来自gather_index_stats的输出统计数据可以在Oracle数据库中的数据字典视图中找到。具体来说,可以通过查询以下视图来获取相关信息:
通过查询以上视图,可以获取到来自gather_index_stats的输出统计数据。
所以,当我看到Mike Rozlog最新于2014/2/3发布的一篇文章中用到这个标题时,引起了我的兴趣。把文中一些主要观点编译概述如下,供朋友们参考,其中也穿插了我的一些理解、注解、举例。...其实中国国内的朋友应该也有这个体会,当你在淘宝天猫购物时,有没有注意到在购物车结算价格时,有一个“是否匿名购买”的选项,很多人没有费力去勾选一下,那么也就是愿意实名购买了,那么你便“无心”也是“情愿”地提供了一条关于...这个问题时,客户数据、销售数据和人口统计数据建立连接,才能产生有效的“信息”作为答案。当你再问“我的下一个店铺应该选址在哪里?”...不知道,GOOGLE也许知道,这时就需要增补来自GOOGLE的信息,一个人大量无心的在GOOGLE上的关键词检索,已经让GOOGLE可能比这个人自己还了解他自己。...这些经验沉淀为一个个模型,比如“谁是我的典型客户”,还可以转变为一个个专门的营销行动(campaign),比如“如何打通线上数据库和线下数据库的整合,找到我的高潜力客户(look-like)并有效促使他们下单
在你看到彭博社最好和最差可视化数据前你不会看到这么多数据:彭博社排名团队分析、组织和可视化的数据都展现给你,并且只包含没有编辑调整或带有观点的透明、基于事实的数据。 数据从哪里来?...这个可视化还包含住房供给、医疗保健、能源生产和人口统计数据等等。 数据从哪里来?...使用Gmail账户登录后,就可以: 计算你每月在Uber和Lyft(译者注:均为打车软件)上的花费; 告诉你哪些天使用Uber和Lyft最多; 在地图上显示你的乘坐路线; 数据从哪里来?...基于彭博社的调查,可视化结果显示了佛罗里达的大学在通过学生审核在请代言人上的花费。 数据从哪里来? 数据源来自彭博社调查。 11.互联网图 ? 它是什么?...用户通过链接在网站间的跳转决定了圆圈间的关系,跳转越频繁的网站在图上圆圈距离越近。 数据从哪里来? 统计数据来自Alexa。 12.Redditviz ? 它是什么?
为了说明这个里程碑,我从Vitess的共同创造者Sugu Sougoumarane的大脑中选取了一些花絮,让他分享我们是如何走到今天,我们面临的障碍,我们前进的方向。...我们的目标是Slack的所有MySQL都在Vitess运行。在可预见的未来,我们在存储方面没有其他选择。”...在我们的要求得到验证之后,我们得到了向TOC介绍的日期。即使在验证之后,我们还有一个测试要通过;来自TOC成员的尽职调查检查。...尽职调查 虽然通过这个阶段不是一件容易的事情,但是回顾可以归结为四个方面:质量、采用、贡献和支持。虽然采用、贡献和社区支持都归结于统计数据,但是显示质量则稍微困难一些。...我认为这是有趣的,可以看到随着我们不断发展时,Vitess所处的位置。 我们现在在哪里?
