第1关：MongoDB 查询优化原则1.CD2.AD3.AC4.ABD5.BCD6.ABCD7.CD8.AD第二关:mongo mydbdb.setProfilingLevel(1,50)exit第3关：MongoDB 的 Profiling 工具（二）在右侧命令行中，进行以下操作：使用 MongoDB 的 mydb3 数据库；开启并设置其慢查询日志功能，设置为模式1，时间限制为 5ms；循环插入

第1关：Java 操作 MongoDB 数据库（一）package step1;import java.util.function.Consumer;import java.util.logging.Level;import java.util.logging.Logger;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import org.bs

第1关：基于贝叶斯决策理论的分类方法任务描述本关任务：理解朴素贝叶斯的分类思想，完成编程习题。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.贝叶斯，2.朴素贝叶斯。贝叶斯朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以讲述朴素负叶斯之前有必要快速了解一下贝叶斯决策理论。 假设现在我们有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如图1所示。图1 两个参数已知的概率分布，参数决定了分布的形状。假设有位读者找到了描述图

第3关：手写数字识别任务描述相关知识数据简介RandomForestClassifier编程要求测试说明任务描述本关任务：使用 sklearn 中的 RandomForestClassifier 类完成手写数字识别任务。请不要修改Begin-End段之外的代码。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握如何使用 sklearn 提供的 RandomForestClassifier 类。数据简介本关使用的

第2关：随机森林算法流程任务描述本关任务：补充 python 代码，完成 RandomForestClassifier 类中的 fit 和 predict 函数。请不要修改 Begin-End 段之外的代码。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握随机森林的训练与预测流程随机森林的训练流程随机森林是 Bagging 的一种扩展变体，随机森林的训练过程相对与 Bagging 的训练过程的改变有：基学习器

第一关：第1关：聚合管道操作符将文档定制格式输出（一）(命令行)mongouse test1db.educoder.insert([{_id:1,course:'Python表达式问题求解实训',author:'李暾',tags:['Python基础','求解'],learning_num:1882},{_id:2,course:'Java语言之基本语法',author:

第2关：MongoDB 复制集搭建mkdir -p /data/test/db1 /data/test/db2 /data/test/db3mkdir -p /logs/testtouch { /logs/test/mongod1.log /logs/test/mongod2.log /logs/test/mongod3.log }mkdir -p /etc/testtouch { /etc/te

【代码】pycharm链接neo4j数据库（简单）

第1关：基于贝叶斯决策理论的分类方法任务描述本关任务：理解朴素贝叶斯的分类思想，完成编程习题。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.贝叶斯，2.朴素贝叶斯。贝叶斯朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以讲述朴素负叶斯之前有必要快速了解一下贝叶斯决策理论。 假设现在我们有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如图1所示。图1 两个参数已知的概率分布，参数决定了分布的形状。假设有位读者找到了描述图

第2关：随机森林算法流程任务描述本关任务：补充 python 代码，完成 RandomForestClassifier 类中的 fit 和 predict 函数。请不要修改 Begin-End 段之外的代码。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握随机森林的训练与预测流程随机森林的训练流程随机森林是 Bagging 的一种扩展变体，随机森林的训练过程相对与 Bagging 的训练过程的改变有：基学习器