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RSS订阅原创 MySQL学习十：常用函数与常见题型总结（持续更新中）
本文基于前段时间在牛客网找的 MySQL 题目进行的练习，总结出了一些较为常用的函数，供大家进行一定的参考。
2024-06-07 12:21:05
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原创 AB测试学习（附有相关代码）
有两个随机均匀的样本组 A、B，在同一个时间维度，对其中一个组B做出某种改动策略，实验结束后分析两组的数据。通过显著性检验，判断这个改动策略对于核心指标是否有显著的影响。AA 测试是指比较同一变量同一个版本的测试（例如新版本）。一般情况下，在进行分组研究并计算分项的比例（例如各种各样的率）数据时，A组的每一分项的数据都比B组数据要高，但是把各分项汇总起来计算总体数据时，A组数据却比B组数据低的现象。
2024-06-07 12:18:35
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原创 牛客题霸-SQL大厂面试真题（一）
本文基于前段时间学习总结的 MySQL 相关的查询语法，在牛客网找了相应的 MySQL 题目进行练习，以便加强对于 MySQL 查询语法的理解和应用。以下内容是牛客题霸-SQL大厂面试真题（抖音短视频 1-6 题、百度信息流 1-5 题）的 MySQL 代码答案。由于涉及到的数据库表较多，因此本文不再展示，只提供 MySQL 代码与示例输出。
2024-05-28 17:40:38
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原创 牛客题霸-SQL篇（刷题记录四）
本文基于前段时间学习总结的 MySQL 相关的查询语法，在牛客网找了相应的 MySQL 题目进行练习，以便加强对于 MySQL 查询语法的理解和应用。以下内容是牛客题霸-SQL 篇的第 276 - 287 道题目的 MySQL 代码答案。由于涉及到的数据库表较多，因此本文不再展示，只提供 MySQL 代码与示例输出。
2024-03-25 17:20:28
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原创 牛客题霸-SQL篇（刷题记录三）
本文基于前段时间学习总结的 MySQL 相关的查询语法，在牛客网找了相应的 MySQL 题目进行练习，以便加强对于 MySQL 查询语法的理解和应用。以下内容是牛客题霸-SQL 篇的第 263 - 275 道题目的 MySQL 代码答案。由于涉及到的数据库表较多，因此本文不再展示，只提供 MySQL 代码与示例输出。
2024-03-24 10:50:57
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原创 牛客题霸-SQL篇（刷题记录二）
本文基于前段时间学习总结的 MySQL 相关的查询语法，在牛客网找了相应的 MySQL 题目进行练习，以便加强对于 MySQL 查询语法的理解和应用。以下内容是牛客题霸-SQL 篇的第 223 - 262 道题目的 MySQL 代码答案，本文跳过了其中一些更新、删除、修改等操作的题目。由于涉及到的数据库表较多，因此本文不再展示，只提供 MySQL 代码与示例输出。
2024-03-23 11:01:28
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原创 牛客题霸-SQL篇（刷题记录一）
本文基于前段时间学习总结的 MySQL 相关的查询语法，在牛客网找了相应的 MySQL 题目进行练习，以便加强对于 MySQL 查询语法的理解和应用。以下内容是牛客题霸-SQL 篇的第 195 - 220 道题目的 MySQL 代码答案。由于涉及到的数据库表较多，因此本文不再展示，只提供 MySQL 代码与示例输出。
2024-03-22 10:49:31
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原创 MySQL学习九：窗口函数（二）
上一篇窗口函数（一）文章讨论并解决了两个问题：分组内 Top N 问题，汇总分析问题。本文将继续讨论窗口函数中连续问题的解决办法。
2024-03-21 19:49:32
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原创 MySQL学习八：窗口函数（一）
窗口限定一个范围，可以理解为满足某些条件的记录集合。窗口函数也就是在窗口范围内的执行的函数① 本文用窗口函数解决的 2 个主要问题：分区内 Top N 问题，汇总分析问题② 分区内 Top N 公式select *from(select *,row_number() over(partition by 分区列 order by 比较列) as ranking) a③ 窗口函数 → 生成辅助列（用于计算百分比等）
2024-03-20 21:25:50
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原创 牛客题霸-SQL进阶篇（刷题记录二）
本文基于前段时间学习总结的 MySQL 相关的查询语法，在牛客网找了相应的 MySQL 题目进行练习，以便加强对于 MySQL 查询语法的理解和应用。由于涉及到的数据库表较多，因此本文不再展示，只提供 MySQL 代码与示例输出。部分题目因为较难，难以独立做出或代码仅在平台上运行不成功，故附上题目解法讨论的链接供大家参考。
2024-03-19 21:53:44
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原创 牛客题霸-SQL进阶篇（刷题记录一）
本文基于前段时间学习总结的 MySQL 相关的查询语法，在牛客网找了相应的 MySQL 题目进行练习，以便加强对于 MySQL 查询语法的理解和应用。由于涉及到的数据库表较多，因此本文不再展示，只提供 MySQL 代码与示例输出。部分题目因为较难，难以独立做出或代码仅在平台上运行不成功，故附上题目解法讨论的链接供大家参考。由于部分题目中涉及的内容并不是未来实习和工作中的主要方向，因此本文暂时会跳过一部分题目。
2024-03-18 20:48:16
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原创 牛客题霸-SQL入门篇（刷题记录二）
