Delphi开发的数据库程序在C:\PDOXUSRS.NET生成文件，拒绝访问及读写权限， "无法打开 PARADOX.NET。这个文件可以随便删除的，下次会自动产生。
摘要：统计是数据科学的一个重要部分，它为我们分析和理解数据提供了各种工具和技术。然而，有时通过统计得出的结果会违背我们的直觉，甚至自相矛盾，从而引起人们的困惑与误解。在这篇博客里，我们将探讨每个数据科学工作者都应该熟悉的5个统计学悖论。我们也将解释每个悖论是什么，为什么会发生，以及如何避免落入它的常见陷阱。读完本博客，你将对统计分析中可能出现的一些奇怪和预想之外的结果有更好的理解，从而能更好地在项目中处理它们。
在本次讲座中，我们以Delphi5为开发工具，标准的paradox表为后台数据库，来向大家介绍如何进行最简单的数据库编程。在本例中，我们将实现对一个数据表单的添加、修改、删除以及对表中数据进行查询的功能。
今年一月Steam开始严查成人向游戏作品，连《筑盛计划》这样的美少女画风的GALGAME作品都成了“祭品”，如此随性的操作，让许多制作人无所适从，并吐槽Steam在审查方面的“无脑”。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 日前，MIT 和 Bengio 发表新论文，探讨深度学习中的泛化。该论文解释了深度学习能够实现较好泛化的原因，并提出了一系列新型正则化方法。机器之心对
在本篇中，我们将首先介绍数据库设计的基本方法，并附上了一个设计MS-SQL Server数据库的例子。然后以Delphi5为开发工具，标准的paradox表为后台数据库，来向大家介绍如何进行最简单的数据库编程。 我们将实现对一个数据表单的添加、修改、删除以及对表中数据进行查询的功能。本例所使用的计算机软硬件环境为：Windows NT 4.0 Server，MS-SQL Server7.0，Borland Delphi 5，PIII550，256M内存。当然啦，一般的朋友在Win98的环境下或者Win2000的环境下都可以按照本例的步骤来编程序的。笔者的机器主要用作服务器，所以就在服务器上编啦。步骤如下。 一、数据库设计的基本方法 数据库设计是建立数据库及其应用系统的核心和基础，它要求对于指定的应用环境，构造出较优的数据库模式，建立起数据库应用系统，并使系统能有效地存储数据，满足用户的各种应用需求。一般按照规范化的设计方法，常将数据库设计分为若干阶段…… 二、MS－SQL Server数据库设计示例 下面，笔者还为各位网友准备了一套数据库大餐，这就是在MS－SQL Server下的Client/Server结构编程示例…… 三、数据库编程示例 在本次讲座中，我们以Delphi5为开发工具，标准的paradox表为后台数据库，来向大家介绍如何进行最简单的数据库编程。在本例中，我们将实现对一个数据表单的添加、修改、删除以及对表中数据进行查询的功能…… 四、大型数据库设计原则 一个好的数据库产品不等于就有一个好的应用系统，如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。一般来讲，在一个MIS系统分析、设计、测试和试运行阶段，因为数据量较小，设计人员和测试人员往往只注意到功能的实现，而很难注意到性能的薄弱之处，等到系统投入实际运行一段时间后，才发现系统的性能在降低……
过去一个月里，我们对近1000个Python 学习项目进行了排名，并挑选出热度前10的项目。这份清单涵盖了包括Web App, Geospatial Data, Time Paradox, Testing in Python, Crash reporting, Web Scraper, Asterisks, Web Development, Michelangelo PyML, Lifecycle 等项目教程，希望大家能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
【导读】过去一个月里，我们对近1000个Python 学习项目进行了排名，并挑选出热度前10的项目。这份清单涵盖了包括Web App, Geospatial Data, Time Paradox, Testing in Python, Crash reporting, Web Scraper, Asterisks, Web Development, Michelangelo PyML, Lifecycle 等项目教程，希望大家能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
