Python--day46--上节内容回顾及补充

SQL Union与Union All详解
最新推荐文章于 2025-09-06 09:26:50 发布
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本文详细解析了SQL中Union与Union All的区别，Union具备自动去重功能，而Union All则保留所有记录，包括重复项。同时介绍了临时表、指定映射及条件等进阶用法。

1，union（把两张表连起来，以上下的方式）：具有自动去重的功能，有相同的就去掉。

结果：

2，union all就没有去重的功能

3，临时表，指定映射，条件，三元运算

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python语法--03模块
摘 月
04-14 527
模块1.自定义模块导入2.模块的多种导入方式和相对导入3.random4.time5.datetime6.os7.sys8.json9.pickle10.haslib11.collections12.shutil13.logging14.小练习15.包的导入总结 1.自定义模块导入 代码书写规范 # 什么是模块：本质就是.py文件，封装语句最小单位 # 模块中出现的变量，for循环，if解构，函数定义。。。成为模块的成员 # 自定义模块 # 模块的运行方式： # 脚本方式：直接用解释器执行，或者pych
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】路径分析(补充篇)（附python和R语言代码实现）
qq_36130719的博客
05-22 249
首先，我们先回顾一下桑基图：图4.2-1观察上图可以发现，我们需要计算四个数据：每个节点的pv/sv、每个节点的转化率、节点间的pv/sv、节点间的转化率。节点pv/sv = 当前节点在当前层次中的pv/sv总和节点转化率 = ( 节点pv/sv ) / ( 路径起始节点pv/sv )节点间pv/sv = 上一级节点流向当前节点的pv/sv节点间转化率 = ( 节点间pv/sv ) / ( 上一级节点pv/sv )再来看下存储在Clickhouse中的路径数据。
Python训练营---DAY53
2501_91182850的博客
06-13 578
不做处理：原始数据中类别分布天然存在不平衡风险（虽这里差异不算极端，但仍有倾向）。模型直接学习原始分布，对少数类的识别难度更高，F1 分数受类别平衡度影响更明显。GAN 生成类别 1 样本（：通过补充类别 1 的样本，调整了训练数据中类别分布，让模型在学习时能更 “公平” 接触两类特征，尤其缓解了类别 1 样本不足导致的学习偏差，提升了对类别 1 的预测稳定性，进而影响 F1 分数。
Python训练营---Day33
2501_91182850的博客
05-22 247
1. 分类任务中，若标签是整数（如 0/1/2 类别），需转为long类型（对应 PyTorch 的torch.long），否则交叉熵损失函数会报错。2. 回归任务中，标签需转为float类型（如torch.float32）。今日的代码，要做到能够手敲。这已经是最简单最基础的版本了。查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）数据预处理（归一化、转换成张量）PyTorch和cuda的安装。继承nn.Module类。定义损失函数和优化器。
60天python训练计划----day33
weixin_60667526的博客
05-25 111
1. 分类任务中，若标签是整数（如 0/1/2 类别），需转为long类型（对应 PyTorch 的torch.long），否则交叉熵损失函数会报错。2. 回归任务中，标签需转为float类型（如torch.float32）。今日的代码，要做到能够手敲。这已经是最简单最基础的版本了。查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）DAY 33 MLP神经网络的训练。数据预处理（归一化、转换成张量）PyTorch和cuda的安装。继承nn.Module类。定义损失函数和优化器。
python100天-Python-100-Days
weixin_37988176的博客
10-30 1746
Python - 100天从新手到大师作者：骆昊最近有很多想学习Python的小伙伴陆陆续续加入我们的交流群，目前我们的交流群人数已经超过一万人，光靠我自己已经无法及时处理小伙伴们的入群申请，更无法及时为大家解答问题。目前我的想法是分技术方向建立讨论群并安排专门的人来管理这些群，群管理者应该具备专业的知识并有相对充裕的时间，可以解答小伙伴们提出的问题。当然，我会向这些管理者支付报酬，如果有兴趣成为...
疏老师-python训练营-Day48
weixin_44861705的博客
08-17 696
知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：自己多借助ai举几个例子帮助自己理解即可一.知识点的学习。
Python-S9——Day110-Git继续
weixin_30731287的博客
08-30 441
1 当日内容概要 2 内容回顾 3 Git版本控制之多人协同开发 4 Git版本控制之fork 5 版本控制之其他 6 Redis之字典基本操作 7 Django中操作Redis 8 Django缓存 9 小补充：Rest Framework访问频率限制 1 当日内容概要 1.1 Git ； 1....
Python_day01-----day07
qq_52804302的博客
12-18 1006
Python第一天 文章目录Python第一天编程初体验编码初体验输出数据类型：`str/int/bool``int`(整形)`str`(字符串)`bool`(布尔值)类型转换变量变量名内存指向注释输入基本条件语句多条件判断条件语句嵌套python第二天`while`循环语句循环语句`break`关键字`continue`关键字while else语法字符串格式2.1占位符:`%s和%d`2.2占位符 `%%`2.3format(推荐)2.4f运算符运算符优先级逻辑运算(重要补充)面试题今日作业python
