从表counter中读取数据字段car，然后全部插入到表counterss！！

最新推荐文章于 2024-09-04 21:45:33 发布
转载 最新推荐文章于 2024-09-04 21:45:33 发布 · 144 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/wangzhanjianshe/archive/2011/06/30/2326601.html

本文介绍了如何从counter表中读取数据字段car，并将其全部插入到counterss表中，提供了SQL语句示例：insert intocounterss(car) select car from counter。

 

从表counter中读取数据字段car，然后全部插入到表counterss！！

insert into counterss(car) select car from counter

转载于:https://www.cnblogs.com/wangzhanjianshe/archive/2011/06/30/2326601.html

Counter的作用-统计数据的个数
qq_34595138的博客
01-30 681
import pandas as pd from collections import Counter # 读取数据 train_data_path = "./train_data.csv" print("train_data_path:",train_data_path) train_data= pd.read_csv(train_data_path, header=None, sep="\t") print("train_data",train_data) # 打印正负标签比例 print("trai
一文入门数据库中间件（ShardingSphere，Sharding-JDBC），从理论到实战，完成数据库主从复制，读写分离，分库分表！！！
weixin_45929082的博客
09-26 1510
注： 大家好我是妈妈的好大儿， 笔者联系方式 QQ：3302254385 微信：yxc3302254385 交个朋友！ 创作不易，三连十分感谢！！！ 文章篇幅过长，有很多理论如果没有耐心！！！可以直接通过目录找到需要的配置文件！！！ 1.基本介绍 详细内容见： https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ ShardingSphere是什么？ Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生
Python中Counter统计数据输出具体办法
weixin_30858241的博客
05-26 4277
from collections import Counter # 列表 l_one = [1709020621, 1709020621, 1770603107, 1770603105, 1770603106, 1770603105, 1709020621] # 把列表换成字典统计 c = Counter(l_one) print(c) k = c.most_common(...
通达oa2017 数据库表结构
lzs
02-11 5732
通达oa2017表结构
【MySQL数据类型优化秘籍】：存储与查询效率，掌握关键在此一举！
本文综合探讨了MySQL数据库中各种数据类型的性能影响，深入分析了存储特性、查询效率、内存使用效率以及特定数据类型优化策略。文章首先介绍了基础的数据类型知识，进而详细讨论了数据类型选择对性能的具体影响，...
Python数据结构类型总结
weixin_45526117的博客
09-04 853
数据结构是构建程序的基本结构，每个数据结构都提供了一种组织数据的特定方式，以便能更高效的访问数据，Python 在其标准库中附带了一组广泛的数据结构，本文主要介绍以下内容： （1）Python 标准库中内置了哪些常见的抽象数据类型 （2）最常见的抽象数据类型在Python中如何映射到具体的命名 （3）如何在各种算法中将抽象数据类型付诸实际使用 本文为Python数据结构指引，对于每类具体的数据结构细节没有详细阐述，可根据功能需求自行查找相关内容
拿到一个yolov数据集，怎么看分了几类
07-29
首先，用户的问题是关于YOLOv数据集的："我想查看YOLOv数据集中包含的类别数量及分类信息 请问如何查看 YOLOv 数据集中的类别数量和分类信息"。这里的"YOLOv"可能指的是YOLO系列模型，如YOLOv3、YOLOv5、YOLOv8等。 ...
Python collections中的Counter作用以及源码分析
热门推荐
格物致知
09-24 2万+
collections Counter 使用 源码分析
discuz X3数据库表结构
cruel的专栏
08-19 8300
pre_common_addon 插件扩展中心服务商表    pre_common_admincp_cmenu 后台管理面板，自定义常用菜单表    pre_common_admincp_group 后台团队职务名称表    pre_common_admincp_member 后台管理员成员表    pre_common_admincp_perm 后台团队职务权限分配表
Quartus II 中常见Warning 原因及解决方法
程序猿Boris--CodeMonkey Boris
02-19 1万+
1.Found clock-sensitive change during active clock edge at time on register "" 原因：vector source file中时钟敏感信号（如：数据，允许端，清零，同步加载等）在时钟的边缘同时变化。而时钟敏感信号是不能在时钟边沿变化的。其后果为导致结果不正确。 措施：编辑vector source file 2.V
collection 中 Counter的使用
阿常呓语的专栏
04-22 8536
collection.Counter 的使用 “”” https://docs.python.org/3.6/library/collections.html#collections.Counter Counter 是 dict 子类 A counter tool is provided to support convenient and rapid tallies. ...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
linux系统mysql数据库向表中插入10000条数据
02-27
### 高效批量插入数据至MySQL 在Linux环境中，为了高效地向MySQL数据库中的表批量插入大量数据，推荐采用批量插入的方式以减少网络往返次数和事务开销[^2]。 #### 使用SQL脚本实现批量插入 一种简单的方法是构建...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值