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Oracle数据库语言分类 一、DML（data manipulation language）数据操纵语言：查询、操纵数据表资料行 DML主要用来对数据库的数据进行一些操作。 select : 检索数据库表或视图数据 insert : 将数据行新增至数据库表或视图中 update : 修改表或视图中现有的数据行 delete : 删除表或视图中现有的数据行 注意：DML语句不会自动提交事务！ 二、DDL（data definition language）数据库定义语言：建立、修改、删除数据库中数据表对象 DDL主要是用在定义或改变表的结构，数据类型，表之间的链接和约束等初始化工作上。 create table : 创建表 alter table : 修改表 drop table : 删除表 三、DCL（Data Control Language）数据库控制语言：用于执行权限授予与收回操作 DCL 用来设置或更改数据库用户或角色权限的语句，包括（grant,deny,revoke等）语句。 grant : 给用户或角色授予权限 revoke : 收回用户或角色的所有权限 四、TCL(Transactional Control Language)事物控制语言：维护数据的一致性 commit :提交已经进行的数据库改变 rollback : 回滚已经进行的数据改变 save point

下面是一些关于 大数据 挖掘的知识点，今天和大家一起来学习一下。 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。 7. 决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。 8. 从使用的主要技术上看，可以把分类方法归结为四种类型： 基于距离的分类方法 决策树分类方法 贝叶斯分类方法 规则归纳方法 9. 关联规则挖掘问题可以划分成两个子问题： 发现频繁项目集:通过用户给定Minsupport ，寻找所有频繁项目集或者最大频繁项目集。 生成关联规则:通过用户给定Minconfidence ，在频繁项目集中，寻找关联规则。 10.

昨天遇到一个需求 将查出来的所有数据按照组统计数据并且排序 现在找到了一个图看的方法（可能是技术不行 之前没有想到） 两个函数 array_column array_multisort array_column() 返回数组中某列的值 array_multisort() 返回排序数组 <?php $data = array( array( 'id' => 5698, 'first_name' => 'Bill', 'last_name' => 'Gates', ), array( 'id' => 4767, 'first_name' => 'Steve', 'last_name' => 'Aobs', ), array( 'id' => 3809, 'first_name' => 'Mark', 'last_name' => 'Zuckerberg', ) ); $sort = array_column($data, 'first_name'); array_multisort($sort, SORT_DESC, $data); 来源： https://my.oschina.net/u/3853452/blog/3137224

数据: 数据整体叫数据集(data set) 数据集中的一个个体就是一个样本(sample) 一个个体的某一个属性的值表达样本的一个特征(feature) 数据数据部分用X表示,一般第i个样本写作 ,第i个样本的第j个特征写作 . 其实 就是一个特征向量,而且在数学上一般这样一个向量代表着一个列向量,可以转置成行向量 . 通过处理数据集,推导出每个个体所属集合,对于个体集合的描述称为标记(label),用Y表示,写作 . 一般用大写字母表示矩阵,小写字母代表向量. 当把特征向量投影的对应维度的空间的时候,这个空间就叫特征空间(feature space), 可以类比平面上面的点,这个就是二维向量投影下来的特征空间. 如果你特征提取的好,其实不用机器学习,你可以很明显的看出,同一类的数据会聚集到自己类的特征空间内. 其实分类的过程,就是切分特征空间的过程: ,当然实际应用中分割方法肯定不会是一条直线. 高维空间和二维同理. 机器学习的基本任务:分类任务,回归任务. 这个是按照机器学习产生的结果来分类的. 分类任务: 　　二分类任务:判断邮箱是垃圾邮件,图片中是猫还是狗. 　　多分类任务:判断手写数字是几,下围棋,无人驾驶.(其实决策问题可以归结为分类问题). 　　多标签分类:在一张图片上分类出多类物品. 回归任务:回归任务的最主要特点就是,它处理数据集合后,输出的结果,是一个数字的值

关于wordpress其他分类页面正常单一分类页面白屏的解决 朋友的一个站，10个分类页面，9个正常，其中一个打开白屏或者500错误 下载 nginx的日志文件查看 收到如下提示： ecv() failed (104: Connection reset by peer) 往下面查看也有如下提示 Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allocate 78 bytes) 整体思路整理： 如果其他分类页面都可以正常打开，而且分类的模板页也是用的同一个，那么考虑到是数据的问题 因为相同的分类页，9个都可以打开，唯独只有一个打不开，设置如果相同，那么区别在于是数据。 因此考虑是当前的分类页数据量过大，造成客户端没有接收完，然后造成连接中断， 那么考虑修改 php.ini的 脚本内存限制memory_limit 改成了256M 页面即可打开 其实最根本的问题是 别一次性显示那么多数据，在wordpress后台 设置每页显示比如10或者20个 也会避免此问题的出现 来源： https://www.cnblogs.com/baker95935/p/11971132.html

一、算法概述 （1）采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 优点： 精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点： 计算复杂度高、空间复杂度高。 （2）KNN模型的三个要素 kNN算法模型实际上就是对特征空间的的划分。模型有三个基本要素：距离度量、K值的选择和分类决策规则的决定。 距离度量 距离定义为： L p ( x i , x j ) = ( ∑ l = 1 n | x ( l ) i − x ( l ) j | p ) 1 p Lp(xi,xj)=(∑l=1n|xi(l)−xj(l)|p)1p 一般使用欧式距离：p = 2的个情况 L p ( x i , x j ) = ( ∑ l = 1 n | x ( l ) i − x ( l ) j | 2 ) 1 2 Lp(xi,xj)=(∑l=1n|xi(l)−xj(l)|2)12 K值的选择 一般根据经验选择，需要多次选择对比才可以选择一个比较合适的K值。 如果K值太小，会导致模型太复杂，容易产生过拟合现象，并且对噪声点非常敏感。 如果K值太大，模型太过简单，忽略的大部分有用信息，也是不可取的。 分类决策规则 一般采用多数表决规则，通俗点说就是在这K个类别中，哪种类别最后就判别为哪种类型 二、实施kNN算法 2.1 伪代码 计算法已经类别数据集中的点与当前点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与但前点距离最小的k个点

