我是否可以对这些记录进行聚类，而不必为每个记录运行这些循环？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何优化开放数据湖仓一体的性能

多维聚类中最流行的方法之一是 Z 排序[4] - 一种空间填充曲线。Z 排序以保留空间局部性的方式跨多个列对数据进行排序，这意味着相似类型的记录最终位于同一数据文件中。...在部署这些聚类算法方面，Apache Hudi 提供了不同的模型。这些大致分为 asynchronous[5] 和 synchronous （inline[6]）。...内联集群通常作为常规摄取管道的一部分进行，这意味着在聚簇完成之前，无法进行下一轮摄取。另一方面，异步聚簇允许 Hudi 优化数据布局，而不会阻止正在进行的数据摄取。...]）对数据进行聚类。...数据跳过利用这些列统计信息（例如最小值/最大值、Null 计数和记录计数）来确保仅处理相关数据。这种方法通过减少不必要的文件扫描（尤其是对于大型数据集）来显著提高查询性能。

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量化交易策略基本框架

而此框架包含两个部分即初始化与周期循环：初始化即指策略最开始运行前要做的事。比如，准备好要交易的股票。周期循环即指策略开始后，随着时间一周期一周期地流逝时，每个周期要做的事。...通过编程将策略写成计算机可识别的代码，具体说，我们这里是用python这门编程语言。另外可以用聚宽的向导式策略生成器，这种方法是不需编程的，但灵活性上难免是远不如写代码的。...100股的平安银行 5、代码应该往哪里写聚宽网址 1.来到聚宽网站后，通过导航栏-我的策略-策略列表，点击新建策略 2.进入策略编辑页，左侧就是策略代码编辑区域，初始会默认给你提供代码模板，全删除后写入我们的代码就好了...运行回测就是是字面意思，让计算机运行这次回测，运行后会告诉你策略在这段时间表现情况，比如收益率、年化收益率、最大回撤、夏普比率等指标，而且一般也会包括下单记录、持仓记录等。...所以，当还不必要得到详细的结果时，或只是想调试下策略的代码，看是否无误可运行时，编译运行就比运行回测更方便

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如何做特征选择

聚类的输入是一组没有类别标注的数据，事先可以知道这些数据聚成几簇爪也可以不知道聚成几簇。...通过分析这些数据，根据一定的聚类准则，合理划分记录集合，从而使相似的记录被划分到同一个簇中，不相似的数据划分到不同的簇中。...2.3 K-means聚类算法由于聚类算法是给予数据自然上的相似划法，要求得到的聚类是每个聚类内部数据尽可能的相似而聚类之间要尽可能的大差异。所以定义一种尺度来衡量相似度就显得非常重要了。...下面介绍 K-means聚类算法: K-means算法是一种常用的基于划分的聚类算法。K-means算法是以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。...运行结果如下，测试数据中总共683条，其中良性共444条，恶性共239条： 1.分为第一类的记录中，良性占96.88%； 2.分为第二类的记录中，恶性占 100% ； 3.分为第三类的记录中，恶性占 92%

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数据挖掘案例:基于 ReliefF和K-means算法的应用

聚类的输入是一组没有类别标注的数据，事先可以知道这些数据聚成几簇爪也可以不知道聚成几簇。...通过分析这些数据，根据一定的聚类准则，合理划分记录集合，从而使相似的记录被划分到同一个簇中，不相似的数据划分到不同的簇中。...2.3 K-means聚类算法由于聚类算法是给予数据自然上的相似划法，要求得到的聚类是每个聚类内部数据尽可能的相似而聚类之间要尽可能的大差异。所以定义一种尺度来衡量相似度就显得非常重要了。...下面介绍 K-means聚类算法: K-means算法是一种常用的基于划分的聚类算法。K-means算法是以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。...运行结果如下，测试数据中总共683条，其中良性共444条，恶性共239条： 1.分为第一类的记录中，良性占96.88%； 2.分为第二类的记录中，恶性占 100% ； 3.分为第三类的记录中，恶性占

