在mysql中，这种计算可用TIMESTAMPDIFF函数来解决，但是解决过程中需要将数据多次加工。
MySQL 8.0 最新小版本（8.0.31）支持标准SQL 的intersect（交集）和except（差集）操作。
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最近这段时间检查小王子数学作业时会经常见到一些思维题，而这些题在课本上是没有的，但是老师有布置和讲解相关类似的题！于是根据他最近做的和在网上看到的整理了一些常见题，里面有些问题现在还没有遇到。下面介绍的解题方法和思路并非唯一的，当然也不一定正确，仅供参考。
01、SQL查询语句不区分大小写，但是数据区分 02、where从句中Name=null是查询不到结果的，必须用 is null 03、union去重，union all 不去重，intersect求交集 minu求差集 （不必一直用select +条件来查询数据，有些关键字也非常好用） 04、sum、avg、variance（求方差）、stddev（求标准差）只用于数值 05、add_months（date,months）在当前日期上增加（months）个月，正数就是向后推移时间，负数你懂的、last_d
对于一些用户请求，在某些情况下是可能重复发送的，如果是查询类操作并无大碍，但其中有些是涉及写入操作的，一旦重复了，可能会导致很严重的后果，例如交易的接口如果重复请求可能会重复下单。
只要使用到缓存，无论是本地缓存还是使用Redis做缓存，那么就会存在数据同步不一致的问题。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍梯度的调试，应用梯度下降法最主要的就是计算梯度，但很有可能计算梯度程序没有错但是求得的梯度是错误的，这个时候就需要使用梯度调试的方式来发现错误。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
一、初识Redis Redis和Memcached类似，也属于k-v数据存储，但是功能和操作性要比Memcached好很多。 Redis官网redis.io, 当前最新稳定版4.0.1 支持更多value类型，除了和string外，还支持hash、lists（链表）、sets（集合）和sorted sets（有序集合） redis使用了两种文件格式：全量数据(RDB)和增量请求(aof)。 全量数据格式是把内存中的数据写入磁盘，便于下次读取文件进行加载。 增量请求文件则是把内存中的数据序列化为操作请求，用
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-linked-lists-lcci
Prometheus 中的一些关键设计，比如注重标准和生态、监控目标动态发现机制、PromQL等。
标准差是反应数据离散程度的一种量化的形式，通过标准差的数据我们可以分析判断整个数据组的稳定性，比如我们要分析一个篮球运动员的得分稳定性，我们就取其一个赛季的每场球赛的得分，然后对这组数据求标准差，就可以分析判断他的得分稳定性。
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。
过去两个月，例子君每天总结和梳理小例子，关于Python基础、常用内置库、正则表达式、装饰器、生成器、迭代器、绘图工具，Python多线程等。它们很简单，也就几行代码，各位读者反映也很不错哒，养成了每天看小例子的习惯。
集合在数据库领域表示记录的集合。SQL是一门面向集合的语言，四则运算里的和、差、积已经加入到标准SQL，但由于其标准化进程比较缓慢，一些集合运算在主流的数据库如MySQL、HiveSQL中还未实现。
在不同的位置设置两个接收机 , 分别是 " 接收机1 " 和 " 接收机2 " ,
要知道，数据库中函数实在太多了,每个去都学习的话，成本的确有点高。但其实，常用的函数就那些。
以上所有的结构都可以采用redisObject来表示，redisObject中，type表示的是属于哪种数据类型，encoding表示底层实现的该数据类型的数据结构。
与 InfoQ 相识的时间不算短了，2017 年 10 月 22 日加入，但 2020 年 9 月才在平台上发布第一篇文章，11 月后才开始连载。
既然是操作 Set，那么方法自然是 opsForSet() ，每种数据类型都有自己的操作方法。
题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-linked-lists-lcci/
今天看了一个视频是关于梅西和C罗的，视频的主题是问他们两个是不是朋友？结果可想而知，两个人私底下很较劲，梅西投票从来没投给过C罗，C罗也从来没投过梅西，2个人在足球场上争斗了10年。今天你方唱罢，明天我方登场。如果你的一生中没有一个劲敌，自身前进的动力就会受影响。所以我们也要在自己的工作领域中找一个尊敬的对手，没事和他斗上一斗。
The “covariance” of 2 features, e.g. feature i and feature j measures: (Select all that apply) A. How much the 2 features vary in the same direction. B. The average ratio of feature i and feature j. C. The sum of deviations of feature i and feature j. D. T
