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关于nginx的五大面试题_vue面试题大全

ip并发请求限制 # limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=50r/s; # limit_req_zone $server_name...zone=perserver:10m rate=50r/s; ip 连接数限制 # limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m; # limit_conn_zone...Nginx本身不支持fair，如果需要这种调度算法，则必须安装upstream_fair模块。...Nginx本身不支持url_hash，如果需要这种调度算法，则必须安装Nginx的hash软件包 5、遇到前端nginx并发突然增高，写出你的排查思路 1、这个时候一般是要看日志，看这段时间的访问记录以及出错记录等...Nginx有更出色的负载均衡速度，在并发处理上也是优于Nginx的； 5、HAProxy可以对Mysql读进行负载均衡，对后端的MySQL节点进行检测和负载均衡，不过在后端的MySQL slaves数量超过

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Nginx学习之如何防止流量攻击

通过Nginx限流模块，我们可以设置一旦并发连接数超过我们的设置，将返回503错误给客户端。这样可以非常有效的防止CC攻击。再配合 iptables防火墙，基本上CC攻击就可以无视了。...如何使用 conf配置 #统一在http域中进行配置 #限制请求 limit_req_zone $binary_remote_addr $uri zone=api_read:20m rate=50r/s...如果一个IP允许两个并发连接，那么这个IP就是限速limit_rate×2。 burst=5；这相当于在检查站req旁边放5个座位。...如果某个请求当时超过速度限制被拦了，请他在空座位上坐着，等排队，如果检查站空了，就可以通过。如果连座位都坐满了，那就抱歉了，请求直接退回，客户端得到一个服务器忙的响应。...而且也不能一直排队，所以nginx还设了超时，排队超过一定时间，也是直接退回，返回服务器忙的响应。

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R语言探索BRFSS数据可视化

我们的数据集包含491775个观测值（行）和330个变量（列） ---- 第1部分：数据关于BRFSS 行为风险因素监视系统（BRFSS）是每年对美国超过40万人进行的电话调查。...2011年进行了超过50万次此类采访，使用随机抽样收集了电话采访和手机访问的样本，从一个州根据密度按分层抽样方法获得了电话样本，而手机样本则是从一个随机抽样中抽取的。 ...为了保持各州之间的一致性，BRFSS遵循标准的数据收集协议，其中包括对符合条件的家庭进行随机抽样，构建调查表，进行手机采访，维护程序以保护受访者的机密性并确保采访过程的质量。...关于数据收集对推断范围的影响的评论 BRFSS的调查涵盖了50个州和美国领土，其中包括对随机收集的家庭数据进行的超过500,000次电话采访，这些数据仅是随机样本，并且在数据收集中建立了严格的程序以确保代表性人口样本...在删除了包含NA输入的行之后，我们对数据进行了分类。

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Kaggle竞赛必杀利器之融合模型

2、Bagging Bagging的思想是利用Bootstrap方法，即有放回的重复随机抽样，从而生成不同的数据集，进而训练得到不同的模型，将这些模型的输出结果综合（投票或平均的方式）得到最终的结果。...其中随机森林就是Bagging算法的优化版，不同于Bagging算法的是，Bagging产生不同数据集的方式只是对样本进行有放回的随机抽样，而随机森林不仅对样本进行随机有放回抽样，还会对特征进行随机抽样从而得到不同的数据集...Boosting与Bagging最大的区别就是Boosting是串行的，而Bagging中所有的分类器是可以同时生成的（分类器之间无依赖关系），而Boosting中则必须先生成第一个分类器，然后依次往后生成其他分类器...第一次，model1拿train_data的800行做训练集，200行做验证集，然后预测出200行的数据a1。...所以，stacking在这里效果还是很不错的，当然如果想要让效果有更明显的提升可以尝试用更多更牛逼的基分类器和次级分类器算法，特征工程以及特征选择都可以有更好的尝试，这里我只是为了方便（toulan）用了几个比较常用的基分类器算法

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数据分析02-数据抽样

2.1 随机抽取N行如何随机抽取N行，假设N=10.我们使用rand()函数新生成一列，根据rand()值进行排序，正序倒序均可，然后使用limit限制10行即可。...over(order by rand()) as rn, count(1)over() as cnt from t_sample) t where rn/cnt <=0.0005 执行结果 2.4分组随机抽样...抽取N行现在需求进一步增加，我们需要按照type进行分组，然后每组抽取5行数据。...例如我抽取5行数据。...如果总的桶数量和默认表内桶数量一致，则直接从原有桶内抽取指定桶内数据，否则对表内数据重新分桶抽取。

