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RSS订阅原创 vba 拆分工作簿到不同的工作簿并保留公式以及自定义重命名
End WithSet rngGist = Application.InputBox("请选择要拆分数据的列！只能选择单列单元格范围！", Title:="提示", Type:=8)lngTitleCount = Val(Application.InputBox("请输入主工作表中标题行的数量？If lngTitleCount < 0 Then MsgBox "标题行数不能为负数，程序退出。strYesOrNo = MsgBox("是否保留拆分工作表中的格式？
2024-06-22 15:51:05
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原创 sqlserver动态管理视图上的此 T-SQL 查询，开始浏览此对象中的查询性能计数器
# sqlservrersys.dm_os_performance_counters 动态管理视图上的此 T-SQL 查询，开始浏览此对象中的查询性能计数器SELECT * FROM sys.dm_os_performance_countersWHERE object_name LIKE '%SQL Statistics%';
2022-05-25 15:34:08
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原创 MySQL、sqlserver QPS
MySQL QPSselect round(sum(if (variable_name='Questions',variable_value,0))/sum(if (variable_name = 'Uptime',variable_value,0)),1 ) as 'QPS' FROM performance_schema.global_statusWHERE VARIABLE_NAME IN ('Questions','Uptime');
2022-05-25 09:43:46
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原创 python 将多个Excel中的sheet合并
python 将多个Excel中的sheet合并import pandas as pdimport xlrdimport osimport xlrdfrom pandas import DataFramefrom openpyxl import load_workbookdfs =[]path=r"C:\Users\苏图\Desktop\流转表"file_name_li = os.listdir(r'C:\Users\苏图\Desktop\流转表')for fname in file_
2022-05-21 16:06:18
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原创 SQL笔记
将另一个表中字段数据更新此表字段为空的数据update dbcheck.db_host_detail aset a.dbversion = (select dbversion from DBCHECK.DB_INSTANCE_INFO b where a.host_id = b.instance_id)where a.dbversion is null ;
2022-05-16 11:28:53
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原创 Python+FuzzyWuzzy实现模糊匹配并通过pandarallel进行多线程加速
Python+FuzzyWuzzy实现模糊匹配并通过pandarallel进行多线程加速FuzzyWuzzy介绍FuzzyWuzzy 是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据 Levenshtein Distance 算法，计算两个序列之间的差异。Levenshtein Distance算法，又叫 Edit Distance算法，是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似
2022-05-05 10:10:55
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原创 余弦文本相似度匹配
python连接sqlserver对数据进行文本相似度匹配from sqlalchemy import create_engine,Table,Column,Date,Integer,String,ForeignKey from fuzzywuzzy import process
2022-05-05 09:54:04
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原创 Oracle存储过程和merge into实例
create or replace procedure dbcheck.data_save (OUT_FLAG out VARCHAR2, OUT_MESSAGE out varchar2)isbeginmerge into DBCHECK.DB_USER ausing (select instance_id ,username ,account_status ,created ,ins_date from
2022-03-29 17:25:27
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原创 mysql游标的使用
# mysql游标的使用DELIMITER //CREATE PROCEDURE test_if_pro(IN sal DOUBLE )BEGIN IF sal < 3000 THEN DELETE FROM employees WHERE salary =sal; ELSEIF sal <=5000 THEN UPDATE employees SET salary =salary+1000 WHERE salary =sal; ELSE.
2022-03-15 23:13:55
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原创 leetcode刷题顺序
leetcode刷题顺序题目分类及刷题顺序推荐一. 数组题目分类 题目编号数组的遍历 485、495、414、628统计数组中的元素 645、697、448、442、41、274数组的改变、移动 453、665、283二维数组及滚动数组 118、119、661、598、419数组的旋转 189、396特定顺序遍历二维数组 54、59、498二维数组变换 566、48、73、289前缀和数组 303、304、238题解 数组篇
2022-03-14 09:34:19
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原创 ORACLE存储过程
ORACLE存储过程ORACLE存储过程create or replace procedure dbcheck.data_save isbegin insert into DBCHECK.DB_USER a(hostid,username,account_status,created,last_modify_date)with t as(select b.dbid,b.username,b.account_status,b.created,b.ins_date,row_number()
2022-03-14 09:14:53
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原创 Python调用sqlAlchemy从sftp根目录传输文件到本地及数据库
Python调用sqlAlchemy从sftp根目录传输文件到本地及数据库代码已进行了注释，就不做太多的解释了#!/usr/local/bin/python3from smb.SMBConnection import SMBConnectionimport paramikoimport osimport pymssqlimport pymysqlimport datetimeimport timefrom time import mktimefrom smb.SMBConnection
