传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题,如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性,那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择.PCA是一种数据降维方式,但同时保持了原始数据降维后的特性:PCR是在降维后的数据空间(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归),然后将回归系数矩阵转化为原始空间:PLSR则可以看成改进版的PCR,该方法通过X和Y数据集的交叉投影方法使得回归模型兼顾到

前言 上一篇我们分析了查询优化器的工作方式,其中包括:查询优化器的详细运行步骤.筛选条件分析.索引项优化等信息. 本篇我们分析在我们运行的过程中几个关键指标值的检测. 通过这些指标值来分析语句的运行问题,并且分析其优化方式. 通过本篇我们可以学习到调优中经常利用的几个利器! 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 利器一.IO统计 通过这个IO统计能为我们分析出当前查询语句所要扫描的数据页的

前言 上一篇我们分析了查询优化器的工作方式,其中包括:查询优化器的详细运行步骤.筛选条件分析.索引项优化等信息. 本篇我们分析在我们运行的过程中几个关键指标值的检测. 通过这些指标值来分析语句的运行问题,并且分析其优化方式. 通过本篇我们可以学习到调优中经常利用的几个利器! 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 利器一.IO统计 通过这个IO统计能为我们分析出当前查询语句所要扫描的数据页的

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在有自增长的SQL表格里面插入指定ID的数据的时候,会禁止你操作,提示如题目,解决办法: set identity_insert address on ,,,) set identity_insert address off 注意,列名是不能省略的,而且执行完成之后,最好off一下

原文地址:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/7348385.html 下面有两张表 数学试卷成绩 表1 学号 省份 批次 学校 试卷成绩 数学试卷小题成绩 表2 学号 小题号 分值 成绩 下面是星型模型: 维度:省份,批次,学校  指标:标准差,信度(比较有代表性) 星型模型表 表3 省份(维度) 批次(维度) 学校(维度) 试卷最高分(指标) 试卷标准差(指标) 试卷信度(指标) 上面是我的OLAP 星型模型,在我同时选中维度:省份,批次,学校 指标:信度

问题描述 通过Metrics监控页面,我们能得知当前资源(如Redis)的运行情况与各种指标.如果我们需要把指标下载到本地或者生成JSON数据导入到第三方的监控平台呢?Azure是否可以通过Python代码或者时Powershell脚本导出各种指标数据呢? 解决办法 可以!       PowerShell命令可以使用Get-AzMetric 或者是 az monitor metrics list命令来获取资源的Metrics值. Get-AzMetric:Gets the metric val

需求描述 一般在生产环境中,有时候需要自动的检测指标值状态,如果发生异常,需要提前预警的,比如发邮件告知,本篇就介绍如果通过Power shell实现状态值监控 监控值范围 根据经验,作为DBA一般需要监控如下系统能行指标 cpu: \Processor(_Total)\% Processor Time \Processor(_Total)\% Privileged Time \SQLServer:SQL Statistics\Batch Requests/sec \SQLServer:SQL

方法: 通过desc: 都无法实现: 方法一: select sp.productid,sp.productname,ss.sku from sp_product sp inner join sku_skus ss on sp.productid=ss.productid  where sp.productname='力士恒久嫩肤娇肤香皂115g' or sp.productname='佳洁士(Crest) 绿茶薄荷牙膏180克' or sp.productname='心味果园 兰花豆 190g

文中主要交代Cassandra的编程模型及数据结构. 由于Cassandra版本数次更新,网上中文的资料已经有点过时,比较有代表性的比如ebuy那篇文章都已经过时了,于是自己找资料,结合官方博客写一篇Cassandra模型的文章. 一些名词的介绍:由于技术名词冲突,BigTable里的表对应的是Cassandra里的列族,而BigTable里面列族的概念更类似Cassandra早期实现里的超级列(该功能在Cassandra里已被关闭). Cassandra介绍 首先介绍一下Cassandra.

一.数据的更新操作 DML操作语法之中,除了查询之外还有数据的库的更新操作,数据的更新操作主要指的是:增加.修改.删除数据,但是考虑到emp表以后还要继续使用,所以下面先将emp表复制一份,输入如下指令: CREATE TABLE myemp AS SELECT * FROM emp; 这种语法是Oracle中支持的操作,其他数据库不一样. 1.数据增加 如果现在要想实现数据的增加操作,则可以使用如下的语法完成: INSERT INTO 表名称 [(字段1,字段2,…)] VALUES(值1,值

