左耳听风ARTS——第 8 周

每周完成一个ARTS： 每周至少做一个 leetcode 的算法题、阅读并点评至少一篇英文技术文章、学习至少一个技术技巧、分享一篇有观点和思考的技术文章。（也就是 Algorithm、Review、Tip、Share 简称ARTS）

Algorithm

题解：

# Write your MySQL query statement below
select 
    D.Name as Department, 
    E.Name as Employee,
    E.Salary as Salary 
from
    Employee as E,Department as D
where 
    E.DepartmentId=D.Id 
    and 
    (E.Salary,E.DepartmentId) in (select max(Salary),DepartmentId from Employee group by DepartmentId)

【我的错误解法】

select 
	D.Name as Department, 
	E.Name as Employee,
	E.Salary as Salary 
from 
	Employee as E
left join Department as D on E.DepartmentId=D.Id
where 
	(E.Salary,E.DepartmentId) in (select max(Salary),DepartmentId from Employee group by DepartmentId)

这里使用左连接查询，提交后报错

错误的原因是，我没有考虑到部分值为空的情况，使用左连接查询，若右边的表没有对应的数据，则对应的查询值为 null

Review

《使用Python中的线性回归》
Linear Regression using Python.
这是一篇介绍线性回归的博客。
作者首先简单说了线性回归的一个应用场景。
他简单说明了这是一项非常强大的技术，可用于了解影响盈利能力的因素。通过分析前几个月的销售数据，它可用于预测未来几个月的销售额。它还可用于获取有关客户行为的各种见解。

然后作者通过下面几个部分介绍了线性回归：

1. 什么是线性回归
2. 线性回归假说
3. 训练线性回归模型
4. 评估模型
5. scikit-learn实施

这篇文章对我来说阅读起来有些吃力，对于尚未开始学习机器学习的我的而言，里面涉及到的一些公式，包括一些函数的方法调用尚不能完全理解透彻，但通过这篇文章，让我大概了解到了线性回归的一些应用场景与线性回归算法的基本原理还有训练的方法和基本流程。

Tip

最近在进行 nginx+uwsgi+django 部署的时候遇到了点问题，主要是关于 uwsgi 在Anaconda虚拟环境下的部署，这部分网上的资料不多，于是写了篇博客将其记录下来。
博客地址跳转链接：Django 项目部署 uwsgi + django （anaconda虚拟环境下）

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最近突然意识到自己不理解 github 上的 README 的具体用意与如何去撰写，于是网上找了许多相关文章去了解。
下面分享一篇自己觉得对比下来写得较为不错的一篇文章。
Markdown 工程师也不简单：如何写一个高逼格 README