自动驾驶Autopilot 是一个知识密集且科技含量很高的技术，不基于点什么很难把它讲的相对清楚。
哈喽，大家好！本期将给大家介绍在筛查试验的统计分析过程中可能会遇到的三种类型偏差：领先时间偏差（Lead-time bias） 、病程长短偏差（Length-time bias）、检查悖论（Length-biased sampling）
注意！某宝购买的欧陆风云4，单机版，现在共享给大家玩下，只是试玩，如果需要全部体验，就购买正版，也多多支持正版
编辑部于2019年10月在微信端开启《朝花夕拾》栏目，目的是推送2013年(含)之前主站发表的优秀文章，微信端与主站的同步始于2013年年初，然而初期用户量有限，故优质文章可能被埋没。
原创干货文章第一时间送达！ 推荐阅读时间：5min~12min 主要内容：机器学习中样本比例不平衡的处理方法 在机器学习中，常常会遇到样本比例不平衡的问题，如对于一个二分类问题，正负样本的比例是 10:1。 这种现象往往是由于本身数据来源决定的，如信用卡的征信问题中往往就是正样本居多。样本比例不平衡往往会带来不少问题，但是实际获取的数据又往往是不平衡的，因此本文主要讨论面对样本不平衡时的解决方法。 样本不平衡往往会导致模型对样本数较多的分类造成过拟合，即总是将样本分到了样本数较多的分类中；除此之外，一个典型
Windows 系统一个令人诟病的地方在于，它的 Shell 终端太拉胯了。且不说原先的 CMD，难用且难看，就连新加入的 PowerShell 也是一如既往的难看。 对于长期使用惯了 Zsh 的用户来说，切换到 Windows 10 系统上的 CMD 和 PowerShell 简直就是噩梦！
概率论课堂小作业 要求用matab模拟生日悖论 条件：30人||100次 本来想白嫖网上的解答 结果竟然找不到用matlab模拟仿真的 所幸不难 自己动手，也为后人铺路。 话不多说，直接上代码
来源：集智俱乐部 本文约23000字，建议阅读20+分钟 本文整理自丁鹏老师的8篇短文，从多角度回顾了因果推断的各种模型方法。 [ 导读 ] 推断因果关系，是人类思想史与科学史上的重要主题。现代因果推断的研究，始于约尔-辛普森悖论，经由鲁宾因果模型、随机试验等改进，到朱力亚·珀尔的因果革命，如今因果科学与人工智能的结合正掀起热潮。 目录 1. 因果推断简介之一：从 Yule-Simpson’s Paradox 讲起 2. 因果推断简介之二：Rubin Causal Model (RCM) 和随机化试验
数学一向以严谨的思维著称，每一步推理都需要严格的理由。但在数学历史中，漏洞百出的数学推理也频频出现。有趣的是，即使是这些不严格的思路也充满着智慧，在数学中的地位不亚于那些伟大的证明。今天，用几个经典例
自带的 PowerShell 虽然有了自定义颜色等功能，但还是太丑，这一篇文章将帮你打造 Windows10 上最美终端。
如果要问当下互联网什么最热门？毫无疑问是人工智能。目前，世界上主要发达国家都已经将人工智能作为国家级发展战略。那么，踩在下一个时代的风口浪尖上，普通程序员如何向人工智能靠拢？为此特别推荐10款托管在码云上的人工智能开源软件，希望能够给大家带来一点点帮助和启发。 当然，如果你很喜欢以下提到的项目，别忘了分享给其他人。 1、项目名称：智能家居的架构 项目简介： 智能家居的概念(smart home , home auto)很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及 google 收购 nest 等，智能家居热度
SQL Server 2005 SQL Native Client ODBC Driver 标准安全连接 Driver={SQL Native Client};Server=myServerAddress; Database=myDataBase;Uid=myUsername;Pwd=myPassword; 受信的连接 Driver={SQL Native Client}; Server=myServerAddress;Database=myDataBase;Trusted_Connection=yes; "Integrated Security=SSPI" 与 "Trusted_Connection=yes" 是相同的。 连接到一个SQL Server实例 指定服务器实例的表达式和其他SQL Server的连接字符串相同。 