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从构建分布式秒杀系统聊聊限流特技

令牌桶是无论你流入速率多大，我都按照既定的速率去处理，如果桶满则拒绝服务。...如果一个IP允许两个并发连接，那么这个IP就是限速limit_rate×2。 burst=5；这相当于桶的大小，如果某个请求超过了系统处理速度，会被放入桶中，等待被处理。...如果桶满了，那么抱歉，请求直接返回503，客户端得到一个服务器忙的响应。如果系统处理请求的速度比较慢，桶里的请求也不能一直待在里面，如果超过一定时间，也是会被直接退回，返回服务器忙的响应。...其实漏桶和令牌桶根本的区别就是，如何处理超过请求速率的请求。漏桶会把请求放入队列中去等待均速处理，队列满则拒绝服务；令牌桶在桶容量允许的情况下直接处理这些突发请求。...如果桶没满，则进入请求队列以固定速率等待处理，否则请求被拒绝。令牌桶桶容量大于零，并且是非延迟模式。如果桶中存在令牌，则允许突发流量，否则请求被拒绝。

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从京东618秒杀聊聊秒杀限流的多种实现！

令牌桶是无论你流入速率多大，我都按照既定的速率去处理，如果桶满则拒绝服务。...如果一个IP允许两个并发连接，那么这个IP就是限速limit_rate×2。 burst=5；这相当于桶的大小，如果某个请求超过了系统处理速度，会被放入桶中，等待被处理。...如果桶满了，那么抱歉，请求直接返回503，客户端得到一个服务器忙的响应。如果系统处理请求的速度比较慢，桶里的请求也不能一直待在里面，如果超过一定时间，也是会被直接退回，返回服务器忙的响应。...其实漏桶和令牌桶根本的区别就是，如何处理超过请求速率的请求。漏桶会把请求放入队列中去等待均速处理，队列满则拒绝服务；令牌桶在桶容量允许的情况下直接处理这些突发请求。...如果桶没满，则进入请求队列以固定速率等待处理，否则请求被拒绝。令牌桶桶容量大于零，并且是非延迟模式。如果桶中存在令牌，则允许突发流量，否则请求被拒绝。

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手把手带你开启机器学习之路——房价预测(一)

查看数据的结构 1.使用pandas读取数据，并用head()方法查看前5行样例。可以看到一共有10个属性(特征) ? 2.使用info()方法查看数据集的整体描述信息 ?...(点击查看大图，黑色的坐标轴标签不太容易看) 以其中一个属性median_income为例，从第二行第三列的子图中我们可以看到，大多数的区域收入中位数约为2-4(单位未知)。收入超过10的区域很少。...需要注意的是，在进行划分时，有纯随机抽样的方式和分层抽样的方式。 1.纯随机抽样 ? 2.分层抽样这里使用分层抽样需要结合实际的情境。我们从某渠道了解到，收入中位数对于预测房价的中位数有较大的影响。...而随机抽样的各收入类别的比例则与它们有一些差别。 ? 划分完训练和测试集之后，可以把income_cat属性删掉(代码略)。...使用中位数填充缺失值的代码如下：删除缺失的行，可以使用pandas中的dropna()方法删除该列，可以使用pandas中的drop()方法用平均值或中位数填充该值，可以使用pandas中的fillna

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从构建分布式秒杀系统聊聊限流的多种实现

令牌桶是无论你流入速率多大，我都按照既定的速率去处理，如果桶满则拒绝服务。...如果一个IP允许两个并发连接，那么这个IP就是限速limit_rate×2。 burst=5；这相当于桶的大小，如果某个请求超过了系统处理速度，会被放入桶中，等待被处理。...如果桶满了，那么抱歉，请求直接返回503，客户端得到一个服务器忙的响应。如果系统处理请求的速度比较慢，桶里的请求也不能一直待在里面，如果超过一定时间，也是会被直接退回，返回服务器忙的响应。...其实漏桶和令牌桶根本的区别就是，如何处理超过请求速率的请求。漏桶会把请求放入队列中去等待均速处理，队列满则拒绝服务；令牌桶在桶容量允许的情况下直接处理这些突发请求。...如果桶没满，则进入请求队列以固定速率等待处理，否则请求被拒绝。令牌桶桶容量大于零，并且是非延迟模式。如果桶中存在令牌，则允许突发流量，否则请求被拒绝。

