数据库-系统可用性
数据库-系统可用性系统的可用性是指：一个系统处在正常工作状态的时间比例
比如说，一台机器的 MTTR(mean time to failure)是81.5年，MTTF(mean time to repair)是1h，那么：
MTTF in hours = 81.5$\times$365$\tim
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数据科学算法ch12-子模函数
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数据科学算法ch12-子模函数子模函数时边际效用递减规律的形式化表示。在机器学习和人工智能领域，子模函数有着广泛的应用，如文档摘要、信息扩散、传感器布置和图像采集描述等诸多问题
比如说：要在办公楼里面布置无线网络，由于在不同的位置安装无线路由器的效果是不同的，那么在那些地方安装无线路由器能满足上述条
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数据科学算法ch11-整数规划
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数据科学算法ch11-整数规划引入这章我们来学习离散变量的优化问题。这些问题的描述非常简单，但是由于”组合爆炸”的原因，导致求解此类问题的最优解变得非常困难。典型的问题有：旅行商问题(TSP),集合覆盖问题(SCP)等。这里给出几例
旅行商问题给定一组城市以及每两个城市间的旅行成本(或距离)，旅行商
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数据正确性与事务处理
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数据正确性与事务处理数据库除了提供数据的存储和查询功能，还提供事务处理功能。本章节就要来谈谈事务处理的相关细节。
OLTP和OLAP首先我们要了解应用的两种模式：OLTP和OLAP
OLTP 即事务处理，OLAP即分析处理，两者在数据库里存储的数据以及对数据库的操作都有不同。
OLTP(事
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关系数据库设计
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关系数据库设计关系数据库设计怎么做好数据库的设计？
需求分析, 解决存什么
概念设计，用何种模式
数据库结构设计，解决怎么存
需求分析下图是一个博客系统的4个界面
这个界面的功能如上图所示：
第一个登录界面，用户能看见自己的个人信息以及关注的人写的文章
第二个界面，是用户点击特定一篇文章后
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数据科学算法ch9-奇异值分解与主成分分析
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奇异值分解与主成分分析在机器学习中，随着数据维度的升高，分类器的性能会先增加后降低。这可能是因为维度过高会导致过拟合问题。为了缓解过拟合，我们可以用数据降维。因此现在我们来学习两种常用的数据降维方法：奇异值分解(SVD) 和 主成分分析(PCA)
对于是方阵的数据，我们可以用特征值分解，但如果数据不
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数据科学算法ch8-特征值计算
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数据科学算法ch8-特征值计算幂法如果说 低阶方阵我们可以用搞死消元法来计算，但是在高阶方阵中，用这种方法显然效率太低。因此，我们需要找到快速的、高效的特征值和特征向量计算方法
幂法就是这样一种方法，是计算举证最大的特征值和对应特征向量的一种向量迭代法
算法过程：
首先，令初始向量 $x_0$
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统计方法ch5-聚类1
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统计方法ch5-聚类1首先我们要来了解一下聚类思想。以类识物是人类认识世界的一种重要方式，但是人类自身是没有办法处理眼睛所捕获的大量信息的，因此我们通常会对个体的特征进行归纳，并将相似的个体归并为一类，一次来达到信息的整体性认识。比如说我们看到头上有”王”字的动物会将其归类与老虎，其实捕捉的是老虎脸
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线性回归分析-矩阵版
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线性回归分析——PartII为什么我们一开始不讲矩阵呢？这是因为如果一上来就研究多元线性回归，就会忽略掉很多细节，而且还听不懂
线性回归的模型与假设多元线性回归就是多个x，其线性回归模型为：
y = \beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_px_p+\
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