上一章节内容主要介绍了一些MySQL中对表和库的增删改查操作，对于上一章中对与表中字段的一些定义进行说明，本章主要介绍关于数据库类型的一些定义。
墨墨导读：MySQL临时表在很多场景中都会用到，比如用户自己创建的临时表用于保存临时数据，以及MySQL内部在执行复杂SQL时，需要借助临时表进行分组、排序、去重等操作。下面将会对MySQL临时表的一些概念、分类和常见问题进行整理。
在介绍如何使用贝叶斯概率公式计算后验概率之前，先回顾一下概率论与数理统计中的条件概率和全概率公式：
http://blog.csdn.net/malefactor/article/details/51078135
1.MySQL中关于函数的说明 2.单行函数分类 3.字符函数 1）length(str)：获取参数值的字节个数； 2） concat(str1,str2,…)：拼接字符串； 3）upper(str)：将字符中的所有字母变为大写； 4）lower(str)：将字符中所有字母变为小写； 5）substr(str,start,[len])：从start位置开始截取字符串，len表示要截取的长度； 6）instr(str,要查找的子串)：返回子串第一次出现的索引，如果找不到，返回0； 7）trim(str)：去掉字符串前后的空格； 8）lpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串左填充指定长度； 9）rpad(str,len,填充字符)：用指定的字符，实现对字符串右填充指定长度； 10） replace(str,子串,另一个字符串)：将字符串str中的字串，替换为另一个字符串； 4.数学函数 1）round(x,[保留的位数])：四舍五入； 2）ceil(x)：向上取整，返回>=该参数的最小整数。(天花板函数) 3）floor(x)：向下取整，返回<=该参数的最大整数。（地板函数） 4）truncate(x,D)：截断； 5）mod(被除数,除数)：取余； 5.日期时间函数 1）now()：返回系统当前的日期和时间； 2）curdate()：只返回系统当前的日期，不包含时间； 3）curtime()：只返回系统当前的时间，不包含日期； 4）获取日期和时间中年、月、日、时、分、秒； 5）weekofyear()：获取当前时刻所属的周数； 6）quarter()：获取当前时刻所属的季度； 7）str_to_date()：将日期格式的字符串，转换成指定格式的日期； 8）date_format()：将日期转换成日期字符串； 9）date_add() + interval：向前、向后偏移日期和时间； 10）last_day()：提取某个月最后一天的日期； 11）datediff(end_date,start_date)：计算两个时间相差的天数； 12）timestampdiff(unit,start_date,end_date)：计算两个时间返回的年/月/天数； 6.其它常用系统函数 7.流程控制函数 1）if函数：实现if-else的效果； 2）ifnull函数：判断值是否为null，是null用指定值填充； 3）case…when函数的三种用法； ① case … when用作等值判断的语法格式； ② case … when用作区间判断的语法格式； ③ case…when与聚合函数的联用 8.聚合函数 1）聚合函数的功能和分类； ① 聚合函数的功能； ② 聚合函数的分类； 2）聚合函数的简单使用； 3）五个聚合函数中传入的参数，所支持的数据类型有哪些？ ① 测试数据； ② sum()函数和avg()函数：传入整型/小数类型才有意义； ③ max()函数和min()函数：传入整型/小数类型、日期/时间类型意义较大； ④ count()函数：可以传入任何数据类型，但是碰到null要注意； ⑤ count()函数碰到null值需要特别注意； ⑥ count(1),count(0)表示的是啥意思呢？ ⑦ count(*)计数的效率问题； 4）聚合函数和group by的使用“最重要”；
