3_05_MSSQL课程_Ado.Net_DataSet数据集

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3_05_MSSQL课程_Ado.Net_DataSet数据集

//创建一个内存的数据集 DataSet ds=new DataSet("LJK"); //创建一张内存表 DataTable dt01=new DataTable("dt01"); //把表放在数据集里面 ds.Tables.Add(dt01); //给表定义列 DataColumn dcId = new DataColumn("Id", typeof(int)); DataColumn dcName=new DataColumn("…

3_05_MSSQL课程_Ado.Net_SQLDataAdapter

using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Configuration; using System.Data; using System.Data.SqlClient; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using S…

3_08_MSSQL课程_Ado.Net_子查询

子查询 1.把一个查询结果作为一个表来使用,就是子查询. 2.把一个查询结果作为一个表达式进行使用就是子查询. (分页Sql)…

3_07_MSSQL课程_Ado.Net_委托、事件

委托和事件的区别? (1)委托是一个类. 事件是一个委托类型的实列. (2)委托可以在定义委托实列的类的外部触发执行.(不安全) 事件只能能在定义它的类的内部触发执行.(安全),类外部只能注册事件的响应方法.…

3_06_MSSQL课程_Ado.Net_接口、委托、事件、观察者模式

1.接口——实现接口 2.委托.事件(定义事件.注册事件.触发事件) 3.接口和事件的区别,怎么分情况用? 4.观察者模式作为设计模式的一种,也称发布订阅模式. 应对类型的变化和个数的变化. 中介设计模式列子:主窗体发生变化,所有子窗体跟着变化. 新建项:Alt+shirft+c…

3_04_MSSQL课程_Ado.Net_.ExcuteReader()(SQLDataReader)

ExcuteNonQuery(); 返回影响的行数 ExcuteSacalar();返回第一行第一列 ExcuteReader(): Reader,指针,指向表的表头.只是指向,数据仍在数据库中. SqlDataReader reader=cmd.ExcuteReader():执行完之后,将指针指向数据库的表头(reader对象指向了表的表头行)默认指向表头(标题行) reader.Read(); 指针往下走一步 ,返回的是bool类型 var str=reader["userId"]…

3_03_MSSQL课程_Ado.Net_数据导入

数据库数据导出和导入思路: --思路: 1.找到文件 2.读取文件 3.第一行忽略 4.insert using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Configuration; using System.Data; using System.Data.SqlClient; using System.Drawing; using System.IO; using…

3_03_MSSQL课程_Ado.Net_登录复习和ExcuteScalar

SQL注入 ->登陆窗体破解 ->配置文件 ->首先在 app.Config文件中添加节点,如下: <connectionStrings> <add name="sql2" connectionString="server=.;uid=sa;pwd=123456;database=demo"/> </connectionStrings> ->在项目中添加System.Configuration程序集引用(…

3_02_MSSQL课程_Ado.Net_连接池_连接字符串

连接池技术:是一种对象池技术. 连接对象频繁的开启和关闭操作. innerConnection 先从池子里面拿,如果没有创建新的!!连接池有大小,最大/最小. 提高了连接对象的重用. Asp.net 对象池技术!!! 对象池看作一个数组/集合 conn.Dispose() 把SqlConnection连接对象释放了,内连接对象没有释放! (第二次重新连接的时候,是否常见新对象,看看连接池里面有无) 连接池:可以通过连接字符串配置连接池. 对象池技术?? public partial c…

3_01_MSSQL课程_Ado.Net_连接数据库

1. Ado.Net 是一组微软的c#操作数据库的类库. 2.开发人员将界面上的数据(用户的操作和输入的数据)存储到数据库当中.. 3.数据库访问的驱动.即:应用程序和数据库的桥梁. 4.驱动层. SqlConnection 类型:负责建立跟数据库的连接. (ip,username,password,sqlname......) SqlCommand 类型:Sql命令封装,帮我们执行Sql命令! 第一种:try—catch写法 //根据链接字符串创建了一个链接对象 string strConn…

海量数据集利用Minhash寻找相似的集合【推荐优化】

MinHash 首先它是一种基于 Jaccard Index 相似度的算法,也是一种 LSH 的降维的方法,应用于大数据集的相似度检索.推荐系统.下边按我的理解介绍下MinHash 问题背景给出N个集合,找到相似的集合对,如何实现呢?直观的方法是比较任意两个集合.当N比较小时,比如K级,Jaccard算法可以在接受的时间范围内完成,比B级,甚至P级,那么需要的时间是不能够被接受的,举例:对于Indeeed美国的网站用户来说(五千万的访问量),在Mahout中的用户间相似度是通过在O(n2)复杂…

Python——课程数据统计分析

介绍在该章节中我们将利用提供的课程数据来进行一次实战性质的时间序列和聚类分析. 知识点数据处理数据可视化中文分词文本聚类数据概览本次课程的数据来源于运行过程中产生的真实数据,我们对部分数据进行了脱敏处理. 首先,我们需要下载课程数据集 courses.txt. 网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1PTFtUw4wTaVZikK9iWBRtA 提取码:fikr 下载之后,可以通过 head 命令预览数据文件的前 10 行. !head -10 courses.…

《Python数据科学手册》

<Python数据科学手册>[美]Jake VanderPlas著陶俊杰译 Absorb what is useful, discard what is not, and add what is uniquel what own.(取其精华,去其糟粕,再加点自己的独创.) 本书在GitHub上开源:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 作者在博客发布Notebook的HTML版本:https://jakevdp.githu…

