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数据结构：哈希表在 Facebook 和 Pinterest 中的应用

均摊时间复杂度 我们知道，哈希表是一个可以根据键来直接访问在内存中存储位置的值的数据结构。...虽然哈希表无法对存储在自身的数据进行排序，但是它的插入和删除操作的均摊时间复杂度都属于均摊  O(1) (Amortized O(1))。...那么下面我们就来一起看看它们是如何被应用在 Facebook 和 Pinterest 中的，进而了解哈希表这种数据结构的实战应用。...哈希表在 Facebook 中的应用 Facebook 会把每个用户发布过的文字和视频、去过的地方、点过的赞、喜欢的东西等内容都保存下来，想要在一台机器上存储如此海量数据是完全不可能的，所以 Facebook...这样，一个 Board 每次发布一个新的 Pin 之后，就无需到数据库中寻找应该推送这个 Pin 给哪些用户了，而是直接从 Redis 中读取所有关注了这个 Board 的用户。

1.9K80

matinal：SAP 会计凭证数据存储在BSEG和ACDOCA表中的变化

有反记账标记的会计分录，业务数据转换规则如下： S + 反记账：转换为H + 金额取反 H + 反记账：转换为S + 金额取反 示例： 借方（S） 应付账款 100 贷方（H） 应收账款 100...反记账=X 转换如下： 借方（S） 应付账款 100 借方（S） 应收账款 -100 ECC和S4中的数据存储 ECC和S4中会计凭证明细数据存储在表：BSEG S4中新增数据存储表ACDOCA...针对上述有反记账的FI会计凭证明细数据，ACDOCA表中直接存储根据**“1.2 业务数据转换规则”** 转换之后的数据。...实际项目中出具报表时，注意这个部分的变化。...原始数据： 转换后数据：   如下表中数据所示： BSEG和ACDOCA关联字段 编写功能说明书时，需求提供BSEG和ACDOCA间的关联字段，关联字段如下所示：

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业务表定义（在源和目标中定义一致的数据库）

业务需求 核酸采样登记数据分布在多个数据库中（减轻单数据库并发写入压力，按用户区域、终端等进行了划分），需要将分散的数据汇总起来后续做统一业务处理。...解决方案 使用mysql的FEDERATED，类似Oracle的dblink等，在汇总库中建立对各源库表的映射表，然后在汇总库中操作这些映射表，数据汇总。...实现步骤 业务表定义（在源和目标中定义一致的数据库） CREATE TABLE `sample_record` ( `ID` varchar(36) COLLATE utf8mb4_unicode_ci...在汇总数据库中建立各源数据库表的映射，映射为xxx_a\xxx_b\xxx_c等。...在汇总库中定义存储过程，按时间段抽取各源表的数据写入到目标表中，并删除源表中数据。

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R 数据整理（七：使用tidyr和dplyr处理数据框 2.0）

，再转换回长列表，比如： 这个数据的问题是 x, y 应该放在两列中却合并成一个了，2018 和 2019 应该放在一列中却分成了两列。...2.10 表格的拆分与合并 将同一列中的内容分为两列内容。或将两列内容合并为同一列内容。 首先还是可以创建一个数据框。...对于即将合并的新列，需要使用引号；但对于想要合并的多个列名，可以不用使用引号。sep 参数设定多列合并后不同数据分隔使用的分割符。...2.11 处理关系数据 参见：中的join 函数介绍部分 2.12 数据框的列拆分与合并 参见：34....nest 和 unnest 函数，可以将子数据框保存在 tibble 中，可以将保存在 tibble 中的子数据框合并为一个大数据 框。

10.7K30

在GAN中通过上下文的复制和粘贴，在没有数据集的情况下生成新内容

魔改StyleGAN模型为图片中的马添加头盔 介绍 GAN体系结构一直是通过AI生成内容的标准，但是它可以实际在训练数据集中提供新内容吗？还是只是模仿训练数据并以新方式混合功能？...我相信这种可能性将打开数字行业中许多新的有趣应用程序，例如为可能不存在现有数据集的动画或游戏生成虚拟内容。 GAN 生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，这意味着它可以生成与训练数据类似的现实输出。...GAN通过拥有一个试图区分真实图像和伪造图像的鉴别器以及一个生成伪造数据来欺骗鉴别器的生成器来“间接”学习分布。这两个网络将不断竞争和相互学习，直到它们两个都可以分别生成和区分现实图像为止。...但是，如果我们想要眉毛浓密或第三只眼的脸怎么办？GAN模型无法生成此模型，因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。...然后，在层L之前的前一层将表示密钥K，密钥K表示有意义的上下文，例如嘴巴位置。此处，L层和L-1层之间的权重W用作存储K和V之间的关联的线性关联存储器。 我们可以将K?V关联视为模型中的规则。

