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摘要：
dbeaver是一个优秀的通用数据库客户端连接工具，最重要的是社区版一直是开源免费。但是在连接服务端的WE8ISO8859P1字符集时，表中的数据中文查询出来显示为乱码，无论怎么修改参数都没用。本文主要介绍如何解决这个问题。
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dbeaver是一个优秀的通用数据库客户端连接工具，最重要的是社区版一直是开源免费。但是在连接服务端的WE8ISO8859P1字符集时，表中的数据中文查询出来显示为乱码，无论怎么修改参数都没用。本文主要介绍如何解决这个问题。
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摘要：
唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。第11章--贝叶斯算法项目实战 ——新闻分类。 本章结合贝叶斯算法通过新闻数据集的分类任务来探索其中每一步实现细节。
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唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。第11章--贝叶斯算法项目实战 ——新闻分类。 本章结合贝叶斯算法通过新闻数据集的分类任务来探索其中每一步实现细节。
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摘要：唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第20章-科学计算库（Numpy）神经网络项目实战——影评情感分析。
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唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第20章-科学计算库（Numpy）神经网络项目实战——影评情感分析。
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摘要：唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第14章-音乐推荐系统实战，本章的目标就要从零开始打造一个音乐推荐系统，包括音乐数据集预处理、基于相似度进行推荐以及基于矩阵分解进行推荐。
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唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第14章-音乐推荐系统实战，本章的目标就要从零开始打造一个音乐推荐系统，包括音乐数据集预处理、基于相似度进行推荐以及基于矩阵分解进行推荐。
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摘要：唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第9章-随机森林项目实战——气温预测。本章将从实战的角度出发，借助Python工具包完成气温预测任务，其中涉及多个模块，主要包含随机森林建模、特征选择、效率对比、参数调优等。这个实例过长，分为2篇，这是第2篇。
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唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第9章-随机森林项目实战——气温预测。本章将从实战的角度出发，借助Python工具包完成气温预测任务，其中涉及多个模块，主要包含随机森林建模、特征选择、效率对比、参数调优等。这个实例过长，分为2篇，这是第2篇。
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摘要：唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第9章-随机森林项目实战——气温预测。本章将从实战的角度出发，借助Python工具包完成气温预测任务，其中涉及多个模块，主要包含随机森林建模、特征选择、效率对比、参数调优等。这个实例过长，分为2篇，这是第1篇。
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唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第9章-随机森林项目实战——气温预测。本章将从实战的角度出发，借助Python工具包完成气温预测任务，其中涉及多个模块，主要包含随机森林建模、特征选择、效率对比、参数调优等。这个实例过长，分为2篇，这是第1篇。
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摘要：唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第6章-逻辑回归项目实战——信用卡欺诈检测。
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唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第6章-逻辑回归项目实战——信用卡欺诈检测。
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摘要：
阿曼多·凡丹戈（Armando Fandango）的《python数据分析（第2版）》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。第12章“性能优化、性能分析与并发性”为读者介绍通过性能分析（Profling）和Cython等关键技术来改善性能的各种技巧，同时还为读者介绍多核和分布式系统方面的相关框架。
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阿曼多·凡丹戈（Armando Fandango）的《python数据分析（第2版）》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。第12章“性能优化、性能分析与并发性”为读者介绍通过性能分析（Profling）和Cython等关键技术来改善性能的各种技巧，同时还为读者介绍多核和分布式系统方面的相关框架。
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摘要：
托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第11章涵盖了代理人基的模拟；我们模拟的场景有：加油站的加油过程，电动车耗尽电量以及狼——羊的掠食。
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托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第11章涵盖了代理人基的模拟；我们模拟的场景有：加油站的加油过程，电动车耗尽电量以及狼——羊的掠食。
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摘要：托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第10章解释了选择模型理论以及一些流行的模型：多项式Logit模型、嵌套Logit模型以及混合Logit模型。
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托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第10章解释了选择模型理论以及一些流行的模型：多项式Logit模型、嵌套Logit模型以及混合Logit模型。