本文基于前段时间学习总结的 MySQL 相关的查询语法，在牛客网找了相应的 MySQL 题目进行练习，以便加强对于 MySQL 查询语法的理解和应用。以下内容是牛客题霸-SQL入门篇剩余的第 21-39 道题目的SQL 代码答案。由于涉及到的数据库表较多，因此本文不再展示，只提供MySQL代码与示例输出。部分题目因为较难，难以独立做出，故附上题目解法讨论的链接供大家参考。
2024-03-17 21:20:54
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原创 牛客题霸-SQL入门篇（刷题记录一）
本文基于前段时间学习总结的 MySQL 相关的查询语法，在牛客网找了相应的 MySQL 题目进行练习，以便加强对于 MySQL 查询语法的理解和应用。以下内容是牛客题霸-SQL基础篇的前 20 道题目的答案。
2024-03-12 09:19:05
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原创 PyTorch实践项目：LSTM 微博恶意评论多分类
每个评论列表的大小# 词汇表的大小加上 1# 总共有6个类别# LSTM 层数# 循环次数# 将输入的文本进行词嵌入表示的操作# LSTM 的输入维度就是 embedding_size，即 300。batch_first=True 表示将 batch_size 设置成第一个维度。bidirectional=True 表示设置 LSTM 模型为双向的# 全连接层，其中 output_size 就是类别数量，即 6'''batch_size：一组数据有多少个，即 64。
2024-03-11 09:27:21
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原创 MySQL学习七：分页查询
本文使用的第一个数据库名称为 myemployees，其中有 8 张表，分别为 customers 表，departments 表，employees 表，job_grades 表，jobs 表，locations 表，orders 表，salespeople 表。
2024-03-10 11:01:48
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原创 MySQL学习六：子查询
where 或 having 后面：标量子查询（单行），列子查询（多行），行子查询（多列）。列子查询，一般搭配多行操作符（in/not in，any/some，all）使用。③ 标量子查询，一般搭配单行操作符（>，=，
2024-03-09 15:39:13
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原创 MySQL学习五：连接查询（SQL99语法）
本文使用的第一个数据库名称为 myemployees，其中有 8 张表，分别为 customers 表，departments 表，employees 表，job_grades 表，jobs 表，locations 表，orders 表，salespeople 表。
2024-03-08 22:28:19
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原创 MySQL学习四：分组查询
本文使用的数据库名称为 myemployees，其中有 8 张表，分别为 customers 表，departments 表，employees 表，job_grades 表，jobs 表，locations 表，orders 表，salespeople 表。
2024-03-07 10:55:15
697
原创 MySQL学习二：排序查询
本文使用的数据库名称为 myemployees，其中有 8 张表，分别为 customers 表，departments 表，employees 表，job_grades 表，jons 表，locations 表，orders 表，salespeople 表。
2024-03-04 17:31:21
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原创 MySQL学习一：条件查询
*2.数据库说明：**本文使用的数据库名称为 myemployees，其中有 8 张表，分别为 customers 表，departments 表，employees 表，job_grades 表，jons 表，locations 表，orders 表，salespeople 表。
2024-03-03 23:37:29
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原创 PyTorch实践项目：LSTM 影评情感分析 (二分类)
每个评论列表的大小# 词汇表的大小# 总共有2个类别，但是输出维度可以设置成 1#词嵌入层维度# 隐藏层维度# LSTM 层数# epoch 次数# 将输入的文本进行词嵌入表示的操作，即将 input_size 转变为 embedding_size# LSTM 的输入维度就是 embedding_size，即 300。batch_first=True 表示将 batch_size 设置成第一个维度# 全连接层，其中 output_size 就是类别数量，即 1'''
2024-03-03 15:58:20
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原创 PyTorch深度学习实践：循环神经网络(RNN)
同时，RNN Cell 这个线性层是共享的（即图中右半部分的所有 RNN Cell 都是同一个线性层，且这个线性层的权重会参与到所有的运算流程里）。则 xt 是一个形状为 input_size * 1 的矩阵，Wih 是一个形状为 hidden_size * input_size 的权重矩阵，bih 是一个形状为 hidden_size * 1 的偏置矩阵。正常说出的顺序就是我，爱，北京，天安门。但是如果打乱了这句话的顺序，我们可能就无法理解这句话是什么意思了，例如北京，爱，天安门，我的这种顺序。
2024-02-21 17:32:39
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空空如也
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