SLT心跳检测 或许你可能知道SAP HANA工作室在SLT复制时扮演的是被动的角色。所有你在数据配置(Data Provisioning)屏幕看到的信息都是来自于本地的SAP HANA表。...这种被动的方式提供了很大发生错误的空间。万一SLT没有正常运行或是完全不工作—就没有办法在貌似一切都正常的数据配置屏幕中看到错误。 潜在的解决方案非常简单。...对于复制错误的简单解决方案 当表的复制在错误的状态时,那么你在SAP HANA工作室中是没有任何办法来解决这个状态。唯一的办法就是运行SLT系统中的高级监测工作台,这需要非常专业的知识。...我在防止错误的发生方面没有建设性的想法,但是我对解决问题还是颇有想法。 有用的功能毫无疑问是对给定的对象进行一致性检查。...我必须承认,我没有测试最新版本,但是我会惊讶地看到变化。 数据类型在BO数据服务和SLT复制技术有很大的不一致。SLT复制的数据类型和ABAP中的一样,往往是序列化的字符串代表的价值。
随后,她展示了3个基础的问题,以便大家可以由此识别面前统计数据的优劣—— 1.你是否能发现不确定因素? 2.我能在数据中看到自己吗? 3.这些数据是如何收集到的?...我开始对我们的工作感到失望,因为起初我认为我们做的工作非常有意义,但是能告诉我们真实情况的是伊拉克人,他们却几乎没有机会看到我们的分析,更别提质疑了,使数据更加精确的方式之一——就是让尽可能多的人来质疑...有人找到了这些数据并且将它可视化,比如,与其找到在某个月得流感的概率,也许还不如看看这个流感季节大致的分布情况。...从某种意义上说 ,这个问题同样也是关于平均数的,人们饱受国家统计数据困扰的部分原因在于他们并没有把赢家和输家的故事原原本本地展示出来。...这被称为选择性调查,也就是任何人都可以在互联网上找到该调查 并完成它。没有办法知道这些人是否是真正的穆斯林。最后 在该项调查中有600名受访者,根据皮尤研究中心 大约有三百万穆斯林在这个国家。
我在这篇文章的第2部分解释了所有的技术细节,你可以在这里找到。如果您有任何问题,请随时与我联系。...它可以播放足球比赛的视频,并在比赛的每一个时刻输出你球队球员的坐标。 如果我们将数据可视化,它看起来就像下面的GIF图片,你可以看到蓝色团队的玩家们有一个小盒子,上面画着程序生成的程序。...当你拿到DeepLeague的输出数据后,可以做的事情: 分析一下打野的路径,他在哪里开始他的路线,当他在哪里,当他回来的时候,他在什么时候,施加了最大的压力。...确保你的团队有最好的获胜机会的唯一方法是,先收集所有这些信息,理解它,然后弄清楚如何将信息反馈给那些在游戏中处于主导位置的玩家。我相信你可以看到,没有教练或分析师的英雄联盟球队是少数!...要理解的最重要的事情之一是,Riot Games没有任何API,可以让你知道在游戏中每秒会发生什么。他们所提供的只是游戏后的统计数据,比如死亡,死亡等等。
和去年相比,我移除了 SemEval,因为它很大一部分是关注共享任务的论文,我在其它会议中也没有包括这些主题。此外,我添加了 AAAI,它在过去的排名中并没有出现。...论文列表是从在线论文集中抓取的,通常也可以在那里找到作者姓名。组织名称需要直接从 PDF 中提取,这可能会导致相当多的噪声。我创建了各种方法来检测和映射不同类型的名称。...我们还可以查看每个作者在不同年份发表的论文数量。Chris Dyer 在 2015、2016 这两年的论文数增长幅度令人瞩目。 一作 接下来看一下关于一作的统计数据。...值得一提的是,来自中国的机构中,清华大学、北京大学、中国科学院大学、中国科学院、上海交大、中国香港中文大学在发表论文最多的机构中名列前茅。...从下图时间线中,我们可以看到 CMU 多年来维持大量的论文输出,且仍在继续增长。谷歌和微软竞争激烈,目前似乎谷歌稍占上风。中国大学(如清华、北大)目前的论文输出数量正在飞速增长。
centos7 镜像创建的示例上,我观察到了这样一个现象: 隔一段时间不登录后,第一次登录非常慢,部分 SSH 客户端可以看到状态已经是连接上,但是终端延迟很久才打开 立即再次登录快如狗 我注意到登录完成之后...这是 PAM 的 last_log 模块的输出,这个数据统计的是上次成功登录之后,有多少次失败登录的尝试。...那么能否删掉或者清空这个日志呢?可以其实是可以的,只是失败登录的统计数据可能就不对了,不过讲真大部分人可能并不是太在意这个登录失败的统计数据。...create 0600 root utmp rotate 1 } 这个周期略微有点长了,我这里半个月已经积攒了36M 的日志了,找到原因之后我们对症下药,有以下几个处理方法: 缩短 logrotate...间隔,统计数据相应的会变少,耗时可以降低 配置 fail2ban,推荐使用,可以缓和同一 IP 上扫描器的恶意扫描 不看失败登录统计的,直接关了,/etc/pam.d/postlogin中去除 showfailed