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摘要：托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第9章描述了多种与分析文本信息流相关的技巧：词性标注、主题抽取以及对文本数据的分类。
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托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第9章描述了多种与分析文本信息流相关的技巧：词性标注、主题抽取以及对文本数据的分类。
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摘要：托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第8章介绍了如何使用NetworkX和Gephi来对图数据进行处理、理解、可视化和分析。
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托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第8章介绍了如何使用NetworkX和Gephi来对图数据进行处理、理解、可视化和分析。
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摘要：托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第7章探索了如何处理和理解时间序列数据，并建立ARMA模型以及ARIMA模型。
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托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第7章探索了如何处理和理解时间序列数据，并建立ARMA模型以及ARIMA模型。
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摘要：托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。第5 章展示了很多降维的技巧，从最知名的主成分分析出发，经由其核版本与随机化版本，一直讲到线性判别分析。
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托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。第5 章展示了很多降维的技巧，从最知名的主成分分析出发，经由其核版本与随机化版本，一直讲到线性判别分析。
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摘要：
邀月个人python学习目录索引，已整理完托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》的11/11。。已整理完阿曼多·凡丹戈的《python数据分析（第2版）》的11/12，第11 章略去。正在整理唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，已完成18/20。
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邀月个人python学习目录索引，已整理完托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》的11/11。。已整理完阿曼多·凡丹戈的《python数据分析（第2版）》的11/12，第11 章略去。正在整理唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，已完成18/20。
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摘要：趁着过年宅家，读了托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。本文主要记录使用python工具及第1 章内容。第1章讲解了利用多种数据格式与数据库来读取与写入数据的过程，以及使用OpenRefine与Python对数据进行清理。
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趁着过年宅家，读了托马兹·卓巴斯的《数据分析实战》，2018年6月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。本文主要记录使用python工具及第1 章内容。第1章讲解了利用多种数据格式与数据库来读取与写入数据的过程，以及使用OpenRefine与Python对数据进行清理。
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摘要：
在上篇在SSIS 2012中使用CDC（数据变更捕获）中，介绍了如何在SSIS 2012中使用CDC，本文在此基础上介绍，如何通过Attunity提供的Change Data Capture Designer for Oracle实现对Oracle数据表的变更捕获。
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在上篇在SSIS 2012中使用CDC（数据变更捕获）中，介绍了如何在SSIS 2012中使用CDC，本文在此基础上介绍，如何通过Attunity提供的Change Data Capture Designer for Oracle实现对Oracle数据表的变更捕获。
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摘要：最新项目稍有空隙，开始研究SQL Server 2012和2014的一些BI特性，参照(Matt)的一个示例，我们开始体验SSIS中的CDC（Change Data Capture,变更数据捕获）。
注：如果需要了解关于SQL Server 2008中的CDC，请看这里http://www.cnblogs.com/downmoon/archive/2012/04/10/2439462.html“），本文假定读者对CDC的工作方式已有所了解。^_^。
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最新项目稍有空隙，开始研究SQL Server 2012和2014的一些BI特性，参照(Matt)的一个示例，我们开始体验SSIS中的CDC（Change Data Capture,变更数据捕获）。
注：如果需要了解关于SQL Server 2008中的CDC，请看这里http://www.cnblogs.com/downmoon/archive/2012/04/10/2439462.html“），本文假定读者对CDC的工作方式已有所了解。^_^。
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摘要：前几天在项目中遇到一个问题，需要从SQL Server导出表到Excel，但需要带列名。晚上尝试了几种方法，并作个小结。
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前几天在项目中遇到一个问题，需要从SQL Server导出表到Excel，但需要带列名。晚上尝试了几种方法，并作个小结。
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摘要：
本文主要介绍SQL Server中记录数据变更的四个方法：触发器、Output子句、变更数据捕获（CDC）功能、同步更改跟踪。其中后两个为SQL Server 2008所新增。
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本文主要介绍SQL Server中记录数据变更的四个方法：触发器、Output子句、变更数据捕获（CDC）功能、同步更改跟踪。其中后两个为SQL Server 2008所新增。
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