Driver={SQL Native Client};Server=myServerName/theInstanceName;Database=myDataBase; Trusted_Connection=yes; 指定用户名和密码 oConn.Properties("Prompt") = adPromptAlways Driver={SQL Native Client}; Server=myServerAddress;Database=myDataBase; 使用MARS (multiple active result sets) Driver={SQL Native Client};Server=myServerAddress;Database=myDataBase; Trusted_Connection=yes;MARS_Connection=yes; "MultipleActiveResultSets=true"与MARS_Connection=yes"是相同的。 使用ADO.NET 2.0作为MARS的模块。 MARS不支持ADO.NET 1.0和ADO.NET 1.1。 验证网络数据 Driver={SQL Native Client}; Server=myServerAddress;Database=myDataBase; Trusted_Connection=yes;Encrypt=yes; 使用附加本地数据库文件的方式连接到本地SQL Server Express实例 Driver={SQL Native Client};Server=./SQLExpress; AttachDbFilename=c:/asd/qwe/mydbfile.mdf; Database=dbname;Trusted_Connection=Yes; 为何要使用Database参数？如果同名的数据库已经被附加，那么SQL Server将不会重新附加。 使用附加本地数据文件夹中的数据库文件的方式连接到本地SQL Server Express实例 Driver={SQL Native Client};Server=./SQLExpress; AttachDbFilename=|DataDirectory|mydbfile.mdf; Database=dbname; Trusted_Connection=Yes; 为何要使用Database参数？如果同名的数据库已经被附加，那么SQL Server将不会重新附加。 数据库镜像 Data Source=myServerAddress; Failover Partner=myMirrorServer;Initial Catalog=myDataBase;Integrated Security=True; SQL Native Client OLE DB Provider 标准连接 Provider=SQLNCLI;Server=myServerAddress; Database=myDataBase;Uid=myUsername;Pwd=myPassword; 受信的连接 Provider=SQLNCLI;Server=myServerAddress; Database=myDataBase;Trusted_Connection=yes; 连接到SQL Server实例 指定服务器实例的表达式和其他SQL Server的连接字符串相同。 Provider=SQLNCLI;Server=myServerName/theInstanceName; Database=myDataBase;Trusted_Connection=yes; 使用帐号和密码 oConn.Properties("Prompt") = adPromptAlways oConn.Open "Provider=SQLNCLI;Server=myServerAd
序章嘛咱多唠两句。花了大半个月才反反复复，断断续续读完了图灵奖得主Judea Pearl的The Book of WHY，感觉先读第四章的案例会更容易理解前三章相对抽象的内容。工作中对于归因问题迫切的需求，以及这两年深度学习在，都让我对因果推理在未来几年的爆发心怀希望。它最大的优势就是能回答'为什么'以及'假如这样做会怎样'等对实际业务有着根本意义的问题。对于这个领域我也是新人，所以只能抛出一些观点来供大家讨论。
大家好，又见面了，我是全栈君 在软件測试中有一种称为杀虫剂悖论（pesticide paradox）的现象，即对软件进行越多的測试，那么该软件对软件測试人员的測试就越具有免疫力。 首先，我们先来看下什么是杀虫剂悖论，每年各种各样的害处突击田野和农作物，农业专家们要找到正确的对抗方法，用改良的配方设计出杀虫剂。
一、准备软件DBCommander 2000 Pro和传奇服务端(什么版本都行)。
