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interval间隔分区STORE IN参数作用范围

11g推出了interval间隔分区,以往分区需要手工或半自动化脚本实现分区扩展,但这种间隔分区出现,将分区扩展工作彻底解放出来,这里不讨论何为间隔分区,主要说一下创建间隔分区有一个STORE...IN参数,官方文旦对其介绍: The optional STORE IN clause lets you specify one or more tablespaces into which the...STORE IN参数可以明确间隔分区使用一个或多个表空间,他使用循环算法来创建间隔分区。 接下来,分别有三种方法来指定间隔分区表空间,我们看下各自不同。...总结: 间隔分区,从常理来看,应该明确定义各分区使用表空间,那么就需要为预定义分区明确tablespace参数,而且要使用STORE IN为扩展分区定义tablespace,如果忽略任何一个,就会导致某几个分区存储于用户默认表空间中...所以从间隔分区表空间分配可以看出,对于任何一种特性,都需要了解其使用原理和不同用法区别,当然实验最好试金石。

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    R语言混合时间模型预测对时间序列进行点估计

    我展示了如何为混合预测构建预测区间,这种预测覆盖范围比最常用预测区间更准确(即80%实际观测结果确实在80%置信区间内)。 预测间隔 预报员问题在预测组合中使用预测间隔。...预测间隔与置信区间相似但不相同概念。预测间隔对尚未知但将在未来某个点观察到值(或更确切地说,可能值范围估计。而置信区间对基本上不可观察参数可能值范围估计。...预测间隔需要考虑模型中确定性,模型中参数确定估计(即那些参数置信区间),以及与预测特定点相关联个体随机性。 介绍 结合auto.arima()并ets(),有效地进行混合预测。...为了使更方便,我创建了一个hybridf()在R中为我做这个并生成类对象函数forecast。 ? 深灰色区域80%预测区间,浅灰色区域95%预测区间。...,即80%预测interval在80%时间内包含真值,95%预测间隔包含不到95%时间真值。

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    代码面试

    何时使用快速和慢速模式一个示例当您试图确定链接列表是否为回文式时。...具有快速和慢速指针模式问题: 链接列表周期(简单) 回文链接列表(中) 循环循环阵列(硬) 模式四:合并间隔 合并间隔模式处理重叠间隔有效技术。...您如何确定何时使用“合并间隔”模式? 如果要求您仅以互斥间隔生成列表 如果您听到术语“重叠间隔”。...合并间隔问题模式: 区间相交(中) 最大CPU负载(硬) 模式五:循环排序 此模式描述了一种有趣方法来处理涉及包含给定范围数字数组问题。...使用这种方法可以有效地解决涉及逐级遍历树任何问题。 Tree BFS模式工作原理将根节点推送到队列,然后不断迭代直到队列为空。对于每次迭代,我们都删除队列开头节点,然后“访问”该节点。

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    学会这14种模式,你可以轻松回答任何编码面试问题

    结果,开发人员现在通常花数周时间在LeetCode等网站上浏览数百个面试问题。 在面试之前,谈到焦虑症开发人员最常见观点之一:我是否解决了足够练习题?我还能做更多吗?...何时使用快速和慢速模式一个例子,当你尝试确定链接列表是否回文。...如何确定何时使用"合并间隔"模式? 如果要求你仅以互斥间隔生成列表 如果你听到术语"重叠间隔"。...合并间隔问题模式: 区间相交(中) 最大CPU负载(硬) 5、循环排序 此模式描述了一种有趣方法来处理涉及包含给定范围数字数组问题。...为了解决该问题,我们有兴趣知道一个部分中最小元素,而另一部分最大元素。这种模式解决此类问题有效方法。 该模式使用两个堆;最小堆可查找最小元素,最大堆可查找最大元素。

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    hive sql(网友1)—— 用户记录去重,两次记录间隔超过90天算新记录总数及平均年龄

    uid time 与当前满足条件日期比较 间隔 是否满足条件 1 2021/1/1 1 1 2021/2/3 2021/1/1 33 1 2021/4/2 2021...1.每个用户有多条记录,将每个用户最早一个日期作为参数A,每条记录都与最小值相减,得到间隔天数; 2.如果间隔天数90,则将参数A更新为第一条大于90天记录所在天数; 如此循环,最终返回最早一条记录,以及间隔天数大于90记录。...3、判断差值所以哪个范围,这样会得到同一个范围有多个flag 4、对flag去重,每个flag组里日期最小数据就是去重之后要保留结果 重点: 数据有特征,符合一定逻辑。...扩展 1、本次默认数据范围360天内,如果数据间隔时间比较长怎么处理;一通常认为间隔时间特别久数据不会再分析,因为离线每次按批处理,如此,历史数据都处理过,只需要一段时间处理一次;二如果对历史数据处理