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特征选择算法实战

聚类的输入是一组没有类别标注的数据，事先可以知道这些数据聚成几簇爪也可以不知道聚成几簇。...通过分析这些数据，根据一定的聚类准则，合理划分记录集合，从而使相似的记录被划分到同一个簇中，不相似的数据划分到不同的簇中。...2.3 K-means聚类算法由于聚类算法是给予数据自然上的相似划法，要求得到的聚类是每个聚类内部数据尽可能的相似而聚类之间要尽可能的大差异。所以定义一种尺度来衡量相似度就显得非常重要了。...下面介绍 K-means聚类算法: K-means算法是一种常用的基于划分的聚类算法。K-means算法是以k为参数，把n个对象分成k个簇，使簇内具有较高的相似度，而簇间的相似度较低。...运行结果如下，测试数据中总共683条，其中良性共444条，恶性共239条： 1.分为第一类的记录中，良性占96.88%； 2.分为第二类的记录中，恶性占 100% ； 3.分为第三类的记录中，恶性占

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每周学点大数据 | No.46 MapReduce 平台的局限

不仅仅是在图的处理中，循环和迭代在程序设计中也是非常普遍存在的，比如在像聚类这样的数据挖掘等中都是非常常见的。...而MapReduce 本身是不能表示循环和迭代的，当需要进行这样的操作时，往往需要在框架之外用脚本来控制。...另外，每一个循环和迭代算法都要有停止判定，迭代MapReduce 也不例外，不过在测试迭代MapReduce 的算法是不是已经收敛时，往往不得不进行一轮额外的MapReduce，通过观察结果与上一轮是否有区别来判断迭代是否已经收敛...在这些网页的重要程度更新之后，它们所指向的网页的重要程度又要由于这些网页的更新而更新，也就需要不断地循环和迭代，一直迭代到这些网页的重要程度不再变化为止。...王：我们在执行多轮的迭代MapReduce 时，相当于进行多轮的循环，而在循环中会有很多并没有发生改变的量，这些量如果每次都重新加载和重排的话，那么对系统的运行效率消耗是巨大的。

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Apache Hudi 从零到一：揭秘类聚和空间填充曲线（六）

在数据存储领域，我们可以把记录看作数据点，把物理文件看作群体。这样，聚类过程就像是把“相近”的记录归入同一个文件。这自然引出了两个问题：a）我们如何判断记录是否“相近”？b）为什么需要进行聚类？...默认情况下，聚类计划中定义的每个 HoodieClusteringGroup 将作为一个独立的任务提交，以并行重写文件切片。...对于正在进行聚类操作的文件组，写入器默认会在这些文件组上执行更新或删除操作时中止。然而，在运行表服务时，写入失败可能不是理想的结果。...Hudi 提供了其他可插拔的策略，允许更新继续进行，然后在旧的和新的文件组上解决冲突或执行双重写入。我们已经展示了聚类工作流程作为 Hudi 表服务的一部分。...以一个包含纬度和经度列的房屋库存数据集为例。如果仅按纬度的字典顺序排序，然后是经度，那么地理位置上相距遥远的房屋记录可能会因为纬度的接近性而被错误地分组在一起。

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快手校招一面讲解

java编译器javac，java调试器jdb. 2讲讲java类加载 java程序运行时，当需要使用某个类的时候，jvm需要检验该类是否被加载到了内存中，如果没有加载，则通过类加载器将类的字节码文件加载到内存中...B树需要在非叶子节点和叶子节点之间进行遍历，而B+树的范围查询只需要遍历叶子节点。B树的节点中既包含索引键，又包含数据，因此每个节点的空间利用率较低。...38 B+树聚簇索引和非聚簇索引非聚簇索引中叶子节点存储的是指向数据记录的指针，而不是实际的数据记录。簇索引中叶子节点存储的是实际的数据记录，而非索引键。...非聚簇索数据记录在表的数据页中随机分布，叶子节点的顺序不代表数据记录的物理存储顺序。聚簇索引数据记录按照索引顺序存储，因此叶子节点的顺序即为数据记录的物理存储顺序。...非聚簇索引适用于没有唯一性要求或者不常被用来搜索的索引列。聚簇索引，主键通常被用作聚簇索引，因为它保证了唯一性，并且能够快速地定位到数据记录。

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【数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 大算法（上）