引言 PowerShell 安装 oh-my-posh 参考: JanDeDobbeleer/oh-my-posh: A prompt theme engine for any shell. Windows | Oh My Posh - 官方 本文为最新的 oh-my-posh 3 , 而不是 oh-my-posh2 1. 安装 字体 参考: Windows Terminal 美化(oh-my-posh) - 喜欢小让 - 博客园 Fonts | Oh My Posh DejaVuSansMono Ner
在百吉饼这种演绎逻辑游戏中，你必须根据线索猜出一个秘密的三位数。该游戏提供以下提示之一来响应您的猜测："Pico"，当您的猜测在错误的位置有正确的数字时，"Fermi"，当您的猜测在正确的位置有正确的数字时，以及"Bagels"，如果您的猜测没有正确的数字。你有 10 次机会猜这个秘密数字。
猫头虎博主来啦！大一新生们，刚刚踏入大学，面对五花八门的课程和学习方向，是不是感到有些迷茫？如何选择一个适合自己的学习方向，不仅能让你的大学生活过得轻松有趣，还能为将来的职业生涯做好准备？看下去，我将为你解锁5大技巧！🔐
1. 简介 Simpson’s Paradox refers to situations in which a trend or relationship that is observed within multiple groups reverses when the groups are combined. 在数据分析中，我们会时有碰到辛普森悖论（Simpson’s Paradox），即总体的变化方向和各子群体的变化方向相反的一种情况。例如当我们做一个AB实验，发现用户整体的人均时长是增加
使用kaggle上的IMDb的电影数据集，通过深度学习识别电影海报的人脸数量，作为特征补充到数据集，然后把IMDb的评分作为目标值，训练一个基于catboost的回归模型，并通过shap值研究高分的决定特征是哪些。
PowerShell 安装 Chocolatey 非常简单，管理员运行，然后输入如下指令
A 对象代码库文件 AAM Authorware shocked文件 AAS Authorware shocked包 ABF Adobe二进制屏幕字体 ABK CorelDRAW自动备份文件 ABS 该类文件有时用于指示一个摘要（就像在一篇有关科学方面的文章的一个摘要或概要，取自abstract） ACE Ace压缩档案格式 ACL CorelDRAW 6键盘快捷键文件 ACM Windows系统目录文件 ACP Microsoft office助手预览文件 ACR 美国放射医学大学文件格式 ACT Microsoft office助手文件 ACV OS/2的驱动程序，用于压缩或解压缩音频数据 AD After Dark屏幕保护程序 ADA Ada源文件（非-GNAT） ADB Ada源文件主体（GNAT）；HP100LX组织者的约定数据库 ADD OS/2用于引导过程的适配器驱动程序 ADF Amiga磁盘文件 ADI AutoCAD设备无关二进制绘图仪格式 ADM After Dark多模块屏幕保护；Windows NT策略模板 ADP FaxWork用于传真调制解调器的交互安装文件；Astound Dynamite文件 ADR After Dark随机屏幕保护；Smart Address的地址簿 ADS Ada源文件说明书（GNAT） AFM Adobe的字体尺度 AF2，AF3 ABC的FlowChat文件 AI Adobe Illustrator格式图形 AIF，AIFF 音频互交换文件，Silicon Graphic and Macintosh应用程序的声音格式 AIFC 压缩AIF AIM AOL即时信息传送 AIS ACDSee图形序列文件；Velvet Studio设备文件 AKW RoboHELP的帮助工程中所有A-关键词 ALAW 欧洲电话音频格式 ALB JASC Image Commander相册 ALL 艺术与书信库 AMS Velvet Studio音乐模块（MOD）文件；Extreme的Tracker模块文件 ANC Canon Computer的调色板文件，包含一系列可选的颜色板 ANI Windows系统中的动画光标 ANS ANSI文本文件 ANT SimAnt For Windows中保存的游戏文件 API Adobe Acrobat使用的应用程序设计接口文件 APR Lotus Approach 97文件 APS Microsoft Visual C++文件 ARC LH ARC的压缩档案文件 ARI Aristotle声音文件 ARJ Robert Jung ARJ压缩包文件 ART Xara