lipeitong333的博客

话不多说上代码！源代码👇from tkinter import *import pyttsx3class Application(Frame): def __init__(self,master=None): super().__init__(master) self.master = master self.pack() self.creatWidget() # BING INPUT def creatW

总市值＝＞总体量　（１００亿一下尽量不选，市值太小了）流通值＝＞目前流通的市值同花顺F１０看股票信息资料：１可以看“经营分析”看具体经营情况；２看“基本面分析”也就是公司的资料，管理层是谁，控制人是谁，总裁是谁，什么时候上市，子公司有什么等等；３看财务情况，营业收入（代表了他的行业大小【有着选股选龙头的说法】）；４看股东情况，有分前十大流通股东和十大股东，一般看十大股东，展示了谁掌握了控制权，一般来说如果十大股东中包含国家的、...

​人脸识别问题中x是图像，当然图像在计算机中的存储方式是数字矩阵对应图像的像素点阵​每个像素点是用数值来表示RGB或者黑白灰，所以不同的图像所对应的数字矩阵是不同的在数值分布上会呈现出一定的特征，比如人脸和五官，不管出现在图像中的哪个位置，对应的数值都会有一定的规律。经过上面步骤的处理，人脸识别的相关问题就都转换成为基于​数值矩阵​的分类或者回归问题，标签值如果是男女老少这样的类别，那是分类问题，标签值如果是特征点或者定位框，那就是回归问题。x是各种人脸的照片，包括正面侧面的各种人像..

通过在工作区指定角色配合RLS以及OLS，我们已经实现了对PBI数据内容的权限控制，但我们无法控制的是当数据从Power BI导出后，如何持续地保护数据，以及，如何对PBI数据进行监控以使得每当探测到敏感数据时，可以及时向管理员发出警报。应对此情况的解决方案是对Power BI实施DLP (Data Lose Prevention) 。它包括以下两个阶段：1.Microsoft 365管理员可以为Power BI创建和定义敏感度标签，不同的敏感度标签可以设置不同的权限定义，PBI各工作区的管理员可以

本文是D-BI之Power BI REST API系列第一篇，主要讲解Power BI REST API的概念，功能以及意义。后续第二篇和第三篇将讲解Power BI REST API的具体调用方法什么是Power BI REST API?在解释Power BI REST API（下文简称PBI API）之前，先理解何为REST API。API是应用程序与其他应用程序通信的一套规则，而REST（Representational State Transfer，中文：表现层状态转换），通俗而言即为开发人员

mysql问题：将行存储转成列存储e.g. 比如一行数据既有语文成绩，也有数学成绩，如何转换一行数据只有语文或只有数据1、按照长度划分👇：select substring(stu_id,1,3) id1,substring(stu_id,4) id2 from student;2、还有一种用特定分隔符分割的方法👇：以下是分割方法：select cast(substring_index(score,',',1) as unsigned) as s1, cast(.

查询7天连续登陆用户这个问题很经典，解决方法也有很多，这里我讲一下笔者的方法，希望对大家有帮助。具体思路:1、因为每天用户登录次数可能不止一次，所以需要先将用户每天的登录日期去重。2、再用row_number() over(partition by _ order by _)函数将用户id分组，按照登陆时间进行排序。3、计算登录日期减去第二步骤得到的结果值，用户连续登陆情况下，每次相减的结果都相同。4、按照id和日期分组并求和，筛选大于等于7的即为连续7天登陆的用户。表信息如下图：

构造步骤????假设阈值为4，那么就可以去掉所有包含E的行了。然后对items进行按频次重新排序，开始建树。参看视频：【数据分析】《数据分析和数据挖掘》 （小象学院）_哔哩哔哩_bilibili...

