ML–模型评估与优化主要涉及的知识点有：使用交叉验证对模型进行评估使用网络搜索寻找模型的最优参数对分类模型的可信度进行评估一.使用交叉验证进行模型评估在前面的内容中，我们常常使用scikit-learn中的train_test_split功能来将数据集拆分成训练数据集和测试数据集，然后使用训练集来训练模型，再用模型去拟合测试数据集并对模型进行评分，来评估模型的准确度。除了这种方法之外，我们还可以用
EXCEL如何按比例计算成绩？Excel按比例计算成绩方法如下：1，总分的计算，可个学生的总分，也可以计算某一科所有学生的总分，方法如下:选中要计算的成绩，单击工具栏里的自动求和按钮就可以了。2，求平均分：选中要计算平均分的成绩，单击工具栏”自动求和“按钮右边的黑三角，在下拉菜单中单击”平均值“。3，计算及格率：以下面表格中计算语文及格率为例，共36人，分数写在B列,数据在B2至B37单元格区域，
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2024-01-28 10:27:41
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Activity窗口层级： 所以在onCreate方法体中setContentView方法都是设置DecorView的ContentView。 Window、PhoneWindow、DecorView的关系：public abstract class Window {
...
@Nullable
public View findViewById(@IdR
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2024-09-12 15:31:57
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# MySQL 的百分占比函数
在数据库管理中，统计分析是非常重要的一环，尤其是在处理大量数据时。MySQL 提供了多种函数来帮助用户进行数据分析。其中，百分占比函数可以帮助用户快速理解数据分布情况，尤其在需要比较多个数据组的占比时非常有用。
## 什么是百分占比？
百分占比是指某个数据占总数据的比例，用百分数表示。在数据分析中，这一指标可以帮助我们更直观地理解各项数据在整体中的权重。例如，
原创
2024-07-31 09:11:43
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# 在MySQLWorkbench中增加百分比占比列
在数据分析和报告中，经常需要展示数据的百分比占比，以便更直观地呈现数据情况。然而，在MySQLWorkbench中，默认并不提供直接计算百分比占比的功能。本文将介绍如何在MySQLWorkbench中通过SQL语句来增加一个百分比占比列，并展示在饼状图中。
## 步骤
### 步骤1：创建表格
首先，我们需要创建一张表格并插入数据，以便
原创
2024-05-04 06:13:24
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# 查询Hive表得分区
在Hadoop生态系统中，Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的查询语言来分析这些数据。在Hive中，通常会按照日期、地区等维度对数据进行分区，以提高查询效率。
本文将介绍如何查询Hive表的分区信息，以及如何通过SQL语句来筛选特定的分区数据。
## 查询Hive表分区信息
在Hive中，可以使用`S
原创
2024-03-15 05:40:56
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软考网络工程师各部分占比深度解析
在信息技术迅猛发展的今天，软件行业的专业认证成为了衡量从业人员技能水平的重要标准之一。其中，软考（计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试）作为国内最具权威性的软件行业考试，一直备受关注。网络工程师作为软考中的一个重要级别，其考试内容涵盖了广泛的网络知识和技术，对考生的综合素质要求较高。本文将详细解析软考网络工程师考试中各部分的占比，帮助考生更好地把握考试重点，
原创
2024-02-06 16:06:17
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需求描述
从用户登录信息表(temp_user_login)中查询首次登录后第二天仍然登录的用户占所有用户的比例，结果保留2位小数，使用百分数显示，
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2023-05-30 07:05:29
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表查询现在就来讨论一下各种 Select 语句的使用。排序与聚合和普通的数据库相似， Hive 可以使用标准的 Order By 子句来对数据进行排序。 Order By 会对所有的输入进行一个单线程的全局排序，所以如果数据量比较大，效率会非常缓慢。所以当不需要对所有的数据进行排序时（多数情况下都不需要），可以使用 Hive 自己提供的非标准的 Sort By 来代替，他是依靠 reducer 来
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2024-04-09 21:02:25
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一、Hive介绍维基百科：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive1、简介Apache Hive是一个建立在Hadoop架构之上的数据仓库。它能够提供数据的精炼，查询和分析。Apache Hive起初由Facebook开发，目前也有其他公司使用和开发Apache Hive，例如Netflix等。亚马逊公司也开发了一个定制版本的Apache H
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2023-09-15 22:13:33
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同比、环比分析是一对常见的分析指标，其增长率公式如下：同比增长率 =(本期数 - 同期数) / 同期数 环比增长率 =(本期数 - 上期数) /上期数 在一些提供了开窗函数的数据库中(如Oracle、Hive)，可以利用lag()、lead()函数配合over()，非常方便的实现同比和环比的查询。大家知道，ClickHose目前是没有提供对应的over()函数的，但是借助一些特