我们知道每个病人的各种信息，比如年龄、脉搏、血压、最大摄氧量、家族病史等。这些叫做数据属性。现在：给定这些属性，我们想预测下病人是否会患癌症。病人可能会进入下面两个分类：会患癌症或者不会患癌症。...他可以这样改进： k-means 可以对已经大量数据集进行预先聚类处理，然后在针对每个子类做成本更高点的聚类分析。k-means 也能用来快速的处理“K”和探索数据集中是否有被忽视的模式或关系。...这就是概率为我们做的事情。很好，现在，观测到的数据和未观测到的隐藏数据区别在哪里？观测到的数据就是你看到或者记录的数据。未观测的数据就是遗失的数据。...算法的精髓在于：通过优化似然性，EM 生成了一个很棒的模型，这个模型可以对数据点指定类型标签—听起来像是聚类算法！ EM 算法是怎么帮助实现聚类的呢？EM 算法以对模型参数的猜测开始。...然后接下来它会进行一个循环的3步： E 过程：基于模型参数，它会针对每个数据点计算对聚类的分配概率。 M 过程：基于 E 过程的聚类分配，更新模型参数。

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面试系列-避免死锁

以上事务 A 和事务 B 都持有间隙 (4,+∞）的 gap 锁，而接下来的插入操作为了获取到插入意向锁，都在等待对方事务的 gap 锁释放，于是就造成了循环等待，导致死锁。...我们知道死锁的四个必要条件：互斥、占有且等待、不可强占用、循环等待。只要系统发生死锁，这些条件必然成立。所以在一些经常需要使用互斥共用一些资源，且有可能循环等待的业务场景中，要特别注意死锁问题。...如果两个更新事务使用了不同的辅助索引，或一个使用了辅助索引，一个使用了聚簇索引，就都有可能导致锁资源的循环等待。由于本身两个事务是互斥，也就构成了以上死锁的四个必要条件了。...我们还是以上面的这个订单记录表来重现下聚簇索引和辅助索引更新时，循环等待锁资源导致的死锁问题：出现死锁的步骤：综上可知，在更新操作时，我们应该尽量使用主键来更新表字段，这样可以有效避免一些不必要的死锁发生...例如，以上我例举的两种发生死锁的场景，一个考验的是我们对锁算法的了解，另外一个考验则是我们对聚簇索引和辅助索引的熟悉程度。

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详解B+树及其正确打开方式

前面我们知道了InnoDB数据页的7个组成部分，各个数据页组成了一个双向链表，而每个数据页中的记录按照主键从小到大的顺序组成一个单链表，每个数据页中为这些记录生成了一个目录，可以采用二分法查找，提升查询速度...以其他列为搜索条件不可以使用数据页中的目录进行二分查找，只能顺序查找，一列列的对比是否满足条件。...比如上面的score表主键是id，那么他的聚簇索引就是按照id从小到大的顺序排放。如果我要查id=XXX的记录，就可以直接通过该聚簇索引来采用类二分的方法查询，可以明显的提升查询速度。...其还有两个索引，一个是聚簇索引，一个是基于name和score的联合索引。先看下面的语句，判断是不是能使用索引进行查询。如果能准确说出下面是不是有使用索引，那么下面就不要看了，就说的这些内容。...为什么 MongoDB （索引）使用B-树而 Mysql 使用 B+树 MySQL是怎样运行的

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加速 Lakehouse 表性能完整指南

此索引在指定的索引键上创建基于哈希的查找，从而加快在表中查找该键是否存在的速度。布隆过滤器通过插入到哈希中的“无误报”保证为值提供零缺失，从而保证查询将获得所有记录的有效哈希命中。...我在下面提供了一个通过Onehouse 的 Table Optimizer[23]运行的示例清理作业，该作业以每 5 次提交的间隔运行清理服务，并保留 2 天的提交历史记录。...它们各自根据下述特征对数据进行不同的排序。线性使用这种聚簇或排序策略，Hudi 表的每个分区中的数据文件（假设它是分区表）将按一列或多列排序，并且这些列的顺序起着至关重要的作用。...根据测试 - 如果查询谓词与聚类键的顺序匹配（即谓词的形式为 A、A+B 或 A+B+C），那么性能将会很好用于线性排序。...总之： • 在表上启用聚簇以根据所需的查询谓词对数据进行排序 • 对有序谓词使用线性聚类 • 对有序或多维关系的谓词使用 Z 顺序或希尔伯特聚类 • 选择高基数集群键以进一步减少扫描的数据并最大化并行性

