该方法有三个要素,即分词词典、文本扫描顺序和匹配原则。文本的扫描顺序有正向扫描、逆向扫描和双向扫描。匹配原则主要有最大匹配、最小匹配、逐词匹配和最佳匹配。 最大匹配法(MM)。...不论分词词典多大,被处理的材料多么小,都得把这个分词词典匹配一遍。 设立切分标志法。切分标志有自然和非自然之分。...这种方法并非真正意义上的分词方法,只是自动分词的一种前处理方式而已,它要额外消耗时间扫描切分标志,增加存储空间存放那些非 自然切分标志。 最佳匹配法(OM)。...但缺点有很多:匹配速度慢;存在交集型和组合型歧义切分问题;词本身没有一个标准的定义,没有统一标准的词集;不同词典产生的歧义也不同;缺乏自学习的智能性。...全模式,将句子中所有的可能成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义。 搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适用于搜索引擎分词。
如果面试问你,执行SQL响应慢,你有哪些排查思路和解决方案?这是一位去某里面试的小伙伴跟我分享的面试真题,那今天我给大家来分享一下我的思路。...2、解决方案 第1种情况:索引失效或者没有没有索引的情况 首先,可以打开MySQL的慢查询日志,收集一段时间的慢查询日志内容,然后找出耗时最长的SQL语句,对这些SQL语句进行分析。...即使SQL语句走了索引,表现性能也不会特别好。这个时候我们需要考虑对表进行切分。表切分规则一般分为两种,一种是水平切分,一种是垂直切分。...水平切分的意思是把一张数据行数达到千万级别的大表,按照业务主键切分为多张小表,这些小表可能达到100张甚至1000张。...以上就是我对执行SQL响应慢的排查思路和解决方案的理解,希望能够帮助到大家。我是被编程耽误的文艺Tom,如果我的分享对你有帮助,请动动手指一键三连分享给更多的人。关注我,面试不再难!
如果性能问题是出在程序上,那么就要根据业务对程序中的函数进行调整,可能是函数中的写法有问题,算法有问题,这种调整如果不能解决问题的话,那么就要从架构上进行考虑,我们是不是应该使用这种技术,有没有替代的方案来实现同样的业务功能...既然绘图会消耗大量的服务器资源,那么一种解决办法就是将绘图的操作从服务器转移到客户端。...这样服务器只提供WebService的数据访问接口,不需要做绘图操作。 .net上的优化我暂时不表,今天主要讲数据库的优化。...查询如果不符合SARG原则,那么即使建立了索引也没法使用。SARG就是查询参数的意思,具体怎么写才符合SARG,大家可以百度,已经有很多相关文章了,我就不累述。 涉及的业务数据量大。...也就是说即使建立了正确的索引,查询也符合SARG使用到了该索引,但是由于涉及的数据量太大了,所以Reads仍然很大。这种情况就不能再从索引和查询入手,而只能从数据库的设计入手。
mysql存储引擎myISAM和InnoDB的区别 基于我的理解,我认为 MyISAm 和 InnoDB 的区别有 4 个, 第一个,数据存储的方式不同,MyISAM 中的数据和索引是分开存储的,而...通过explain我们可以获得以下信息: 1.表的读取顺序 2.数据读取操作的操作类型 3.哪些索引可以被使用 4.哪些索引真正被使用 5.表的直接引用 6.每张表的有多少行被优化器查询了 执行SQL响应比较慢...,你有哪些排查思路 1、排查思路 如果执行SQL响应比较慢,我觉得可能有以下4个原因: 第1个原因:没有索引或者 导致索引失效。...2、解决方案 第1种情况:索引失效或者没有没有索引的情况 首先,可以打开MySQL的慢查询日志,收集一段时间的慢查询日志内容,然后找出耗时最长的SQL语句,对这些SQL语句进行分析。...即使SQL语句走了索引,表现性能也不会特别好。这个时候我们需要考虑对表进行切分。表切分规则一般分为两种,一种是水平切分,一种是垂直切分。
SQL 语句的执行计划,通过观察执行结果很容易就知道该 SQL 语句是不是全表扫描、有没有命中索引。...分表有几个维度,一是水平切分和垂直切分,二是单库内分表和多库内分表。...每月表:可以起一个定时任务将前一天的数据全部迁移到当月表。 历史表:同样可以用定时任务把时间超过 30 天的数据迁移到 history表。...总结一下水平拆分和垂直拆分的特点: 垂直切分:基于表或字段划分,表结构不同。 水平切分:基于数据划分,表结构相同,数据不同。...(5)多数据源 分库分表之后可能会面临从多个数据库或多个子表中获取数据,一般的解决思路有:客户端适配和代理层适配。