数据源 📷 再操练一下 【1】计算和 📷 【2】取出总分中的最大值与最小值 📷 【3】先groupby单位，再取出各单位中的最大值与最小值 📷 【4】先用groupby单位与班别，再取出各单位各班别中的最大值与最小值 📷 【5】取英语一科进行cut,标识出各分数段的人数 📷 【6】学习pivot_table进行分类汇总，与excel中的分类汇总一样 📷
最近在做项目迁移，Oracle版本的迁到Mysql版本，遇到有些oracle的函数，mysql并没有，所以就只好想自定义函数或者找到替换函数的方法进行改造。
此前我们介绍了一个最优化分类算法 — logistic 回归。 Logistic 回归数学公式推导 本文中，我们再来介绍另一个最优化分类算法 — SVM。
mysql中使用group by进行分组后取某一列的最大值，我们可以直接使用MAX()函数来实现，但是如果我们要取最大值所在的那一行或多行（可能有多行对应的最大值都一样） 那么我们需要取得整行的数据该怎么办？
群里一网友这两天刚入职新公司，遇到一个重启 MySQL 服务后，自动增长值丢失问题，差点背锅走人。下面我们一起来回顾一下这个问题。
1、引子 朴素贝叶斯方法是一种使用先验概率去计算后验概率的方法，其中朴素的意思实际上指的是一个假设条件，后面在举例中说明。本人以为，纯粹的数学推导固然有其严密性、逻辑性的特点，但对我等非数学专业的人来说，对每一推导步骤的并非能透彻理解，我将从一个例子入手，类似于应用题的方式，解释朴素贝叶斯分类器，希望能对公式的理解增加形象化的场景。 2、实例 最近“小苹果”很火，我们就以苹果来举例说，假设可以用三个特征来描述一个苹果，分别为“尺寸”、“重量”和“颜色”；其中“尺寸”的取值为小、大，“重量”的取值为轻、重，“
使用Elasticsearch的过程中，除了全文检索，或多或少会做统计操作，而做统计操作势必会使用Elasticsearch聚合操作。
沿给定dim维度返回输入张量input中 k 个最大值。 如果不指定dim，则默认为input的最后一维。 如果为largest为 False ，则返回最小的 k 个值。
一、算法介绍 Logistic regression （逻辑回归）是一种非线性回归模型，特征数据可以是连续的，也可以是分类变量和哑变量，是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性，主要的用途： 分类问题：如，反垃圾系统判别，通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定； 排序问题：如，推荐系统中的排序，根据转换预估值进行排序； 预测问题：如，广告系统中CTR预估，根据CTR预估值预测广告收益； 这个世界是随机的，所以万物的发生都可以用可能性或者几率（Odds）来表达。“几率”指的是
对于文本分类问题，常见的方法无非就是抽取文本的特征，比如使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的特征向量，然后在基于抽取的特征训练一个分类器。 然而研究证明，TextCnn在文本分类问题上有着更加卓越的表现。从直观上理解，TextCNN通过一维卷积来获取句子中n-gram的特征表示。TextCNN对文本浅层特征的抽取能力很强，在短文本领域如搜索、对话领域专注于意图分类时效果很好，应用广泛，且速度快，一般是首选；对长文本领域，TextCNN主要靠filter窗口抽取特征，在长距离建模方面能力受限，且对语序不敏感。
1、引子 朴素贝叶斯方法是一种使用先验概率去计算后验概率的方法，其中 朴素 的意思实际上指的是一个假设条件，后面在举例中说明。本人以为，纯粹的数学推导固然有其严密性、逻辑性的特点，但对我等非数学专业的人来说，对每一推导步骤的并非能透彻理解，我将从一个例子入手，类似于应用题的方式，解释朴素贝叶斯分类器，希望能对公式的理解增加形象化的场景。 2、实例 最近“小苹果”很火，我们就以苹果来举例说，假设可以用三个特征来描述一个苹果，分别为“尺寸”、“重量”和“颜色”；其中“尺寸”的取值为小、大，“重量”的取值为轻、
