对于我们下载的多数数据集，我们可能需要提取其中指定的来使用，比如这个空气质量数据集，全国那么多站点，我只想要我研究的区域的站点数据，然而，当我打开文件夹的时候，失望了，因为这些数据都是一个一个的csv...有一个方法就是excel可以用脚本把这些单独的csv合并为一个csv，但可能伴随的问题就是数据超出excel的存储上限，so，我们换一种做法提取指定站点的数据。...这次实验用到的数据是全国2014-2020年的站点空气质量数据，每小时的分辨率的，截图看看长什么样子： ? ?...targets就是你指定的想提取的站点，想提取谁就指定谁，就输入谁的站点代号就可以啦，整体代码如下： import os import pandas as pd # 定义相关参数 dataPath =.../data' # 数据目录 targets = ['1001A','1002A','1003A','1004A','1005A','1006A','1007A','1008A'] # 目标站点 result
索引质量的高低对数据库整体性能有着直接的影响。良好高质量的索引使得数据库性能得以数量级别的提升，而低效冗余的索引则使得数据库性能缓慢如牛，即便是使用高档的硬件配置。...那对于已经置于生产环境中的数据库，我们也可以通过查询相关数据字典得到索引的质量的高低，通过这个分析来指导如何改善索引的性能。下面给出了演示以及索引创建的基本指导原则，最后给出了索引质量分析脚本。...1、查看索引质量 --获取指定schema或表上的索引质量信息报告 gx_adm@CABO3> @idx_quality Enter value for input_owner: GX_ADM Enter...value for input_tbname: CLIENT_TRADE_TBL -->如果我们省略具体的表名则会输出整个schema的索引质量报告... 该列是否经常使用“ = ”作为常用查询条件 列上的离散度 组合列经常按何种顺序排序 哪些列会作为附件性列被添加 3、索引质量分析脚本
Tomcat卷二 Tomcat 请求处理流程 请求流程 请求流程源码解析 源码研究 1.Acceptor.run() 2.Poller.run() 2.1 Poller.processKey() 2.2...那上面这幅图只是描述了根据请求的URL如何查找到需要执行的Servlet ， 那么下面我们 再来解析一下 ， 从Tomcat的设计架构层面来分析Tomcat的请求处理 步骤如下: Connector...源码研究 建议看源码流程前先去回顾一下责任链模式，因为tomcat的请求流程中主要使用了责任链模式 责任链模式 我们把请求过程的源码分为两部分来进行分析: 第一部分: 请求由Endpoint捕获...主要内容为在请求转交给Coyote适配器后的流程分析,紧接上文中请求交由Processor处理. 5.AbstractProcessorLight.process() 当请求由Endpoint交由Processor...errArgs); resp.sendError(HttpServletResponse.SC_NOT_IMPLEMENTED, errMsg); } 到此请求流程代码分析完毕
数据质量分析 数据质量分析是数据挖掘中数据准备的最重要一环，是数据处理的前体。数据质量分分析主要任务是识别脏数据。
本文实例讲述了Yii框架多语言站点配置方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里假设我们要建立 中文／英文 切换的站点 1.
对于我们下载的多数数据集，我们可能需要提取其中指定的来使用，比如这个空气质量数据集，全国那么多站点，我只想要我研究的区域的站点数据，然而，当我打开文件夹的时候，失望了，因为这些数据都是一个一个的csv文件...有一个方法就是excel可以用脚本把这些单独的csv合并为一个csv，但可能伴随的问题就是数据超出excel的存储上限，so，我们换一种做法提取指定站点的数据。...这次实验用到的数据是全国2014-2020年的站点空气质量数据，每小时的分辨率的，截图看看长什么样子： ? ?...targets就是你指定的想提取的站点，想提取谁就指定谁，就输入谁的站点代号就可以啦，整体代码如下： import os import pandas as pd # 定义相关参数 dataPath =.../data' # 数据目录 targets = ['1001A','1002A','1003A','1004A','1005A','1006A','1007A','1008A'] # 目标站点 result
