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1. 居中——Ctrl+E；居右——Ctrl+R；居左——Ctrl+L2. 下划线——Ctrl+U；倾斜——Ctrl+I3. 打印——Ctrl+P4. 保存——Ctrl+S5. 找出同样的字——Ctrl+F6. 替换——Ctrl+H7. 加粗——Ctrl+B8. 打开一个新word——Ctrl+N9. 段落整体后移——Ctrl+M10. 字体变小——Ctrl+[11. 画单条删除线——Ctrl+112. 画双条删除线——Ctrl+2...
2021-07-22 14:34:18
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原创 SQL | explode()和lateral row
explode()和lateral row这篇文章：https://blog.csdn.net/yahahassr/article/details/97911676?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522160578423419725266952870%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=16057842341972
2020-11-19 19:13:30
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原创 SQL | 窗口函数
原表：Q1：求出每个学生最高的分数：SELECT stu,MAX(sc) FROM yasi GROUP BY stu;#成功Q2：求出每个学生的考试次数：SELECT stu,COUNT(1) FROM yasi GROUP BY stu;#成功Q2：求出每个学生最近一次考试的成绩：SELECT stu,MAX(tm),sc FROM yasi GROUP BY stu;#失败，max(time)是正确的，但对应的sc不正确。这个就不对了，日期和分数对不上！所以要用窗口函数：
2020-11-18 21:00:23
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原创 SQL | 行转列、列转行11.15
原表tmp:问题，将课程放到列上去用case when 或 if ，外面再嵌套一个sum即可。#对于c_name，转成列##两种方法结果一样#case when 表达式1 then 值1 when 表达式2 then 值2 else 值 endSELECT stu_id,SUM(CASE WHEN c_name = '语文' THEN grade ELSE 0 END) '语文',SUM(CASE WHEN c_name = '数学' THEN grade ELSE 0 END) '数学'
2020-11-15 21:08:26
106
原创 SQL | 求累计和11.15
原表是这样的：test1:问题：求累计费用#求累计和##方法一：子查询的思路SELECT id,dat,(SELECT SUM(pay) FROM test1 b WHERE b.dat <= a.dat) payFROM test1 a;##方法二：左连接、内连接的思路#SELECT a.id a_id,a.dat a_dat,a.pay a_pay,b.id b_id,b.dat b_dat,b.pay b_pay#FROM test1 a LEFT JOIN test1
2020-11-15 20:03:28
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原创 SQL | 一道sql笔试题11.14
现有几个表：student学生：course课程：sc成绩表:teacher老师表：题目：找出01课程比02课程成绩高的学生的信息。#（1）首先，找出01课程比02课程成绩高的学生的id##内连接的两种等价写法：inner join...on 和 , ... whereSELECT a.Sid,a.score 01_score,b.score 02_score FROM (SELECT * FROM sc WHERE Cid = '01') a INNER JOIN (SE
2020-11-14 17:36:30
106
原创 什么是Dropout?
什么是Dropout?简书：https://www.jianshu.com/p/b5e93fa01385原始论文：Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting(original paper: http://jmlr.org/papers/v15/srivastava14a.html)
2020-09-14 16:55:07
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原创 中文分词方法总结
中文分词方法总结一、基于词典的方法1. 正向最大匹配法(由左到右的方向)：2. 逆向最大匹配法(由右到左的方向)3. 最少切分(使每一句中切出的词数最小)二、基于图论的方法1.n-gram切分方法2. 基于条件随机场的方法（CRF）三、基于隐马尔可夫模型（HMM）的方法四、分词的难点一、基于词典的方法原理：又叫机械分词方法、基于字符串匹配的分词方法。它是按照一定的策略将待分析的字符串与一个“充分大的”机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功(识别出一个词)。这是最简单的分词方法，但
2020-09-14 16:17:31
1311
原创 时间序列代码（R语言）
时间序列代码（R语言）#-----------------------线性回归---------------------------------setwd("D:/data")da = read.table("m-ibm6708.txt",header = T)#读到一个data.frame里ibm = da$ibmsp = da$sprtnplot(sp,ibm)cor(sp,ib...
2020-05-04 17:23:02
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原创 统计 | 投影寻踪回归PPR
统计 | 投影寻踪回归PPR一、投影寻踪1、基本思想2、发展历史3、投影指标的构建二、投影寻踪回归一、投影寻踪1、基本思想传统降维方法：主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等，这些方法有一定的前提条件，需要总体服从正态分布。如果不满足正态性假设，可以用稳健方法或非参数的方法解决。维数祸根（curse of dimensionality）：维数之咒所指的问题是，当维度增加时，空...
