自2015年1月1号发出“城市计算可以避免踩踏悲剧”的微博后,大家反响很热烈,提供了很多想法和见解,大概意见可以归纳为两大类(相信大家都是向着为了使我们的城市和政府能变得更好的方向给出建议的)。...反思”外滩踩踏事故”:大数据能做些什么? 第一类网友意见:根本不需要用手机数据这么高大上的技术。...而这些都是需要根据当时的实地情况,依靠数据来制定的。但如果前两步做得足够好,我们并不希望走到第三步。防患于未然才是避免踩踏的最佳方法。...这三个都是城市计算中的研究子课题,也都有相关成果。比如基于手机数据的撤离技术,在日本的海啸事件中就有相关研究成果。德国发生踩踏事件后,各位专家讨论的结果就是用手机数据来解决。...希望行业能(至少向相关部门)尽可能的开放数据;希望更多的科研工作者能投身这个领域,做出更多、更有实际价值、关乎民生的研究成果;希望政府在日后的工作过程中也能更多的采用以数据为支撑的决策方式,依靠数据改善城市
一个错误的配置导致大量的数据库请求,这种蜂拥而至的请求被称为缓存踩踏(Cache Stampede)。...1什么是缓存踩踏? 当多个线程试图并行访问缓存时,就会发生缓存踩踏。如果缓存的值不存在,那么线程将同时尝试从数据源获取数据。...缓存踩踏之所以极具破坏性,一个主要原因是它会导致恶性的失败循环: 大量的并发线程无法从缓存中获得数据,然后直接调用数据库。 数据库由于巨大的 CPU 峰值发生崩溃,并导致超时错误。...在应用服务器的内存中,缓存数据可能会导致内存不足,特别是在缓存大量数据的情况下。 此外,这种缓存策略仍然容易受跟随者踩踏的影响。 ?...这就是 DoorDash 所采用的避免高速缓存踩踏的方法。 但是,如果重新计算缓存数据需要相当长的时间,那该怎么办?
去年这时候,炒币看不上炒股的,半年前,炒股的看不上炒币的。无论炒什么的都看不上投P2P的。 如今鄙视链终于拉平了。大家都得考虑生存的问题了。 强如比特大陆和火币,都传出了裁员的消息。...不存在的! 至于它为什么要裁员,比特大陆官方说是“年末人员的正常调整”,坊间有人认为是“币价下跌矿机收益减少,现金流被进一步压缩”。 C先生的想法有些不一样,我认为:这是“踩踏式裁员”。...现在大家的预期都比较悲观。拿C先生上一篇文章来说,为了总结6大机构对2019年的展望,C先生看了40+篇累计2000页的各大机构的宏观和策略长篇报告,总的来说,悲观的偏多,乐观的偏少。...这个争相恐后的裁员行为就是我们在金融市场里常见的“踩踏”,而“踩踏”的由来正是大名鼎鼎的索罗斯的“反身性”理论。 索罗斯的核心投资理论就是所谓“反身理论”。...更直白点说,像现在这种所谓的“踩踏式裁员”,其实是因为项目方/公司的求生欲太强,在“反身性”的驱使下跟风裁员,自我强化、自我实现,最终一定会校正、回归。 人间没有新鲜事。
GTZAN Genre Collection GTZAN数据集是一个非常流行的音乐数据集,包含10个音乐流派,每个流派有100首30秒的音频片段。...获取方式: 你可以在 marsyas.info 网站上找到GTZAN数据集的下载链接。 2....Million Song Dataset (MSD) MSD是一个包含100万首歌的元数据和音频特征的数据集。虽然它不包含实际的音频文件,但可以与其他数据集结合使用。...获取方式: 访问 VoxCeleb 网站,按照指示申请和下载数据集。 4. FMA: Free Music Archive FMA数据集是一个开源的音乐数据集,包含各种流派的音频文件和元数据。...使用数据集的建议 阅读文档:下载数据集前,请仔细阅读相关文档和许可协议,确保合法使用数据。 数据预处理:下载数据后,可能需要进行预处理,如格式转换、特征提取等。
在数据分析中,有一种分析就是相关性的分析,所谓的相关性的分析就是 “不同现象之间相互相影响的关系叫相关性分析”,比如商场折扣和销量的 的分析,我们可以通过相关性分析,来判断折扣和销量之间的相关性有多强...数据的相关性分为数据的正相关,数据的负相关,和数据的无关,通过数据相关系数的分析,我们可以判断两组数据之间相关强度。 ?...相关性分析中的 相关系数可以通过EXCEL中的函数来计算,然后我们来判断相关系数的平方数,来判断数据是正相关强烈还是负相关强烈,比如我们看到的下面这组数据,是营业额和加班小时的数据,我们通过相关性来判断公司的营业额和加班的关系是否强烈...,我们对数据做了个散点图,然后用函数做了相关系数,函数是:CORREL,选择两组数据即可,通过函数我们得出相关系数是0.2329,这说明公司的业绩和加班的小时数没有关系。...相关性的数据分析在人力资源数据分析里有很多的应用,比如我们在做一些培训问卷调研的时候,我们会从很多维度让学员来对讲师和培训打分,根据打分的结果,我们要分析,讲师哪些技能需要提升,根据学员最后打的综合评分