高性能MySQL卷一之架构分析 Mysql架构 优化与执行 并发控制 读写锁 锁粒度 表锁 行级锁 事务 隔离级别 死锁 事务日志 MYSQL中的事务 自动提交 在事务中混合使用存储引擎 隐式和显示锁定...多版本并发控制 存储引擎 InnoDB存储引擎 MyISAM存储引擎 转换表引擎 导入和导出 创建和查询 ---- Mysql架构 最上层负责处理连接处理，授权认证和安全等 第二层负责查询解析,分析...InnoDB其他特性这里暂时不讲，后面深入分析时再聊 ---- MyISAM存储引擎 在MYSQL 5.1版本之前，MYISAM是默认的存储引擎，MYISAM提供了大量的特性，包括全文索引，压缩，空间函数等
数据质量（Data Quality）是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。...数据质量保证主要包括数据概要分析（Data Profiling）、数据审核（Data Auditing）和数据修正（Data Correcting）三个部分，前一篇文章介绍了Data Profiling...数据质量的基本要素 首先，如何评估数据的质量，或者说怎么样的数据才是符合要求的数据？可以从4个方面去考虑，这4个方面共同构成了数据质量的4个基本要素。...虽然说分析型数据的实时性要求并不是太高，但并不意味了就没有要求，分析师可以接受当天的数据要第二天才能查看，但如果数据要延时两三天才能出来，或者每周的数据分析报告要两周后才能出来，那么分析的结论可能已经失去时效性...，分析师的工作只是徒劳；同时，某些实时分析和决策需要用到小时或者分钟级的数据，这些需求对数据的时效性要求极高。
01 电网质量定义 02 电网质量故障分析 03 ABB电网质量解决方案 04 成功案例 05 无功功率补偿方案选型
它在图像生成质量、生成速度和鲁棒性上比扩散模型更好。本文已被NeurIPS 2022接收。 引言 扩散模型最早来源于物理中的热力学，最近却在人工智能领域大放异彩。...理论上，这种模型具有直观的图像和严谨的理论；实验上，它在生成质量、生成速度和鲁棒性上往往比扩散模型更好。本文已被NeurIPS 2022接收。...在图像生成实验中，PFGM 是当前在标准数据集 CIFAR-10 上表现最好的标准化流模型，取得了 2.35 的 FID score （图片质量的度量）。...SDE （随机微分方程）生成质量差不多的情况下，PFGM 的 ODE 达到了 10 倍 - 20 倍的加速； （3）PFGM 在表达能力更弱的网络结构上比扩散模型鲁棒。...研究人员同时观测到，在与扩散模型的 SDE （随机微分方程）生成质量差不多的情况下，PFGM 达到了 10 倍 - 20 倍的加速，更好地兼顾了生成质量与速度。
RFM分析法是一种常用的客户细分方法，常用来衡量客户价值和客户创造利益的能力。...本文目录 最近一次消费时间 消费频率 消费金额 综合分析 一、最近一次消费时间（Recency） R1（近期活跃客户）：最近一次在超市消费是在一个月内。...四、综合分析 处于不同类别的客户价值不同，我们把客户分为3的3次方，即27个群体，具体如下： 重要价值客户（R1F1M1）：即VIP客户，这些客户是超市的宝贵资产，他们不仅活跃度高、消费频率高，而且消费金额大
VMAF 的全称是 Video Multi-Method Assessment Fusion，它是由 Netflix 所推出的一款视频质量比较分析工具，即以原视频为标准对受损视频进行画质打分。...其实市面上已有的视频质量分析工具已经有不少了，像 SSIM 和 PSNR 都是非常成熟的评价指标，那么为什么 Netflix 还要重复造轮子呢？...相比于目前广泛被采用的纯数学模型评价方法，VMAF 采用了机器学习的方式对视频质量进行视觉上的评价。...如果是对 1080P 及以下分辨率视频进行质量分析，使用模型 vmaf_v0.6.1.pkl 即可。而对于 4K 视频，则推荐使用模型 vmaf_4k_v0.6.1.pkl。...在 ffmpeg 同级目录下的 VMAF.txt 则记录了逐帧分析的 VMAF 成绩。
先通过C在卷中创建1到99文件。 测试一： A上删除 rm -f 2*，A执行heal full，看是否恢复，如果不行，再在B上执行heal full，A上看文件是否恢复。...先通过C在卷中创建1到99文件。 场景一： A上删除 rm *，A执行heal full，看是否恢复，如果不行，再在B上执行heal full，A上看文件是否恢复。...先通过C在卷中创建1到99文件。 场景二： B上删除 rm *，同时删除对应gfid文件。A执行heal full，看是否恢复，如果不行，再在B上执行heal full，B上看文件是否恢复。...测试结果： 场景一 C上看到文件，其它都不行 场景二 都不行 3、测试总结-副本文件丢失修复 当复制卷中的副本文件被不小心删除（同时删除对应的gfid文件）后，可以通过 gluster volume...暗文件说明 在复制卷情况下，假设有两个brick做成的volume，当在其中一个brick上删除一个文件file（不删除对应的gfid文件）时，有可能导致（两个副本，删除其中一个副本会导致，但具体哪个副本暂不确定
