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【My SQL】进阶知识 -- 一文搞懂SQL窗口排序函数

窗口函数通过窗口（Window）来定义计算的范围，窗口可以是整张表，也可以是根据某些条件动态划分出的子集。...注意，ROW_NUMBER() 会为每一行分配一个唯一的编号，也就是说如果有两个相同的值它会随机排序，并不会把它们排序成同一个排名。...NTILE() - 等分排名 NTILE() 函数将数据分成指定数量的“桶”（即分组），并为每一行分配一个桶编号。..., department, salary, NTILE(4) OVER (ORDER BY salary DESC) AS quartile FROM employees; 此查询将员工根据薪水从高到低分成...3 总体对比为了更清晰地展示这四种函数的排序效果，下面我将使用一个示例来展示几种常见的窗口排序函数（ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK() 和 NTILE()）的效果，并将它们的排序结果通过表格对比展现

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （133）-- 算法导论11.2 5题

我们可以将这个链表中的元素随机分成两个集合A和B，其中|A|=m/2，|B|=m/2。然后，我们可以将集合A中的元素全部删除，并将集合B中的元素全部删除。...我们可以将这个链表中的元素随机分成两个集合A和B，其中|A|=m/2，|B|=m/2。然后，我们可以将集合A中的元素全部删除，并将集合B中的元素全部删除。...我们可以将这个链表中的元素随机分成两个集合A和B，其中|A|=m/2，|B|=m/2。然后，我们可以将集合A中的元素全部删除，并将集合B中的元素全部删除。...我们可以将这个链表中的元素随机分成两个集合A和B，其中|A|=m/2，|B|=m/2。然后，我们可以将集合A中的元素全部删除，并将集合B中的元素全部删除。...我们可以将这个链表中的元素随机分成两个集合A和B，其中|A|=m/2，|B|=m/2。然后，我们可以将集合A中的元素全部删除，并将集合B中的元素全部删除。

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【行业】2018年你应该知道的十大机器学习算法

根据某些特征对数据进行分类，每当过程进入下一步时，就会有一个判断分支，并且判断将数据分为两部分，然后过程继续。...2.随机森林从原始数据中随机选择，并形成不同的子集。 ? 矩阵S是原始数据，它包含1-N数据行，而A，B，C是特征，最后一个C代表类别。 ? 从S中创建随机子集，假设我们有M组子集。 ?...这个模型需要满足两个条件：“大于或等于0”，“小于或等于1”。 ? 我们变换公式，得到逻辑回归模型： ? 通过计算原始数据，我们可以得到相应的系数。我们得到逻辑模型图： ?...选择3、2、1作为默认值，并计算其余数据与默认值之间的距离，并将其分类为具有最短距离的类。 ? 分类后，计算每个类的方法，并将其设置为新中心。 ? 经过几轮之后，我们可以在类不再更改时停止。 ?...9.神经网络在NN中，输入可能会被至少分成两个类。神经网络是由网络和网络连接形成的。第一层是输入层，最后一层是输出层。在隐藏层和输出层中，它们都有自己的分类器。 ?

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python题目 1000: 简单的a+b

步骤1：读取输入首先，我们需要从用户那里获取输入。在Python中，可以使用 input() 函数来获取用户输入。这个函数会等待用户输入一行文本，然后返回这行文本的字符串。...这里，它将处理经过.strip()处理后的字符串，并将其拆分成多个子字符串。...最终，这一行代码的目的是从用户输入中读取一行文本，然后将其拆分成多个整数，并将这些整数赋值给变量 a 和 b。这是一种常见的方式来处理从用户输入中读取一组空格分隔的整数。...下来让我们举几个例子来更好的理解它当使用 a, b = map(int, input().strip().split()) 这一行代码时，它的目的是从用户的输入中读取两个整数，并将它们赋值给变量 a...用户输入：42 7 a = 42 b = 7 总之，input() 用于获取用户输入的一行文本，.strip() 用于删除文本两端的空格，.split() 用于将文本拆分成多个子字符串，然后 map(int

