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搜索关键字:scores    ( 329个结果
mysql 行转列,对列的分组求和,对行求和
CREATE TABLE students( id INT PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(11)); CREATE TABLE courses( id INT PRIMARY KEY, NAME VARCHAR(11)); CREATE TABLE scores( sid IN ...
分类:数据库   时间:2019-04-30 23:44:07    阅读次数:425
FIT9131 Semester 1 2019 Assignment
FIT9131 Semester 1 2019 Assignment 122 March 2019 1Nature Trail GameIntroductionAssignment 1 has two components: a programming task and a unit test. T ...
分类:其他好文   时间:2019-04-19 19:33:03    阅读次数:92
[C7] Andrew Ng - Sequence Models
About this Course This course will teach you how to build models for natural language, audio, and other sequence data. Thanks to deep learning, sequen ...
分类:其他好文   时间:2019-04-14 09:21:17    阅读次数:144
第四次发博不知道用什么标题好
好冷,emm今天和妈妈视频通话感触颇多,让我想起之前从哪里看到过的一句话“小的时候被爱,人这一生都会有盔甲”,常常会觉得自己是个及其幸运儿,所以对周围的一切总是怀以感激抱有热忱,上了大学以后我很深刻地明白了一点,就是家人的挂念真的很温暖,让人不觉有种底气可以安心地去做自己的事,偶尔还是觉得自己不懂事 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-11 01:36:18    阅读次数:155
Redis 缓存应用实战
原文:Redis 缓存应用实战为了提高系统吞吐量,我们经常在业务架构中引入缓存层。 缓存通常使用 Redis / Memcached 等高性能内存缓存来实现, 本文以 Redis 为例讨论缓存应用中面临的一些问题。 缓存更新一致性 先更新数据库,再删除缓存 先更新数据库,再更新缓存 先删除缓存,再更... ...
分类:其他好文   时间:2019-04-08 23:03:30    阅读次数:260
python列表操作:追加元素到列表的代码
将做工程过程中常用的内容做个收藏,如下的内容是关于python列表操作:追加元素到列表的内容。scores=["1","2","3"]#addascorescore=int(raw_input("Whatscoredidyouget?:"))scores.append(score)#listhigh-scoretableforscoreinscores:printscore
分类:编程语言   时间:2019-04-08 15:30:55    阅读次数:150
程序控制结构--案例
精彩案例 输入若干个成绩,求所有成绩的平均值分,每输入一个成绩后询问是否继续输入下一个成绩,回答yes就继续输入下一个成绩,回答no就停止输入成绩 scores = []while True: x = input('请输入第{0}个成绩:'.format(len(scores)+1)) try: s ...
分类:其他好文   时间:2019-03-05 22:56:54    阅读次数:403
nginx自定义header支持
今天配置nginx的时候遇到一个问题,直接访问接口没有问题,但是通过nginx转发之后,总是报token失效,无法获取token值,发现请求头丢失了。 默认是不支持非nginx标准的用户自定义header的,如果需要 在http段或者server段加underscores_in_headers on ...
分类:其他好文   时间:2019-02-25 13:19:39    阅读次数:183
SQL行转列(PIVOT)与列转行(UNPIVOT)简明方法
原文地址:https://www.cnblogs.com/linJie1930906722/p/6036714.html 在做数据统计的时候,行转列,列转行是经常碰到的问题。case when方式太麻烦了,而且可扩展性不强,可以使用 PIVOT,UNPIVOT比较快速实现行转列,列转行,而且可扩展性 ...
分类:数据库   时间:2019-02-12 14:45:38    阅读次数:297
Feature Selection
一、简介 我们的数据处理后,喂给算法之前,考虑到特征的实际情况,通常会从两个方面考虑来选择特征: 1)特征是否发散:如果一个特征不发散,例如方差接近于0,也就是说样本在这个特征上基本上没有差异,这个特征对于样本的区分并没有什么用 2)特征与目标的相关性:这点比较显见,与目标相关性高的特征,应当优先选 ...
分类:其他好文   时间:2019-02-11 17:22:50    阅读次数:195
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