--=================================--数据泵IMPDP导入工具的使用--=================================数据的导入导出时数据库经常处理的作业之一，Oracle提供了IMP和IMPDP以及SQL*Loader等工具来完成数据的导入工作，其中IMP服务于早期的9i之前的版本，在10g及后续版本，Oracle提供了数据泵高速导入工具，本文主要介绍IMPDP的使用方法，关于高速导出工具请参照：数
系统 2019-08-12 01:53:50 2266
废话就不多说了，开始。。。通常情况下，可以从两个方面来判断数据库是否计划的比拟标准。一是看看是否拥有大量的窄表，二是宽表的数量是否足够的少。若符合这两个条件，则可以说明这个数据库的标准化水平还是比拟高的。当然这是两个泛泛而谈的指标。为了达到数据库计划标准化的要求，一般来说，需要符合以下五个要求。要求一：表中应该防止可为空的列。虽然表中允许空列，但是，空字段是一种比拟特殊的数据类型。数据库在处理的时候，需要停止特殊的处理。如此的话，就会增长数据库处理记录的复
系统 2019-08-12 01:52:52 2266
DML（datamanipulationlanguage）是数据操纵语言：它们是SELECT、UPDATE、INSERT、DELETE，就象它的名字一样，这4条命令是用来对数据库里的数据进行操作的语言。DDL（datadefinitionlanguage）是数据定义语言：DDL比DML要多，主要的命令有CREATE、ALTER、DROP等，DDL主要是用在定义或改变表（TABLE）的结构，数据类型，表之间的链接和约束等初始化工作上，他们大多在建立表时使用。
系统 2019-08-12 01:52:52 2266
运行DCOMCNFG具体配置方法如下:1:在服务器上安装office的Excel软件.2:在"开始"->"运行"中输入dcomcnfg.exe启动"组件服务"3:依次双击"组件服务"->"计算机"->"我的电脑"->"DCOM配置"4:在"DCOM配置"中找到"MicrosoftExcel应用程序",在它上面点击右键,然后点击"属性",弹出"MicrosoftExcel应用程序属性"对话框5:点击"标识"标签,选择"交互式用户"6:点击"安全"标签,在"启
系统 2019-08-12 01:52:17 2266
PIVOT用于将列值旋转为列名（即行转列），在SQLServer2000可以用聚合函数配合CASE语句实现PIVOT的一般语法是：PIVOT(聚合函数(列)FOR列in(…))ASP注意：PIVOT、UNPIVOT是SQLServer2005的语法，使用需修改数据库兼容级别(在数据库属性->选项->兼容级别改为90)SQL2008中可以直接使用完整语法：table_sourcePIVOT(聚合函数（value_column）FORpivot_columnI
系统 2019-08-12 01:33:02 2266
使用input和raw_input都可以读取控制台的输入，但是input和raw_input在处理数字时是有区别的当输入为纯数字时：input返回的是数值类型，如int,floatraw_inpout返回的是字符串类型，string类型输入字符串为表达式input会计算在字符串中的数字表达式，而raw_input不会。如输入“57+3”:input会得到整数60raw_input会得到字符串”57+3”pythoninput的实现看pythoninput的
系统 2019-09-27 17:55:06 2265
Python数据分析学习笔记02：Python语言基础、IPython与Jupyter笔记本在2012年，现在大家习以为常的许多库，比如pandas、scikit-learn和statsmodels，那时都相对不成熟。在2017年，有日益增长的关于数据科学、数据分析和机器学习的文献资料，补充了先前关于通用科学计算的工作，主要针对计算科学家、物理学家和其它研究领域的专业人员。学习Python编程成为高效软件工程师的好书确实不少。建议采用IPython控制台与
系统 2019-09-27 17:54:40 2265
作用域LEGB作用域：变量起作用的范围。LEGB含义解释：L—Local(function)局部作用域；函数内的命名空间，可以通过locals()查看。E—Enclosingfunctionlocals外部嵌套作用域；外部嵌套函数的命名空间(例如closure闭包函数)G—Global(module)全局作用域；函数定义所在模块（.py文件）内的命名空间，可以通过globals()查看。B—Builtin(Python)内置模块作用域；Python内置模块
系统 2019-09-27 17:53:56 2265
逻辑回归的推导过程：https://blog.csdn.net/ACM_hades/article/details/90448785代码主要实现了下面公式：Wk+1=Wk+λX(Y−fWk(XT))W^{k+1}=W^k+λX(Y-f_{W^k}(X^T))Wk+1=Wk+λX(Y−fWk(XT))数据集：我们选择MNIST数据集进行实验，它包含各种手写数字(0-9)图片，图片大小28*28。MNIST数据集本身有10个类别，为了将其变成二分类问题我们进
系统 2019-09-27 17:52:11 2265
数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult这个数据集是字符数据集，你需要自己进行清洗数据转换数据之类的，好在python的字符串操作特别简单，好处理。特征取了学位情况、工作职业性质、工作单位之类的。朴素贝叶斯：https://www.bilibili.com/video/av36338359?from=search&seid=1177086802297258225这个的数据集是预测一个人的年薪是否能超
系统 2019-09-27 17:52:08 2265