1.6K10

Pandas速查卡-Python数据科学

它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。...) 所有列的唯一值和计数 选择 df[col] 返回一维数组col的列 df[[col1, col2]] 作为新的数据框返回列 s.iloc[0] 按位置选择 s.loc['index_one'] 按索引选择...） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=max) 创建一个数据透视表，按col1分组并计算col2和col3的平均值 df.groupby...(col1).agg(np.mean) 查找每个唯一col1组的所有列的平均值 data.apply(np.mean) 在每个列上应用函数 data.apply(np.max,axis=1) 在每行上应用一个函数...df.describe() 数值列的汇总统计信息 df.mean() 返回所有列的平均值 df.corr() 查找数据框中的列之间的相关性 df.count() 计算每个数据框的列中的非空值的数量 df.max

9.2K80

pandas中的数据处理利器-groupby

在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。...，将分组处理的结果合并起来，形成一个新的数据 图示如下 ?...汇总数据 transform方法返回一个和输入的原始数据相同尺寸的数据框，常用于在原始数据框的基础上增加新的一列分组统计数据，用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...a','b','b','c','c'],'y':[2,4,0,5,5,10]}) >>> df x y 0 a 2 1 a 4 2 b 0 3 b 5 4 c 5 5 c 10 # 输出结果的行数和输入的原始数据框相同...，在原始数据框的基础上添加汇总列 >>> df['mean_size'] = df.groupby('x').transform(lambda x:x.count()) >>> df x y mean_size

3.6K10

pandas技巧6

：用于层次化索引 ignore_index：不保留连接轴上的索引，产生新的索引 连接merge 可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来，它实现的就是数据库的join操作 ，就是数据库风格的合并...df['age'].groupby(df['occupation']).mean() 避免层次化索引 分组和聚合之后使用reset_index() 在分组时，使用as_index=False...，要应用透视表的数据框 values: a column or a list of columns to aggregate，要聚合的列，相当于“值” index: a column, Grouper,...to use for aggregation, defaulting to numpy.mean，要应用的聚合函数，默认函数是均值 关于pivot_table函数结果的说明 df是需要进行透视表的数据框...values是生成的透视表中的数据 index是透视表的层次化索引，多个属性使用列表的形式 columns是生成透视表的列属性

2.6K10

【SLAM】开源 | 一种新的定量评价vSLAM和地图合并算法质量的基准，包括一个数据集和一组自动评估工具

获取完整原文和代码，公众号回复：10041376099 论文地址： http://arxiv.org/pdf/2105.14994v1.pdf 代码： 公众号回复：10041376099 来源： Federal...A Photo-Realistic Benchmark For vSLAM and Map Merging Quality Assessment 原文作者：Kirill Muraviev 内容提要 在实际机器人上部署控制系统之前...，进行大量的仿真实验是必要的步骤。...本文提出了一种新的基准，用于定量评价基于视觉的同步定位与测绘(vSLAM)和地图合并算法的质量。基准测试包括一个数据集和一组用于自动评估的工具。数据集是照片的，并提供本地化和地图真值数据。...为了比较vslam构建的地图和实际的地图，我们引入了一种新的方法来查找它们之间的对应关系，这种方法将SLAM上下文考虑在内(而不是其他方法，如最近邻)。这个基准是兼容ROS的，并且对社区是开源的。

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在MySQL中，使用分表和分库来优化数据库性能，以及它们的最佳适用场景和优缺点

MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。 在MySQL中，可以使用分表和分库来优化数据库的性能，具体步骤如下： 1....大数据量：当数据量庞大，单个数据库无法存储和处理时，可以通过分表分库将数据分散存储在多个数据库中，提高查询和操作的效率。...安全性和隔离性：当应用程序需要分隔敏感数据或多租户数据时，可以通过分表分库实现数据的隔离和安全性。 优点： 提高性能：通过将数据分散存储在多个数据库中，可以提高读写和查询的性能。...每个数据库只需要处理部分数据，减小了单个数据库的负载压力。 支持大数据量：通过分表分库，可以将数据分散存储在多个数据库中，解决数据量过大的问题，提高数据的处理速度和效率。...支持高并发访问：通过将数据分散存储在多个数据库中，可以实现并行处理和负载均衡，提高并发访问能力。 提高可扩展性：通过分表分库，可以灵活地扩展数据库的容量和性能，满足应用程序的需求。

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手把手教你如何利用K均值聚类实现异常值的识别！

前言 在上一期的异常值识别《KNN除了可以做分类和预测，还知道它可以识别异常值吗？》中，我们详细分享了如何使用K近邻的方法完成数据中异常值的查询。...但该方法的最大缺陷在于计算复杂度高，对于大数据而言，识别异常数据将会消耗较长的时间。本期将从K均值聚类的角度，帮助大家理解该方法在异常值识别过程中的优势！...如上图所示，图中蓝色和红色之间形成鲜明的簇，其中每个簇内包含5000个数据。如果数据中存在异常点，目测蓝色的簇可能会包含更多异常，因为数据点相对分散一些。...，得到子图5的划分结果和子图6中新的簇内样本均值；以此类推，最终得到理想的聚类效果，如子图9所示，图中的五角星即最终的簇中心点。...但这不代表没有方法锁定最佳的K值，在书《从零开始学Python数据分析与挖掘》的第十五章介绍了“拐点法”、“轮廓系数法”和“间隔统计量法”，感兴趣的朋友可以去了解一下。