【数据库系统概述】 常用的数据库有MySql、oracle等。不同数据库都支持sql标准,并且不同数据库在sql标准的基础上进行了一些扩充。...对于数据库的学习包括:sql>过程、触发器等内容,其中重要程度如下: sql>过程、触发器等 oracle数据库: 1、oracle的开发部分,包含两个部分:sql+plsql编程 2、oracle...'_____%'; LIKE可以用于数字或者时间类型上面,关键字为空表示查询全部 【数据排序显示】 order by 默认升序 传统数据查询的时候只会设置的逐渐排列,如果希望对指定的列进行排序,就需要使用...1、确定所需要的数据表 2、确定已知的关联字段 范例:列出公司各个部门的经理姓名、薪金、部门名称、部门人数、部门的平均工资 1、确定数据表 2、确定关联字段 4、select用的比较少 范例:查询出部门编号...执行同样的update操作语句: 两种锁: 行级锁: 特点:当一个事务执行了相应的数据操作后如果此事务没有提交,那么会一直以独占的方式锁定这些操作的数据,其他事务要一直到此事务释放后才能进行操作 表级锁
Raw数据相关概念 什么是“RAW”? 维基百科的字面解释是:原始图像文件包含从数码相机、扫描器或电影胶片扫描仪的图像传感器所处理数据。RAW文件包含创建一个可视图像所必须的相机传感器数据信息。...通俗讲就是摄像机、相机拍摄并记录下来的带有原始信息的视频或者图片,包含传感器元数据、传感器尺寸、颜色属性、配置文件等等信息,以方便后期对视频及图片做更大幅度的处理。...几乎未经压缩,也完全没进行各种处理,与记录拍摄时“用户的相机设置信息”数据被一同保存下来。...有损压缩表示在压缩处理过程中,部分图像数据将会被丢弃。但是抛弃这些信息后,能得到比无损压缩小得多的文件。...单反/无反相机上的 RAW 和手机上的 RAW,最大的区别在于描述明暗数据的位深不同。
Pima Indians Diabetes 数据集 Pima Indians Diabetes 数据集是最常用的糖尿病数据集之一。它包含768个样本和8个特征,目标变量是二分类(是否患有糖尿病)。...Diabetes 130-US hospitals for years 1999-2008 数据集 该数据集包含了130家美国医院在1999-2008年间的糖尿病患者数据。...") # 查看数据集的结构 str(dataset) 4....Kaggle上的糖尿病数据集 Kaggle是一个数据科学竞赛平台,上面有许多开源的数据集。你可以在Kaggle上搜索“diabetes”来找到相关的数据集。...") # 查看数据集的结构 str(dataset) 示例:使用Pima Indians Diabetes数据集构建糖尿病检测模型 以下是一个完整的示例,使用Pima Indians Diabetes
最近要着手数据质量管理工作了,先想一些脚本来玩玩。 1、计算数据库表的相似度 计算表和表之间字段的相似度,当然如果字段的中文备注齐备的话,通过自然语言处理也可以计算字段之间的相似度。...主要目的是为了定位系统中重复建设的表,可以考虑后续优化。 2、查询表所依赖存储过程 代码可以通过两种方法进行,建议采用第一种,不过第二种可找到无效的存储过程。...代码示例 #计算数据库表相似度 SELECT a.table_name, d.target_table, a.col_total, d.col_num,
前言 实证研究过程中,少不了地址数据的清理。比如为数据匹配省市信息、从大段文本中提取地址、从电话号码、身份证等信息中提取地址。面对这些清理工作,你有什么思路吗?...其实在 Python 中有一些库可以很方便的来解决这些问题,今天为大家介绍一些用于地址数据清理的库。...后文用到的外部库主要有 cocoNLP、id_validator 和 cpca (Chinese Province City Area) ,可以在命令行窗口输入如下进行安装: !...,数据源为爬取自中华人民共和国民政局全国行政区划查询平台-中国三级行政区划。...本库最主要的方法是cpca.transform,该方法可以输入任意的可迭代类型(如 list,pandas 的 Series 类型等),之后将其转换为一个 DataFrame ,通过它可以实现匹配省市信息