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【数据挖掘】聚类 Cluster 简介 ( 概念 | 应用场景 | 质量 | 相似度 | 算法要求 | 数据矩阵 | 相似度矩阵 | 二模矩阵 | 单模矩阵 )

) ① 没有类标签 : 虽然将数据集分成若干子集 , 但是以什么依据分 , 事先是不知道的 ; ② 没有训练集 : 分类操作中 , 将数据集先分成训练集和测试集 , 但是在聚类中 , 只有一个数据集...分组与分类 : 分别是聚类和分类的结果 ; ① 相同点 : 都是将一个数据集分成若干数据子集 ; ② 分类 : 数据子集有明确的类别标签 , 这个子集是属于哪一类的 ; ③ 聚类 : 这些数据类似...用途 , 位置 , 等因素 , 对该数据集进行聚类分析 , 为数据集分组 , 便于城市规划 ; ③ 地理用途 : 将地球上不同地区的情况当做数据集 , 录入该地区的各种属性 , 聚类分析这些地区 , 并将其分组...⑥ 样本顺序 : 数据集样本输入的顺序不应该影响聚类结果 ; 基于层次的聚类 , 不同的样本输入顺序 , 会得到不同的聚类分组结果 ; ⑦ 数据维度 : 可以处理高维度的样本数据; ⑧ 用户条件...: 用户会提出各种限定条件 , 聚类算法可以与这些要求相结合 ; ⑨ 使用性 : 可解释性与可使用性好 ; VI .

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决策树详解

开始构建根节点，将所有的训练数据集都放在根节点，选择一个最有特征，按照这一特征将训练数据集分割成子集，使得各个子集有一个在当前条件下获得最好的分类。...如果这些子集已经能够被基本正确分类，那么构建叶节点，并将这些子集分到对应的叶节点中去；如果还有子集不能够被基本正确分类，那么就对这些子集新的选择最优特征，继续对其进行分割，构建相应的结点。...根据信息信息增益选择特征的方法是：对训练数据集(或子集)D，计算其每个特征的信息增益，并比较他们的大小，选择信息增益最大的特征。...(Dik)),(Di中的i表示根据特征A将样本D分成i个类别，k表示样本D本身按照结果分成k个类别，比如前面的对一个工作好坏进行评定，根据工作内容好坏对样本进行分类，得到的类别数就是k；在拿特征A-工资待遇对样本进行分类得到样本类别数...若D中所有的实例都属于同一类Ck(k表示样本D本身按照结果分成k个类别),则T为单节点树，并将类Ck作为该节点的类标记，返回T。

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深入浅出聚类算法

聚类算法没有训练过程，这是和分类算法最本质的区别，算法要根据自己定义的规则，将相似的样本划分在一起，不相似的样本分成不同的类。问题的严格定义聚类问题可以抽象成数学中的集合划分问题。...假设一个样本集： image.png 聚类算法把这个样本集划分成m个不相交的子集C1,...,Cm即簇。...例如，如果有下面的样本集： image.png 我们可以划分成下面的两个子集： image.png 划分的依据是第一个子集的元素都是奇数，第二个都是偶数。...聚类算法将顶点集合切分成k个子集，它们的并集是整个顶点集： image.png 任意两个子集之间的交集为空： image.png 对于任意两个子图，其的顶点集合为A和B，它们之间的切图权重定义为连接两个子图节点的所有边的权重之和...下图为图切割示意图，将一个图切分成3个子图，分别为红色，黄色和蓝色，虚线边为切掉的边，它们的权重之和即为切图成本：但直接通过最小化这个值完成聚类还有问题，它没有考虑子图规模对代价函数的影响，使得这个指标最小的切分方案不一定就是最优切割