2020-04-18 09:58:32
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原创 统计 | 时间序列学习笔记
统计 | 时间序列学习笔记一、复习1、损失函数与最优一步预测2、平方损失函数3、平稳性的定义一、复习Lecture 11、损失函数与最优一步预测一个随机过程：Zt≡(Yt,Xt′)′Z_{t} \equiv\left(Y_{t}, X_{t}^{\prime}\right)^{\prime}Zt≡(Yt,Xt′)′，XtX_{t}Xt是一个向量，YtY_{t}Yt是我们感兴趣的...
2020-04-16 11:55:24
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原创 R语言实战 - 手打代码总结
R语言实战 - 手打代码总结ch1 入门ch2 数据结构ch3 图形初阶ch1 入门#CH1 ##对象可以是任何东西（数据、函数、图形、分析结果）age<-c(1,2,3,2,11,9,3,9,12,3)weight<-c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1)mean(age)sd(age)cor(age,weight...
2020-03-29 21:37:06
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原创 R语言入门与实践 - 手打代码总结
R语言入门与实践 - 手打代码总结R语言的书打算手打三本 然后再刷一下python按照这本书的三部分 分三个文件part1#CH1#CTRL+C程序终止1:5#1 2 3 4 5############# tips ###############ls()#查看已经命名了哪些R对象args(round)#查看某个函数的所有参数名####################...
2020-03-25 21:13:17
586
原创 Python字符串操作
字符串操作一、大小写转化二、搜索、替换三、分割、组合四、编码解码五、测试一、大小写转化二、搜索、替换findcount 、replacestrip（lstrip、rstrip）三、分割、组合四、编码解码五、测试...
2020-01-16 13:03:16
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原创 Latex学习笔记
Latex学习笔记下了13版word mathtype突然难用的一批，下决心学会latex先贴一篇网页https://blog.csdn.net/tostq/article/details/50110329
2019-12-11 21:56:10
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原创 统计 | 几种特殊随机变量的分布
统计 | 几种特殊随机变量的分布一、随机变量及分布函数二、离散型随机变量1、两点分布2、二项分布3、几何分布4、超几何分布5、泊松分布三、连续型随机变量一、随机变量及分布函数随机变量：X=X(ω)X=X(\omega)X=X(ω)随机变量是样本点w的一个函数。分为：离散型、连续型、复杂型随机变量的分布函数：F(x)=P(X≤x)F(x)=P(X\leq x)F(x)=P(X≤x)一个函数...
2019-11-05 22:36:13
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原创 数理统计10.15 | 指数分布族
数理统计10.15 | 指数分布族居士群大佬做的网站：http://www.math.wm.edu/~leemis/chart/UDR/UDR.html
2019-10-15 20:56:04
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原创 数理统计10.15 | 幂律分布
数理统计10.15 | 幂律分布定义示例幂律与“长尾”克莱伯定律（Kleiber's Law)Zipf定律:书籍中单词频率的分布Pareto定律（帕累托定律）性质标度不变性 （Scale invariance）缺失完备定义的均值 （Lack of well-defined average value普适性（Universality）郑梓豪 · 10 个月前“从第一次看到 人类行为时空特性的统计...
2019-10-15 20:36:01
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原创 应用回归分析（何晓群）CH2、CH3例题、习题
应用回归分析（何晓群）CH2、CH3例题、习题第2章： 一元线性回归习题2.14习题2.15习题2.16第3章： 多元线性回归习题3.11第2章： 一元线性回归习题2.14习题2.15习题2.16第3章： 多元线性回归习题3.11...
2019-10-13 10:27:35
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原创 爬虫学习笔记
爬虫学习笔记一、介绍1、概念2、爬虫的内容3、通行证Robots.txt4、类别5、限制6、常用爬虫方案以下总结参考公众号：狗熊会一、介绍1、概念2、爬虫的内容（1）爬到的数据可能是：表格文本图片+文本（二手车信息、京东网商品信息）（2）哪些不可以被爬：（3）eg:搜索引擎（baidu、google、bing）百度是一个爬虫百度爬不到新浪微博内部的新闻，也爬不到淘...
2019-10-10 21:31:28
712
原创 统计学 | 峰度系数与肥尾理解
峰度系数>0，尖峰（that is, a higher probability than a normally distributed variable of values near the mean)、肥尾（that is, a higher probability than a normally distributed variable of extreme values）峰度系数&l...