✴关联分析概述选择物品间的关联规则也就是要寻找物品之间的潜在关系。要寻找这种关系，有两步，以超市为例找出频繁一起出现的物品集的集合，我们称之为频繁项集。比如一个超市的频繁项集可能有{{啤酒,尿布},{鸡蛋,牛奶},{香蕉,苹果}} 在频繁项集的基础上，使用关联规则算法找出其中物品的关联结果。简单点说，就是先找频繁项集，再根据关联规则找关联物品。----------------------------------------------------------------------------

其中『年龄』属性的三个取值{0, 1, 2}对应{青年、中年、老年}；『有工作』、『有自己房子』属性的两个取值{0, 1}对应{否、是}；『信贷情况』的三个取值{0, 1, 2}对应{一般、好、非常好}；『类别』属性表示是否同意贷款取值{0, 1}对应{否、是}。这种模型等同于我们写的条件语句，所以它的预测分类速度是很快的。所有数据从根节点开始 自上而下分而治之 样本根据属性集递归进行分割 通过一定规则或算法选择属性 每个节点上的数据都是同一类时则停止分割 根据样本训练出来的决策...

概率模型 朴素贝叶斯 原理与优点

A,B,C这三条直线，都可以把红蓝球给分开。究竟哪一个最好呢？相比于直线 A 和直线 B，直线 C 的划分更优，容错能力比较强。不会轻易的分错红色球和蓝色球。在保证决策面不变，且分类不产生错误的情况下，我们可以移动决策面 C，直到产生两个极限的位置：如图中的决策面 A 和决策面 B。极限的位置是指，如果越过了这个位置，就会产生分类错误。这样的话，两个极限位置 A 和 B 之间的分界线 C 就是最优决策面。转动这个最优决策面，你会发现可能存在多个最优决策面，它们都能把数据集正确分开，这些最优决策面..

建模流程中，非常重要同时又容易被大家忽视的一个环节就是稳定性问题。建模过程中的稳定性，一般包括特征稳定性和模型稳定性。1）特征稳定性关注该特征的取值随着时间的推移会不会发生大的波动。这一点需要在建模之前完成，从一开始就避免将那些本身不太稳定的特征选入模型。通常采用PSI（PopulationStability Index，群体稳定性指数）指标评估特征稳定性。2）模型稳定性模型稳定性涉及的东西比较多，需要根据模型的具体应用方式选择性进行关注。通常，模型PSI...

1、首先简述数据挖掘的过程第一步：数据选择可以通过业务原始数据、公开的数据集、也可通过爬虫的方式获取。第二步： 数据预处理数据极可能有噪音，不完整等缺陷，需要对数据进行数据标准化，方法有min-max 标准化，z-score 标准化，修正的标准z-score。第三步：特征值数据转换将数据提取特征使这些数据符合特定数据挖掘算法的分析模型。数据模型有很多，等下详细讲解。第四步：模型训练选择好的数据挖掘算法...

1. 是否能使用「覆盖索引」，减少「回表」所消耗的时间。意味着，我们在select 的时候，一定要指明对应的列，而不是select *2. 考虑是否组建「联合索引」，如果组建「联合索引」，尽量将区分度最高的放在最左边，并且需要考虑「最左匹配原则」3.对索引进行函数操作或者表达式计算会导致索引失效4.利用子查询优化超多分页场景。比如 limit offset , n 在MySQL是获取 offset + n的记录，再返回n条。而利用子查询则是查出n条，通过ID检索对应的记录出来，提高查询效率。

explain 模拟优化器执行sql语句的场景！以便我们分析sql语句的瓶颈在哪里1、mysql 子查询 explain 之后 按照id从大到小的顺序查询2、如果id值都一样那就按照从上往下的顺序一般是小表驱动大表 （所以 小表放在左表）结合两个子查询 成为一个新表，然后再次查询这个新表。性能从上往下 越来越差！！ref: 用到了非唯一性的索引range：索引 范围查询index: full index scan 对索引进行了全部扫描al...

①连接连接池大小，数据库连接数的最大值增大一点②缓存引入redis 缓存，减缓连接mysql。数据库实时性要求不太高的可以使用这个方法。③数据库集群（读写分离）master slave 基于bin log日志来实现主从一致。④分片（分库分表）按照业务划分步骤：1、打开slow_query_log2、设置超过多长时间记录慢查询3、whereis mysqldumpslow查看最慢 用的又多的语句是哪些参考：停止你...

mysql有三行隐藏列： row_id 事务版本id 创建版本id 事务二当中，在第一次查询时开启了一个快照。所以id为3 名字为tom的那行记录 插入的时候的创建版本是3，所以在本快照里是没有的，所以查不到。那么总结一下 ，在 mvcc 中，什么样的记录在快照中查不到呢，1、在建立快照之后 别的事务commit的事件无法查看到。2、在建立快照的时候，状态是活跃状态（还未commit）的事务，也是无法在快照...