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秒杀聊聊秒杀限流的多种实现

令牌桶是无论你流入速率多大，我都按照既定的速率去处理，如果桶满则拒绝服务。...如果一个IP允许两个并发连接，那么这个IP就是限速limit_rate×2。 burst=5；这相当于桶的大小，如果某个请求超过了系统处理速度，会被放入桶中，等待被处理。...如果桶满了，那么抱歉，请求直接返回503，客户端得到一个服务器忙的响应。如果系统处理请求的速度比较慢，桶里的请求也不能一直待在里面，如果超过一定时间，也是会被直接退回，返回服务器忙的响应。...其实漏桶和令牌桶根本的区别就是，如何处理超过请求速率的请求。漏桶会把请求放入队列中去等待均速处理，队列满则拒绝服务；令牌桶在桶容量允许的情况下直接处理这些突发请求。...如果桶没满，则进入请求队列以固定速率等待处理，否则请求被拒绝。令牌桶桶容量大于零，并且是非延迟模式。如果桶中存在令牌，则允许突发流量，否则请求被拒绝。

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压力测试：必须了解的限流策略

40r/s; #内存区名为myLimitS40，每秒处理40个请求　　 limit_req_zone $binary_remote_addr zone=myLimitS50:10m rate=50r...瞬间处理能力qps=rate=2，并发请求数超过漏桶容量的会直接返回...瞬间处理能力qps=rate=2，并发请求数超过漏桶容量的会直接返回...　　 return [r.json(), r.elapsed.total_seconds(), js] 　　 #r.raise_for_status() # 如果响应状态码不是

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SAS随机抽样以及程序初始环境

抽样包括随机抽样和非随机抽样。非随机抽样是从总体中抽取指定的个体，具有主观意向性，这里不做讨论。随机抽样是按照随机原则，保证个体都有一定概率被抽取到的抽样方法。...常见的随机抽样方式有：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样、二重抽样以及比率抽样。以下将依次介绍各种随机抽样方法的原理、应用场景及其SAS实现。...（1）简单随机抽样简单随机抽样，指从总体中等概率地抽取出n个个体组成样本。在SAS中，可以使用surveyselect过程步来实现随机抽样。...（seed），则SAS程序会使用计算机的时间作为种子。...抽样表需要包含分层变量，以及每一层对应的抽样比例或抽样个数；如果是抽样比例，则变量必须命名为_rate_，如果是抽样个数，则变量必须命名为_nsize_。

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SAS-如何随心所欲的抽取样本

前情说明我们在处理大样本的时候，往往会遇到随机抽样的需求，在SAS中抽样的方法有一个专门的Proc过程步（Proc surveyselect），这个过程步可以简单快速的实现一些随机抽样，有时候我们的随机抽样并不是那么呆版的抽样...，这个时候proc surveyselect可能就不那么好用了，比如我们要质检一批数据，每个数据集观测都不一样，需要从每个数据集中随机抽取100条记录，如果不足100条则全部抽取出来...这个如何用proc...当然仅仅是这，其实小编还是可以用proc surveyselect过程步做出来的，只是在抽样前获取数据集观测数，进行判断...如果小于指定观测，直接输出结果，如果大于则用抽样过程步进行简单的抽样！...那么如果抽样在稍微复杂一点，数据还要按照某个变量分组抽样，优先抽取某一类，如果这一类的样本不足抽取的数量，则在剩下的样本池中随机抽取！...我聪明的粉丝朋友们，想必都已经知道了是什么方法去实现灵活复杂的随机抽样了！

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PostgreSql 数据库统计信息 why when what

有了这些信息，则对这个表是要走索引或者是表扫描，已经有了底。另外POSTGRESQL还有自己的特性，继承，由于文字的长度这里就不提了。...怎么收集统计信息 2 统计信息怎么能更精确 3 是否可以差异化来做，避免对所有表进行统计信息 1 一般来说收集表的统计信息，使用的命令 analyze 来进行，对大表，ANALYZE会对表内容进行随机抽样...，不会监测每一行。...而analyze 如果不指定表名，则针对当前数据库的所有表，分区表，继承表，物化视图等。所以建议如果没有特殊的需求，还是给出表名，有针对的进行手动的统计数据更新。 ?...2 - 3 统计信息上面说了，是对表的内容进行随机抽样，而如何让一个表的统计信息更准确，则需要针对你的需要，来调整某个表，可能有人想，都调整了不行吗，这里会牵扯两个问题 1 是否有必要，一个基础表，你要那么详尽的统计信息

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python 珍藏函数实现随机分层系统抽样

进行统计学分析，假设检验，方差分析，单因素xx，t 检验，xx 检验的时候，样本量数据如果过大，计算出来的统计检验力如 p 值等就不可信。...需求简单的随机抽样分层抽样：根据某个名义变量进行分层抽样，如根据性别来抽取男女各100人系统抽样：等距离抽样本文将专注于实现前两个非常常用的抽样方法效果实现这里以一份电商数据为例进行演示数据预览...(只显示前五行) 随机抽样的两种方法分层抽样按照个数抽：每层抽 n 个按比例抽，每层抽 n%