,所以很有必要对storm本身相关的日志以及我们运行在storm上面的任务的日志做一个统一的日志收集,分析,查询,统计平台。...(1)本身的相关的日志 (2)提交任务的日志 2 日志过滤 排除gc的log和部分不相干业务的log 3 索引如何切分 考虑量不是很大,按每月生成一份索引 4 索引模板定制 默认的动态mapping比较简答...,所以我们采用自定义动态索引模板 5 日志的定期删除 使用es官网插件curator管理 核心配置 (1)es的模板定义 注意date类型的动态类型是开启docvalue的,便于快速聚合和排序 ?...关闭脚本:stop_jstorm.shkill -9 `cat jstorm_logstash_pid` 收集检索效果 一切完成后,启动logstash收集进程后,我们就可以实时在kibana里面分析数据了...然后,我们就可以非常快速的定位异常数据了。
语句的执行计划,通过观察执行结果很容易就知道该 SQL 语句是不是全表扫描、有没有命中索引。...分表有几个维度,一是水平切分和垂直切分,二是单库内分表和多库内分表。...每月表:可以起一个定时任务将前一天的数据全部迁移到当月表。 历史表:同样可以用定时任务把时间超过 30 天的数据迁移到 history表。...总结一下水平拆分和垂直拆分的特点: 垂直切分:基于表或字段划分,表结构不同。 水平切分:基于数据划分,表结构相同,数据不同。...(5)多数据源 分库分表之后可能会面临从多个数据库或多个子表中获取数据,一般的解决思路有:客户端适配和代理层适配。
▍构建全文索引与全文字典 两个月以来,我通过互联网自学了一些文本处理的知识,用自然语言处理和机器学习算法对《红楼梦》进行了一些分析。这个过程中我找到了一些有趣的发现。...(DT君注:数据侠黎晨原文《从没看过红楼梦,如何用机器学习判定后40回并非曹雪芹所写》)作者的结论是后四十回的用词和前八十回有明显的差距。...于是我决定自己做一遍实验,用无字典分词的方法来分词,并且尝试剔除情节对分析的影响,看看结果会不会有所不同。 在处理文章之前,我需要建立一个全文索引。这样是为了快速地查找原文内容,加速后面的计算。...我使用了后缀树这个结构作为索引,用了Ukkonen算法快速地创建了整篇《红楼梦》的后缀树(Ukkonen 算法的速度非常快,用专业的语言描述,它的时间复杂度是 O(n))。这样我们就有了全文索引了。...有了评分标准之后,还有一个问题:如何找出分数最高的切分方案呢?肯定不能一个一个地尝试每一种方案,不然速度实在是太慢了。我们可以用一个数学方法来简化计算:维特比算法。
作者 | 数据侠楼宇 ▍构建全文索引与全文字典 两个月以来,我通过互联网自学了一些文本处理的知识,用自然语言处理和机器学习算法对《红楼梦》进行了一些分析。这个过程中我找到了一些有趣的发现。...(DT君注:数据侠黎晨原文《从没看过红楼梦,如何用机器学习判定后40回并非曹雪芹所写》)作者的结论是后四十回的用词和前八十回有明显的差距。...于是我决定自己做一遍实验,用无字典分词的方法来分词,并且尝试剔除情节对分析的影响,看看结果会不会有所不同。 在处理文章之前,我需要建立一个全文索引。这样是为了快速地查找原文内容,加速后面的计算。...我使用了后缀树这个结构作为索引,用了Ukkonen算法快速地创建了整篇《红楼梦》的后缀树(Ukkonen 算法的速度非常快,用专业的语言描述,它的时间复杂度是 O(n))。这样我们就有了全文索引了。...有了评分标准之后,还有一个问题:如何找出分数最高的切分方案呢?肯定不能一个一个地尝试每一种方案,不然速度实在是太慢了。我们可以用一个数学方法来简化计算:维特比算法。
那么下面我们来介绍如何利用上面我们实现的merge方法来实现对一个数据集的归并排序。...那么此时我们便已经完成了切分(a[j]右边的元素均大于p,左边没有元素),所以直接跳出无限循环,为统一上一种情况,我们也交换下low和j处的元素(虽然实际上就是自己和自交换); 第三种情况:数组中不存在大于等于...若不是这样做的话,当数组有大量重复元素时,快速排序的时间复杂度就会退化至O(n^2)。 现在,我们已经结合源代码,比较详细地阐述了切分过程的实现。...对快速排序算法的改进 尽管快速排序已经具有非常优秀的实际性能,但是仍然有许多行之有效的方法能够明显提升快速排序的速度,下面我们将简单地介绍以下这些方法。...我们前面介绍的几种算法中,稳定的排序算法有冒泡排序、插入排序和归并排序,而选择排序、希尔排序、快速排序和堆排序都是不稳定的。 2.
