数据

数据库常见面试题（附答案）1.事务四大特性原子性，要么执行，要么不执行隔离性，所有操作全部执行完以前，其它会话不能看到过程一致性，事务前后，数据总额一致持久性，一旦事务提交，对数据的改变就是永久的2.数据库隔离级别，每个级别会引发什么问题，mysql默认是哪个级别脏读：事务B读取事务A还没有提交的数据不可重复读：两次事务读的数据不一致幻读:事务A修改了数据，事务B也修改了数据，这时在事务A看

运维mysql数据库面试题_运维面试题之数据库mysql篇：mysql主从复制原理？mysql的复制是基于3个线程1、master上的binlogdump线程负责把binlog事件传到slave2、slave上面的IO线程负责接收binlog事件，并写入relaylog3、save上面的SQL线程负责读取relaylog并执行innodb和myisam引擎的主要区别？InnoDB支持事物，MyISAM不支持InnoDB支持外键，M…

数据运营系列（二）：如何用合成控制法判断策略实施效果1.合成控制法合成控制法最开始是经济学家用来研究评估某个政策实施在某国家或地区的效果，原理即是反事实框架，假想该地区没有受政策干预会怎样，并与事实上受到干预的结果做对比。二者之差即为“…

Pytorch加载自己的数据集(使用DataLoader读取Dataset)[通俗易懂]1.我们经常可以看到Pytorch加载数据集会用到官方整理好的数据集。很多时候我们需要加载自己的数据集，这时候我们需要使用Dataset和DataLoaderDataset：是被封装进DataLoader里，实现该方法封装自己的数据和标签。DataLoader：被封装入DataLoaderIter里，实现该方法达到数据的划分。2.Dataset阅读源码后，我们可以指导，继承该方法必须…

Scrapy项目 – 数据简析 – 实现腾讯网站社会招聘信息爬取的爬虫设计一、数据分析截图本例实验，使用Weka3.7对腾讯招聘官网中网页上所罗列的招聘信息，如：其中的职位名称、链接、职位类别、人数、地点和发布时间等信息进行数据分析，详见如下图：图1-1Weka3.7分析界面图1-2职位数据ZeroR分析界面图1-3数据聚类分析界面图1-4数据Visualize分析界面二、数据分析结论由图2-1可知，随着应聘人数的…

numpy.astype数据精度导致数据变化的问题「建议收藏」在用numpy.astype强制转换数据类型的时候，由于numpy精度的问题将会对长度超过16位的数据发生不可预见的变化。见以下样例：a=np.random.randint(10000000000000000,100000000000000000,6,dtype=np.int64).reshape(3,-1)aOut[250]:array([[84627891441616237…

大数据开发学习，大数据学习路线（完整详细版）[通俗易懂]很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：199427210，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?以下是…

Mysql数据库备份策略Mysql数据库备份策略我的petstore所用的数据库是Mysql。Mysql的数据库备份不象那些企业界数据库那样完善，分为完全备份、差分备份以及日记纪录等等。Mysql备份数据库两个主要方法是用mysqldump程序或直接拷贝数据库文件。mysqldump与MySQL服务器协同操作。直接拷贝方法在服务器外部进行，并且你必须采取措施保证没有客户正在修改你将拷贝的表。如果你想用文件系统备份来备份数

最经典的大数据案例解析（附代码）首先我们来说说需求假设以上就是我们需要处理的数据,我们需要计算出每个月天气最热的两天。首先我们对自己提出几个问题1.怎么划分数据，怎么定义一组？？？2.考虑reduce的计算复杂度？？？3.能不能多个reduce？？？4.如何避免数据倾斜？？？5.如何自定义数据类型？？？—-记录特点每年每个月温度最高2天1天多条记录怎么处理？—-进一步思考年月分组温度升序…

有什么优质的计算机专业书籍？操作系统、计算机网络、计算机组成、数据结构、数据库…..「建议收藏」大家好，我是小林哥。平日里，大家都喊程序员加班多很辛苦，动不动就掉头发，但干的还是很香的，毕竟大多数公司钱还是给的很到位的，今年毕业应届生的我见到好多动不动就月薪20K~30K的，真让人两眼泪酸酸，当然这离不开他们大学期间的努力。讲真，没什么家庭背景的人，选择当程序员确实是比较好的选择了，原因有二：首先，当今互联网、AI人工智能、大数据等都是高速发展的行业，自然人才需求很多，薪资也相对其他传统行业高；第二，纯粹看你技术能力，只要自己愿意付出努力，技术能力肯定会慢慢提高上来，而且现在比起几十年