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决策树

实战案例 3.1 项目概述根据以下 2 个特征，将动物分成两类：鱼类和非鱼类。...currentLabel = featVec[-1] # 为所有可能的分类创建字典，如果当前的键值不存在，则扩展字典并将当前键值加入字典。...bestInfoGain = infoGain bestFeature = i return bestFeature Q：上面的 newEntropy 为什么是根据子集计算的呢...A ：因为我们在根据一个特征计算香农熵的时候，该特征的分类值是相同，这个特征这个分类的香农熵为 0；这就是为什么计算新的香农熵的时候使用的是子集。...：使用完了所有特征，仍然不能将数据集划分成仅包含唯一类别的分组。

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【机器学习实战】第3章决策树

决策树项目案例项目案例1: 判定鱼类和非鱼类项目概述根据以下 2 个特征，将动物分成两类：鱼类和非鱼类。...currentLabel = featVec[-1] # 为所有可能的分类创建字典，如果当前的键值不存在，则扩展字典并将当前键值加入字典。...bestInfoGain = infoGain bestFeature = i return bestFeature 问：上面的 newEntropy 为什么是根据子集计算的呢...答：因为我们在根据一个特征计算香农熵的时候，该特征的分类值是相同，这个特征这个分类的香农熵为 0；这就是为什么计算新的香农熵的时候使用的是子集。...：使用完了所有特征，仍然不能将数据集划分成仅包含唯一类别的分组。

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Istio 入门（六）：版本控制

Istio 使用这些信息从 Kubernetes API 服务器获取服务的端点，并将这些信息传递给 Envoy 。这样，Envoy 就可以知道如何路由到其他服务。...VirtualService 还可以根据请求的属性（如请求头、路径、来源等）对流量进行匹配和分发。此外，VirtualService 可以配置复杂的路由行为，如重试、超时和故障注入等。...DestinationRule 定义了服务的子集（即服务的不同版本或变体），并指定如何根据负载均衡策略（如轮询、随机、最少连接等）将流量分发到这些子集。...这些设置将应用于所有子集（除非子集中明确覆盖）。 subsets：此属性包含一个 Subset 列表，用于定义服务的子集（即服务的不同版本或变体）。...每个 Subset 包含以下属性： name：子集的名称。 labels：子集的标签选择器。这些标签用于选择对应子集的 Kubernetes Pod。 trafficPolicy：子集的流量策略。

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一文读懂胜者树与败者树

在排序过程中，需要将数据集分成多个较小的子集，并在内存中对每个子集进行排序，然后再将排序后的子集合并起来。这种算法通常会利用硬盘等外部存储设备来协助处理数据，因此被称为“外部排序”。...并行处理：外部排序算法还可以通过将数据集分成多个块并对每个块进行并行处理来进一步提高性能。这意味着可以使用多个处理器或计算机来同时处理数据集，从而加快排序速度。 2.外部排序如何合并子集？...在合并过程中，首先从各个子集中读取一个元素，并将它们插入到优先队列中。队列会自动将它们排序，因此队列顶端的元素是当前最小的元素。我们将队列顶端的元素取出，并将它插入到磁盘文件中。...然后我们从该元素所在的子集中读取下一个元素，并将它插入到队列中，这样队列中的元素数保持不变。这个过程一直重复，直到所有元素都被读取出来，合并完成。...具体而言，合并子集的过程如下： 1.从每个子集中读取第一个元素，并将它们插入到一个优先队列中，以便从中选取最小元素。 2.从队列中取出最小的元素，并将它添加到一个磁盘文件中。

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分割等和子集

递归函数：基于已选的元素（和为curSum），从i开始继续选，能否选出和为sum/2的子集。每次递归，都有两个选择：选nums[i]。...基于不选它，往下继续选（递归）：dfs(curSum, i + 1) 递归的终止条件有三种情况： curSum > target，已经爆了，不用继续选数字了，终止递归，返回false。...curSum == target，满足条件，不用继续选数字了，终止递归，返回true。指针越界，考察完所有元素，能走到这步说明始终没有返回false。...“只选第一个1”和“只选第二个1”的结果是一样的；同一层的两个remain如果相同，它们的子树就完全相同。针对这种情况我们引入记忆化搜索。...由于本题是问我们能否将一个数组分成两个「等和」子集。问题等效于能否从数组中挑选若干个元素，使得元素总和等于所有元素总和的一半。