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    研发中:联邦SPIFFE信任域

    定期下载证书数据格式尚未最终确定。我们目前想法让SPIFFE实现去使用JWKS格式,在一个众所周知URL上公开发布证书。然后,要启动联邦关系,实现可以下载JWKS数据,并从中导入证书。...一部分,但是SPIRE已经可以提供JWKS实验性实施。...其一种解决方案,将密钥轮换间隔,设置为长于可能最长网络中断长度(或者如果发生长中断,则重新初始化联邦)。这是设计权衡:如果密钥轮换间隔较长,则受损密钥也将在较长时间内保持有效。...联邦信任域SVID范围 在Web PKI中,每个人都信任相同根证书颁发机构。在SPIFFE中,彼此不完全信任组织可能仍希望联邦其信任域。...应用程序必须验证每个SVID是否由拥有该信任域SPIFFE服务器颁发。 想象一个奇怪世界,可口可乐和百事可乐必须交换数据。为此,他们联邦各自信任域。

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    粒子群优化算法(PSO)之基于离散化特征选择(FS)(二)

    在此领域提出了许多不同策略离散化方法。但是,它们都具有相同目的,即确定将特征值分割为离散值分割点。在特征值范围内,分割点或分点真正值,这些值被用来分割这个范围到若干个间隔。...现有的离散化方法可以使用不同标准进行分类。在直接方法中,间隔基于预定义参数生成。另一方面,增量方法递归地分离(或合并)间隔,直到满足一些标准,从而产生分裂(或合并)方法。...这些简单方法易于实现,但对m值敏感,通常很难确定,尤其当特性不是均匀分布或包含异常值时。 使用类标签作为搜索切割点引导,监督离散化通常比无监督匹配要好。在不同边界上定义了切点特征值。...它是一种自下而上方法,从只有一个特征值间隔开始。然后相邻间隔χ2最低测试结果将合并后递归,直到χ2值对超过一个阈值。此阈值通过试图维护数据预定义一致性级别来确定。...通过释放这个一致性级别,Chi2可以提出只有一个间隔特征,可以为FS移除。结果表明,在两个合成数据集上,Chi2有效地消除了相关特征,消除了所有的噪声特征。

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    数据仓库:详解维度建模之事实表

    事务事实表稀疏,只有当天发生业务过程,事实表才会记录该业务过程事实,如下单、支付等;而快照事实表稠密,无论当天是否有业务过程发生,都会记录一行,比如针对卖家历史至今下单和支付金额,无论当天卖家是否有下单支付事实...对于商品、用户等具有长生命周期实体,一般采用周期快照事实表更合适。累积快照事实表典型特征多业务过程日期,用于计算业务过程之间时间间隔。...常见无事实事实表主要有如下两种:第一种事件类,记录事件发生。 如阿里巴巴数据仓库中,最常见日志类事实表。 第二种条件、范围或资格类,记录维度与维度多对多之 间关系。...如客户和销售人员分配情况、产品促销范围等。 六、聚集型事实表 数据仓库性能数据仓库建设是否成功重要标准之一。聚集主要是通过汇总明细粒度数据来获得改进查询性能效果。...历史累积 顾名思义,历史以来某一特定数据累积,通常在用户画像、经营分析、特征提取方面场景较多,设计数据范围比较广泛,通常是计算耗时较长一部分,比如某门店累积营业额、某用户累积利润贡献、用户首次下单时间

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    RS Meet DL(76)-CVR预估中延迟反馈问题建模

    对于这种存在延迟反馈场景,在训练模型时,对于一些还没有转化样本,我们无法确定是负样本还是有可能变成正样本。...上述做法,对于matching window设定至关重要,如果matching window设置较短,那么可能会有更多样本被错误标记为负样本,如果设置较长,那么每次更新模型,所使用样本至少...2、建模方法 2.1 符号定义 首先,我们来看下本文至关重要5个符号定义: X : 特征集合 Y : 0或者1,表示转化行为是否已经发生 C : 0或者1,表示转化行为是否最终发生 D : 转化行为和点击行为之间时间间隔...2)Pr(D|X,C=1),即当转化行为发生时,与点击行为时间间隔 而在线上应用时候,我们只会应用第一部分模型。...因此,本文将训练时建模目标分为两部分,一建模是否会发生转化行为,二建模当转化行为发生时,转化行为与点击行为时间间隔