3 构建全文索引 得到处理后的文本之后,我需要建立一个全文索引。这样是为了快速地查找原文内容,加速后面的计算。我使用了后缀树这个结构作为索引。这个数据结构比较复杂,所以我们可以先谈谈更简单的字典树。...对于超过两个字的片段,可以尝试每一种拆分方法(比如“贾宝玉”有“贾/宝玉”和“贾宝/玉”两种拆分方法),然后取各种方法的凝固度的最小值。...于是,我又设计了一个公式,把这些数据综合起来: ? 也就是说,我简单粗暴地把凝固度和自由度乘了起来,作为每个片段的分数。这样只要其中一个标准的值比较低,总分就会比较低。...不过,在错误的条目里,很多条目的切分其实正确的,只是有好几个词粘到了一起: ? 虽然正确率不高,但其实没有必要通过调高筛选标准的方法来进行更严格的过滤了。随后分词算法将会解决单词没有被切开的问题。...有了评分标准之后,还有一个问题:如何找出分数最高的切分方案呢?肯定不能一个一个地尝试每一种方案,不然速度实在是太慢了。我们可以用一个数学方法来简化计算:维特比算法。
我使用这些Notebooks来开发和共享代码、开发原型、探索程序库、玩转数据以及绘图和可视化。...Notebooks可以呈现为静态html和pdf,因此也非常适合用来编写报告、文档和教程……特别是当你想要同时共享数据和代码的时候。 然而,作为一名研究人员,我发现代码有时会妨碍我想要显示的数据。...仪表板是一个从数据科学世界引入的相对较新的概念,它利用了现代web的优点。从本质上讲,仪表板是用于快速浏览某些数据的简单web应用程序。就像一个用来呈现数据的迷你图形界面。...Streamlit 在这四个仪表板工具中,Streamlit最让我印象深刻,因为它简单易用。我有一个项目一直在用Streamlit开发出的简单的数据处理GUI。以下是我整理的早先的使用心得: 1....从一个正常的绘图过程...... 让我们来看一个例子。作为一名研究人员,我有很多Python脚本或notebooks,它们在做如下事情: 1. 加载或生成数据 2. 数据处理 3.
图片 带时间滑块的仪表板Panel 的小部件让我们可以访问各种方法来操作和切分我们的数据子集可视化,例如对时间序列数据可切分:加入选择年份的滑块。...,有一种更简单的方式:我们可以改为使用.interactive制作我们的 DataFrame 和数据管道的交互式副本。...『年份』作为参数,这样它可以在滑块值更改时对数据进行子集切分和呈现。...起火原因 & 持续时长下面我们对『起火原因和对应的持续时长』进行分析可视化(注意,这里和上面的模块一样,也是传入年份作为参数,这样我们最后的组合绘图,可以有统一的数据子集切分方式)。...Seaborn 等就可以快速完成,当我们需要一个交互式探索分析工具时,使用hvPlot 和 Panel 是一个非常棒的选择。
2、= 和 in 可以乱序,比如 a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a, b, c)索引可以任意顺序,MySQL的查询优化器会优化索引可以识别的形式。...调用的远程接口有没有问题,有问题的话,远程接口也需要优化 [ ] 方法中的代码有没有问题,比如,循环里面查库了,一个数据多次查库了,全表查询了 [x] sql有没有用到索引 [ ] 上面的检查都没问题,...而垂直分库也是按照业务分类进行划分,每个业务有独立数据库。 垂直分表是基于数据表的列为依据切分的,是一种大表拆小表的模式。...:」 水平切分将一张大数据量的表,切分成多个表结构相同,而每个表只占原表一部分数据,然后按不同的条件分散到多个数据库中。...假如一张order表有2000万数据,水平切分后出来四个表,order_1、order_2、order_3、order_4,每张表数据500万,以此类推。
五、帖子中心水平切分-uid切分法 有没有一种切分方法,确保同一个用户发布的所有帖子都落在同一个库上,而在查询一个用户发布的所有帖子时,不需要去遍历所有的库呢?...优化查询性能 一旦帖子发布,tid和uid的映射关系就不会发生变化,cache的命中率会非常高 使用uid分库,并增加索引库记录tid到uid的映射关系之后,每当有uid上的查询: 可以通过...,通常在5ms内可以返回 数据插入时需要操作元数据与索引表,可能引发潜在的一致性问题 六、帖子中心水平切分-基因法 有没有一种方法,既能够通过uid定位到库,又不需要建立索引表来进行二次查询呢...七、总结 将以“帖子中心”为典型的“1对多”类业务,在架构上,采用元数据与索引数据分离的架构设计方法: 帖子服务,元数据满足uid和tid的查询需求 搜索服务,索引数据满足复杂搜索寻求 对于元数据的存储...,在数据量较大的情况下,有三种常见的切分方法: tid切分法,按照tid分库,同一个用户发布的帖子落在不同的库上,通过uid来查询要遍历所有库 uid切分法,按照uid分库,同一个用户发布的帖子落在同一个库上