大多数新来的人都抱怨说,他们没想到柏林的房价会这么贵,也没有关于这套公寓可能价格区间的统计数据。如果他们事先知道这一点,他们就可以在求职过程中要求更高的薪水,或者可以考虑其他选择。...我在谷歌上搜索了几家出租公寓的网站,问了几个人,但找不到任何可信的统计数据或当前市场价格的数据可视化。这就是我提出这个分析的想法的原因。...当我在柏林搜索租房价格的信息时,我发现了很多可视化的东西,但是它们都是旧的,或者没有具体的年份。 对于一些统计数据,他们甚至有一条告示说,这个价格只适用于一套50平方米的两室公寓,没有家具。...从这个数据可视化中你可以看到2.5个房间的价格分布属于2个房间公寓的分布。 这样做的原因是2.5间客房的大部分公寓都不在市中心,这当然会降低价格。 ? 柏林公寓的价格分布和数量。...这些数据是在2017/18年冬天收集的,也会过时。然而,我的观点是,出租网站可以经常更新他们的统计数据和可视化,以为这个问题提供更多的透明度。
它能够在我们的测试实例上每秒命中近100万个查询(c6g.4xlarge,使用16个内核和64 GB内存)。在我们更深入地进行优化之前,值得了解CPU时间实际花费在哪里。...看看下面的统计数据,这是连接实际处理过程中的成本细分: 展开耗费CPU最多的System code,如下所示: 您可以看到FlushAsync()方法耗费的CPU做多。...Redis基准测试在很大成都依赖管道(一次性发送多个命令),但是在实际过程中可能会收到一堆来自客户端的命令,这堆命令会写入(到输入缓冲区),然后不向客户端发送任何内容,因为输出的缓冲区并没有满。...我们只会在没有其它需要读取的数据时手动刷新StreamWriter,这个操作是和读取并行进行的。...您可以看到,现在大部分时间花费都在这个系统的“业务逻辑代码”中,从子系统的细分来看,现在很多时间都花费在处理集合中。 这里的GC花费也大幅下降(~5%)。
找到你的数据 在考虑过我所有的数据之后,我决定聚焦于以下几个数据源: 我写的学校作业 我的日记 我创作的歌曲集 我的 Facebook 数据(包括我的评论,帖子和聊天内容) 在我整个工程中我使用了以上所有的数据源...我们正在生产: 我们的原始数据删除了标点符号和小写 删除了停止词的数据 我们的数据源于此 我们的数据被推崇 考虑到这一点,我们现在可以创建一个基本对象,该对象将保存我们的文件数据,并允许用于在同一天集合来自...我们可以得到一个整齐的输出: ? 我喜欢只看我的词汇,所以这就是为什么我只记录我的个人来源。我觉得有趣的是我经常在聊天中使用“哈哈”的变体。我的大多数评论都是某人的名字。...从那里,我们可以修改我们的前 20 个函数,并可以将我们的注释列表直接输入到图中: ? 我们得到两个漂亮的图像: ? ? 我的数据的一些基本统计是什么? 让我们为我们的数据生成一些基本统计数据。...然后生成要存储到此函数的数据: ? ? 这些只是我认为有趣的一些统计数据。我这次保存了所有数据,因为我觉得这将是最有趣的。 可以看到我在 Facebook 上有 2,147 天的文字活动。
小可盯着屏幕上变化的文字,说 :从屏幕上可以看到很多运行的信息,还有 Map 和Reduce 的运行情况百分比。 ? ? ? Mr....关于各种系统资源的使用情况和程序的执行情况,都可以从输出日志中找到相关的统计数据。 小可 :可是,现在运行结束之后,结果在哪里呢? Mr....如果找到了 output,则说明程序已经成功地将结果找了出来。 我们可以将这个文件夹从 HDFS 重新放回硬盘中。...下面是一个基于新版本 API 的 WordCount 程序。 ? ? ? ? 程序的整体设计思路没有太大的变化,在程序的逻辑上也没有很明显的变化,只是在 API上发生了一点变化。...在主方法中,我们也注意到使用 Job 类来控制 Job 的运行,在以往的 API 中,使用 JobClient 类。 小可 :关于 WordCount 的内容我基本上懂了。 Mr.