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    数据结构从入门到精通——希尔排序

    这一点与直接插入排序相似,但是希尔排序通过引入一个增量因子,使得交换操作可以在更大范围内进行,从而减少了不必要比较和移动。...移动性指希尔排序在每一次迭代过程中,都会将待排序序列中一部分元素移动到它们最终位置。这个过程通过增量因子逐渐减小来实现,每次迭代都会使得更多元素达到它们正确位置。...通过交换性、移动性和跳跃性结合,希尔排序在保持算法简单易懂同时,实现了比直接插入排序更优性能。这使得希尔排序在实际应用中具有广泛应用价值,特别是在处理大规模数据集时,能够有效地提高排序效率。...初始化间隔: int gap = n; 这里初始化间隔 gap 为数组长度 n。希尔排序关键选择合适间隔序列。...总的来说,希尔排序插入排序一个改进版本,通过允许非相邻元素交换,它可以更快地移动数据。但需要注意,选择合适间隔序列对于希尔排序性能至关重要。

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    浅谈Python中range与Numpy中arange比较

    1. range与arange比较 (1)相同点:A、参数可选性、默认缺省值一样;B、结果均包括开始值,不包括结束值; C、arange参数为整数,与range函数等价;D、都具备索引查找、...若步长为正数,范围r值由公式r[i] = start + step*i确定,限制条件为i =0、r[i] < stop; 若步长为负数,范围r值同样由公式r[i] = start + step*i...collections.abc.Sequence,提供诸如包含内容是否相等比较、索引查找、要素截取、支持负数索引等。...(值范围在半开放间隔[start, dtop)内,也就是包括start起始值,不包括stop结束值;若参数均为整数,与python中range函数等价,但是它返回数组而非列表)When using...(2)参数说明 numpy.range([start,] stop, [step,] dtype=None) start:数字型,可选参数,间隔开始值,间隔包括开始值,缺省时默认值0; stop:

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    寻找走失多年儿童,这个算法让父母看到孩子长大模样

    下图 3 展示了,当前最优人脸匹配器在匹配失踪儿童图像和较长时间间隔图像时失败率较高。因此,增强 AFR 系统纵向性能非常必要,尤其对于在年龄较小时失踪孩童。 ?...定位失踪儿童类似于人脸识别中识别(开集或闭集),我们从失踪儿童照片库中进行搜索,以确定找回较大年龄孩童身份。找回孩童照片与失踪孩童照片之间时间间隔越长,搜索任务就越难。...之前对年龄变化下的人脸识别(包括成年人和孩童)研究主要探索了生成和判别式模型。但是,当前最优人脸识别系统仍然难以确定在较大年龄找回孩童身份。...这些结果表明,使人脸特征「增龄」能够增强识别找回儿童是否为贩卖诱拐受害者几率。 使深度人脸特征「增龄」 直接操纵人脸图像中像素可能无法在特征空间中保留儿童身份信息。...因此,该研究提出一种增龄模块,学习低维特征空间中深度特征投影,从而直接改进人脸识别系统识别较长时间间隔儿童图像准确率(见下图 6)。 ? 图 6:该研究提出深度特征增龄方法图示。

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    如何确定多少个簇?聚类算法中选择正确簇数量三种方法

    但是弄清楚有多少簇可能我们首先要执行聚类操作原因。如果有数据集相关领域内知识可能有助于确定数量。...因此,通过在 k 范围内绘制inertia,可以确定曲线在 K 处弯曲或弯头位置。图 4 显示了图 1 中示例惯性图。我们可以清楚地看到弯曲或弯头, 在 k = 6。...间隔量统计通过比较来自(希望)聚类数据集和覆盖数据空间中相同范围相应随机数据集惯性来计算。 图 6:均匀分布随机数据聚集成 k=4(左)、6(中)和 15(右)簇。...图 7:原始数据(来自图 1)与 k 范围随机数据惯性如何降低。 在实际计算间隔统计量时,会生成一些随机样本,然后在 k 范围内进行聚类,并记录由此产生惯性。这允许随机情况下一些惯性。...红线代表满足上述条件最优 K。 需要注意,由间隔量统计方法确定最优 K 可能不一致。例如,当间隔量统计方法多次应用于演示数据时,得到最优 K 可能不同(见图 9)。