一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，为什么要归一化呢？维基百科给出的解释：1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度。下面我简单扩展解释下这两点。
由于出租车供求匹配，以及一系列的补贴方案涉及到可行性的问题，我们采用出租车轨迹数据做出相应的解答。
通过 bin 下面的 mysqlbinlog 工具来看法 binlog 文件，可以看到都记录了什么。
身高（到肩膀）是：600mm、470mm、170mm、430mm 和 300mm。
光的各个电磁波公式，没考。 相干叠加，没考，但公式应该要记得。光程差中应记得，介质减去真空的折射率应该是n-1。 杨氏干涉必须知道各类条纹、条纹间距，同时还应该知道光源偏离的杨氏干涉这种情况。 杨氏干涉例题中多波长的光线切记是各个波长的中心共同组成某一级谱线。 薄膜干涉公式记牢，包括半波损失的判断，增透增反的等价命题，等倾干涉的高度差，移动等倾干涉平面的情况，左凹右凸且跨越一个等高面的时候对应二分之一波长（因为薄膜干涉的光程差公式前面有个系数二），给出多条条纹的时候切记相邻条纹间距在相除的时候要减一。牛顿环应会自己推导曲率半径公式，和给定某两级半径关系求出曲率半径的公式。等倾干涉没有涉及。迈克尔逊干涉仪记得左边可以是一臂镜面移动的距离，也可以是光程差。
众所周知，统计学是数据分析的基石。学了统计学，你会发现很多时候的分析并不那么准确，比如很多人都喜欢用平均数去分析一个事物的结果，但是这往往是粗糙的。而统计学可以帮助我们以更科学的角度看待数据，逐步接近这个数据背后的“真相”。大部分的数据分析，都会用到以下统计方面的知识，可以重点学习：
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始，Redis的开发由Pivotal赞助。
概率是指的对于某一个特定事件的可能性的数值度量，且在0-1之间。我们抛一枚硬币，它有正面朝上和反面朝上两种结果，通常用样本空间S表示，S={正面，反面}，而正面朝上这一特定的试验结果叫样本点。对于样本空间少的试验，我们极易观察出他们样本空间的大小，而对于较复杂的试验，我们就需要学习些计数法则了。
了解 Python 集合: 它们是什么，如何创建它们，何时使用它们，什么是内置函数，以及它们与集合论操作的关系
参照完整性规则：若属性（或属性组）F是基本关系R的外码它与基本关系S的主码Ks相对 应（基本关系R和S不一定是不同的关系），则对于R中每个元组在F上的值必须为：
期望也就是平均值，是一个数值，反应的是随机变量平均取值的情况，期望也叫做加权平均。在信号中代表直流分量。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说mysql 存储过程 语法[mysql存储过程应用场景],希望能够帮助大家进步!!!
强烈推荐一个大神的人工智能的教程：http://www.captainbed.net/zhanghan
2、为什么动态规划遍历dp数组的方式五花八门，有的正着遍历，有的倒着遍历，有的斜着遍历，有的无论咋遍历都是对的。
本发明涉及声源的定位，更具体地讲，涉及一种使用麦克风(MIC)阵列来对声源 定位的方法。
（1.）首先打开管理员权限的cmd，输入net start musql80 开启服务（电脑每次重启都需要开启服务），然后再进普通权限的cmd，输入第（2）或（3）步骤里面的命令，如下：
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART （Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。 第1~4节：GBDT算法内部究竟是如何工作的？ 第5节：它可以用于解决哪些问题？ 第6节：它又是怎样应用于搜索排序的呢
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2368 Accepted Submission(s): 333
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。 第1~4节：GBDT算法内部究竟是如何工作的？ 第5节：它可以用于解决哪些问题？ 第6节：它又是怎样应用于搜索排序的呢？
的自然数集合：N = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, …} ，集合中的对象采用花括号包围
线性回归是通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析，其特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。如下图所示，样本点为历史数据，回归曲线要能最贴切的模拟样本点的趋势，将误差降到最小。
白白最近的时间投了一些SLAM相关的实习，通过各种公司的面试了解了流程以及侧重点，有答的不好被拒绝的，也有拿到offer的，也有简历石沉大海的。发现很多基础的问题自己都明白但是在面试紧张的情况下描述的逻辑不是很清晰，所以导致面试效果不是很好，通过自己这一段时间的学习和面试遇到的一些SLAM相关的基础问题做一个总结。
一、决策树模型组合 单决策树C4.5由于功能太简单，并且非常容易出现过拟合的现象，于是引申出了许多变种决策树，就是将单决策树进行模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。 在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸。 核心思想：其实很多“渐进梯度”
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