2022-01-11 10:33:31
590
原创 查找字符串出现的路径-自用
import osimport sys,getoptimport timeimport csvimport pandas as pdtracer_path=sys.argv[1]t1 = time.time()tracer_line = []content_path = os.listdir(“tracer_path”)for i in content_path:tracer = pd.read_csv(“tracer_path” + i,“r”, encoding=‘utf-8’, h
2021-11-18 10:46:29
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原创 数据分析-基于pandas（从将一个目录中的数据查找到另一个表中的对应的的func_name）
从将一个目录中的数据查找到另一个表中的对应的的func_name主要是利用pandas读取速度快，本问主要是利用pandas将1000万个数据去重后再另一个文件中查找到对应的数据import osimport sysimport timeimport csvimport pandas as pdt1 = time.time()tracer_line = []content_path = os.listdir( "/u/lushuai/work/sdp-parse/data/dco
2021-10-27 09:10:17
500
转载 LR(逻辑斯蒂)算法基础
LR(逻辑斯蒂)算法基础 前言 首先需要清楚的是，LR（Logistic Regression）虽然是回归模型，但却是经典的分类方法。 为什么分类不用SVM呢？我们对比一下SVM，在二分类问题中，如果你问SVM，它只会回答你该样本是正类还是负类；而你如果问LR，它则会回答你该样本是
2021-06-11 16:55:58
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原创 linux安装python3详细教程（centos 7）
linux安装python3详细教程（centos 7）安装步骤：1.下载：wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.7/Python-3.7.7.tgz2.解压Python-3.7.7.tgztar -zxvf Python-3.7.7.tgz4、建立一个空文件夹，用于存放python3程序mkdir /usr/local/python35、执行配置文件，编译，编译安装cd Python-3.7.7./configure --prefix=/
2021-06-06 10:38:53
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转载 linux常用命令
linux常用命令原博文 目录 一、基本命令 1.1 关机和重启 1.2 帮助命令 二、目录操作命令 2.1 目录切换 cd 2.2 目录查看 ls [-al] 2.3 目录操作【增，删，改，查】 2.3.1 创建目录【增】 mkdir 2.3.2 删除目录或文件【删】rm 2.3.3 目录修改【改】mv 和 cp 2.3.4 搜索目录
2021-05-27 21:47:37
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转载 机器学习--聚类（五种主要聚类算法）
机器学习–聚类（五种主要聚类算法）转载地址：https://www.sohu.com/a/225353030_99992181 原博文： 聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分
2021-05-23 20:26:53
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原创 CentOS下安装VMTools显示灰色的详细解决方案
CentOS下安装VMTools显示灰色的详细解决方案如下图所示解决方法如下：首先打开虚拟机，找到使用ISO映像文件,如下图所示：如果是linux系统，找到VMware安装目录下的linuxPreGlibc25，如下图所示：如果是Windows系统，找到VMware安装目录下的winPrevista，如下图所示：将压缩文件选择好之后，点确定，桌面就会出现VMware Tools空文件。重启虚拟机后就会出现里面的文件。以上就是解决方案！...
2021-05-18 21:51:28
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转载 python简单图形界面GUI入门——easygui
python简单图形界面GUI入门——easygui转载地址：https://blog.youkuaiyun.com/mingqi1996/article/details/81272621 感觉gui做起来成就感比较高，学完基础语言顺便花一个下午看看GUI设计，现在回顾来看这个如果做正式的展示太过简单，easygui只是小演示之用。 下载 首先是easygui包下载，两种方式： 1）在p
2021-05-17 20:41:09
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转载 打开 jupyter 时浏览器不能自动弹出，网页不显示问题解决
打开 jupyter 时浏览器不能自动弹出，网页不显示问题解决_Fanfan的博客-优快云博客_打开jupyter不弹出浏览器 关于jupyter打开之后不能直接跳转到浏览器的解决方式 09-17 ...
2021-05-17 18:58:32
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原创 机器学习--集成学习(ensemble learning)原理及常见问题总结
机器学习–集成学习(ensemble learning)原理详解 在机器学习的有监督学习算法中，集成学习作为其中一员广泛应用于各个行业、领域。那么，什么是集成学习呢？首先假设我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。那么就要考虑到集成学习了。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可
2021-05-16 13:43:52
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原创 机器学习--决策树理论与实战
这篇文章是关于决策树在sklearn中的实现和调参，里面穿插着关于本人对决策树的一些理解。开发环境用的是jupyter notebook决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督的机器学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用。名字体温表皮覆盖胎生人类恒温毛
2021-05-09 16:46:20
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原创 解决failed to execute [‘dot‘, ‘-Kdot‘, ‘-Tsvg‘], make sure the Graphviz executables are on your sys‘
解决failed to execute [‘dot’, ‘-Kdot’, ‘-Tsvg’], make sure the Graphviz executables are on your systems’ PATH在做决策树实战出现以上错误，主要解决方法如下：1.安装graphviz我主要是从官网安装graphviz，以Windows为例，官网地址为https://graphviz.org/download/#windows，我用的是64位，可根据自己的系统进行选择安装。2.配置环境变量电脑→属