2019-09-27 21:54:53
8597
原创 统计学 |辛普森悖论
统计学 |辛普森悖论辛普森悖论就像是欲比赛100场篮球以总胜率评价好坏，于是有人专找高手挑战20 场而胜1场，另外80场找平手挑战而胜40场，结果胜率41%，另一人则专挑高手挑战80场而胜8场，而剩下20场平手打个全胜，结果胜率为28%，比 41%小很多，但仔细观察挑战对象，后者明显较有实力。量与质是不等价的，无奈的是量比质来得容易量测，所以人们总是习惯用量来评定好坏，而此数据却不是重要的。除...
2019-09-27 21:36:54
506
原创 排序算法
排序算法一、冒泡排序代码改进优化二、选择排序三、插入排序一、冒泡排序要点：“趟”的概念：整个一列进行过一溜比较，称为一趟。冒泡排序只允许相邻位置比较和交换每一趟：从第一个元素开始，每结束一趟，成果是最后会固定一个元素，下一趟中被固定的元素不参与比较交换代码改进优化当中途某趟已经实现整体完全的排序，这时候后面几趟就不需要进行了。ex_flag = False # 改进后的冒泡，...
2019-09-21 09:16:24
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原创 Python学习笔记 | OS库
Python学习笔记 | OS库一、OS库二、Python代码一、OS库二、Python代码jion：把字符串用…连接起来import jsonimport csvimport osdef process_json_file(filepath): """ 解码json文件 """ with open(filepath, mode='r...
2019-07-15 18:54:27
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原创 Python学习笔记 | JSON和CSV
Python学习笔记 | JSON和CSV一、JSON1、介绍2、规则3、编码和解码4、Python代码二、CSV1、介绍2、规则3、写和读4、Python代码一、JSON1、介绍JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级数据交换格式。可以对复杂数据进行表达和存储，易于阅读理解。JSON格式是互联网上主要使用的复杂数据格式之一。2、规则3、编码和解码...
2019-07-15 18:28:12
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原创 Python学习笔记 | numpy库
Python学习笔记 | numpy库一、基础知识1、介绍2、基础操作（1）、创建新数组（2）、得到维度（3）、改变维度3、创建随机数4、基本运算二、Python代码一、基础知识1、介绍2、基础操作（1）、创建新数组np.array(〈list〉)np.arange()（2）、得到维度获取数组array1的维度：array1.shape（3）、改变维度reshape()...
2019-07-14 11:38:48
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原创 Tableau学习笔记 | 雷达图、凹凸图
Tableau学习笔记 | 雷达图、凹凸图一、雷达图二、凹凸图一、雷达图步骤：创建数据透视表。符合要求：第2列到最后一列都是能力，且数值类型相同。创建前：（小tip：选中第2列，按住shift，再选最后一列。就选中了第2列到最后一列的所有内容）创建后：创建计算字段“路径”。创建计算字段“角度”。创建计算字段x、y坐标。画图：x—>列，y—>行，分析-...
2019-07-13 19:01:37
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原创 Tableau学习笔记 | 网络图、弧线图
Tableau学习笔记 | 网络图、弧线图一、网络图1、五点网络图2、省份关系图3、线路关系图二、弧线图一、网络图1、五点网络图步骤：1.画点： x—>列，Y—>行，取消聚合度量2.连线：标记->线，关联—>路径3.复制Y，做双轴图。第二个图：标记->形状（实心点），标签->允许标签覆盖其他标记4.点击某一图的纵轴->双轴2、省份关系图...
2019-07-13 11:37:39
1049
原创 Tableau学习笔记 | 范围线图、倾斜图
Tableau学习笔记 | 范围线图、倾斜图一、范围线图二、倾斜图一、范围线图步骤：制作折线图：工号—>筛选器（选出工号20002875），日期—>列（显示为上面的天），人工服务接听量—>行计算字段：右击日期->创建->计算字段->接听量平均值Fixed含义：计算每一天，人工服务接听量的平均值右击日期->创建->计算字段->...
2019-07-12 18:36:15
1011
原创 Tableau学习笔记 | 人口金字塔、漏斗图、箱线图
Tableau学习笔记 | 人口金字塔、漏斗图、箱线图一、人口金字塔二、漏斗图三、箱线图一、人口金字塔步骤：创建“年龄”计算字段（待解决问题：Age是数值型时，无法识别“85+”，所以先把他转化为文本型，再创建一个计算字段）右击空白->创建计算字段2. 创建2个字段（为金字塔两边“男”“女”）和创建年龄数据桶（间隔10）右击空白->创建计算字段->男性人数右...