在不久前有位客户在进行数据迁移时发现。自己使用pt-archiver备份时总是会少一条数据；如源数据库中某表数据为2333，导入目的数据库后select结果只有2332。
这些配置将启用二进制日志（binlog），并指定日志文件的位置以及要复制的数据库名称。
查询'admin','baxianwang','shigandang'三个用户的信息
不同类型的 动态规划 中 , 状态 值 的表示形式不同 , 将 动态规划 的 状态 表示形式 确定 , 该问题基本就可以解决 ;
大多数人都喜欢看电影，电影是如何分类呢？为了简化问题，假设所有的电影要么是爱情片，要么是动作片。如果我们已知一些电影的分类结果和电影中打斗镜头及亲吻镜头的次数，如下：
假设有一个数组V，ViVi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值为:
01 — 支持向量机 支持向量机的简称为SVM，能在已知样本点很少情况下，获得很好的分类效果。 02 — SVM分类两个点 已知两个样本点，如果用SVM模型，决策边界就是线g，它的斜率为已知两个样本点
我们在做数据分析工作的前提,当然是得有数据,巧妇难为无米之炊,所以数据的获取和产生是非常重要和基础的,然而,在当前互联网时代,信息非常的膨胀,我们获取数据的方式很多,这里简单的将其归为三类, 1,自己
最早的卷积神经网络是Alexander Waibel在1987[5]年提出的延时神经网络（TDNN）。TDNN是一种应用于语音识别问题的卷积神经网络。它使用FFT预处理的语音信号作为输入,它的隐藏层由两个一维卷积核组成，用于提取频域中不变的平移特征[6]。在TDNN出现之前，人工智能领域在BP神经网络（back-propagation）的研究方面取得了突破性进展[7]，因此TDNN能够使用BP框架进行学习。在最初作者的对比实验中，在相同条件下，TDNN的性能优于隐马尔可夫模型（HMM），后者是80年代语音识别的主流算法[6]。
1. 面向对象的三个特性：继承‘封装和多态 继承：就是子类实现父类的属性和方法，并在此基础上进行相关的扩展. 多态是建立在重写的基础之上的，是类与类之间的关系，是发生在不同的类之间的，子类重写父类的方法。实现不同的子类，不同的实现形态。 多态有3个条件 1:继承 2:重写(重写父类继承的方法) 3:父类引用指向子类对象 而重载是类的内部的方法构型上的不同，是发生在同一个类里面的。同一个函数名称，参数不同的多个方法，实现同一类型的功能。 封装是OOP编程中的一个重要手段，就是指把具体实现的逻辑细节在内部隐藏起来，对外部只暴露公共的、规范的接口和调用方法， 从而隐藏实现细节，使在使用的时候不用去考虑其内部的运作模式等等具体细节。以后即使是要修改其逻辑也不会影响外部调用的， 称为封装，主要是为了降低组件之间的耦合度，以提高扩展性和维护性。 2. 接口和抽象类：
每次插入一条数据，其 ID 都是比上一条插入的数据的 ID 大，就算上一条数据被删除。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
导读：数据总线（DBus）专注于数据的实时采集与实时分发，可以对IT系统在业务流程中产生的数据进行汇聚，经过转换处理后成为统一JSON的数据格式（UMS），提供给不同数据使用方订阅和消费，充当数仓平台、大数据分析平台、实时报表和实时营销等业务的数据源。
作者：陈之炎 本文约2000字，建议阅读5分钟本文让你读懂卷积神经网络。 2022年有专家曾经预测：在视觉领域，卷积神经网络(CNN)会和Transformer平分秋色。随着Vision Transformers (ViT)成像基准SOTA模型的发布， ConvNets的黎明业已到来，这还不算：Meta和加州大学伯克利分校的研究认为， ConvNets模型的性能优越于ViTs。 在视觉建模中，虽然Transformer很快取代了递归神经网络，但是对于那些小规模的ML用例， ConvNet的使用量会出现陡降。
==============================数据查询-单表=================================
