条件独立

两独立样本t检验用于判断两组独立样本数据的均值是否存在显著差异。例如，探究男女学生在计算机平均成绩上是否存在显著差异。 进行两独立样本t检验需要满足以下条件： 样本独立性: 两样本必须相互独立，即一组样本的抽取对另一组样本的抽取没有任何影响。例如，比较北京和上海地区周岁儿童的平均身高。 正态性: 两组样本数据均需服从或近似服从正态分布，这是进行t检验的前提条件。

朴素贝叶斯分类器基于一个关键假设：给定类别标签 y，属性之间是条件独立的。这意味着，在确定样本属于某个类别的情况下，其各个属性的值不受其他属性的影响。 用数学语言表达，条件独立假设可以写作： P(X = (x1, x2, ..., xn) | y) = P(x1 | y) * P(x2 | y) * ... * P(xn | y) 其中，X = (x1, x2, ..., xn) 代表样本的属性向量，每个 xi 代表一个属性的值。

在 Excel 表格中使用条件求和功能时，可以在相应的单元格内输入条件，系统会自动根据条件进行求和计算。

学习使用，仅供参考，请勿滥用。

Hive 的hive-jdbc-3.1.1-standalone.jar驱动还是蛮好用的，适合需要直接与 Hive 数据库交互的场景。你可以直接在 Hive 的jdbc目录下找到这个驱动，使用起来挺方便。是如果你在开发环境中需要频繁连接 Hive 数据库，直接引入这个驱动能让你少走不少弯路。它支持 Hive 的版本匹配，保证了连接的稳定性和兼容性。嗯，虽然配置稍微有点繁琐，但一旦搞定之后，工作起来顺手。建议你根据实际的 Hive 版本来选择合适的驱动哦。如果你需要更多关于 Hive JDBC 驱动的资料，可以查看相关的下载链接和文档，你更好地理解和使用。

mongoshell 的独立安装包，挺适合现在用 6.0+版本 MongoDB 的同学。新版 MongoDB 默认不再自带 shell，用习惯 mongo shell 的你，得自己手动下一个。不然连个命令测试都不方便，调试的时候真挺别扭的。 以前用 mongo 连数据库挺顺的，结果升级后突然没了 shell，多人一脸懵。其实也不用慌，直接下载个 mongosh 安装包 就好，装完继续用，语法基本兼容。 想顺手查点资料？下面这些链接可以看看： mongodb 4.0 版本安装指南，虽然是旧版本，但逻辑上还通用 MongoDB Windows 64 位版本安装包，装主程序也用得上 Shell 脚

hive 的 1.2.1 版本 JDBC 驱动包，做成了独立的standalone.jar，挺方便的。你不用再去拼依赖，拿来直接连 Hive 就能用，适合不想折腾配置的场景。 hive-jdbc-1.2.1-standalone.jar这种独立包，适合直接拿来跑 SQL，做数据查询或者搞个轻量的数据工具都没问题。尤其你用的是老版本的 Hive，兼容性也挺稳。 像你写个数据导出脚本，直接引这个包，Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")一下就能连了。比起那些依赖一堆小 jar 的组合包，清爽太多。 不过要注意下：1.2.1 是老版本，功能肯

该文档概述了独立成分分析 (ICA) 的基础知识，为初学者提供实用指导。

本篇文章提供 MATLAB 代码来实现独立子空间分析。

在SQL查询中，WHERE子句用于筛选满足特定条件的元组。常见的查询条件包括： 等于：=，用于检查列值是否与指定值相等。 不等于：<> 或 !=，用于检查列值是否不等于指定值。 大于：>，检查列值是否大于指定值。 小于：<，检查列值是否小于指定值。 大于等于：>=，检查列值是否大于或等于指定值。 小于等于：<=，检查列值是否小于或等于指定值。 BETWEEN：用于检查列值是否在指定范围内。 IN：用于检查列值是否在指定的一组值中。 LIKE：用于模糊匹配，支持通配符 % 和 _。 IS NULL：检查列值是否为NULL。 通过灵活组合这些查询条件，可以精确获取符合要求的数