Python训练营-Day6
m0_62803932的博客
05-25 235
作业：去针对其他特征绘制单特征图和特征和标签的关系图，并且试图观察出一些有意思的结论。1.单特征可视化：连续变量箱线图（还说了核密度直方图）、离散特征直方图。3.箱线图美化--->直方图。内容回顾：数据初步可视化。2.特征和标签关系可视化。
python训练 60天挑战-day39
m0_71369636的博客
05-29 932
从这里开始我们进入到了图像数据相关的部分，也是默认你有之前复试班计算机视觉相关的知识，但是一些基础的概念我仍然会提。昨天我们介绍了minist这个经典的手写数据集，作为图像数据，相较于结构化数据（表格数据）他的特点在于他每个样本的的形状并不是(特征数，)，而是(宽，高，通道数)# 先继续之前的代码from torch.utils.data import DataLoader , Dataset # DataLoader 是 PyTorch 中用于加载数据的工具。
最新全栈Python视频教程，全套完整版，从Day1-Day92，从入门到精通，决不放弃！
qq_38082146的博客
05-28 1359
“ 人生苦短 我用Python ” 上周，场主承诺给大家的最新全栈Python视频教程，来了！ 听很多Python大神聊过，Python非常适合初学者入门。因为，相比较其他不少主流编程语言，Python有更好的可读性，上手相对容易。它自带的各种模块加上丰富的第三方模块，免去了很多“重复造轮子”的工作，可以更快地写出东西。配置开发环境也不是很复杂，Mac和Linux都内置了Python。 据场主所知，前段时间最火的“跳一跳”竟然可以用Python刷分，网上还有详细教程，厉害了我...
Day10-Python有序数据(DataWhale)
liying_tt的博客
01-07 739
import pandas as pd import numpy as np 分类数据 一、cat对象 1. cat对象的属性 (1) pandas 中提供了 category 类型，能够处理分类类型的变量 (2) astype将普通序列转换为分类变量 df = pd.read_csv('data/learn_pandas.csv', usecols=['Grade','Name','Gender','Height','Weight']) s = df.Grade.ast
day08-总结和考试
m0_74653634的博客
05-19 959
本文总结了Python基础模块的课程内容，重点介绍了代码规范、知识补充和阶段总结。代码规范部分强调了命名规则、注释、条件嵌套、循环优化等编程习惯，帮助学员编写更清晰、高效的代码。知识补充部分讲解了pass语句、is与==的区别以及位运算的应用，扩展了学员的Python知识面。最后，通过思维导图对阶段内容进行总结，并通过考试巩固所学知识。
Java 和 Python 的执行方式有很大不同——Android学习
ban102055的博客
09-04 1812
特性PythonJava执行方式(解释执行)->(先编译后执行)是否需要编译否是环境需要 Python 解释器需要JDK(包含javac和java在Android Studio中不适用全自动，点击“Run”即可给你的建议：为了学习 Android 开发：直接使用。不要担心命令行，IDE 会帮你处理一切。专注于编写代码和理解 Android 的概念（如 Activity、生命周期）。为了单纯学习 Java 语法。
Java 枚举通用接口设计与实现
sunnyday0426的博客
09-04 465
本文介绍了Java中枚举类型的通用接口设计方法。通过定义BaseEnumInterface接口，可以为枚举添加code和desc属性，并提供统一的静态操作方法，如根据code获取枚举实例、获取所有编码列表、验证编码有效性等。以GenderEnum为例，展示了枚举类如何实现该接口，并演示了通过接口提供的通用方法进行便捷操作。这种设计模式提高了代码复用性，使枚举操作更加规范统一。
【TXT】用 Python 实现超漂亮的 HTML 两栏文本对比工具（支持行内差异高亮）
采菊东篱下，Python满乾坤！
09-05 843
这个小工具虽然只有 300 多行代码，但却融合了文本处理、算法匹配、前端渲染和用户体验设计。它不仅实用，还能作为学习difflib和 HTML/CSS 布局的优秀范例。✅一句话总结：让文本对比不再枯燥，让差异“看得见”！也欢迎在评论区提出你的优化想法 😊。
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
最新发布
zzywxc787的博客
09-06 573
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
【传奇开心果系列】Flet框架结合pillow实现的英文文字倒映特效自定义模板特色和实现原理深度解析
jackchuanqi的博客
08-30 1278
本文介绍了基于Flet框架和Pillow库实现的英文文字倒映特效模板。该模板支持自定义字体、文字颜色、背景颜色和倒影间距，通过透明度渐变处理实现逼真的倒影效果。适用于UI设计、广告宣传、创意设计等多种场景，具有灵活的参数配置和错误处理机制。项目依赖Flet和Pillow库，需要MISTRAL.TTF字体文件支持，提供了完整的安装说明和项目结构建议。该特效模板可帮助开发者快速创建具有视觉冲击力的文字倒影效果。
Python基础编程入门视频教程
2. day201部分，虽然详细内容未列出，但根据标题推测，可能会包含进阶主题，如Python在运维工作中的具体应用，以及与运维相关的实践操作和案例分析。 整个教程通过视频的形式进行讲解，使得学习者可以通过观看视频...
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