悦光阴

摘要： 证书系列： 1：.pfx 证书和 .cer 证书 2：导入pfx证书 通常情况下，作为文件形式存在的证书一般有三种格式： 第一种：带有私钥的证书，由Public Key Cryptography Standards #12，PKCS#12标准定义，包含了公钥和私钥的二进制格式的证书形式，以.pfx作 阅读全文

摘要： Azure Data Factory 系列博客： ADF 第一篇：Azure Data Factory介绍 ADF 第二篇：使用UI创建数据工厂 ADF 第三篇：Integration runtime和 Linked Service ADF 第四篇：管道的执行和触发器 ADF 第五篇：转换数据 AD 阅读全文

摘要： Azure Data Factory 系列博客： ADF 第一篇：Azure Data Factory介绍 ADF 第二篇：使用UI创建数据工厂 ADF 第三篇：Integration runtime和 Linked Service ADF 第四篇：管道的执行和触发器 ADF 第五篇：转换数据 AD 阅读全文

摘要： 在SQL Server的错误日志中，经常看到以下错误，下面的错误信息是按照时间逆序排列的： Unsafe assembly 'microsoft.sqlserver.integrationservices.server, version=14.0.0.0, culture=neutral, publ 阅读全文

摘要： 我们服务器最近遇到很多 SSPI handshake failed，从SQL Server的错误日志可以看到这些错误的详细信息： 2016-02-07 12:44:22.81 Logon Error: 17806, Severity: 20, State: 14.2016-02-07 12:44:2 阅读全文

摘要： Jupyter Notebooks是一款非常便利，功能强大的Python IDE，能为数据科学家提供强大的交互能力和工具，被广泛用于以更具教学性的方式展示代码。 一，如何安装 Jupyter Notebooks？ 首先需要在机器上安装 Python开发包，推荐安装Python 3.3 及以上版本。然 阅读全文

摘要： SQL Server在服务器级别和数据库级别都有默认的安全主体（Principal），用户经常遇到的有sa 登录，dbo 用户，guest 用户和public角色，public 角色分为服务器级别和数据库级别。 一，sa 登录 sa login 是服务器级别的特殊安全主体，登录名是sa，是服务器级别 阅读全文

摘要： 评估分类模型性能的方法是：混淆矩阵，其总体思路是统计A类别实例被预测（分类）为B类别的次数。召回率(Recall)和精度(Precise)是广泛用于统计学分类领域的两个度量值，用来评估分类结果的质量。 召回率(Recall Rate，也叫查全率)是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率， 阅读全文

摘要： 从表中删除数据，或导致行移动的更新操作，通常会把数据从表中就地删除，并释放行所占用的存储空间，但是在某些情况下，该行实际上可以作为幽灵数据保留在数据页上。一行数据从索引页面的叶级别删除，并不总是实时从数据页中物理删除，而是把该记录标记为已删除，这个记录称作幽灵（ghost）记录。这意味着该行数据仍然 阅读全文

摘要： 产品数据库的环境是： Microsoft SQL Server 2017（14.x），有一个ETL运行失败，从系统中查看到错误消息是： Cannot continue the execution because the session is in the kill state. 从错误消息中推测，应 阅读全文

摘要： 在回归分析中，线性模型的一般预测公式是： 是预测值，读作"y hat"，是特征的线性组合，把向量w称作 coef_（系数），公式是： 把w0称作intercept_（截距），这两个属性是线性模型的共有属性。 一，线性回归 最基本的线性模型是线性回归，也称作最小二乘法（OLS），线性回归的原理是：计算 阅读全文

摘要： sklearn.neighbors 提供了针对无监督和受监督的基于邻居的学习方法的功能。监督的基于最邻近的机器学习算法是值：对带标签的数据的分类和对连续数据的预测（回归）。 无监督的最近算法是许多其他学习方法的基础，尤其是流形学习（manifold learning）和频谱聚类（spectral c 阅读全文

摘要： 基于最邻近算法的分类，本质上是对离散的数据标签进行预测，实际上，最邻近算法也可以用于对连续的数据标签进行预测，这种方法叫做基于最邻近数据的回归，预测的值（即数据的标签）是连续值，通过计算数据点最临近数据点平均值而获得预测值。 一，sklearn的knn回归 scikit-learn实现了两个不同的最 阅读全文

摘要： SQL Server 列存储系列： SQL Server 列存储索引 第一篇：概述 SQL Server 列存储索引 第二篇：设计 SQL Server 列存储索引 第三篇：维护 SQL Server 列存储索引 第四篇：实时运营数据分析 实时运营数据分析（real-time operational 阅读全文

摘要： SQL Server 列存储系列： SQL Server 列存储索引 第一篇：概述 SQL Server 列存储索引 第二篇：设计 SQL Server 列存储索引 第三篇：维护 SQL Server 列存储索引 第四篇：实时运营数据分析 列存储索引分为两种类型：聚集的列存储索引和非聚集的列存储索引 阅读全文

摘要： SQL Server 列存储系列： SQL Server 列存储索引 第一篇：概述 SQL Server 列存储索引 第二篇：设计 SQL Server 列存储索引 第三篇：维护 SQL Server 列存储索引 第四篇：实时运营数据分析 列存储索引可以是聚集的，也可以是非聚集的，用户可以在表上创建 阅读全文

摘要： SQL Server 列存储系列： SQL Server 列存储索引 第一篇：概述 SQL Server 列存储索引 第二篇：设计 SQL Server 列存储索引 第三篇：维护 SQL Server 列存储索引 第四篇：实时运营数据分析 在2017年，我第一次接触列存储索引（ColumnStore 阅读全文

摘要： 对于数据框，可以按照行或列，计算相邻两个元素的之间的差值或变化百分比， 有如下数据框： >>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6], ... 'b': [1, 1, 2, 3, 5, 8], ... 'c': [1, 4, 9, 16, 25, 36 阅读全文

摘要： 游标（Cursor）是SQL Server的一种数据访问机制，它使得程序可以逐行处理数据，即允许用户访问单独的数据行，对每一行数据进行单独的处理。 一，创建游标对象 创建游标对象，注意不是游标变量，游标名称不需要带前导@： DECLARE cursor_name CURSOR [ LOCAL | G 阅读全文

摘要： 查看Windows 用户和组 查看Windows 用户和组，可以使用扩展命令： xp_logininfo [ [ @acctname = ] 'account_name' ] [ , [ @option = ] 'all' | 'members' ] [ , [ @privilege = ] var 阅读全文