Studio绘画文件；Canon Crayola美术文件；Clip Art文件格式；另一种光线跟踪格式；AOL使用的用Johnson—Grace压缩算法压缩的标记文件 ASA Microsoft Visual InterDev文件 ASC ASCⅡ文本文件；PGP算法加密文件 ASD Microsoft Word的自动保存文件；Microsoft高级流媒体格式（microsoft advanced streaming FORMat，ASF）的描述文件；可用NSREX打开 Velvet Studio例子文件 ASE Velvet Studio采样文件 ASF Microsoft高级流媒体格式文件 ASM 汇编语言源文件，Pro/E装配文件 ASO Astound Dynamite对象文件 ASP 动态网页文件；ProComm Plus安装与连接脚本文件；Astound介绍文件 AST Astound多媒体文件；ClarisWorks“助手”文件 ASV DataCAD自动保存文件 ASX Cheyenne备份脚本文件；Microsoft高级流媒体重定向器文件，视频文件 ATT AT< Group 4位图文件 ATW 来自个人软件的Any Time Deluxe For Windows个人信息管理员文件 AU Sun/NeXT/DEC/UNIX声音文件；音频U-Law（读作“mu-law”）文件格式 AVB Computer Associates Inoculan反病毒软件的病毒感染后文件 AVI Microsoft Audio Video Interleave电影格式 AVR Audio Visual Research文件格式 AVS 应用程序可视化格式 AWD FaxVien文档 AWR Telsis数字储存音频文件扩展名格式 Axx ARJ压缩文件的分包序号文件，用于将一个大文件压至几个小的压缩包中（xx取01-99的数字） A3L Authorware
下载地址：https://github.com/PowerShell/PowerShell/releases/tag/v7.1.3 https://github.com/microsoft/terminal/releases/tag/v1.9.1942.0
英语：greedy algorithm，又称贪婪算法，是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。
ODBC(Open Database Connectivity，开放数据库互连)是微软公司开放服务结构(WOSA，Windows Open Services Architecture)中有关数据库的一个组成部分，它建立了一组规范，并提供了一组对数据库访问的标准API（应用程序编程接口）。这些API利用SQL来完成其大部分任务。ODBC本身也提供了对SQL语言的支持，用户可以直接将SQL语句送给ODBC。 一个基于ODBC的应用程序对数据库的操作不依赖任何DBMS，不直接与DBMS打交道，所有的数据库操作由对应的DBMS的ODBC驱动程序完成。也就是说，不论是FoxPro、Access还是Oracle数据库，均可用ODBC API进行访问。由此可见，ODBC的最大优点是能以统一的方式处理所有的数据库。 一个完整的ODBC由下列几个部件组成： 应用程序(Application)。 ODBC管理器(Administrator)。该程序位于Windows 95控制面板(Control Panel)的32位ODBC内，其主要任务是管理安装的ODBC驱动程序和管理数据源。 驱动程序管理器(Driver Manager)。驱动程序管理器包含在ODBC32.DLL中，对用户是透明的。其任务是管理ODBC驱动程序，是ODBC中最重要的部件。 ODBC API。 ODBC 驱动程序。是一些DLL，提供了ODBC和数据库之间的接口。 数据源。数据源包含了数据库位置和数据库类型等信息，实际上是一种数据连接的抽象。 各部件之间的关系如图下图所示： 应用程序要访问一个数据库，首先必须用ODBC管理器注册一个数据源，管理器根据数据源提供的数据库位置、数据库类型及ODBC驱动程序等信息，建立起ODBC与具体数据库的联系。这样，只要应用程序将数据源名提供给ODBC，ODBC就能建立起与相应数据库的连接。 在ODBC中，ODBC API不能直接访问数据库，必须通过驱动程序管理器与数据库交换信息。驱动程序管理器负责将应用程序对ODBC API的调用传递给正确的驱动程序，而驱动程序在执行完相应的操作后，将结果通过驱动程序管理器返回给应用程序。 在访问ODBC数据源时需要ODBC驱动程序的支持。用Visual C++ 5.0安装程序可以安装SQL Server、 Access、 Paradox、 dBase、 FoxPro、 Excel、 Oracle 和Microsoft Text等驱动程序．在缺省情况下，VC5.0只会安装SQL Server、 Access、 FoxPro和dBase的驱动程序．如果用户需要安装别的驱动程序，则需要重新运行VC 5.0的安装程序并选择所需的驱动程序。