1.5K30

基于Python数据分析之pandas统计分析

() #一次性输出多个描述性统计指标 必须注意的是，descirbe方法只能针对序列或数据框，一维数组是没有这个方法的 自定义一个函数，将这些统计指标汇总在一起： def status(x) :...在实际的工作中，我们可能需要处理的是一系列的数值型数据框，如何将这个函数应用到数据框中的每一列呢？可以使用apply函数，这个非常类似于R中的apply的应用方法。...，即返回两张表中共同部分的数据。...常用的有三大类方法，即删除法、填补法和插值法。 删除法 当数据中的某个变量大部分值都是缺失值，可以考虑删除改变量；当缺失值是随机分布的，且缺失的数量并不是很多是，也可以删除这些缺失的观测。...数据打乱（shuffle） 实际工作中，经常会碰到多个DataFrame合并后希望将数据进行打乱。在pandas中有sample函数可以实现这个操作。

3.3K20

SAS-给公众号做一个秩和检验

:1000-1500;group3:1501-2000）；小编这里想到了临床试验中比较常见的对连续变量进行的描述性统计分析的一个例子，因此，我就套用过来对我公众号每日增粉数量进行分析，并按照临床试验中出三线表的形式...在就是结果中三线表的输出，三线表的输出小编以前虽然写过相关的推送，不过吧，现在水平又提升了一丁点！...如果有兴趣的朋友，可以在公众号对话框回复：文件夹1，既可以下载本文涉及的全部程序以及数据以及macro程序包！解压后程序可以直接运行。...，这里用mean过程步： proc means data=raw n nmiss mean std median min max; class group; var '新关注人数'n; output out...卡方检验结果的输出！其实和上面的也是很类似，都整到数据集中，在进行转置啊等几步数据结构的操作，这样就可以实现想要输出结构的排版，这里就不细说，直接贴代码了！

1.4K20

数据处理 | R-tidyr包

介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽，宽转长，合并，分割，NA简单填充。 长数据就是一个观测对象可由多行组成，而宽数据则是一个观测仅由一行组成。...：需要被转换的宽形表 key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量value ......：为需要转换的长形表 key：需要将变量值拓展为字段的变量 value：需要分散的值 fill：对于缺失值，可将fill的值赋值给被转型后的缺失值 将长数据转成宽数据： wide <- spread(long...三 多列合并为一列 unite(data, col, … , sep = " ") data::表示数据框, col:表示合并后的列名称, … :表示需要合并的若干变量, sep: = " "用于指定分隔符..., remove：是否删除被组合的列 把widedata中的person,grade, score三个变量合成一个变量information, 并变成"person-grade-score"的格式 wideunite

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Task2：数理统计与描述性分析

:",a_m2.iloc[0]) # 转成pandas的数据框，返回df数据框 # 包含 计数、均值、标准差、最大最小值，中位数，1/4分位数 ，3/4分位数 a_des=pd.DataFrame(...变异系数只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。...当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，变异系数可以消除测量尺度和量纲的影响。...#均值 a_cv = a_std2 /a_mean #变异系数 print("a的方差:",a_var) print("a的标准差:",a_std1) print("a的标准差:",a_std2) print...("a的均值:",a_mean) print("a的变异系数:",a_cv) 2、频率分布表 案例题目： data=pd.read_excel("Return.xlsx",sheet_name

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生信学习-Day6-学习R包

执行这个操作后，你将得到一个新的数据框，其中只包含test数据框中Species列值为"setosa"或"versicolor"的行。...最终的结果将是一个新的数据框，其中包含了每个不同Species值的平均Sepal.Length和标准差Sepal.Length。...这意味着函数将查找 test1 和 test2 中列名为 "x" 的列，并基于这两列中的匹配值来合并行。只有当两个数据框中都存在列 "x" 且某些行在这一列的值相等时，这些行才会出现在最终的结果中。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test1中那些在test2中找到匹配项的行，而不包含在test2中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的筛选，以保留与另一个数据集相关的数据。...结果将是一个新的数据框，其中包含了test2中那些在test1中找不到匹配项的行。这种操作通常用于数据集的清洗和筛选，以删除重复的或不需要的数据。

17210

数据处理的R包

使用plyr包可以针对不同的数据类型，在一个函数内同时完成split – apply – combine三个步骤。...列表 列表 l_ply 列表 无 _则表示没有输出，a_ply，d_ply和l_ply在plyr中运用不多。...教程，可以参考官方文档：http://plyr.had.co.nz/ 3.2.2 dplyr dplyr是一个强大的R包，用于处理，清理和汇总非结构化数据，使得R中的数据探索和数据操作变得简单快捷，也是出于...tidyr包主要涉及：gather（宽数据转为长数据），spread（长数据转为宽数据），separate（多列合并为一列）和unite（将一列分离为多列） （1）gather 使用gather()函数实现宽表转长表...，语法如下： gather(data, key, value, na.rm = FALSE,···) data：需要被转换的宽形表 key：将原数据框中的所有列赋给一个新变量key value：将原数据框中的所有值赋给一个新变量

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