2021-05-09 16:00:20
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原创 基于visual studio 2019 C++简单实现通讯录管理系统
基于visual studio 2019 C++简单实现通讯录管理系统需求分析： 使用C++实现通讯录的添加、显示、删除、查找、修改、清空联系人，退出通讯录等功能。#include<iostream>using namespace std;#include<string>#define MAX 1000//设计联系人的结构体struct person{ string m_name; int m_sex;//1.男 2.女 int m_age; string
2021-05-04 21:25:25
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原创 通过读取鸢尾花数据集，使用循环和子图绘制各个特征之间的散点图。 绘制各个特征的箱线图，查看是否存在异常值。
通过读取鸢尾花数据集，使用循环和子图绘制各个特征之间的散点图。 绘制各个特征的箱线图，查看是否存在异常值。iris数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1nDgjWve6ktqdLWvOegvKRQ提取码：yd2ximport numpy as np import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.load('E://课程//数据挖掘建模//iris.npz',allow_pickle=True)da
2021-04-26 14:13:38
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原创 分析1996~2015年人口数据特征间的关系并分析1996~2015年人口数据各个特征的分布分散状况
python数据分析与应用实训1 分析1996~2015年人口数据特征间的关系运行环境：jupyter notebook数据：populations.npz链接：https://pan.baidu.com/s/123wS4QmhXAHGMUK5K-9evA提取码：1uv91.需求说明：人口数据总共有6个特征，分别为年份、年末总人口、男性人口、女性人口、城镇人口、乡村人口。查看各个特征随着时间推移发生的变化情况可以分析出未来男女人口比例、城乡人口变化的方向。2.实现步骤（1）使用库：NumP
2021-04-26 13:57:54
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原创 C++基础
C++编写九九乘法口诀表程序流程结构-嵌套循环，这里用for循环来编写九九乘法口诀表#九九口诀表大家已经很熟悉了吧，小学的时候甚至幼儿园就开始背了，现在我相信大家都能背下来了 哈哈哈不啰嗦，代码如下：#include<iostream>using namespace std;#include <ctime>int main(){ for (int i = 1; i < 10; i++) { //cout << i << endl;
2021-04-24 21:42:48
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转载 傅里叶分析详细解析
傅里叶变换的意义和理解（通俗易懂） 这篇文章的核心思想就是：要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。 傅里叶分析不仅仅是一个数学工具，更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是，傅里叶分析的公式看起来太复杂了，所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说，这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程，不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。（您把教材写得好玩一点会死吗？会死吗？...
2021-04-21 17:59:41
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原创 个性化教学体系（PSI）对课程成绩的影响 考察个性化教学是否对学生成绩产生影响。表1给出了某课程（分两学期授课记为ⅠⅡ）实施个性化教学的相关数据。表中，TUCE表示讲授Ⅱ前为测试学生Ⅰ的知识而进行的
定性选择模型问题描述：个性化教学体系（PSI）对课程成绩的影响 考察个性化教学是否对学生成绩产生影响。表1给出了某课程（分两学期授课记为ⅠⅡ）实施个性化教学的相关数据。表中，TUCE表示讲授Ⅱ前为测试学生Ⅰ的知识而进行的一项考试成绩（期初测试成绩）；GPA表示开始学习Ⅱ时学生的平均成绩； y=1表示期末成绩等级为A；y=0表示期末成绩等级为B或C；PSI=1，表示采 用新的教学方法，PSI=0表示不采用新的教学方法。 （1）建立LPM模型分析个性化教学改革对学生期末成绩是否有影响； （
2021-04-15 13:59:02
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原创 EVIEWS：ARCH类、GARCH、EGARCH，建模估计沪深300指数2019-2020年交易日的波动率，并对结果进行分析。
标题选择两个ARCH类模型，建模估计沪深300指数2019-2020年交易日的波动率，并对结果进行分析。以下都是通过Eviews软件对ARCH、GARCH、EGARCH进行操作，代码量较少（‘点点点就可以’）一、实验内容自回归条件异方差检验和广义自回归条件异方差检验选择两个ARCH类模型，建模估计沪深300指数2019-2020年交易日的波动率，并对结果进行分析。1、数据收集选取了沪深300中2019年1月2日-2020年12月31日共计487个日收益率数据。数据来源：锐思数据库二、实验方
2021-04-13 15:02:57
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原创 tensorflow2.0 循环神经网络--情感分类实战
tensorflow2.0 循环神经网络–情感分类实战代码本文主要是情感分类单层实战RNN Cell代码import osimport numpy as npimport tensorflow as tfconfig = tf.compat.v1.ConfigProto(gpu_options=tf.compat.v1.GPUOptions(allow_growth=True))sess = tf.compat.v1.Session(config=config)from tensorflow
2021-04-04 20:24:54
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原创 TensorFlow 2.x调试错误解决：tensorflow.python.eager.core._SymbolicException: Inputs to eager execution fun
TensorFlow 2.x调试错误解决：tensorflow.python.eager.core._SymbolicException: Inputs to eager execution function cannot be Keras symbolic tensors, but found [<tf.Tensor ‘my_rnn/simple_rnn_cell/cond/Identity:0’ shape=(None, 100) dtype=float32>]以上在做循环神经网络与情感分
2021-04-04 16:56:07
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leetcode刷题，数组部分（python）
2022-02-20
空空如也
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