撰写本文日期是在2019年11月12日，Windows系统版本是1903，Windows Terminal 与刚开始出预览版时也有了很多改进。
概率DP主要用于求解期望、概率等题目。转移方程有时候比较灵活，没有固定的范式，没有模版可言。正如大部分的dp题目一样，思考量远大于代码量。需要注意的是，一般求概率是正推，求期望是逆推。
本文讲述了一些在数据运营中可能会遇到的“似是而非”的数据悖论，以及如何处理这些问题的方法。首先介绍了辛普森悖论，然后通过一个实际案例，说明了如何在数据运营中避免和解决类似的问题。在实际工作中，我们需要根据具体情况来选择最合适的分析方法，并且不断调整优化，以提高数据运营的效果。
混淆矩阵是一个表，经常用来描述分类模型(或“分类器”)在已知真实值的一组测试数据上的性能。混淆矩阵本身比较容易理解，但是相关术语可能会令人混淆。
以上场景发生时，我们通常不得不选择等一会，那关于这个等待时间的平均值，其实有一个有趣的悖论，本文中作者会对其做一个通俗且深入的介绍。
注册码:KYTYH-TQKW6-VWPBQ-DKC8F-HWC4J 找到SETUP文件夹下的setup.sdb,用记事本打开它，找到[Product Key]，将下面的一行序列号删除，改为正式Key，保存后再安装就是正式版了，记住，中间没有横线!!
在量子力学里，当几个粒子在彼此相互作用后，由于各个粒子所拥有的特性已综合成为整体性质，无法单独描述各个粒子的性质，只能描述整体系统的性质，则称这现象为量子缠结或量子纠缠（quantum entanglement）。
我想大家对机器学习这个词肯定不陌生，特别是最近这段时间，好像特别热。在生信领域和临床研究都有很多高分的文章不断涌出，那我就给大家简单的介绍一下机器学习的内容。
最近，成立刚满两年的AI音频公司ElevenLabs宣布，他们获得了8000万美元的B轮融资，估值超过10亿美元！
在该GitHub地址有不同的配色方案，将其加入到上面配置的schemes中，修改colorScheme中配色名为新加入配色的name https://github.com/mbadolato/iTerm2-Color-Schemes/tree/master/windowsterminal
01 今天面试，面试官问我数据库索引原理，我说不清楚，面试官怼我“你做开发这么久，心里没点B数概念吗？”我听了立马走人了。回家好好查了查资料才发现，面试官可能说的是b树。 02 冬天来了，工程师们终于不用只穿着格子衬衫来上班了。 大家在格子衬衫外面套上了格子纹鸡心领毛衣。 03 最近蓝洞公司宣布，将在Xbox上推出《绝地求生》，售价大概是30美元。而同为游戏主创的布伦丹格就外挂问题发表了自己的意见：外挂的问题一直是公司主要攻克的对象，但是没想到中国的外挂开发者太聪明了，完全猜不透他们的思想。目前我们的团队每
DeepMind利用其最新版本的AlphaFold系统，发现几种与新冠病毒（SARS-CoV-2）相关的蛋白质的结构预测，并在今天对所有人公开。
在当今的法律体系中，法律条文的制定往往跟不上时代前进的脚步，落后的条文（或者判例）有时反而会成为新生事物的制约；部分领域的法律条文或者判例卷帙浩繁，即使是专业的法律人也得耗费数年的学习和实践才能慢慢掌握法条的场景和使用；而即便是这么多的法律条文也难以将现实发生的所有复杂情况一一枚举，因此根据案件的实际情况参考哪些法条和如何定罪与量刑是法官、律师、陪审团等法律程序参与者的任务。这种人工干预有巨大操作和斡旋空间，也就出现了各种州级法院和联邦法院判断不一致的情况—— 明明案件内容是明确的，法律条文是明确的，然而判断却是不清晰的。
DeepMind近日宣布，过去两年一直在研发AlphaFold：一个用人工智能加速科学发现的系统。
作者：张玉坤、刘伟，北邮人机交互与认知工程实验室 网站: http://www.leiphone.com/ 微信: leiphone-sz 就像IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫的2007年5月一样，2016
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