语句在文档中插入域。 现在我们通过举例来简单了解一下Word 中的域能干些什么： 1. 给段落自动编号，如：1. 2. 3. ，一、二、三、，1.1.1，1.1.2，等等。 2. 插入用常规方法无法实现的字符，如：
在Excel里，除了可以使用透视表来访问数据模型，还可以用发起查询的方式来访问模型，返回一个二维表。
本文将会讲述 BI/DW/DA 领域的一些常见概念，如：事实表、维度表、建模、多维分析、cube 等，但不涉及具体实例分析。
上篇讲到Mysql中关键字执行的顺序，只涉及了一张表；实际应用大部分情况下，查询语句都会涉及到多张表格 :
WHERE department_id=( SELECT department_id
上一篇文章中，我们介绍了 SQL 中最基本的 DML 语法，包括 insert 的插入数据、update 的更新数据、delete 的删除数据以及基本的查询语法，但大多比较简单不能解决我们日常项目中复杂的需求。
九九乘法表的 SQL 我曾发布到其它内容平台，现在把 SQL 拷过来，稍微加一些说明。
脑解剖扫描预测的年龄和实际年龄之间的差异，如脑年龄增量，为非典型性衰老提供了一个指示。机器学习 (ML) 算法已被用于大脑年龄的估计，然而这些算法的性能，包括（1）数据集内的准确性， (2）跨数据集的泛化， (3）重新测试的可靠性，和（4）纵向一致性仍然没有确定可比较的标准。本研究评估了128个工作流程，其中包括来自灰质 (GM) 图像的16个特征和8个具有不同归纳偏差的ML算法。利用四个覆盖成人寿命的大型神经成像数据库进行分析 （总N=2953,18-88岁），显示了包含4.73—8.38年的数据集中平均绝对误差 (MAE ) ，其中32个广泛抽样的工作流显示了包含5.23—8.98年的交叉数据集的MAE。结果得到：前10个工作流程的重测信度和纵向一致性具有可比性。特征的选择和ML算法都影响了性能。具体来说，体素级特征空间 （平滑和重采样） ，有和没有主成分分析，非线性和基于核的ML算法表现良好。在数据集内和跨数据集内的预测之间，大脑年龄增量与行为测量的相关性不一致。在ADNI样本上应用表现最佳的工作流程显示，与健康对照组相比，阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者的脑龄增量明显高于健康对照组。在存在年龄偏倚的情况下，患者的脑龄增量估计因用于偏倚校正的样本而不同。总之，大脑年龄具有一定应用前景，但还需要进一步的评估和改进。
Preface：本文将会讲述 BI/DW/DA 领域的一些常见概念，如：事实表、维度表、建模、多维分析、cube 等，但不涉及具体实例分析。 1、维（Dimension） 维是用于从不同角度描述事物特
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