Mysql索引使用的是B+树，因为索引是用来加快查询的，而B+树通过对数据进行排序所以是可以提高查询速度的，然后通过一个节点中可以存储多个元素，从而可以使得B+树的高度不会太高，在Mysql中一个Innodb页就是一个B+树节点，一个Innodb页默认16kb，所以一般情况下一颗两层的B+树可以存2000万行左右的数据，然后通过利用B+树叶子节点存储了所有数据并且进行了排序，并且叶子节点之间有指针，可以很好的支持全表扫描，范围查找等SQL语句。二叉树 当插入的数据id递增时 ，变成了链表，查询的...

场景假设：一笔交易要包含的内容 ：：转账人 收款人 金额 转账时间新建的一条交易明细添加到区块链中，是将信息直接存放在区块链当中，而让区块链当中的所有用户来计算这个符合前缀的hash值（也就是俗称 挖矿） 。之后就由 该链条对这个挖出矿的矿工惊醒发放奖励，同样也是以新增一个区块的形式进行发放的。填充好的代码如下：而实际中，每个transaction交易的奖励是不一样的，挖矿的人会选择奖励更高的交易来计算hash。而每个区块对transaction的容纳个数都是有限...

在区块链学习中，参考luotuo的哔哩哔哩视频。区块链增加模块时是要经过计算的，只有计算到（开头n位为0）符合这个链条的规则时，才会将这个新的区块加入到区块链当中。这个计算hash的方法应该被加以判断也就是增加一个方法来计算符合区块链难度要求的hash（挖矿）将写好的函数代替之前在add函数中的简单操作在你尝试篡改其中一个区块的时候，假设后面还有一万个区块。你需要话4万秒的时间才能够把从篡改的区块以及后面的所有区块都修改一遍。这样才能使你的修改被接纳，但是，在这4万s的时间内..

1、对象fullName() 是作为 person 对象的一个方法， fullName 是作为一个属性。如果使用 fullName 属性，不添加 (), 它会返回函数的定义：2、调用带参数的函数3、JavaScript 变量的生存期局部 JavaScript 变量在 JavaScript 函数内部声明的变量（使用 var）是局部变量局部变量会在函数运行以后被删除。//此处可使用 window.carName //在函数内用外部的变量就用window.变量名f

1、如何改变某一个组件内的值 innerHTML<p id="demo"></p><script>document.getElementById("demo").innerHTML = 123e5;</script>2 、如何触发functio（ 参考runoob 的例子）3、进行一些数值运算<p id="demo"></p><script>var length = 16;

区块链内容无法被篡改的原因：只要改变一个区块，就会导致后面所有的区块都验证失败后一个区块的 previous hash 指针，指向前一个区块，而他的生成规则是由 前一个区块的hash值和存储的内容一起决定的，所以，如果串改了内容，往后的hash值就需要改变了。如何判断一个区块链内的值是否被篡改 ，只需要记住最后一个块链的hash值即可。如果最后一个块链的hash值发生了改变，那就是被篡改了！！！ps： 绿色小块是第一个块，我们叫他genesis block !由于计算机很快，..

⭐主从复制存在延时 原因是大部分都是顺序读取处理，而当遇到了随机读取处理时，则会出现进程阻塞问题。因而出现以下规则：1、更新同一行的多个事务，必须要分发到同一个worker中执行2、同一个事务不能被拆开，必须要放到同个worker中执行但以上方法对于多库事务或是连表事务难以操作。因此出现了GTID: 全局事务ID这个GTID包含了：⭐服务器的唯一标识 和 ⭐递增的事务id⭐若自己不指定，则有匿名的GTID那么问题来了⭐常用5.7版本采用的并行复制策略通过redo 和

table：id（主键）,name ,age ,sex回表 select * from table where name=?第一次先找到name对应的id然后在用id去B+树里再次找该行记录，这个过程就是回表，效率低索引覆盖select id,name from table where name=?覆盖了id主键 就不用再去回表一次查询了最左匹配table：id（主键）,name ,age ,sex ||| name 和 age 是联合索引select * fro...