jobs

.NET开发者提高编程技能的5种方法 https://insights.dice.com/2017/08/29/5-ways-improve-programming-skills/ 即使拥有40年的编程经验，我唯一能确定的就是肯定有比我更好的程序员。但是我并没有放弃，我会继续尝试并提高自己的编程技能。 我认为有五件事可以帮助任何人成为更好的程序员。有些是我个人的经验，有的则是我从网上和其他程序员那里学到的方法。 查找适合您的学习方法 我们每个人都以不同的方式学习。例如，我不是视频学习的忠实拥护者，而是宁愿从书本或网站上学习。而且我敢肯定我并不孤单：对于许多人来说，一段30分钟的视频（甚至更长）太慢了。这就是为什么YouTube上一些最受欢迎的编程视频往往很短的原因-在许多情况下，时间在5到12分钟之间。 如果您在学习视频方面遇到困难，建议您去上学，阅读。回到我刚开始的时候，编译器附带了广泛的纸质手册，您可以从头到尾阅读。现在所有软件文档似乎都在线上，您可以按照自己的进度阅读。 如果您不是被动学习的爱好者（无论是基于视频还是基于文本），那么还有另一种可行的方法：编写比赛代码。您不必取胜，但是将自己的技能与其他人置于快节奏的环境中通常会教给您一些新的技巧。而且，如果您确实赢了-嘿，通常会有现金奖。 Project Euler [2] ， TopCoder [3] ， Coderbyte

目录 13-4 oob（Out-of-Bag）和关于Bagging的更多讨论 oob n_jobs bootstrap_features Bagging的更多探讨 13-4 oob（Out-of-Bag）和关于Bagging的更多讨论 oob from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import BaggingClassifier bagging_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(), n_estimators=500, max_samples=100, bootstrap=True, oob_score=True) bagging_clf.fit(X, y) oob-score为true才能记录哪些在训练中用了，哪些没用 n_jobs %%time bagging_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(), n_estimators=500, max_samples=100, bootstrap=True, oob_score=True) bagging_clf.fit(X, y) bootstrap_features random_subspaces_clf =

在做mybatis的mapper.xml文件的时候，我们时常用到这样的情况：动态生成sql语句的查询条件，这个时候我们就可以用mybatis的foreach了 foreach元素的属性主要有item，index，collection，open，separator，close。 item： 集合中元素迭代时的别名，该参数为必选。 index ：在list和数组中,index是元素的序号，在map中，index是元素的key，该参数可选 open ：foreach代码的开始符号，一般是(和close=")"合用。常用在in(),values()时。该参数可选 separator ：元素之间的分隔符，例如在in()的时候，separator=","会自动在元素中间用“,“隔开，避免手动输入逗号导致sql错误，如in(1,2,)这样。该参数可选。 close: foreach代码的关闭符号，一般是)和open="("合用。常用在in(),values()时。该参数可选。 collection: 要做foreach的对象，作为入参时，List对象默认用"list"代替作为键，数组对象有"array"代替作为键，Map对象没有默认的键。当然在作为入参时可以使用@Param("keyName")来设置键，设置keyName后，list,array将会失效。 除了入参这种情况外

1、三表连查 案例：查询每个工种、每个部门的部门名、工种名和最低工资 SELECT d.department_name, j.job_title, MIN(e.salary) 最低工资 FROM departments d , employees e, jobs j WHERE e.‘department_id’=d.‘department_id’ AND e.‘job_id’=j.‘job_id’ GROUP BY e.‘department_id’,e.‘job_id’; 2、非等值连接 案例：查询员工的工资以及对应的工资级别 SELECT salary,grade_level FROM employees e,job_grades g WHERE e.‘salary’ BETWEEN g.‘lowest_sal’ AND g.‘highest_sal’; 3、内连接 join连接,属于sql99语法 分类： 内连接：[inner] join on 外连接： 左外连接 left 【outer】 join on 右外连接 right【outer】 join on 全外连接 full 【outer】 join on ，mysql中不支持！！！ sqlserver 和oracle 没有问题 */ 语法： select 字段1，字段2，… from 表1 inner join 表2

ML之sklearn：sklearn.linear_mode中的LogisticRegression函数的简介、使用方法之详细攻略 目录 sklearn.linear_mode中的LogisticRegression函数的简介、使用方法 sklearn.linear_mode中的LogisticRegression函数的简介、使用方法 class LogisticRegression Found at: sklearn.linear_model._logisticclass LogisticRegression(BaseEstimator, LinearClassifierMixin, SparseCoefMixin): """ Logistic Regression (aka logit, MaxEnt) classifier. In the multiclass case, the training algorithm uses the one-vs-rest (OvR) scheme if the 'multi_class' option is set to 'ovr', and uses the cross-entropy loss if the 'multi_class' option is set to 'multinomial'. (Currently the