大数据运维尖刀班 | 集群_监控_CDH_Docker_K8S_两项目_腾讯云服务器

说明:大数据时代,传统运维向大数据运维升级换代很常见,也是个不错的机会.如果想系统学习大数据运维,个人比较推荐通信巨头运维大咖的分享课:https://url.cn/5HIqOOr,主要是实战强.含金量高.专注度高,有6个专题+2个大型项目+腾讯云服务器,真枪实弹传授上千大数据集群运维经验. 课程介绍: 这是专门为IT运维人员设计的高端大数据课程,可能也是目前的 only one!课程内容从100多份招聘要求中萃取知识点,再邀请几位年薪60W+的大数据运维专家共同商讨打磨而成.传统运维…

Coursera台大机器学习课程笔记5 -- Theory of Generalization

本章思路: 根据之前的总结,如果M很大,那么无论假设泛化能力差的概率多小,都无法忽略,所以问题转化为证明M不大,然后上章将其转化为证明成长函数:mh(N)为多项式级别.直接证明似乎很困难,本章继续利用转化的思想,首先想想和mh(N)相关的因素可能有哪些?不难想到目前来看只有两个: 假设的抽样数据集大小N: break point k(这个变量确定了假设的类型): 那么,由此可以得到一个函数B,给定N和k可以确定该系列假设能够得到的最大的mh(N),那么新的目标便是证明B(N,k) <= Poly…

Coursera台大机器学习课程笔记4 -- Training versus Testing

这节的主题感觉和training,testing关系不是很大,其根本线索在于铺垫并求解一个问题: 为什么算法PLA可以正确的work?因为前面的知识告诉我们,只有当假设的个数有限的时候,我们才能比较确认我们得到坏的数据集的概率比较低,也就是说算法得出的假设和最佳假设在全局表现相同(错误率相等),可是PLA的假设是平面上的直线,不是无数个么?为什么可以正常泛化? 为解释这个问题,有了这节以及下面几节的课程可以看到这个问题其实很重要,因为这是我们理解机器为啥能学习的关键一步,因为很多…

Coursera台大机器学习课程笔记3 – 机器学习的可能性

提纲: 机器学习为什么可能? 引入计算橙球概率问题通过用Hoeffding's inequality解决上面的问题,并得出PAC的概念,证明采样数据学习到的h的错误率可以和全局一致是PAC的将得到的理论应用到机器学习,证明实际机器是可以学习机器学习的大多数情况下是让机器通过现有的训练集(D)的学习以获得预测未知数据的能力,即选择一个最佳的h做为学习结果,那么这种预测是可能的么?为什么在采样数据上得到的h可以认为适用于全局,也就是说其泛化性的本质是什么? 课程首先引入一个情景: 如果有一个装…

Hadoop入门进阶课程9--Mahout介绍、安装与应用案例

本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,博主为石山园,博客地址为 http://www.cnblogs.com/shishanyuan .该系列课程是应邀实验楼整理编写的,这里需要赞一下实验楼提供了学习的新方式,可以边看博客边上机实验,课程地址为 https://www.shiyanlou.com/courses/237 [注]该系列所使用到安装包.测试数据和代码均可在百度网盘下载,具体地址为 http://pan.baidu.c…

Hadoop入门进阶课程5--MapReduce原理及操作

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Hadoop入门进阶课程4--HDFS原理及操作

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Hadoop入门进阶课程1--Hadoop1.X伪分布式安装

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台大《机器学习基石》课程感受和总结---Part 2 （转）

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_641289eb0101e2ld.html Part 2总结一下一个粗略的建模过程: 首先,弄清楚问题是什么,能不能用机器学习的思路去考虑: 是否有pattern? 是否规则不明确? 是否有数据? 如果可以用,那么考虑,问题的学习目标是什么,有多少feature,有多少数据,应该用什么error measure(Learning from data 有一节专门讲这个,客户能提供吗?如果不能,我们找一个能说服自己的,或者找一个容易…

台大《机器学习基石》课程感受和总结---Part 1(转)

期末终于过去了,看看别人的总结:http://blog.sina.com.cn/s/blog_641289eb0101dynu.html 接触机器学习也有几年了,不过仍然只是个菜鸟,当初接触的时候英文不好,听不懂课,什么东西都一知半解.断断续续的自学了一些公开课和书以后,开始逐渐理解一些概念.据说,心得要写下来才记得住.据说,心得要与人分享.这里是自己一点非常粗浅的感想或者遇到的问题,不一定对,请自带滤镜.有大牛的看到了请指出错误,求轻拍,求指导. 先说说台大这门课,总体来说偏理论一些.本来…

Coursera台大机器学习课程笔记15 -- Three Learning Principles

这节课是最后一节,讲的是做机器学习的三个原则. 第一个是Occan's razor,即越简单越好.接着解释了什么是简单的hypothesis,什么是简单的model.关于为什么越简单越好,林老师从大致思想上进行了解释:如果一个简单的模型能对数据分得很好,那说明输入的资料是有规律的资料(这被称为资料具有显著性significant):对于复杂的模型来说,不是资料怎么样,都可以分的较好,这样的资料不具备显著性.那做机器学习的方向就是,先做简单的线性模型,不行再做其他的. 第二个是sampling…

Coursera台大机器学习课程笔记14 -- Validation

这节课是接着上节的正则化课程的,目的也是为了防止overfitting. 第一小节讲了模型的选择,前面讲了很多模型,那么如何做出正确的选择呢?我们的目标是选择最小的Eout目标函数.首先应避免视觉化选择,因为高维. 假如选Ein最小的化,则会出现过拟合.虽然能用test数据选择最好的,但通常test数据是不可得的.然后提出了一个办法,在训练数据中留出一部分,作为test,称为validation data 第二节中,要想让Eval与Eout产生连接,就在数据集中随即抽样K个样本.这样在N-K个样…