(来自:https://zhidao.baidu.com/question/494717175.html)第一条回复,原因和例子都有了,解释的很好. 插入数据时,自增长列是系统自动处理,不需要你来指定数值,你也指定不了.只有将IDENTITY_INSERT 为 ON 时插入数据时,自增长列你才可以指定一个值比如我有一个表PZ,有如下列XH,ID,INX,KMID,FZZID,CODE ,JFJE,DFJE,RQ,ZY其中XH是自增长,正常插入数据时insert PZ (ID,INX,KMID,F

我最近出了一本书,<基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html,在其中给出了MACD,KDJ等指标图的绘制方法.这里将根据KDJ的算法,计算并绘制KDJ指标线. 1  KDJ指标的计算过程 KDJ指标也叫随机指标,是由乔治·蓝恩博士(George Lane)最早提出的.该指标集中包含了强弱指标.动量概念和移动平均线的优点,可以用来衡量股价脱离正常价格范围的偏离程度. KDJ指标的计算过程是,首先获取

对于SQL Server的优化来说,优化查询可能是很常见的事情.由于数据库的优化,本身也是一个涉及面比较的广的话题, 因此本文只谈优化查询时如何看懂SQL Server查询计划.毕竟我对SQL Server的认识有限,如有错误,也恳请您在发现后及时批评指正. 首先,打开[SQL Server Management Studio],输入一个查询语句看看SQL Server是如何显示查询计划的吧. set showplan_all on:将执行计划的信息写入到一个表中,其中包含的一些估计的值有:St

前言 关于SQL Server调优系列是一个庞大的内容体系,非一言两语能够分析清楚,本篇先就在SQL 调优中所最常用的查询计划进行解析,力图做好基础的掌握,夯实基本功!而后再谈谈整体的语句调优. 通过本篇了解如何阅读和理解查询计划.并且列举一系列最常用的查询执行运算符. 技术准备 基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析. 一.区别不同的运算符 在所有T-SQL语句在执行的时候,都会将语句分解为一些基本的结构单元,这些结构单元统称为:运

前言 经过前几篇的分析,其实大体已经初窥到SQL Server统计信息的重要性了,所以本篇就要祭出这个神器了. 该篇内容会很长,坐好板凳,瓜子零食之类... 不废话,进正题 技术准备 数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks 相信了解SQL Server的朋友,对这两个库都不会太陌生. 概念理解 关于SQL Server中的统计信息,在联机丛书中是这样解释的 查询优化的统计信

前言 上一篇我们分析了数据库中的统计信息的作用,我们已经了解了数据库如何通过统计信息来掌控数据库中各个表的内容分布.不清楚的童鞋可以点击参考. 作为调优系列的文章,数据库的索引肯定是不能少的了,所以本篇我们就开始分析这块内容,关于索引的基础知识就不打算深入分析了,网上一搜一片片的,本篇更侧重的是一些实战项内容展示,希望通过本篇文章各位看官能在真正的场景中找到合适的解决方法足以. 对于索引的使用,我希望的是遇到问题找到合适的解决方法就可以,切勿乱用!!! 本篇在分析出索引的优越性的同时也将负面影响

前言 上一篇我们研究了如何利用索引在数据库里面调优,简要的介绍了索引的原理,更重要的分析了如何选择索引以及索引的利弊项,有兴趣的可以点击查看. 本篇延续上一篇的内容,继续分析索引这块,侧重索引项的日常维护以及一些注意事项等. 闲言少叙,进入本篇的主题. 技术准备 数据库版本为SQL Server2012,前几篇文章用的是SQL Server2008RT,内容区别不大,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks. 相信了解S

前言 前面几篇我们分析了关于SQL Server关于性能调优的一系列内容,我把它分为两个模块. 第一个模块注重基础内容的掌握,共分7篇文章完成,内容涵盖一系列基础运算算法,详细分析了如何查看执行计划.掌握执行计划优化点,并一一列举了日常我们平常所写的T-SQL语句所会应用的运算符.我相信你平常所写的T-SQL语句在这几篇文章中都能找到相应的分解运算符. 第二个模块注重SQL Server执行T-SQL语句的时候一些内幕解析,共分为5篇文章完成,其中包括:查询优化器的运行方式.运行时几个优化指标值

前言 上一篇我们分析了查询Hint的用法,作为调优系列的最后一个玩转模块的第一篇.有兴趣的可以点击查看:SQL Server调优系列玩转篇(如何利用查询提示(Hint)引导语句运行) 本篇继续玩转模块的内容,同样,还是希望扎实掌握前面一系列的内容,才进入本模块的内容分析. 闲言少叙,进入本篇的内容. 技术准备 数据库版本为SQL Server2012,利用微软的以前的案例库(Northwind)进行分析,部分内容也会应用微软的另一个案例库AdventureWorks. 相信了解SQL Serve