数据库是什么 将大量数据保存起来，通过计算机加工而成的可以进行高效访问的数据集合称为数据库（Database，DB）。将姓名、住址、电话号码、邮箱地址、爱好和家庭构成等数据保存到数据库中，就可以随时迅速获取想要的信息了。用来管理数据库的计算机系统称为数据库管理系统（Database Manageme ...
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数据库 时间：
2021-06-16 18:03:41
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Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.source.CatalogSourceBatchOp Python 类名：CatalogSourceBatchOp 功能介绍 Catalog描述了数据库的属性和数据库的位置, 支持Mysql, Derby, Sqli ...
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2021-06-16 17:47:20
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日常报错（累~）： 小编最近用yolact对BraTS数据集做预测，验证结果如下： 发现ET对于Dice和PPV太小了，根据公式，我一开始以为是模型预测的区域过多导致的。 后面生成图片观察： 忽然之间，意识到，是自己的target生成错了。笔者对这个三个区域，首先是采用边缘提取，获取边缘的坐标，之后 ...
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2021-06-13 10:35:43
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1. RDB 1.1 是什么 在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘， 也就是行话讲的Snapshot快照，它恢复时是将快照文件直接读到内存里 1.2 备份是如何执行的 Redis会单独创建（fork）一个子进程来进行持久化，会先将数据写入到 一个临时文件中，待持久化过程都结束了，再用这个临 ...
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2021-06-13 10:30:14
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6 分桶及抽样查询 6.1 分桶表数据存储 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式。不过，并非所有的数据集都可形成合理的分区。对于一张表或者分区，Hive 可以进一步组织成桶，也就是更为细粒度的数据范围划分。 分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的另一个技术。分区针对的是数据的存储路径；分桶针 ...
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2021-06-13 09:57:59
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素 ...
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2021-06-13 09:47:24
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素 ...
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2021-06-13 09:45:53
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素 ...
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2021-06-13 09:44:41
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1-1,结构化数据建模流程范例 一，准备数据 titanic数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。 结构化数据一般会使用Pandas中的DataFrame进行预处理。 import numpy as np import pandas as pd import m ...
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2021-06-13 09:38:59
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Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素 ...
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编程语言 时间：
2021-06-11 18:33:01
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