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    荐号 | 如何优雅地读懂支持向量机SVM算法

    重新审视logistic回归 Logistic回归目的从特征学习出一个0/1分类模型,而这个模型将特性线性组合作为自变量,由于自变量取值范围负无穷到正无穷。...学习出结果也就中间那条线。 考虑上面3个点A、B和C。从图中我们可以确定A×类别的,然而C我们不太确定,B还算能够确定。...这样我们可以得出结论,我们更应该关心靠近中间分割线点,让他们尽可能地远离中间线,而不是在所有点上达到最优。 因为那样的话,要使得一部分点靠近中间线来换取另外一部分点更加远离中间线。...时,在我们g(z)定义中, ? , ? 值实际上就是 ? 。反之亦然。 为了使函数间隔最大(更大信心确定该例正例还是反例),当 ? 时, ? 应该是个大正数,反之个大负数。...这样,我们为了限制w和b,可能需要加入归一化条件,毕竟求解目标确定唯一一个w和b,而不是多组线性相关向量。这个归一化一会再考虑。

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    如何识别服务器连接零星故障

    这里有一个每个系统管理员都熟悉情况。一个员工告诉你,他们不能使用某些网络服务。然而,他们不能给你任何具体数据,例如他们无法访问哪个服务的确切时间,或者是否访问了相同服务器连接。...通过使用Allegro网络万用表,你可以在几分钟内缩小故障原因范围,然后采取措施加以纠正。 首先通过独立于浏览器web界面搜索用户。...转到概览页面,检查有问题服务器连接。 这些 “无效连接 “在 “新TCP连接 “图中显示为蓝色。默认情况下,显示当前服务器连接。如果你放大,时间间隔会扩展到显示过去几个小时。...在某些时间发生特别多有问题服务器连接会立即显现出来。 准确定位有问题服务器连接 为了更仔细地检查潜在问题服务器连接,点击一个峰值将时间范围限制在这个时间间隔内。...因此,尽管用户信息模糊,你仍然可以在几秒钟内确定受影响服务器,并使用隔离网络流量详细检查故障。

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    时序数据库 InfluxDB(六)

    ,不会将统计数据写入默认监控数据库 _internal run-interval = "1s" :InfluxDB 每隔 1s 检查是否有 CQ 需要执行 02 — 基本语法 一 、 基本语法: CREATE...连续查询会根据 GROUP BY time() 时间间隔确定作用数据,每次执行所针对数据时间范围 [ now() - GROUP BY time() ,now() ) 。...执行 CQ ,数据范围 [ 7:30 , 8:00 ) 在 8:30 执行 CQ ,数据范围 [ 8:00 , 8:30 ) 2、RESAMPLE FOR FOR 定义了数据时间范围: RESAMPLE...FOR 1h 意思就是每次 CQ 数据时间范围 1h 。...当 FOR 时间间隔大于 GROUP BY time() 时,每次 CQ 时间范围被扩大,但是每一个点仍然按照 GROUP BY time() 时间间隔,因此每次 CQ 会写入多个点(如上述示例)

    1.7K40

    R语言对布丰投针(蒲丰投针)实验进行模拟和动态可视化生成GIF动画

    p=13033 ---- 介绍 布丰投针几何概率领域中最古老问题之一。它最早在1777年提出。它涉及将针头放到衬有衬纸纸上,并确定针头越过页面上一行可能性。...引人注目的结果概率与pi值直接相关。R程序将根据上段所述情况估算pi值并使用gganimate进行动态可视化。...第1部分 对于A部分,我们创建一个数据帧,该数据帧将在3个不同间隔上生成随机值,这些间隔将代表x,y范围以及每个落针点角度。这是一个易于实现随机数情况,需要使用runif函数。...第2部分 我们绘制第一部分针。重要不要在这个问题上出现超过2条水平线。它使我们可以进行较小检查以了解此处描绘几何特性一般概念。话虽如此,让我们注意我们决定在每个方向上将图形扩展1个单位。...原因想象一个针尾巴从y = 1开始,其角度为pi / 2。我们需要假设该方向范围最大为2。

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