查询与'张乐乐'出生年份相同的学生学号、姓名、所在院系和年龄（别名age，使用TimeStampDiff()函数计算到2023年4月1日的年龄）

很抱歉，我无法直接查询您所在学校的数据库。但是，我可以提供一般性的 SQL 查询语句，您可以根据您所在学校的具体情况进行相应的调整。

假设您所在学校的学生信息存储在一个名为 `students` 的表中，其中包含以下字段：`student_id`（学号）、`name`（姓名）、`department`（所在院系）和 `birthday`（出生年月日）。您可以使用以下 SQL 查询语句来查询与 '张乐乐'（假设其出生年份为 2000 年）出生年份相同的学生的学号、姓名、所在院系和年龄：

SELECT student_id, name, department, TIMESTAMPDIFF(YEAR, birthday, '2023-04-01') AS age
FROM students
WHERE YEAR(birthday) = 2000 AND name = '张乐乐';

这个查询语句使用了 `TIMESTAMPDIFF` 函数来计算年龄，其中 `YEAR` 表示计算的时间单位为年。同时，`WHERE` 子句中的条件限制了出生年份为 2000 年且姓名为 '张乐乐'。

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用mysql查询与'张乐乐'出生年份相同的学生学号、姓名、所在院系和年龄（别名age，使用TimeStampDiff()函数计算到2023年4月1日的年龄）

好的，我能够理解您的要求。以下是您要求的MySQL查询语句：

SELECT student_id, student_name, department, TIMESTAMPDIFF(YEAR, birthdate, '2023-04-01') AS age
FROM students
WHERE YEAR(birthdate) = (SELECT YEAR(birthdate) FROM students WHERE student_name = '张乐乐');

请确保您已经正确设置了表名、列名和日期格式。如果您需要更多的帮助，请告诉我。

乐乐捕鱼 做一个二分类数据集将用户划分，采用什么数据特征以及使用python构造模型

要将用户进行二分类，需要选取一些特征来描述用户。以下是一些可能有用的特征：

1. 用户信息：性别、年龄、地理位置等。
2. 用户行为：浏览历史、搜索历史、购买历史、点击率等。
3. 社交网络：好友关系、关注数、粉丝数等。

根据以上特征可以构建一个二分类模型，比如采用逻辑回归模型。下面是一个简单的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('user_data.csv')

# 特征选择
X = data[['性别', '年龄', '地理位置', '浏览历史', '搜索历史', '购买历史', '好友关系', '关注数', '粉丝数']]
y = data['分类']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构造逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('准确率：{}'.format(accuracy))

其中，`user_data.csv`是包含用户数据的CSV文件。`X`是特征矩阵，`y`是分类标签。使用`train_test_split`将数据集划分为训练集和测试集，然后构造逻辑回归模型并拟合模型。最后用测试集进行预测，并计算准确率。