“我做错了什么?”——我问我的电脑,但它没有回答我。 你从哪里开始检查是否你的模型输出了垃圾(例如,预测输出了平均值,或者它的准确性真的很差)? 由于许多原因,神经网络可能不会进行训练。...在许多调试过程中,我经常发现自己在做同样的检查。我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中,希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南? 2. 数据集问题 3....也许与随机部分相比,输入输出关系中的非随机部分太小了(人们可能认为股价就是这样的)。即输入与输出不充分相关。没有一种通用的方法来检测这一点,因为这取决于数据的性质。 6. 数据集中是否有太多噪音?...试着解决这个问题的简单版本 这将有助于找到问题所在。例如,如果目标输出是一个对象类和坐标,则尝试将预测限制为对象类。 17....其他福利:来自于名企的数据科学工作者,北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。 点击文末“阅读原文”加入数据派团队~
DORA 指标是有趣的统计数据,可以显示进步,还是代表团队成功或失败的关键统计数据,这种冲突导致人们对 DORA 指标持极端态度。...实际上,DORA 指标可以强烈预示开发者体验的健康程度,但与任何被观察统计数据一样,信息可以被误用和误读。 高风险指标与低风险指标 应该明确区分高风险指标和低风险指标。...这个活动本意是鼓励对开源项目做出新的贡献,但结果是,维护者收到了成千上万来自看过“如何轻松获得免费 T 恤”视频的人发来的无用拉取请求,给他们造成了极大困扰。...在使用DORA指标时,通常不应被明确视为腐败,但如果我们过于专注于指标目标,就会感受到扭曲它们的压力。在我的职业生涯中,我曾经看到过关于成千上万用户遇到故障并非真正的停机的长时间讨论。...结论:统计数据既揭示了很多,也隐藏了很多 在我早年使用应用性能管理和可观察性工具时,我记得有一个经典陷阱会导致未检测到的停机。
我们希望降低状态的复杂性,以减少训练所需的计算时间。 首先,我们可以对每个状态进行灰度化。颜色不会添加重要信息(在我们的例子中,我们只需要找到敌人并杀死他,我们不需要颜色来找到他)。...您可以问的第一个问题是为什么我们将帧堆叠在一起? 我们将帧堆叠在一起是因为它可以帮助我们处理时间限制问题。 让我们举个例子,在 Pong 游戏中。当你看到这个框架时: ? 你能告诉我球要去哪里吗?...但是如果我再添加三个帧呢?在这里你可以看到球向右移动。 ? 我们的 Doom 代理也是如此。如果我们一次只给他一帧,它就没有运动的概念。如果它无法确定物体移动的位置和速度,它又如何做出正确的决定?...假设我们知道如果我们射击一个怪物,下一个怪物来自同一个方向的概率是 70%。在我们的例子中,这是我们的经验元组之间的相关性。 让我们开始训练。我们的特工看到右边的怪物,并用正确的枪射击它。这是对的!...我们可以看到怪物在左边和用右枪射击的Q值是正的(即使它不合理) 如果我们的智能体没有看到很多左边的例子(因为只有 30% 可能来自左边),我们的智能体只会通过选择右边来完成,而不管怪物来自哪里。
大家都知道,expdp数据泵有两个很好用的参数ESTIMATE和ESTIMATE_ONLY,此两个参数可以保证在不真正发起逻辑备份的情况下评估整个迁移生产库的大小。今天念叨下这个小问题。...以下是Oracle 11.2.0.4中的测试数据输出,在此版本中,我们来看下ESTIMATE的statistics和blocks两个参数各自评估大小和用时。...一个表中被修改的行数超过stale_percent(缺省值10%)时才会认为这个表的统计数据过时,需要重新搜集。...表的stale_stats被设置为NO,统计数据是最新的。表的stale_stats被设置为YES,统计数据是过时的,表的stale_stats没有被设置说明丢失统计数据。...本文介绍了在不影响生产库运行性能的前提下。使用expdp数据泵参数ESTIMATE和ESTIMATE_ONLY,在不真正发起逻辑备份的情况下,可以评估整个迁移生产库大小的用法和差别及分析; 2.
