13、PCA考试部分题库,希望给大家省点力气哈!!!

这是一份PCA认证考试的PostgreSQL部分题库,涵盖了数据库的基础知识和操作,包括CTE、LIKE谓词、INSERT语句、事务管理、连接查询、逻辑复制、监控与优化等多个方面。通过这份题库,考生可以深入了解和复习PostgreSQL的关键概念和操作,提高备考效率。

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 想考PCA认证的,请认真学习以下笔记(学霸笔记,必过过过)

​编辑

​1.单选题 PG 中可以无限变长的字符类型是

A varchar B char C blob D text

正确答案:D

2.单选题 关于 postgresql 中的 CTE 说法正确的是

A 结果集是永久保存的

B with 子句内,必须为 CTE 指定列字段列表

C CTE 以更加可读的方式组织了复杂查询

D CTE 不能用于递归查询

正确答案:C

3.单选题 若想使用 like 谓词查询出包含 ddd 字符串的值,可以通过____完成

A %ddd% B %ddd* C %ddd_ D *ddd*

正确答案:A

4.单选题 有关 insert 说法错误的是

A 如果列的表达式不是正确的数据类型,将会尝试自动类型转换

B 向表中插入语句时,需要对表有 insert 权限

C 插入的目标列的名称必须以固定顺序列出

D 若没出现在显式或隐式列列表中的列,都将被默认填充

正确答案:C, 您的答案:C

5.单选题 "执行如下语句,实际插入的值为:

BEGIN;

INSERT INTO table1VALUES (1);

SAVEPOINT my_savepoint;

INSERT INTO table1 VALUES (2);

ROLLBACK TO SAVEPOINT my_savepoint;

INSERT INTO table1 VALUES (3);

COMMIT;"

A 1,2,3,    B 1,2     C 1,3     D 2,3

正确答案:C

6.单选题 以下哪种类型只用于在内部系统目录中存储标识符并且不是给一般用户使用的

A char B name C varchar D text

正确答案:B

7.单选题 PostgreSQL 中不支持的组合查询是

A UNION B MINUS C INTERSECT D EXCEPT

正确答案:B

8.单选题 “DROP TABLE products CASCADE;”如另有一表order 的外键基于表products 创建,关于这条语句说法正确的是。

A 直接删除表 products,不影响其他对象

B 直接删除表 products,并且删除表 order 的外键约束。

C 直接删除表 products,并会删除表 order

D 不能删除表 products,提示表 order 的外键依赖表products

正确答案:B

9.单选题 外键的作用不包括?

A 保持数据的完整性

### 主成分分析 (PCA) 的练习题库与学习资料 主成分分析是一种常用的降维技术,在数据分析和机器学习领域具有广泛应用。以下是关于 PCA 的一些经典题目以及推荐的学习资源。 #### 1. **经典的 PCA 题目** 以下是一些常见的 PCA 练习题: - 假设有一个二维数据集,对其进行标准化处理后应用 PCA 方法,求解第一主成分的方向向量及其对应的方差贡献率[^1]。 - 使用某一年度的经济指标数据(如 GDP、失业率等),对这些变量进行主成分分析,并解释前两个主成分的实际含义[^2]。 - 下列选项中哪些可以作为选择主成分数目的依据? A. 肘部法 B. 累积方差贡献率达到某个阈值(如 95%) C. 训练集上残差平方和最小的 K D. 验证集上的分类性能优化[^3] #### 2. **推荐的学习资源** ##### (1)在线课程 - Coursera 上由 Andrew Ng 提供的《Machine Learning》课程中有专门章节讲解 PCA 和其实际应用场景。 - edX 平台上的《Data Science MicroMasters® Program》,其中涉及 PCA 在高维数据中的应用案例。 ##### (2)书籍推荐 - 《Pattern Recognition and Machine Learning》 by Christopher M. Bishop —— 这本书深入介绍了 PCA 的理论基础及其实现细节。 - 《统计学习方法》李航著——该书提供了 PCA 的中文介绍并附有详细的推导过程。 ##### (3)实践平台 - Kaggle 数据竞赛网站提供大量真实世界的数据集,适合用来练习 PCA 技巧。例如,“Digit Recognizer”项目可以通过 PCA 来降低图像特征维度后再训练模型。 - Scikit-Learn 官网文档包含丰富的 PCA 实践教程,包括如何绘制 PCA 结果图以及如何评估不同参数设置下的效果。 #### 3. **Python 中实现 PCA 的代码示例** 下面是一个简单的 Python 示例展示如何利用 scikit-learn 库执行 PCA 分析: ```python from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np # 创建随机数据矩阵 X, 行代表样本数, 列表示特征数量 np.random.seed(0) X = np.random.rand(100, 5) pca = PCA(n_components=2) # 设置保留的主成分数目为2 principalComponents = pca.fit_transform(X) print(f"Explained variance ratio: {pca.explained_variance_ratio_}") ``` 此脚本会输出每条主轴所占总方差的比例,帮助理解各主成分的重要性程度。 ---
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