大数据文摘转载自数据派THU 作者：陈之炎 本文让你读懂卷积神经网络。 2022年有专家曾经预测：在视觉领域，卷积神经网络(CNN)会和Transformer平分秋色。随着Vision Transformers (ViT)成像基准SOTA模型的发布， ConvNets的黎明业已到来，这还不算：Meta和加州大学伯克利分校的研究认为， ConvNets模型的性能优越于ViTs。 在视觉建模中，虽然Transformer很快取代了递归神经网络，但是对于那些小规模的ML用例， ConvNet的使用量会出现陡降。而
论文SEC-Seed, Expand and Constrain: Three Principlesfor Weakly-Supervised Image Segmentation
存储引擎决定了表的类型，而表内存放的数据也要有不同的类型，每种数据类型都有自己的宽度，但宽度是可选的
前言 上一篇给大家介绍了，MySQL常用的操作符其实已经是非常的详细了，现在给大家分享的是MySQL的常用函数。希望对我和对大家都有帮助。 一、字符串函数 1.1、LOWER、lcase(stri
2、create database if not exists 数据库名 （判断数据库是否存在，不存在则创建）
本周学习的数据库，有一种明显的感觉，语法简单，基本上不会有大段大段的代码出现，简简单单的几行代码就可以完成我们需要实现的任务，或许是因为我们的任务比较初级吧！嘻嘻！
本文取自《机器学习实战》第二章，原始为python2实现，现将代码移植到python3，且原始代码非常整洁，所以这本书的代码很值得学习一下。
马上又到年底了，薪酬模块的HR又要开始新的一轮的行业薪酬数据的调研，但是很多薪酬模块的HR面对的现实是 没有预算，不能去购买行业的薪酬数据分析报告，没有市场数据就不能进行岗位的薪酬对标，对于岗位调薪就没有标准。同时市场上的数据又不准，关键岗位的行业薪酬数据很难获得。今天我们就和大家聊一聊如何用最低成本获取最精准的行业市场薪酬数据。
在创建表的时候我们使用sql语句，Create table tableName () engine=myisam|innodb;
转自：https://m.2cto.com/database/201701/557910.html
本文目的是以大白话的方式介绍逻辑回归。我们先简要以公式的方式回顾什么是逻辑回归，如何训练。然后，我们用大白话的方式重新解释一次逻辑回归。最后，我们介绍逻辑回归和大脑的关系。是的，两者有关系。
我想大多数人和我一样，第一次听见“人工智能”这个词的时候都会觉得是一个很高大上、遥不可及的概念，特别像我这样一个平凡的前端，和大部分人一样，都觉得人工智能其实离我们很遥远，我们对它的印象总是停留在各种各样神奇而又复杂的算法，这些仿佛都是那些技术专家或者海归博士才有能力去做的工作。我也曾一度以为自己和这个行业没有太多缘分，但自从Tensorflow发布了JS版本之后，这一领域又引起了我的注意。在python垄断的时代，发布JS工具库不就是意味着我们前端工程师也可以参与其中？
本研究以2景覆盖北京市的Landsat 5 TM影像为数据源，成像时间为2009年9月份，采用改进的像元二分模型详细介绍植被覆盖度遥感估算过程。涉及TM影像校正、图像镶嵌与裁剪、NDVI计算与统计、影像运算使用、结果的统计与分析等。
爱可生 dble 团队开发成员，主要负责 dble 需求开发，故障排查和社区问题解答。少说废话，放码过来。
卷积神经网络（CNN）由输入（Inputs）、卷积层（Convolutions layer）、激活层（Activation）、池化层（Pooling layer）和全连接层(Fully Connected, FC)成。这句话的意思是CNN里面可以有这些层，但是每种网络层（Layer）的个数理论上是可以任意多个的。这也就有了后来的AlexNet，GoogLeNet，ResNet等著名的网络结构，后面我会选择一两个介绍下吧。他们的主要区别就在于Layer的深度不一样，也就是Layer的数量。一般来说Layer
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