Levitate Gu

美赛C题学习 如果自建模型,可以参考2218931的4.2.1,2218931的论文描述值得学习,最后的信也比较有特色 跟现实相结合也是很重要的点,最好能有案例支撑,虽然说在C题中不常见,但其实有的地方也可以加上 时间序列预测 可以关注一些特殊的时间节点，比如节假日，季节性，节假日和季节性都有可能影响时间序列的预测。 ARIMA:经典时间序列预测模型，使用自回归积分移动平均模型，该模型可以对时间序列数据进行预测，并且可以对时间序列数据进行平滑处理,可以参考下2203120的写法。 GRU:时间序列预测,和LSTM类似，但是GRU的更新门和遗忘门合并为更新门，输入门和输出门合并为输出门，所以GRU的参数更少,更便于计算. SIR:SIR模型，用于传染病传播的预测，S表示易感者，I表示感染者，R表示康复者,也适用于某些突然爆火的事件。 Prophet:时间序列预测，使用Facebook的Prophet算法，该算法基于时间序列历史数据，拟合出一个趋势和季节性，然后预测未来的时间序列。参考2301192,2200688 卡尔曼滤波算法 LightGBM:LightGBM ...

npm install 报错:npm notice Beginning October 4, 2021, all connections to the npm registry - including for package installation - must use TLS 1.2 or higher. You are currently using plaintext http to connect. Please visit the GitHub blog for more information: https://github.blog/2021-08-23-npm-registry-deprecating-tls-1-0-tls-1-1/ 首先进入所给的网址查看: 查看自己的Node.js和npm版本: 发现版本够高(Node.js最好在18及以上, npm在7及以上) 执行所给代码: 1npm install -g https://tls-test.npmjs.com/tls-test-1.0.0.tgz 重新执行npm install,发现依旧报错 查看设置的n ...

西电数据库openGauss平台练习 仅记录平台标注中等难度及以上的题目 试卷编号:41 试卷名称:gongsi 条件: 公司数据库有如下关系模式： 员工employee（员工号eno，员工姓名ename，员工年龄eage，所在部门号dno，工资salary，工作日期work）； 部门depart(部门号dno，部门名称dname，部门经理员工号dman)。 题目3：查询每个部门的部门号、员工平均工资。 12select dno, AVG(salary)from employee group by dno 题目4：查询员工的中位数工资。 1234select distinct salary from employee a where (select count(*) from employee b where b.salary>=a.salary) -(select count(*) from employee b where b.salary<=a.salary)between -1 and 1 这道题比较容易踩坑的地方是题目没有说明它对中位数的定义,这里是将多个中位数返 ...

MySQL索引一 什么是索引 索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，其本质可以看成是一种排序好的数据结构。 索引的作用就相当于书的目录。打个比方: 我们在查字典的时候，如果没有目录，那我们就只能一页一页的去找我们需要查的那个字，速度很慢。如果有目录了，我们只需要先去目录里查找字的位置，然后直接翻到那一页就行了。 在 MySQL 中，无论是 Innodb 还是 MyIsam，都使用了 B+树作为索引结构。 索引的优缺点 优点: 提高数据检索效率，降低数据库IO成本 降低数据排序成本，降低CPU消耗 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 缺点: 索引需要占物理空间 索引需要定期维护，增删改数据时需要维护索引，降低数据写入效率 索引底层数据结构选型 哈希表 哈希表是一种以键-值(key-value)存储数据的结构，只要输入待查找值即 key，就可以找到其对应的值即 value。因此哈希表可以快速检索数据（接近 O（1））。 为何能够通过 key 快速取出 value 呢？ 原因在于 哈希算法（也叫散列算法）。通过哈希算法，我们可以快速找到 key 对应的 ...

MySQL规范 数据库命名规范 所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割 所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字（如果表名中包含关键字查询时，需要将其用单引号括起来） 数据库对象的命名要能做到见名识意，并且最好不要超过 32 个字符 临时库表必须以 tmp_ 为前缀并以日期为后缀，备份表必须以 bak_ 为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀 所有存储相同数据的列名和列类型必须一致（一般作为关联列，如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换，会造成列上的索引失效，导致查询效率降低） 数据库基本设计规范 所有表必须使用 InnoDB 存储引擎 没有特殊要求（即 InnoDB 无法满足的功能如：列存储，存储空间数据等）的情况下，所有表必须使用 InnoDB 存储引擎 数据库和表的字符集统一使用 UTF8 兼容性更好，统一字符集可以避免由于字符集转换产生的乱码，不同的字符集进行比较前需要进行转换会造成索引失效，如果数据库中有存储 emoji 表情的需要，字符集需要采用 utf8mb4 字符集。 所有表和字段都需要添加注释 使用 comment 从句添加表和列的备 ...

MySQL锁 表级锁和行级锁 MyISAM (MySQL5.5版本以前默认的存储引擎) 仅仅支持表级锁，一锁就锁整张表，这在并发写的情况下性非常差。 InnoDB (MySQL5.5版本后默认的存储引擎) 不光支持表级锁，还支持行级锁，默认为行级锁。行级锁的粒度更小，仅对相关的记录上锁即可（对一行或者多行记录加锁），所以对于并发写入操作来说， InnoDB 的性能更高。 表级锁和行级锁对比： 表级锁： MySQL 中锁定粒度最大的一种锁（全局锁除外），是针对非索引字段加的锁，对当前操作的整张表加锁，实现简单，资源消耗也比较少，加锁快，不会出现死锁。不过，触发锁冲突的概率最高，高并发下效率极低。表级锁和存储引擎无关，MyISAM 和 InnoDB 引擎都支持表级锁。 行级锁： MySQL 中锁的粒度最小的一种锁，是 针对索引字段加的锁 ，只针对当前操作的行记录进行加锁。 行级锁能大大减少数据库操作的冲突。其加锁粒度最小，并发度高，但加锁的开销也最大，加锁慢，会出现死锁。行级锁和存储引擎有关，是在存储引擎层面实现的。 InnoDB 的行锁是针对索引字段加的锁，表级锁是针对非索引 ...