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2023-07-14 23:27:49
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1. spark为什么这么快，spark sql一定比hive快吗？spark是基于内存计算的，速度比mapreduce要快。与mr相比spark使用DAG有向无环图进行计算，减少了数据的落地，而mr则是每次计算数据都会写入磁盘，再从磁盘读取出来计算。spark比mr快主要两个原因：①mr通常需要将计算结果写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致频繁的磁盘IO。②mr采用的多进程模型，而spark采用
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2023-12-11 12:40:47
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1、Sort By:分区内有序2、Order By:全局排序，只有一个Reducer3、Distrbute By：类似MR中的Partition，进行分区，结合sort by使用4、Cluster By：当Distrbute By和Sort By字段相同时，可以使用Cluster By方式。Cluster By除了具有Distrbute By的功能还有Sort By的功能。但是排序只能是升序排序，
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2023-07-12 11:15:38
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本文演示如何使用Oracle数据库的over分析函数满足业务提出的数据分析需求（查询按机构，分类查询指定月份的环比，同比数据）。 over函数的具体使用方法请参考博文概念分析进行数据分析的第一步一定是弄明白业务人员的意图，搞清楚业务提出的相关概念。环比：本月相比上个月的业务增长量与上个月业务量的百分比值。同比：本月相比上一年度同一月份的业务增长量与上一年度同一月份业务量的百分比值。设计算法业务分析
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2024-01-08 16:16:16
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一、CNN（卷积神经网络）卷积神经网络_百度百科 (baidu.com)https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%B7%E7%A7%AF%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C典型的 CNN 由3个部分构成：卷积层池化层全连接层如果简单来描述的话：卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类
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2024-09-06 00:06:57
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hive的优化
1.排序：
order by 全局排序 默认hive中 1reducetask
sort by 局部排序 每一个reducetask内部做排序
set reducetasks=3
字段.hash % 3 随机
1 zs f 23 cs reducetask0
1 zs f 23 cs reducetask1
1 zs f 23 cs reducetask2
dist
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2023-08-14 10:49:37
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1.Hive与传统数据库的区别？Hive在很多方面和传统数据库类似，但是，它的底层依赖的是HDFS和MapReduce（或Tez、Spark），所以，在很多方面又有别于传统数据库。表9-1从数据存储、索引、分区、执行引擎、执行延迟、扩展性、数据规模等方面，对Hive和传统数据库进行了对比分析。表9-1 Hive与传统数据库的对比 在数据存储方面，传统数据库一般依赖于本地文件系统，Hive 则依赖于
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2024-02-24 13:35:14
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# Hudi比Hive存储资源占比
## 引言
Apache Hudi是一种开源数据湖解决方案，它提供了一种更有效的数据管理方式，可以支持数据的增量变化和快速查询。与传统的数据仓库Hive相比，Hudi在存储资源占比上有着明显的优势。本文将对Hudi和Hive进行简要介绍，然后比较它们在存储资源占比方面的差异，并提供代码示例和流程图进行说明。
## 什么是Apache Hudi和Hive？
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原创
2024-04-16 06:01:03
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# Hive中的同比和环比分析
在大数据分析领域，Hive 是一个流行的工具，它允许用户使用类似 SQL 的语言来处理存储在 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）中的数据。对于数据分析师和数据科学家来说，比较数据的变化趋势非常重要。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Hive 进行同比（Year-over-Year）和环比（Month-over-Month）分析，并了解如何创建相应的可视化，帮
市面上的BI工具形形色色，功能性能包装得十分亮丽，但实际应用中我们往往更关注的是朴实的技术特性和解决方案。对于大数据，未来的应用趋势不可抵挡，很多企业也正存在大数据分析处理展现的需求，以下我们列举市面上主流的三款BI系统，就“大数据”特性展开探讨，主要是与Hadoop、Spark、多维分析数据库的对接和性能。 Tableau的大数据策略 1、目前，Tableau适用的大数据生态系统连接包括： H
