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RSS订阅原创 五、SQL高级处理
对于每个 OUT 或 INOUT 参数，在调用过程的 CALL 语句中传递一个用户定义的变量，以便在过程返回时可以获得其值。如果你是在另一个存储过程或函数中调用存储过程，你也可以将一个常规参数或本地常规变量作为 OUT 或 INOUT 参数传递。ORDER BY 子句 可选参数，指示如何对每个分区中的行进行排序，即决定窗口内，是按那种规则(字段)来排序的。一个 INOUT 参数由调用者初始化，可以被存储过程修改，当存储过程返回时，调用者可以看到存储过程的任何改变。一个IN参数将一个值传递给一个过程。
2022-10-22 22:58:29
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原创 Linux成功连接到Finalshell的技巧
出现无法安全地进行更新，原因是源列表需要进行更新，因为有些软件源官方不再进行更新维护，为了解决这个问题，ubuntu提供了old-release的方案。打开源列表文件，把里面的地址全部注销（如果不放心，在修改源列表文件之前可以先将文件备份一下），然后换上如下的地址（根据自己的。打开host文件，第一行写 -- ip地址 自定义名称 自定义网址- -，然后保存；这样就可以直接使用自己定义的名称来代替IP地址，访问方便。）版本的ubuntu，对应替换的如下方框中的内容。这样以后再去安装ssh就可以成功了！
2022-10-22 14:48:31
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原创 四、集合运算
假设连锁店想要增加成本利润率超过 50%或者售价低于 800 的货物的存货量, 请使用 UNION 对分别满足上述两个条件的商品的查询结果求并集。而全外连结则会同时保存两个表中无法按照 ON子句匹配到的行, 相应的另一张表中的行用缺失值填充。右连结则会保存右表中无法按照 ON 子句匹配到的行, 此时对应左表的行均为缺失值;左连结会保存左表中无法按照 ON 子句匹配到的行, 此时对应右表的行均为缺失值;内连结会丢弃两张表中不满足 ON 条件的行,和内连结相对的就是外连结。注意：缺失值是不能用等号进行比较的！
2022-10-19 15:27:40
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原创 三、复杂一点的查询
INSERT INTO ViewPractice5_1 VALUES (' 刀子 ', 300, '2009-11-02');case类似if else判断，对每一行数据进行判断标注。-- 报错，因为视图不是真实存在的表，不能进行插入操作。子查询指一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询。
2022-10-16 19:19:09
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原创 第六章 支持向量机
支持向量机的目的是找到一个超平面来将不同的类别分开；支持向量回归是回归问题，希望学得一个回归方程y=f(x)使得，f(x)与y尽可能接近。4.距离超平面最近的训练样本点使得（6.3）等号成立，这样的样本称作支持向量，两个异类支持向量到超平面的距离称作。核函数可以将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，任意一个核函数都隐式地定义了一个称为“1.对于非线性可分的数据，需要将数据映射到更高维度的空间内，从而找到线性可分的超平面。1.求解SVM的最优解w、b值，可以转化为对偶问题，4.软间隔的对偶问题，...
2022-07-27 21:38:21
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原创 第五章神经网络
参考资料西瓜书、南瓜书。神经网络这一章在机器学习中比较基础，但实际上它在深度学习中广泛应用，涵盖的点和范围非常的多，也是个难点，这里只是概述什么是神经网络以及一些基础概念。.........
2022-07-22 11:53:14
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原创 第三章 线性模型总结
线性模型是通过线性组合的形式学得预测的函数。本章主要内容有线性模型的基本形式、线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡。
2022-07-15 11:43:02
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原创 西瓜书/南瓜书--第1，2章总结
目录 第一章 绪论1.基本术语 2.假设空间3.归纳偏好第二章 模型评估与选择1.经验误差与过拟合 2.评估方法 3.性能度量这一章主要介绍了机器学习的一些基本概念，包括基本术语，假设空间，归纳偏好等；数据集：从特征上：分为输入空间和输出空间；从样本上：分为训练集，测试集；其中训练集的样本又可以分为训练集和验证集；从机器学习类型上：分为监督学习和无监督学习；其中监督学习带有标签，有输出，每一条数据也称作样例。假设空间简单来说就是输入空间的集合。归纳偏好我理解的就是模型的拟合效果。奥卡姆剃刀原则：若有多个
2022-07-11 11:29:50
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空空如也
空空如也
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