先停一下,在总体的确定上是需要花点时间的,因为这是研究的基础。 规则是这样的:通过写下你对总体的描述,你就确定了你的总体是什么,除此之外没有任何东西可以影响你的决定。...如果我的总体是这片森林中的树木,那么它们就代表了我所关心的关于这个决定的一切。我对这些树感到很兴奋。坦白地说,这种兴奋是绝对真实的: 我非常喜欢这个图形,因为我在自己的讲座中使用它很多年了。...统计数据的示例:如果我们对树的高度感兴趣,那么看到所有这些橙色标记树的平均高度等统计数据就不会感到惊讶。...如果你愿意,你也可以采用那些样本树高,找到最高的前三个,把它们加起来,取对数,加上最低的两个树高的差值的平方根,通过这样的计算加工可以产生另一个统计数据!...你们当中有些人希望我会说,“有了这个神奇的公式,你就可以将不确定的变成确定!”不,当然不会。没有任何神奇的东西可以无中生有。 当我们不知道事实时,我们所能希望的是将数据与假设结合起来做出合理的决策。
先停一下,在总体的确定上是需要花点时间的,因为这是研究的基础。 规则是这样的:通过写下你对总体的描述,你就确定了你的总体是什么,除此之外没有任何东西可以影响你的决定。...如果我的总体是这片森林中的树木,那么 它们就代表了我所关心的关于这个决定的一切。我对这些树感到很兴奋。坦白地说,这种兴奋是绝对真实的: 我非常喜欢这个图形,因为我在自己的讲座中使用它很多年了。...统计数据的示例:如果我们对树的高度感兴趣,那么看到所有这些橙色标记树的平均高度等统计数据就不会感到惊讶。...如果你愿意,你也可以采用那些样本树高,找到最高的前三个,把它们加起来,取对数,加上最低的两个树高的差值的平方根,通过这样的计算加工可以产生另一个统计数据!...你们当中有些人希望我会说,“有了这个神奇的公式,你就可以将不确定的变成确定!”不,当然不会。没有任何神奇的东西可以无中生有。 当我们不知道事实时,我们所能希望的是将数据与假设结合起来做出合理的决策。
提出你感兴趣的总体并没有听起来那么令人望而生畏,请记住,是由你自己来选择你想要感兴趣的事物。没有错误的选择,只要它是具体和全面的就可以是一个总体。...同样没有意义,因为这不是你的整个总体。只有他们同时在一起对我们来说才是有意义的。这就是总体的概念。 02 样本 来自总体中的任意项目集合的样本。 样本是你拥有的数据,而总体是你“希望”拥有的数据。...统计数据的示例:如果我们对树的高度感兴趣,那么看到所有这些橙色标记树的平均高度等统计数据就不会感到惊讶。...如果你愿意,你也可以采用那些样本树高,找到最高的前三个,把它们加起来,取对数,加上最低的两个树高的差值的平方根,通过这样的计算加工可以产生另一个统计数据!...你们当中有些人希望我会说,“有了这个神奇的公式,你就可以将不确定的变成确定!”不,当然不会。没有任何神奇的东西可以无中生有。 当我们不知道事实时,我们所能希望的是将数据与假设结合起来做出合理的决策。
本文在新版《DZone大数据指南:数据科学和高级分析》中提供。获取更具洞察力的文章,行业统计数据,以及更多资讯!...80%没有从大数据中获益的公司可以从战略规划下手,知道如何处理你收集到的信息、你寻求的解决方案,数据的来源,并理解数据清理和预处理,然后才能与其他数据整合。授权组织中的其他人访问数据。...我怎么知道在哪里投入我的钱和时间?安全性和隐私仍都成了次要的问题,过于重视小问题,而不是数据来源以及如何保证安全。谷歌,苹果和电信运营商正在收集每个人的数据,我们不知道他们怎么使用这些信息。...我们谈论大数据,但我们不谈论需要清理数据并将其转化成可搜索的格式。 我们需要帮助人们找到构建解决方案的更快途径,以及如何规划项目进度。 大数据将在哪里产生像一个行业那样的有形价值?...那些未能投入大数据解决方案的公司如何找到一个地方来寄存他们的数据,可以让他们分析数据,然后在准备好时将其转移到更大的平台上?我了解Mixpanel,但是他们其他人呢?
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