五、帖子中心水平切分-uid切分法 有没有一种切分方法,确保同一个用户发布的所有帖子都落在同一个库上,而在查询一个用户发布的所有帖子时,不需要去遍历所有的库呢?...一旦帖子发布,tid和uid的映射关系就不会发生变化,cache的命中率会非常高 使用uid分库,并增加索引库记录tid到uid的映射关系之后,每当有uid上的查询: ?...,可能引发潜在的一致性问题 六、帖子中心水平切分-基因法 有没有一种方法,既能够通过uid定位到库,又不需要建立索引表来进行二次查询呢,这就是本文要叙述的“1对多”业务分库最佳实践,基因法。...七、总结 将以“帖子中心”为典型的“1对多”类业务,在架构上,采用元数据与索引数据分离的架构设计方法: 帖子服务,元数据满足uid和tid的查询需求 搜索服务,索引数据满足复杂搜索寻求 对于元数据的存储...,在数据量较大的情况下,有三种常见的切分方法: tid切分法,按照tid分库,同一个用户发布的帖子落在不同的库上,通过uid来查询要遍历所有库 uid切分法,按照uid分库,同一个用户发布的帖子落在同一个库上
作者:Peter 编辑:Peter 大家好,我是Peter~ 今天给大家带来一篇新的kaggle数据分析实战案例:基于长短期记忆网络(LSTM)模型的伦敦自行车需求预测分析。...LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。...] 2、转成索引 使用set_index方法将timestamp属性转成索引 [008i3skNgy1gzebokrdcxj31a00gmq5k.jpg] 3、提取时、一个月中的第几天、第几周、月份等信息...下面开始进行建模,首先进行的是数据预处理工作,主要是包含两点: 数据集的切分 数据归一化和标准化 切分数据 按照9:1的比例来切分数据集: # 切分数据集的模块 from sklearn.model_selection...看了整个源码,作图的数据和代码都是一样的。
C1开头的数量有2个 C3开头的数据有1个 这个API怎么写,有大佬指导下吗?...c2"]} 这样的, 各位有没有试过用 foreach 和 script 结合使用?...以上三个问题,写入前用 java 或者 python 写程序处理,然后再写入 Elasticsearch 也是一种方案。 但,如果要死磕一把,有没有更好的方案呢?能否在写入前进行数据的预处理呢?...Ingest 节点拦截批量索引和单个索引请求,应用转换,然后将文档传递回单个索引或批量索引API 写入数据。 下面这张图,比较形象的说明的 Elasticsearch 数据预处理的流程。 ?...根据实际要处理的复杂数据的特点,有针对性的设置1个或者多个 pipeline (管道),上图的粉红和黄色部分。 步骤2:写入数据关联Pipeline。
因此,Annoy 会使用 N 次不同的方法来划分全空间,并同时搜索所有划分方法以减少目标向量总是处于子空间边缘的概率。Annoy 能够使用静态文件作为索引,意味着可以跨进程共享索引。...而HNSW是一种典型的,应用广泛的图算法,很多分布式检索引擎都对HNSW算法进行了分布式改造,以应用于高并发,大数据量的线上查询。...有时,efConstruction 增加的过快并不能提升index quality。有一种方法可以检查efConstruction 的选择是否可以接受。...3.3 基于量化基于量化的结构进行快速检索的主要思想是将高精度的数值或向量,通过损失一定的精度,用近似的形式进行存储和计算,加快检索速度。优点是减少计算次数,加快检索速度,缺点是有一定的精度损失。...图片搜索算法有2种方法做相似搜索,一种是SDC(symmetric distance computation),另一种是ADC(asymmetric distance computation)。
导读 作为一名数据分析师,自己对Pandas有过系统的学习和应用实践,对其大部分功能甚至骚操作也称得上有所研究,前期也写过太多的Pandas应用技巧相关的文章。...例如: 以Pandas核心数据结构DataFrame为例,其一大特色是支持行列索引,然而在索引相关操作时,包括的API有reset_index、set_index、reindex、reindex_like...槽点2:部分功能用法不尽统一 这里就举一个小例子,就是Pandas内置了一些可视化功能,具体来说是对于DataFrame而言可直接调用部分绘图接口实现快速简单可视化。...通过df.plot接口可实现11种绘图类型 然而,熟悉Pandas可视化操作的一定知道还有一种方式是直接通过df调用相应绘图接口的简洁形式,例如df.hist等等。...当然,最后个人还是要声明立场,我一直都是一个Pandas爱好者,也一直享受着Pandas对数据处理带来的便利,所以这些吐槽可能还是出于希望其更好迭代改进的期盼吧! ?
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