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“高内聚低耦合”的软件设计建议收藏

，严重时会导致恶性循环，问题永远改不完，开发和测试都在各种问题之间奔波劳累，最后导致项目延期，用户满意度降低，成本也增加了，这对用户和开发商影响都是很恶劣的，各种风险也就不言而喻了。...一个类的运行影响到其他的类。由于高内聚具备鲁棒性，可靠性，可重用性，可读性等优点，模块设计推荐采用高内聚。...这是软件工程中的概念,是判断设计好坏的标准，主要是面向OO的设计，主要是看类的内聚性是否高，偶合度是否低 “高内聚，低耦合”,首先要知道一个软件是由多个子程序组装而成, 而一个程序由多个模块(方法)构成...类之间的设置应该要低耦合,但是每个类应该要高内聚.耦合是类之间相互依赖的尺度.如果每个对象都有引用其它所有的对象,那么就有高耦合,这是不合乎要求的,因为在两个对象之间,潜在性地流动了太多信息.低耦合是合乎要求的...内聚是一个类中变量与方法连接强度的尺度.高内聚是值得要的,因为它意味着类可以更好地执行一项工作.低内聚是不好的,因为它表明类中的元素之间很少相关.成分之间相互有关联的模块是合乎要求的.每个方法也应该高内聚

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Matrix TraceCanary -- 初恋·卡顿

，循环注册该监听对象，间接统计两次 Vsync 事件的时间间隔，当超出阈值时，取出记录的堆栈进行分析上报。...4、为了方便及高效记录函数执行过程，我们为每个插桩的函数分配一个独立 ID，在插桩过程中，记录插桩的函数签名及分配的 ID，在插桩完成后输出一份 mapping，作为数据上报后的解析支持。...运行期：编译期已经对全局的函数进行插桩，在运行期间每个函数的执行前后都会调用 MethodBeat.i/o 的方法，如果是在主线程中执行，则在函数的执行前后获取当前距离 MethodBeat 模块初始化的时间...堆栈聚类问题：如果将收集的原始数据进行上报，数据量很大而且后台很难聚类有问题的堆栈，所以在上报之前需要对采集的数据进行简单的整合及裁剪，并分析出一个能代表卡顿堆栈的 key，方便后台聚合。...通过一个闭环的流程，利用 Matrix-TraceCanary 模块从客户端对卡顿进行捕捉与分析上报，通过后台聚类问题堆栈及版本对比，找到卡顿堆栈的责任人，通知其进行解决优化，而最终处理的效果也会在 Matrix

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米哈游提前批，开始了！

非运行时异常强制程序员处理这些可能出现的问题，增强了程序的健壮性。运行时异常：这类异常包括运行时异常（RuntimeException）和错误（Error）。...隔离性（Isolation）：数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致，因为多个事务同时使用相同的数据时，不会相互干扰，每个事务都有一个完整的数据空间...在 MySQL 的 InnoDB 引擎中，每个索引都会对应一颗 B+ 树，而聚簇索引和非聚簇索引最大的区别在于叶子节点存储的数据不同，聚簇索引叶子节点存储的是行数据，因此通过聚簇索引可以直接找到真正的行数据...聚簇索引查询效率更高，而非聚簇索引需要进行回表查询，因此性能不如聚簇索引。聚簇索引一般为主键索引，而主键一个表中只能有一个，因此聚簇索引一个表中也只能有一个，而非聚簇索引则没有数量上的限制。...所以，RDB 快照就是记录某一个瞬间的内存数据，记录的是实际数据，而 AOF 文件记录的是命令操作的日志，而不是实际的数据。

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动态聚类

动态聚类方法的过程：选择初始分类数初始类别数和类中心有多种设定方法，可以根据实际分类对象和对图像的初步目视分诶下确定类别数(可忽略设多些)，也可用下面方法确定：在每个分类波段上选取若干灰度值...用户可事先确定使用哪一种距离。计算待分像元点跟所有类中心距离之后，进一步比较这些距离，从中选出距离最小距离，则待分像元点就应归属于这个最小距离代表的那一类。如图3，像元x距w3距离最短，故划归该类。...控制分类过程结束通过分裂进行聚类也需要设定一些条件，以防止分类无休止进行下去，可以预先规定最多分类数，超过阈值就要停止，虽然分裂过程可以由标准差σy阈值、最多类别数控制，但为避免过多循环...因此，当n很大时，我们自然需要一种相比系统聚类法而言计算量少得多，以致计算机运行时只需占用较少的内存空间和较短计算时间的聚类法。动态聚类法正是基于这种考虑而产生的一种方法。...由于该方法不必确定距离矩阵，在计算机运行中不必存储基本数据，因此同系统聚类法相比，这种方法更适用于大的数据集，而且n越大，它的优越性就越突出。大型数据一般较集中，异常值影响较弱。

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软件设计之——“高内聚低耦合”