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spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

随机抽样分层抽样权重抽样 SMOT 过采样欠采样 spark 数据采样是均匀分布的嘛？...缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。...权重采样选择权重值列，假设权重值列为班级，样本A的班级序号为2，样本B的班级序号为1，则样本A被采样的概率为样本B的2倍。...采样数最终的采样数依赖于采样量计算方式，假设原始数据集样本数为100，如果选择数量方式，则最终数据集的采样数量与输入数量一致，如果选择比例方式，比例为0.8，则最终数据集的采样数量80。...数据类型转换 DataFrame/Dataset 转 RDD： val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd RDD 转 DataFrame： // 一般用元组把一行的数据写在一起

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统计学中抽样调查和一些常用的方法

这些调查都利用了问卷，而问卷的设计则很有学问。它设计如何用词、问题的次序和问题的选择与组合等等。涉及包括心理学、社会学等知识。问题的语言应该和被调查者的文化水平相适应。...然而每个个体可能的简单随机抽样是一个理想情况。概率抽样方法假定每个个体出现在样本中的概率是已知的。这种概率相抽样方法使得数据能够进行合理的统计推断。...比如起始点为5，"距离" N = 10，则下面的抽查对象为15号、25号等等。如果编号是随机选取的，则这和简单随机抽样就是等价的了。...2、分层抽样是简单随机抽样的一个变种，先把要研究的总体分成相对相似或相对齐次的个体组成的类，再在各类中分别抽取简单随机样本。然后把从各类中得到的结果汇总，并对总体进行判断。...在两极整群抽样中，先（通常是随机地）从这些群中抽取几个群，然后再在这些抽取的群中对个体做简单随机抽样。适用于区域抽样，比如对某县的各个村子进行调查，显然这些村子的情况差异不大，否则就会增大误差。

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R语言数据分析与挖掘(第一章):数据预处理(3)——数据整理

，则去掉含有缺失值的行后输出，结果为4*3的矩阵。...如果两矩阵中出现相同的行元素，则函数merge还可以输出相同的行: > d如果不指定如果指定所有数据合并，则将相同的行合并输出，结果为3*2的矩阵;如果指定所有数据合并，则将两矩阵中所有行“粘”在一起，去掉相同行后输出，即两矩阵的行求并集后输出，结果为6*2的矩阵。...:2.500 还可以通过随机抽样的方法选取子集。在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。...需要注意的是:函数within()中需要将具体指令用花括号括起来，如果指令有多条，每一条之间使用分号隔开;删除数据集中的列变量需要用到函数rm()。

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编程之路_R

可以匹配正则表达式 2.避免使用的变量名可规范：公司名（NG）加下划线：如 NG_books NG_function；可用get()函数查询变量名，看是否有返回值，get('c') 3.数据框转成矩阵如果数据框中的数据类型一致...formula = mpg~cyl-1,data=mtcars) ###有无常数项结果R2差距有点大，根据实际情况 6.R操作界面中英文切换安装目录的etc文件夹中找到Rconsole文件，找到末尾两行，...7.用sample函数实现随机抽样 sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL) 第一个参数x：被抽取的向量第二个参数size：抽取的个数第三个参数replace...Vec <-c(1:10) sample(x=Vec,size=10) sample(x=Vec,size=10,replace=TRUE) ###有放回当第二个参数的大小等于向量的长度时候，就能实现随机抽样...=colnames(mtcars)) (row.name=rownames(mtcars)) (sam.raw.name=sample(row.name,10,replace=FALSE)) ###行名向量不放回抽样

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python数据分析——在数据分析中有关概率论的知识

使用这种方法要对选样内容进行判断,并决定样本误差率,如果样本审核结果的误差率超过预定的百分比,就应增加样本继续抽查。...常见的抽样方法主要有4种方法,分别为:随机抽样,分层抽样,整体抽样,系统抽样。四、随机抽样如果每次样本使总体内的每个个体被抽到的几率都相等,就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。...假定从第一行，第6列开始抽,抽样顺序从左往右抽。(横的数列称“行”,纵的数列称为“列”。因此此处第六列为数字3。)...如果标准误小,则说明多次重复抽样得到的统计量差别不大,提示抽样误差较小。反之,如果标准误大,则说明样本统计量之间差别较大,提示抽样误差较大。...例如,如果从正态总体中取样,则样本平均值具有完全的正态分布特征。但是,如果从一个非正态分布总体中抽样,则可能无法确定样本均值的准确分布。

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