13.Django之数据库models&orm连表操作补充以及其他知识点补充（二）
一.外键关联。 假如说，现在有两张表，一张user表，这个表中存放了用户账户信息，还有一张usertype表，这张表存放了用户账户的类型。 from django.db import models class UserType(models.Model): #用户类型表,虽然没有创建ID字段，但是ID字...
关于数据库连接的一些小知识点
由于在数据库连接部分，新建连接的时候一直报“出错原因：超时时间已到。超时时间已到，但是尚未从池中获取连接。出现这种情况可能是因为所有池连接均在使用，并且达到了最大池大小。”于是，我便想查看一下数据库的活动连接，看看究竟是哪个程序占用了过多的数据库连接。 我们可以用sp_who（或sp_who2）来显示所有活动的连接。 USE master; GO EXEC sp_who2; GO 查询的结果如表....
SQL Server 数据库关键知识点详解(优秀经典)
原文地址: http://hi.baidu.com/ztf704/blog/item/d9b5512cb0e7c9ef8a1399c6.html 经典的SQL语句(基础篇) 摘要：sql查询,递归查询,经典SQL语句,常用SQL语句,行列转换,删除重复,随机取数据,收缩数据,更改表所有人,日志清除,复制 ...
数据库精华知识点总结（1）—数据库的三层模式和二级映像，E-R（实体联系图）图，关系模型
Data base： 长期存储在计算机内，有组织的，可共享的大量数据集合。基本特征：永久存储，可共享，有一定的物理和逻辑结构。 Data base manage system（DBMS）；用户和os之间的一层数据管理软件。 1、提供数据操纵语言DML对数据库增删改查 2、数据库的建立和维护 3、提供数据控制功能；在数据库建立，运行和维护时，DBMS管理数据的安全性，完整性，并发控制和故障的系统恢....
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 线性回归分析算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 线性回归分析算法） 前言 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了，完整该篇之后，微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了，在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架完全可以自己扩充，可以自定义挖掘算法，不过目前此系列中还不涉及，只涉及微软提供的算法，当然这些算法已....
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法） 本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析算法对已经发生购买行为的订单中的客户属性进行了分析，可以得到几点重要的信息，这里做个总结： 1、....
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法） 前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法,当然后续还补充了一篇结果预测篇，所涉及的应用场景在前几篇文章中也有介....
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇） 前言 本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份摆在公司面前的人员信息列表进行推测，挖掘出这些人员信息中可能购买自行车的群体，把他们交个营销部，剩下的事就是他们无情的对这....
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法） 本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣的同学可以先参照上面两种算法过程。 应用场景介绍 通过前面两种算法的应用场景介绍，此次总结的Mic....
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇） 前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Microsoft时序算法对其结果进行了预测，并且相应形成了折线预测图和模型依赖属性，有兴趣的同学可以....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