作者提出的方法在质量和数量上都提高了目标检测性能。 作者探讨了STN模块内不同定位网络的影响，以及模型在不同空间变换下的鲁棒性。...1 Introduction 植物表型分析对于作物改良[1]、产量优化[2]和可持续实践[3]至关重要。人工智能（AI），特别是目标检测算法，已经改变了植物表型分析，提高了效率和性能[4]。...此外，作者提供了一个新的、高质量的、标注详细的多种植物数据集，以推进农业植物检测和表型研究。...使用可解释AI进行模型分析 如表3所示，所提出的模型在平均减少误报检测方面表现得更好，因为STN-YOLO模型的精确度优于 Baseline YOLO模型。...这些结果支持了这一假设：将空间不变性融入到输入图像中可以在质量和数量上都导致更好的目标检测，因为STN-YOLO模型更加强调植物区域。
Tomcat卷一 Tomcat 基础概念扫盲 web 概念 常见的web服务器 概念 常见web服务器软件 Tomcat 历史 Tomcat 安装 Tomcat 目录结构 Tomcat 启动停止 Tomcat...源码 运行 Tomcat 架构 Http工作原理 Tomcat整体架构 Http服务器请求处理 Servlet容器工作流程 Tomcat整体架构 tomcat核心组件分析 tomcat核心组件协作过程...这里得出结论1: 连接器和站点是多对多的关系 结论2: 站点和应用上下文是一对多的关系，一个站点下面可以有多个应用上下文，这里应用上下文映射到物理层面对应一个文件夹,然后文件夹下面放着资源 结论3:应用上下文和资源也是一对多的关系...-- 站点也可以存在多个,这里对应Host标签里面的name --> <!
参考资料说明 绝大多数内容来自：GlusterFS冗余镜像（AFR）修复原理以及脑裂分析，写的不错，做了一些的小的改动，特别是对裂脑的态度。这里标成原创，提高曝光率。
转录组等多种数据分析中都有应用，本文主要介绍在chip_seq数据分析中的PCA分析。...在转录组中，我们可以通过基因表达谱来对样本进行PCA分析，在chip_seq数据分析中，为了得到类似基因表达谱的数据，研究人员提出了一种思想，将基因组划分为等长的区间，称之为bin,然后计算每个区间内的...得到样本中所有bin的coverage之后，就可以利用该数据进行PCA分析。具体的操作步骤如下，通过deeptools来实现 1....PCA分析 通过plotPCA命令实现，用法示意如下 plotPCA \ -in results.npz \ -o PCA.png 输出结果示意如下 ?...软件默认选择第一和第二主成分来绘制二维的散点图，在该图中通过观测样本点之间的距离，可以对数据质量做出一些基本判断，理论上讲，input和抗体处理的样本之间应该有较大距离，而生物学重复样本之间应该比较接近
gcc目前无法告警，Coverity静态分析器将发出OVERFLOW_BEFORE_WIDEN警告。 建议在对变量做计算赋值时，必须考虑其计算参数的类型是否至少有一个和自己类型相同。
PHPStan 是一种用于 PHP 代码的静态分析工具。它是用 PHP 编写的，并于 2017 年首次发布。...PHPStan 特点 静态分析： PHPStan 是一款静态分析工具，这意味着它在运行 PHP 代码之前就会对其进行分析。这使得它能够检测到编译时错误，而无需实际运行代码。...PHPStan 是一款非常流行的 PHP 代码分析工具，它已被许多公司和项目使用，包括 Facebook、Google、Netflix 和 WordPress 等。...运行 为了让 PHPStan 分析你的代码库，你必须使用 analyse 命令并将其指向正确的目录。...等我们完善以上的 6 个错误后，再次重新分析。
在【rainbowzhou 面试15/101】技术提问--数据质量管理的流程有哪些？中，我讲述数据质量管理的四个阶段。今天详细说说其中的第三阶段--如何进行数据质量分析，希望对大家有所帮助。...字段级别分析 关于字段级别的分析，主要的方法有缺失值分析、异常值分析、值域分析、数据分布分析和字段内容分析等，下面分别进行说明。 缺失值分析 数据缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失。...异常值分析 异常值分析主要针对字段中的异常数据进行分析。常见的异常数据包括空字符、NULL值、被截断的字符串、乱码和其他录入错误的值。针对字符类字段的统计分析方法，常见的有正则匹配法、长度统计法等。...（加粗的为常见指标） 数据分布分析 数据分布分析主要是分析各个维度值在总体数据中的分布情况。数据分布分析过程中出现的典型的数据质量问题有数据分布偏斜程度较大、数据分布过分集中等。...字段内容分析 字段内容分析是分析字段真实记录值与预期数据是否一致。eg：定义的字段类型为string，但预期的数据是数值字符串（如“0”，“1”，“999”）。
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