from sklearn import datasets from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import svm def train_and_predict(train_input_features, train_outputs, prediction_features): model = svm.SVC() model.fit(train_input_features, train_outputs) return...

alter table user_info drop column job, modify column achievement int(11) Default 0, add column school varchar(15) after level, add column profession varchar(10) null after school

create table user_info_vip( id int(11) not null primary key auto_increment comment '自增ID', uid int(11) not null unique comment '用户ID', nick_name varchar(64) character set utf8 comment '昵称', achievement int(11) default 0 comment '成就值', level int(11) comment '用户等级', job varcha...

delete from exam_record where timestampdiff(minute,start_time,submit_time) < 5 or submit_time is null order by start_time limit 3

delete from exam_record where timestampdiff(minute,start_time,submit_time) < 5 and score < 60

update exam_record set submit_time = '2099-01-01 00:00:00',score = 0 where start_time < '2021-09-01' and submit_time is null

update examination_info set tag = 'Python' where tag = 'PYTHON';

replace into examination_info(exam_id,tag,difficulty,duration,release_time) values(9003,'SQL','hard',90,'2021-01-01 00:00:00')

insert into exam_record_before_2021(uid,exam_id,start_time,submit_time,score) select uid,exam_id,start_time,submit_time,score from exam_record where year(submit_time) < 2021;

insert into exam_record(uid,exam_id,start_time,submit_time,score) values( 1001,9001,"2021-09-01 22:11:12","2021-09-01 23:01:12",90); insert into exam_record(uid,exam_id,start_time) values (1002,9002,'2021-09-04 07:01:02');

SELECT cust_name, cust_contact, cust_email FROM Customers WHERE cust_state = 'MI' UNION SELECT cust_name, cust_contact, cust_email FROM Customers WHERE cust_state = 'IL' ORDER BY cust_name;

select prod_id, quantity from OrderItems where quantity = 100 union select prod_id, quantity from OrderItems where prod_id like 'BNBG%' order by prod_id

# 导入Pandas库 import pandas as pd # 从CSV文件中读取销售数据 data = pd.read_csv('sales.csv') # 计算R、F、M分位数并将结果转换为字符串类型 recenct_rank = pd.qcut(data['recency'], [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1], labels=['4', '3', '2', '1']).astype('str') frequency_rank = pd.qcut(data['frequency'], [0, 0.25, 0.5, 0.75, 1], labels=['1', '2'...

# 导入pandas库，并将其重命名为pd import pandas as pd # 设置pandas的显示选项，以改变输出格式 # 设置显示宽度，以便更好地查看数据（每行最多300个字符） pd.set_option("display.width", 300) # 设置显示的最大行数，以便显示所有行（不限制行数） pd.set_option("display.max_rows", None) # 设置显示的最大列数，以便显示所有列（不限制列数） pd.set_option("display.max_columns", None)...