简单介绍数据的分布形态描述中的离散型概率分布利用python中的matplotlib来模拟几种分布的图形在上一篇中提到数据分析的对象主要是结构化化数据，而所有的结构化数据可以从三个维度进行描述，即数据的集中趋势描述，数据的离散程度描述和数据的分布形态描述，并对前两个维度进行了介绍。本篇主要是对数据的分布形态描述中的离散型概率分布进行介绍。

​在我们平时使用数据库时，经常会发现有的表列数过多，为了提高效率，我们经常对要查询的表来纵横表变换。一.行转列1.PIVOT函数PIVOT（任意聚合函数 FOR 列名 IN（类型））    其中，【聚合函数】聚合的字段，是需要转化为列值的字段；【列名】是需要转化为列标识的字段，【类型】即是需要的结果展示，【类型】中可以指定别名； IN中还可以

删除行A表数据如下id(String)       name(String)\1                       aaa2                      bbb3                      ccc\

MySQLInnoDB引擎的表通过拷贝物理文件来进行单表或指定表的复制，可以想到多种方式，今天测试其中2种：将innodb引擎的表修改为Myisam引擎，然后拷贝物理文件直接拷贝innodb的表空间文件（前提是独立表空间（默认，通过showvariableslike'innodb\_file\_per\_table

在了解之前要先了解对应语法in与exist。IN：selectfromAwhereA.idin（selectB.idfromB）in后的括号的表达式结果要求之输出一列字段。与之前的搜索字段匹配，匹配到相同则返回对应行。mysql的执行顺序是先执行子查询，然后执行主查询，用子查询的结果按条匹配

　　信号量同步是指在不同线程之间，通过传递同步信号量来协调线程执行的先后次序。CountDownLatch是基于时间维度的Semaphore则是基于信号维度的。1：基于执行时间的同步类CountDownLatch　　例如现有3台服务器，需编写一个获取各个服务器状态的接口，准备开三个子线程每个线程获取一台服务器状态后统一返回三台

InnoDB采用按表空间（tablespace)的方式进行存储数据,默认配置情况下会有一个初始大小为10MB，名字为ibdata1的文件，该文件就是默认的表空间文件（tablespcefile），用户可以通过参数innodb\_data\_file\_path对其进行设置，可以有多个数据文件，如果没有设置innodb\_file\_per\_tab

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一、引言在人工智能（AI）的快速发展中，大型预训练模型如GPT、BERT等已经取得了令人瞩目的成果。这些大模型的背后，离不开规模庞大、质量优良的数据集的支撑。本文将从不同的角度来探讨大模型数据集的新维度，以及它们如何引领AI的变革。二、大模型数据集的新维度