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使用 scikit-learn 的 train_test_split() 拆分数据集

在大多数情况下，将数据集随机分成三个子集就足够了：训练集用于训练或拟合您的模型。例如，您使用训练集来查找线性回归、逻辑回归或神经网络的最佳权重或系数。验证集用于在超参数调整期间进行无偏模型评估。...在前面的示例中，您使用了一个包含 12 个观测值（行）的数据集，并获得了一个包含 9 行的训练样本和一个包含三行的测试样本。那是因为您没有指定所需的训练和测试集大小。...下图显示了调用时发生的情况train_test_split()：数据集的样本被随机打乱，然后根据你定义的大小分成训练集和测试集。你可以看到它y有六个零和六个一。但是，测试集的四个项目中有三个零。...您将学习如何创建数据集，将它们拆分为训练和测试子集，并将它们用于线性回归。与往常一样，您将从导入必要的包、函数或类开始。...在本教程中，您学习了如何：使用train_test_split()得到的训练和测试集用参数控制子集的大小train_size和test_size 使用参数确定分割的随机性random_state 使用参数获取分层分割

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R基础-3

只看外观的话没法判断是个什么数据结构，要判断的话有两种方式：（1）根据生成它的函数；（2）用 class 或 is 族函数判断。那么为什么非要区分数据结构类型呢？...由已有数据转换或处理得到（3）读取表格文件（4）R语言内置数据 3.2 新建数据框（数据框是以列为单位组织的） 3.2.1 用代码新建 data.frame #新建数据框的一个函数，内部的代码分成了两大半...(df1) #行 > ncol(df1) # 列 > rownames(df1) #行名 > colnames(df1) #列名 3.4 数据框取子集：$ 、[ ] 、按照名字、按条件（逻辑值...但是 $ 自动补齐不可以 >df1[,"gene"] > df1[,c("gene","change")] #按条件（逻辑值）挑选score>0 的行 > df1[df1$score>0,] #这是按照行取的...$取列 / [行，列] 行列名/行列号、逻辑值修改/新增取子集+赋值两表相连 merge 矩阵新建和取子集

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【愚公系列】2023年12月五大常用算法(二)-回溯算法

欢迎点赞✍评论⭐收藏前言五大常用算法的特点如下：分治：将一个大问题拆分成若干个小问题，分别解决，然后将解决结果合并起来得到整个问题的解。...当越过叶结点、结束结点访问、遇到值为3的节点时终止搜索，函数返回剪枝 Pruning 剪枝是根据问题特性和约束条件避免无意义的搜索路径的方法，可提高搜索效率当遇到值为3 的节点时，则终止继续搜索...1.6 回溯典型例题八皇后问题：在8×8的棋盘上放置8个皇后，使得它们互不攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上。...N皇后问题：在N×N的棋盘上放置N个皇后，使得它们互不攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上。...本题的三个约束条件：多个皇后不能在同一行、同一列、同一对角线。值得注意的是，对角线分为主对角线 \ 和次对角线 / 两种。

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构建简历解析工具

经过一个月的工作，根据我的经验，我想和大家分享哪些方法工作得很好，在开始构建自己的简历分析器之前，你应该注意哪些事情。...因此，如果发现左右两部分的文本位于同一行，则将它们组合在一起。因此，正如你可以想象的那样，在随后的步骤中提取信息将更加困难。...因此，很难将它们分成多个部分。因此，我使用的工具是Apache Tika，它似乎是解析PDF文件的更好选择，而对于docx文件，我使用docx包来解析。 ---- 数据提取流程概述这是棘手的部分。...因此，我首先找到一个包含大多数大学的网站，并将其删除。然后，我使用regex检查是否可以在特定的简历中找到这个大学名称。如果找到了，这条信息将从简历中提取出来。...评估我使用的评估方法是fuzzy-wuzzy方法(去重子集匹配)。