，严重时会导致恶性循环，问题永远改不完，开发和测试都在各种问题之间奔波劳累，最后导致项目延期，用户满意度降低，成本也增加了，这对用户和开发商影响都是很恶劣的，各种风险也就不言而喻了。...一个类的运行影响到其他的类。由于高内聚具备鲁棒性，可靠性，可重用性，可读性等优点，模块设计推荐采用高内聚。...这是软件工程中的概念,是判断设计好坏的标准，主要是面向OO的设计，主要是看类的内聚性是否高，偶合度是否低 “高内聚，低耦合”,首先要知道一个软件是由多个子程序组装而成, 而一个程序由多个模块(方法)...类之间的设置应该要低耦合,但是每个类应该要高内聚.耦合是类之间相互依赖的尺度.如果每个对象都有引用其它所有的对象,那么就有高耦合,这是不合乎要求的,因为在两个对象之间,潜在性地流动了太多信息.低耦合是合乎要求的...内聚是一个类中变量与方法连接强度的尺度.高内聚是值得要的,因为它意味着类可以更好地执行一项工作.低内聚是不好的,因为它表明类中的元素之间很少相关.成分之间相互有关联的模块是合乎要求的.每个方法也应该高内聚

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Android卡顿监控系统

使用FPS在静态页面情况下，由于获取数据不变，计算结果为0，无法有效地衡量静态页面卡顿程度；通过外部adb命令取得的数据信息衡量app页面卡顿情况的同时，app层面无法在运行时判断是否卡顿，也就无法记录下当时运行状态和现场信息...卡顿堆栈上报到平台后，需要对上报的文件进行分析，提取和聚类过程，最终展示到卡顿平台。前面我们提到，每一次卡顿发生时，会高频采样到多个堆栈信息描述着这一个卡顿。...按照这个方法，处理后的每个卡顿只剩下一个堆栈，进而每个卡顿都有唯一的标识（hash）。到此，我们还可以对卡顿进行聚类操作，进一步排重和缩小数据量。...当然，这两种方式的聚类，从一定程度上分类大量的卡顿，但不太好控制的是，究竟要取堆栈的多少层作为识别分类。层数越多，则聚类结果变多，分类更细，问题零碎；层数越少，则聚类结果变少，达不到分类的效果。...这样的分类效果下来数据量级在承受范围内，如之前的2W堆栈可聚类剩下大约2000个（视具体聚类结果）。

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java中三种常见内存溢出错误的处理方法

而Java栈跟大多数编程语言包括汇编语言的栈功能相似，主要基本类型变量以及方法的输入输出参数。Java程序的每个线程中都有一个独立的堆栈。...解决这类问题有两种思路：检查程序，看是否有死循环或不必要地重复创建大量对象。找到原因后，修改程序和算法。...我以前写一个使用K-Means文本聚类算法对几万条文本记录（每条记录的特征向量大约10来个）进行文本聚类时，由于程序细节上有问题，就导致了Java heap space的内存溢出问题，后来通过修改程序得到了解决...，是否可以通过优化来降低线程数；另外一方面默认情况下java为每个线程分配的栈内存大小是1M，通常情况下，这1M的栈内存空间是足足够用了，因为在通常在栈上存放的只是基础类型的数据或者对象的引用，这些东西都不会占据太大的内存...，我们可以通过调整jvm参数，降低为每个线程分配的栈内存大小来解决问题，例如在jvm参数中添加-Xss128k将线程栈内存大小设置为128k。

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MySQL的万字总结（缓存，索引，Explain，事务，redo日志等）

2.在正式查询之前，服务器会检查查询缓存，如果能找到对应的查询，则不必进行查询解析，优化，执行等过程，直接返回缓存中的结果集。...原理 MYSQL的查询缓存实质上是缓存SQL的hash值和该SQL的查询结果，如果运行相同的SQL,服务器直接从缓存中去掉结果，而不再去解析，优化，寻找最低成本的执行计划等一系列操作，大大提升了查询速度...此外，id为主键聚簇索引，idx_name为非聚簇索引。...如果我搜索条件是基于name，需要查询所有字段的信息，那查询过程是啥？ 1.根据查询条件，采用name的非聚簇索引，先定位到该非聚簇索引某些记录行。...解决方法很明显，我们在硬盘加载到内存之后，进行一系列操作，一顿操作猛如虎，还未刷新到硬盘之前，先记录下，在XXX位置我的记录中金额减100，在XXX位置张三的记录中金额加100，然后再进行增删改查操作，

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