坑

MySQL 使用避坑指南 在 MySQL 的实际使用过程中，即使是有经验的开发者也难免会遇到各种各样的问题。对于初学者来说，了解常见的错误和陷阱，并养成良好的使用习惯，可以帮助你少走弯路，更高效地使用 MySQL。 以下是一些 MySQL 使用中需要注意的事项，希望对你有所帮助： 选择合适的数据类型: 为你的数据选择最合适的数据类型，不仅可以提高查询效率，还可以节省存储空间。 使用索引优化查询: 合理地创建和使用索引，是提高数据库查询性能的关键。 避免使用 SELECT * : 尽量指定需要查询的列，避免查询所有列，可以减少数据传输量，提高查询速度。 注意 SQL 注入: 使用预处理

《DB2实战手册》，彭建军编著。很烂！如果有想看的，千万别下载他们要的分数的。我被坑了15分，现在免费共享part1, part2, part3，不推荐看这个。

Redhat6.5+CDH5.7.0搭建遇到的坑在搭建CDH5.7.0集群时，需要注意以下几点： 1.配置hosts和network为全域名：在集群中，每个节点的hostname都应该是全域名的形式，以便于节点之间的通信。在/etc/hosts文件中添加节点的IP地址和hostname的映射关系。 2.关闭防火墙和selinux：防火墙和selinux可能会阻止节点之间的通信，需要关闭防火墙和selinux，以便于节点之间的通信。 3.配置集群免秘钥登录：在集群中，需要配置免秘钥登录，以便于节点之间的无密码通信。可以使用ssh-keygen命令生成秘钥，并将公钥添加到authorized_ke

什么是过度拟合？在数据挖掘中，过度拟合就好比训练了一个死记硬背的学生。这个学生能完美地记住所有练习题的答案，但一遇到新的考试题目就束手无策。 如何识别过度拟合？如果你的模型在训练数据上表现优异，但在新的、未知的数据上表现糟糕，那么很有可能出现了过度拟合。 如何避免过度拟合？* 简化模型： 尝试使用更简单的模型，减少模型的复杂度。* 获取更多数据： 更多的数据可以帮助模型更好地泛化到新的数据。* 使用正则化技术： 正则化可以限制模型的复杂度，防止过度拟合。* 交叉验证： 使用交叉验证技术来评估模型的泛化能力。

工业数据里的坑还挺多的，是初学者最容易犯方向性错误。这份 edid1.4 spec 的文字版资料，不是教你写代码，而是帮你避坑。像目标设定不准、数据理解偏差、投入产出比失衡这些问题，文档讲得挺实在的。不是那种照本宣科的文档，更像是前辈掏心窝子的提醒，读完确实能节省不少试错成本。