查看pip缓存路径
前言我们在安装python第三方库时，经常遇到下载速度慢的问题，即使换了源也不行。
好不容易下载到第三方库的文件（比如whl）后，我们可以把这些文件（比如whl）保存下来，然后可以发给同学、队友（团队开发时环境最好一致），还可以方便自己之后的重新安装。
那pip安装python第三方库时的缓存路径在
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LOAD DATA INFILE读取CSV中一千万条数据至mysql
作业要求构建一个关系模式和课本中的关系movies(title,year,length,movietype,studioname,producerC)一样的关系，名称自定，在这个关系中插入1000万条记录。
注：关系movies的主键为(title,year)。
要求如下：
在尽可能短的时间内完成
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L1与L2正则化
过拟合机器学习中，如果参数过多、模型过于复杂，容易造成过拟合。
结构风险最小化原理在经验风险最小化（训练误差最小化）的基础上，尽可能采用简单的模型，以提高模型泛化预测精度。
正则化为了避免过拟合，最常用的一种方法是使用正则化，例如L1和L2正则化。
所谓的正则化，就是在原来损失函数的基础上，加了一些
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sklearn逻辑回归实战
题目要求根据学生两门课的成绩和是否入学的数据，预测学生能否顺利入学：利用ex2data1.txt和ex2data2.txt中的数据，进行逻辑回归和预测。
数据放在最后边。
ex2data1.txt处理作散点图可知，决策大致符合线性关系，但还是有弯曲（非线性），用线性效果并不好，因此可用两种方案：方案
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sklearn线性回归实现房价预测模型
题目要求建立房价预测模型：利用ex1data1.txt（单特征）和ex1data2.txt（多特征）中的数据，进行线性回归和预测。
作散点图可知，数据大致符合线性关系，故暂不研究其他形式的回归。
两份数据放在最后。
单特征线性回归ex1data1.txt中的数据是单特征，作一个简单的线性回归即可：$
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python+mysql:实现一千万条数据插入数据库
作业要求构建一个关系模式和课本中的关系movies(title,year,length,movietype,studioname,producerC)一样的关系，名称自定，在这个关系中插入1000万条记录。
注：关系movies的主键为(title,year)。
要求如下：
在尽可能短的时间内完成
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PAT乙级1044
题目链接https://pintia.cn/problem-sets/994805260223102976/problems/994805279328157696
题解需要注意的几个点：
题目有指出给出的数字范围是[0,169)，即0至13*13，所以可知火星文不超两个单词：高位 低位
这点我
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PAT乙级1046
题目链接https://pintia.cn/problem-sets/994805260223102976/problems/994805277847568384
题解题目有几个点需要注意：
甲和乙同时赢或者同时输都算平局，甲和乙都不需要喝酒
游戏结束不用我们判断
123456789101112
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PAT乙级1005
题目链接https://pintia.cn/problem-sets/994805260223102976/problems/994805320306507776
题解题意很简单，我并没有理解错，但刚开始最后一个测试点过不了。
代码逻辑检查多次后问了室友，说是isKey数组会越界，因为在callat
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数据库-关系代数作业
题目现有一产品数据库，该数据库模式由四个关系组成，这四个关系的模式如下：$Product(maker,model,type)$$PC(model,speed,ram,hd,price)$$Laptop(model,speed,ram,id,hd,screen,price)$$Printer(mode
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