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：Bagging任务描述相关知识什么是BaggingBagging方法如何训练与预测训练预测编程要求测试说明任务描述本关任务：补充 python 代码，完成 BaggingClassifier 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：什么是 Bagging；Bagging 算法如何训练与预测。什么是Bagg

任务描述相关知识数据集介绍神经网络是如何训练前向传播交叉熵反向传播sklearn中的神经网络编程要求测试说明任务描述本关任务：用sklearn构建神经网络模型，并通过鸢尾花数据集中鸢尾花的4种属性与种类对神经网络模型进行训练。我们会调用你训练好的神经网络模型，来对未知的鸢尾花进行分类。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.神经网络是如何训练，2.前向传播，3.反向传播,4.sklearn中的神

第一关：创建管理员用户pgrep mongo -lmongouse admindb.createUser({user:"admin",pwd:"123456",roles:[{role:"root",db:"admin"}]})第二关：按需求创建普通用户pgrep mongo -lmongouse firstdbdb.createUser({user:"people",pwd:"people",r

第1关：字符串、列表与集合#!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*-import redisconn = redis.Redis()def task_empty():# 请在下面完成判断任务列表是否为空#********* Begin *********#return int(conn.llen("task_list"))==0#********* End

第1关：Redis中的数据结构redis-cliset hello redislpush educoder-list hellorpush educoder-list educoderrpush educoder-list byerpop educoder-listsadd educoder-set csadd educoder-setpythonsrem chset educoder-hash

pip版本不对的话1.升级pip在cmd中输入python -m pip install --upgrade pip2.进行opencv库的安装pip install opencv-python我用的是python3.8，之前就直接在官网下载的最新的python3.10然后升级pip失败了，老师说是python版本问题，得用python3.6，实验过后，3.8也可！如果软件中本来有anaconde

第1关：数据库创建编程要求在右侧命令行中连接 MongoDB ，创建一个名为 mydb 的数据库，并插入数据：_id:1,name:"李小红"。测试说明操作完之后点击评测，平台会对你的创建的数据库和插入的数据进行测试，如果数据库创建成功且数据插入完成，平台会输出如图7所示的结果。pgrep mongo -lmongouse mydbdbshow dbsdb.mydb.insert({_id:1,n