2019-07-09 21:49:03
3375
原创 Tableau学习笔记 | 多边形地图、背景地图、自定义地理编码
Tableau学习笔记 | 多边形地图、背景地图、自定义地理编码一、多边形地图二、导入自定义地理编码1、扩展现有角色2、添加新的角色3、添加新的分层结构三、选择不同风格的背景地图四、自定义背景地图一、多边形地图步骤：设置地理角色：将原数据的“经度”“纬度”设为地理角色的经纬度双击经度、双击纬度，分析->取消聚合度量的对勾公园名称—>颜色，点ID—>路径为每个区域添加...
2019-07-08 18:22:15
1812
原创 Tableau学习笔记 | 填充地图、多维地图、混合地图
Tableau学习笔记 | 填充地图、多维地图、混合地图一、填充地图二、多维地图三、混合地图一、填充地图步骤：转化为地图角色：省市和城市都转化为地图角色双击省市，当期值—>颜色（设置颜色格式为红蓝，倒序），省市—>文本手动识别个别省份：龙江选择为黑龙江，蒙东选择为内蒙古修改二省标签并删除原来不完整的标签：右击黑龙江省->添加注释->区域->“黑龙江”。右...
2019-07-07 18:40:45
3573
原创 Tableau学习笔记 | 数据连接、符号地图
Tableau学习笔记 | 数据连接、符号地图、创建自定义形状、仪表板一、数据的连接1、内部连接2、左（右）侧外部连接3、完全外部连接二、符号地图三、插入自定义形状四、仪表板一、数据的连接1、内部连接取交集部分连接2、左（右）侧外部连接左侧外部连接：显示左侧全部右侧外部连接：显示右侧全部3、完全外部连接取并集信息连接二、符号地图步骤：转化数据类型：转化为可识别的地理类型...
2019-07-07 12:14:03
783
原创 Tableau学习笔记 | 标靶图、甘特图、瀑布图
Tableau学习笔记 | 标靶图、甘特图、瀑布图一、标靶图1、参考线2、参考分布二、甘特图三、瀑布图一、标靶图1、参考线步骤：统计周期—>筛选器（二月），省市—>行，当期值—>列点击x周标签处->添加参考线->线、总计（月度计划值）、平均值2、参考分布步骤：统计周期—>筛选器（二月），省市—>行，当期值—>列点击x周标签处...
2019-07-06 20:18:37
1616
原创 Tableau学习笔记 | 基本表、树形图、气泡图、词云图
Tableau学习笔记 | 基本表、树形图、气泡图、词云图一、基本表和凸显表1、基本表2、凸显表3、二值凸显表二、树形图三、气泡图1、气泡图2、动态气泡图四、词云图一、基本表和凸显表1、基本表步骤：地区—>列，记录数—>文本2、凸显表方法1步骤：（用智能显示做）地区—>列，记录数—>文本智能显示选择凸显表（第三个）方法2步骤：（用标记做）...
2019-07-05 21:34:39
2578
原创 Tableau学习笔记 | 数据拆分、折线图、双轴图、饼图和环形图
Tableau学习笔记 | 数据拆分、折线图、双坐标图、饼图和环形图一、数据拆分二、折线图和双坐标图1、折线图2、双坐标图三、饼图和环形图1、饼图2、环形图一、数据拆分方法：在数据源中，点击每列数据类型标签后的下拉列表，选择拆分缺点：智能拆分，有时会丢失信息。更精确的拆分，用Python更好。注意：原列只能隐藏，不可删除。拆分后出现的列可以删除。二、折线图和双坐标图1、折线图步骤...
2019-07-04 18:53:18
4828
原创 Tableau学习笔记 | 条形图、直方图
Tableau学习笔记 | 条形图、直方图一、条形图（1）总频数和平均频数（2）堆积条形图二、直方图画法一、条形图针对数据：定性数据（包括定类和定序以及可以转化为他俩的定量数据）条形图可以横置或纵置堆积条形图（1）总频数和平均频数平均值的画法：行标签下拉列表->度量->平均值每个矩形上面标签的画法：拖动相应部分至标签（2）堆积条形图拖动“ 等级 ”至“ 颜...
2019-07-04 17:18:09
990
原创 R草稿
R草稿colors()a<-1:26b<-1:26d<-merge(a,b)d<-d[1:657]par(mfrow=c(1,1))plot(d$x,d$y,col=colors(),cex=3,pch=15)for (i in 1:26) { for (j in 1:26) { text(i,j,labels = i+(j-1)*26,cex...
2019-07-01 16:54:14
222
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