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Mysql 如何分区 分区的局限性 PARTITION

一: 分区简介分区是根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库应用而言,逻辑上就只有一个表或者一个索引,但实际上这个表可能有N个物理分区对象组成,每个分区都是一个独立的对象,可以独立处理,可以作为表的一部分进行处理。分区对应用来说是完全透明的,不影响应用的业务逻辑。分区有利于管理非常大的表,它采用分而治之的逻辑,分区引入了分区键的概念,分区键用于根据某个区间..

#mysql
Vscode Python

VScode 插件名称: Auto Close Tag名称: Auto Rename Tag名称: Beautify名称: Bracket Pair Colorizer名称: Chinese名称: Color Highlight名称: Git History名称: GitLens名称: HTML Boilerplate名称: HTML CSS Support名称: HTML ...

#virtualenv
python openpyxl 获取单元格背景色,含预设 theme 颜色转换

【代码】python openpyxl 获取单元格背景色,含预设 theme 颜色转换。

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#python#前端
机器学习-向量化

查看更多 - https://breezedawn.github.io/向量化 - 传统累加运算 - 代码实现:import timeimport numpy as np# 定义两组向量vector1 = np.random.rand(100000)vector2 = np.random.rand(100000)# 使用向量化start_time = time.time()...

#机器学习
Ubuntu docker 部署 showdoc(一个非常好用的文档管理工具)

showdoc 简介美观,是我喜欢的文档管理应用,看一眼就喜欢上了showdoc 不仅可以在线编辑 markdown,而且对 API 文档的支持也特别赞showdoc 目前不仅有客户端可以用,还可以使用浏览器在线访问官网showdoc 还可以部署在自己的机器上,本篇我们就来使用 docker 在自己的机器上部署一下拉取镜像sudo docker pull star7th/showdoc...

#docker#linux#ubuntu
机器学习实践(二)—sklearn之数据集

一、可用数据集Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasetsUCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/scikit-learn网址:http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html各数据集优点sk 数据量小,方便学习uci 数据真实,全面ka 竞赛平台,...

#机器学习#sklearn
使用 Nginx 在同一端口部署两个前端项目并配置子路径

在现代 Web 开发中,我们经常需要在同一台服务器上部署多个前端项目。这不仅可以节省资源,还可以简化管理。本文将指导你如何使用Nginx在同一端口上部署两个前端项目,并通过配置子路径来区分它们。

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#前端#nginx
机器学习实践(八)—sklearn之交叉验证与参数调优

一、交叉验证与参数调优交叉验证(cross validation)交叉验证:将拿到的训练数据,分为训练集、验证集和测试集。训练集:训练集+验证集测试集:测试集为什么需要交叉验证为了让被评估的模型更加稳健参数调优超参数搜索-网格搜索(Grid Search)通常情况下,有很多参数是需要手动指定的(如k-近邻算法中的K值),这种叫超参数。但是手动过程...

#机器学习#sklearn
让你秒懂 Vue .env .env.development .env.production

项目根目录下创建.env、.env.development和.env.production三个文件,各文件解释如下:  .env 无论开发环境还是生产环境都会加载的配置文件  .env.development 开发环境加载的配置文件  .env.production 生产环境加载的配置文件环境变量的简单使用示例。需要注意,配置文件里的属性名必须以VUE_APP_开头,比如在.env文件这样声明一个

#运维
机器学习实践(十四)—sklearn之岭回归(线性回归的改进)

带有 L2 正则化的线性回归就是岭回归。岭回归,其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候,加上正则化的限制,从而达到解决过拟合的效果。加上正则化,也就是使权重满足划分正确结果的同时尽量的小一、岭回归 - API岭回归 - APIsklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver=“auto”, ...

#机器学习#sklearn#线性回归
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