MySQL脏词表优化方案

本词表包含超过1万个中文停用词，可补充文本挖掘中的停用词库。

MySQL 优化的老资源里，这个还挺实用的，讲得比较细，也接地气。开头就把MySQL 引擎的区别梳理清楚，像是常见的InnoDB和MyISAM怎么选、适合什么场景，说得一清二楚。后面还聊到了编译优化，再配上关键参数配置的建议，比如你平时不太会动的innodb_buffer_pool_size，这里都教你怎么调，怎么观察效果。

中文分词的 stopwords 文件，说实话，还挺实用的。你用结巴分词的时候，是不是总觉得有些词不该出现在结果里？比如“”“的”“了”这种？就是这些常见词，虽然没什么实际意义，但又老是蹦出来干扰你模型判断。用这个stopwords.txt，效果还蛮的，能清掉不少噪音，分词干净多了。文件来自结巴分词社区那一挂的，内容说不上完美，但拿来做日常分词预已经够用。尤其你要短文本、社交评论、标题什么的，停用词过滤基本就是刚需。了，如果你词表还想再丰富点，可以去看看几个配套资源，比如中文停用词词表，或者Stopwords 中文列表这些，内容挺全的，合在一起用也 OK。用的时候记得统一编码（推荐utf-8），

这是一份整理好的中英文停用词文档，用于在自然语言处理任务中去除文本中无意义的词语，提高分析效率。

为了实现MySQL数据库的高效备份，我们优化了双机热备方案，同时支持数据库的读写分离，以提升系统性能。

针对MySQL北风数据练习，提出了一些优化措施，以提升数据库性能和查询效率。

MySQL双主配置操作详解，提升数据库高可用性和性能。

随着数据的重要性日益突显，优化主机配置流程至关重要，特别是在MySQL的实时备份操作方面。这不仅可以防止数据流失，还能确保系统稳定运行。

脏数据的几种姿势，我觉得你得了解下。缺失值、异常值、量纲不一致、多重共线性……这些在数据挖掘里都挺常见的。不好，建模效果大打折扣。文章里用 R 语言给了不少实战代码，比如用is.na()查缺失，用median()来补值，蛮实用的。 缺失值这块，代码还挺直观。先找空的，再算中位数补上，简单粗暴但效果还不错。Age 字段那段更进阶，用lm()建回归模型预测缺失值，用predict()搞定替换。适合数据量大、数据关系比较稳定的场景。 异常值也别小看。文章建议先画个箱型图看看分布，再用 winsorization 方法。就是把极端值拉回合理范围，挺适合金融、气象这些常见异常的领域。 再说量纲差异，单位