首先需要python的环境，这里就不赘述了 具体可以参考： https://blog.csdn.net/Leo_csdn_/article/details/88552724 linux下用pip安装django：pip install django 安装完成后， 运行如下命令创建工程： django-admin startproject blogproject 进入工程所在目录 ，会发现多了一个 blogproject\ 的目录，其内部的文件结构如下 blogproject\ manage.py blogproject\ __init__.py settings.py urls.py wsgi.py 最顶层的 blogproject\ 目录是我们刚刚指定的工程目录。blogproject\ 目录下面有一个 manage.py 文件，manage 是管理的意思，顾名思义 manage.py 就是 Django 为我们生成的管理这个项目的 Python 脚本文件，以后用到时会再次介绍。与 manage.py 同级的还有一个 blogproject\ 的目录，这里面存放了一些 Django 的配置文件，例如 settings.py、urls.py 等等，以后用到时会详细介绍。 网站需要运行在一个 Web 服务器上，Django 已经为我们提供了一个用于本地开发的 Web 服务器

Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果。但是在处理多于两个领域的问题上，现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺，因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型。为了解决该问题，我们提出了StarGAN方法，这是一个新型的可扩展的方法，能够仅使用一个单一模型就实现多领域的图像翻译。StarGAN这样的统一模型的结构允许在单个网络上同时训练带有不同领域的多个数据集。这使得StarGAN的翻译图像质量优于现有的模型，并具有将输入图像灵活地翻译到任意目标域的新能力。通过实验，验证了该方法在人脸属性转移和表情合成任务上的有效性。 1. Introduction 图像翻译的任务是改变给定图像的某一方面,例如,改变一个人的面部表情从微笑到皱眉(见图1)。这个任务在生成对抗网络(GANs)的介绍后得到了重大改善，从改变头发颜色[9],重建照片的边缘[7]到改变风景图片的季节[33]。 给定来自两个不同领域的训练数据，这些模型学习将图像从一个领域转换到另一个领域。我们将属性 attribute 一词表示为图像中固有的有意义的特性，如头发颜色、性别或年龄，属性值 attribute value表示属性的特定值，如头发颜色为黑色/金色/棕色，性别为男性/女性。我们进一步将域domain表示为一组共享相同属性值的图像。例如，女性的图像可以代表一个领域，而男性的图像则代表另一个领域。

相比于逻辑回归，在很多情况下，SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作，不过却可以通过核技巧（核函数），使得SVM可以应用于多分类的任务中。 本篇文章只是介绍SVM的原理以及核技巧究竟是怎么一回事，最后会介绍sklearn svm各个参数作用和一个demo实战的内容，尽量通俗易懂。至于公式推导方面，网上关于这方面的文章太多了，这里就不多进行展开了~ 1.SVM简介 支持向量机，能在N维平面中，找到最明显得对数据进行分类的一个超平面！看下面这幅图： 如上图中，在二维平面中，有红和蓝两类点。要对这两类点进行分类，可以有很多种分类方法，就如同图中多条绿线，都可以把数据分成两部分。 但 SVM做的，是找到最好的那条线（二维空间），或者说那个超平面（更高维度的空间），来对数据进行分类。这个最好的标准，就是最大间距 。 至于要怎么找到这个最大间距，要找到这个最大间距，这里大概简单说一下，两个类别的数据，到超平面的距离之和，称之为 间隔 。而要做的就是找到最大的间隔。 这最终就变成了一个最大化间隔的优化问题。 2.SVM的核技巧 核技巧，主要是为了解决线性SVM无法进行多分类以及SVM在某些线性不可分的情况下无法分类的情况。 比如下面这样的数据： 这种时候就可以使用核函数，将数据转换一下，比如这里，我们手动定义了一个新的点，然后对所有的数据

简单来说，把通信网归结为传输网、交换网、数据网和支撑网几大类。只是这几种类型可能你中有我、我中有你，也可能互为依托、互为基础。下面进行简单介绍： 传输网——一切通信网的基础 传送网是指用作传送通道的网络。它一般架构在交换网、数据网和支撑网之下，用来提供信号传递和转换的网络，是上述3种网络的基础网。传送网一般研究的介质实体是光缆光纤、铜线、信号放大器、接口和接头、接口转换器、微博系统、PDH光端机、MUX复用器、SDH设备、WDM、ASON、卫星通信中的卫星，等等。 通信网——百年历史，成就卓效 最早的通信网、最成熟的通信网、发展周期最长的通信网，这些描述都适合于一种通信网络——PSTN。简单地说， 语音网 为用户提供相互之间的语音通信，当然包括固定网和移动网的语音通信。语音网一般研究的介质实体是程控交换机、移动基站、接入网设备、电话机、传真机、手机、SIM卡等。 数据网——通信新贵、未来之星 数据网是在20世纪最后十几年高速发展起来的，是相对发展较晚、技术变化较快的网络。数据网是用来传送数据的，包括互联网数据、DDN、帧中继、VPN、视频业务等，随着业务的不断融合，也可以提供语音业务。 支撑网——默默无闻，鞠躬尽瘁 支撑网是为配合通信网正常工作而建立的信令网、智能网、同步网、营账系统、网管系统等。 综合网——通信网中的混血儿 综合网的范畴，可能跨度几种网络