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【机器学习 | 决策树】利用数据的潜力:用决策树解锁洞察力

然后，我们根据根节点的取值将数据集分割成子集，并对每个子集计算信息增益，以选择下一个节点。这个过程一直持续到满足停止条件为止，例如子集中的样本都属于同一类别或达到了预定的树的深度。...划分子集。根据选取的最优特征，将当前样本集合划分成若干个子集。每个子集对应于一个子节点，且该节点所代表的样本集合与其父节点的样本集合不重复。递归构建决策树。...接下来，我们根据性别的取值（男性或女性）将数据集分割成两个子集。...根据输入的特征，决策树可以根据特征的取值进行预测。请注意，这只是一个简单的示例，实际上，决策树可以有更多的特征和更复杂的结构。...它同样基于树形结构，通过对数据特征的逐步划分，将数据集分成多个小的决策单元，并在每个叶子节点上输出一个预测值。

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深入理解MySQL中的JOIN算法

当两个或多个表需要根据某些条件组合它们的行时，这种策略可能会被使用。...3.1 工作原理缓冲外部行：块嵌套循环连接首先在外部循环中读取一批行（一个数据块），并将这些行保存在内存中。...扫描驱动表：数据库系统会顺序或根据某种策略（如索引顺序）扫描驱动表中的行。使用索引查找匹配行：对于驱动表中的每一行，数据库系统会使用被连接表上的索引来快速查找满足连接条件的匹配行。...回表操作是指在使用索引找到匹配的行后，还需要访问表中的数据页来获取其他列的值。统计信息：数据库优化器使用统计信息来选择最佳的查询执行计划。...为了处理这种情况，数据库系统可能会使用分区技术，将哈希表分成多个较小的部分，并在需要时将它们写入磁盘。然后，系统可以逐个处理这些分区，以减少内存需求并提高查询的可扩展性。

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一个模型搞定元素周期表常见元素：中国团队打造分子模拟预训练模型，最高节省90%数据

当面对一个复杂体系时，仍需获取大量数据从头开始训练模型，造成计算成本高昂。...还将化学元素可视化在迁移性测试中，研究人员有意将不同训练集划分成多个子集，且每个子集的组分、构型都有较大差异。...，甚至在特定条件下这种提升达到了一两个数量级。...简言之，就是先在较大规模数据上进行预训练，然后根据新的少量数据集修改最后一层能量偏差。在AlMgCu合金数据集测试中，就将一元、二元子集上进行预训练，然后在三元子集上测试。...接着他们在包含56种元素的大型数据集OC2M上预训练，并将其迁移到毫不相关的HEA和AlCu数据集上，结果都显示出能成功的应用。

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【机器学习】三、特征选择与稀疏学习

又如何根据评价结果遴选下一轮候选子集呢？...…假定在k+1轮时，最后的候选（k+1）个特征子集不如上一轮的选定集，则停止生成候选子集，并将上一轮选定的k特征集合作为特征选择结果。...对属性子集A，假定根据其取值将D分成了V个子集{D1,D2,…,DV}，每个子集中的样本在A上取值相同，计算属性子集A的信息增益：信息增益Gain(A)越大，意味着特征子集A包含的欧主语分类的信息越多...由于LVW算法中特征子集搜索采用了随机策略，而每次特征子集评价都需训练学习器，计算开销很大，因此算法设置了停止条件控制参数T。...对给定的文档，相当多的字是不会出现在这个文档中，矩阵的每一行有大量的零元素，不同的文档，零元素出现的列也不相同。如果样本具有这样的稀疏表达形式时，对学习任务来说是有好处的。

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