Vague集

Vague 集的相似度量方法，挺适合搞不确定数据的朋友。作者张文彬和余建坤在这篇 2008 年的老论文里，用了不少数学工具把 Vague 集用在模糊聚类上，关键点就是一个字：稳！对你来说，如果平时要模糊、难分的数据，比如用户行为、图像识别啥的，这个方法还挺有意思的，尤其是 Vague 集那套距离计算，思路清晰，公式也不复杂。蛮适合做二次开发或模型优化参考的。

数据集的划分，说简单点就是“分配训练任务”，怎么分，分多少，都是门学问。训练集和测试集要搭配得当，模型才不会一味死记硬背。文章里除了讲原则，也带你用Python动手练练，像train_test_split这种函数，简单好用，建议多试试。搞推荐系统、分类模型，甚至做图像识别，第一步都是数据拆分。你要是随便分，测试出来的效果就会不靠谱，部署上线分分钟翻车。文章里有个不错的建议：按比例划分+打乱数据顺序，比较保险。文中还搭配了几个实战链接，像是用在SVM、ARIMA、FastText这种场景的，你可以直接点进去看看，里面不少数据集还挺干净的，拿来做实验刚刚好。实际操作那段也不复杂，用sklearn.

MySQL 字符集和校对集的配置，对于数据库的稳定运行和多语言支持可是挺关键的。字符集决定了如何存储和检索数据，校对集则控制了数据的排序和比较，尤其是在多语言的环境下。实际上，你可以根据需要，设置不同层级的字符集，比如服务器层、数据库层、表层和列层。而且，还有客户端连接相关的字符集，配置好这些，可以避免多编码上的问题，尤其是数据丢失和乱码。设置时，也可以灵活调整，不同环境下的字符集、校对集设置是一个好的实践。 比如，你在创建数据库时就能指定字符集和校对集，像这样： CREATE DATABASE mydb DEFAULT CHARACTER SET utf8 DEFAULT COLLATE u

Redis 作为一款功能强大的工具，提供一系列模块，满足各种数据处理需求。

Redis 2.8 版RedisWatcher for Windows《Redis 入门指南》RedisStudio GUI

两个实体集之间的实体关联称为联系。 一对一联系：当实体集E1的每个实体最多关联实体集E2的一个实体，且反之亦然时，则E1和E2为一对一联系，记为1:1。 例如：校长实体集和学校实体集之间是一对一联系。

SQL语句：基础和原理 触发器 索引 创建数据库和表

Informix精华集锦包含了最新和最全的Informix信息。此集合致力于提供Informix的丰富资源，帮助用户更好地理解和运用Informix技术。

提供适用于FastText文本分类训练的高质量数据集。

这个工具集包含数据库格式转换工具、多种数据库连接工具以及自动生成交叉报表工具，为用户提供了多种数据处理和分析的解决方案。