这是学习笔记的第 1988 篇文章 最近在梳理MySQL数据字典的时候,发现原本印象中的MySQL数据字典其实还是很丰富的。我们逐个来梳理一下。...information_schema.statistics mysql.innodb_index_stats mysql.innodb_table_stats performance_schema.table_handles 直接秀出来整理的脑图...如上只是一个概览的列表整理,在实际过程中还会发现一系列的的细节,比如information_schema.tables算是一个很经典的数据字典了,对于这个数据字典,字段create_time和update_time...的处理逻辑和我们想象的差别很大。...对于数据字典还是需要好好的整理一番,简单来说,不能眼高手低。
HTML5学堂:在使用PHP将数据库中的数据提取到前端网页当中,分为几个基本步骤,主要包括:定义数据库的基本信息、连接数据库、选择数据库、执行SQL命令、分析结果集、关闭数据库。...核心知识 - PHP对数据操作的基本步骤 1、定义数据库的基本信息 2、请求“连接主机(服务器)” 3、选择数据库 4、执行SQL命令 5、分析结果集 6、关闭数据库 最核心的知识,其实依旧是知识的逻辑...,将结果返回出来之后,需要进行相关的数据处理(处理成前端可用的状态),之后用完了,就关闭数据库呗~ 定义数据库的基本信息,请求连接主机 第一步与第二步:连接主机,我们需要三个必不可少的信息,就是主机(服务器...> 相关说明:我在此处使用的是wamp构建的服务器集成环境,在phpMYadmin当中,是可以查看具体的用户名和密码的。...,我们此处就直接使用常量名即可,代码如下: $conn = mysql_connect(MYSQL_HOST, MYSQL_USER, MYSQL_PASSWORD); 相关提示:此处需要注意的是,对于字符串
大数据的发展经历了从因果分析到相关分析的转变。宏观上来讲,如果两个事务存在某种统计学意义上的依赖性就称两者具有相关性。这里我们就简单聊聊各种相关分析的方法。...1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章...6、回复“答案”查看hadoop面试题题目及答案 7、回复“爱情”查看大数据与爱情的故事 8、回复“笑话”查看大数据系列笑话 9、回复“大数据1、大数据2、大数据3、大数据4”查看大数据历史机遇连载...PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制) 大数据人才的摇篮!...专注大数据行业人才的培养。每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!
golang内部自带了连接池功能,所以只需要全局创建单例的db就可以了 创建连接池 创建db后并不需要自己去使用db.Close()去关闭,虽然提供了这样关闭方法但是完全不需要使用。...只要像下面这样创建连接就可以直接使用,如果非要使用关闭,那么可以在信号signal 部分去关闭系统的资源。...") db.SetMaxOpenConns(2000) db.SetMaxIdleConns(1000) db.Ping() } SetMaxOpenConns用于设置最大打开的连接数...SetMaxIdleConns用于设置闲置的连接数。 参考 golang go-sql-drive mysql连接池的实现
因此当数据库只包含成功事务提交的结果时,就说数据库处于一致性状态。...如果数据库系统 运行中发生故障,有些事务尚未完成就被迫中断,这些未完成事务对数据库所做的修改有一部分已写入物理数据库,这时数据库就处于一种不正确的状态,或者说是 不一致的状态。...4 、持续性 也称永久性,指一个事务一旦提交,它对数据库中的数据的改变就应该是永久性的。接下来的其它操作或故障不应该对其执行结果有任何影响。...数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。...行:一行(=元组,或记录)是一组相关的数据,例如一条用户订阅的数据。 冗余:存储两倍数据,冗余降低了性能,但提高了数据的安全性。 主键:主键是唯一的。一个数据表中只能包含一个主键。
在相关数据库中,所有规则都必须应用于事务的修改,以保持所有数据的完整性。事务结束时,所有的内部数据结构(如 B 树索引或双向链表)都必须是正确的。...隔离性:由并发事务所作的修改必须与任何其它并发事务所作的修改隔离。事务查看数据时数据所处的状态,要么是另一并发事务修改它之前的状态,要么是另一事务修改它之后的状态,事务不会查看中间状态的数据。...这称为可串行性,因为它能够重新装载起始数据,并且重播一系列事务,以使数据结束时的状态与原始事务执行的状态相同。 持久性:事务完成之后,它对于系统的影响是永久性的。...答:索引象书的目录类似,索引使数据库程序无需扫描整个表,就可以在其中找到所需要的数据,索引包含了一个表中包含值的列表,其中包含了各个值的行所存储的位置,索引可以是单个或一组列,索引提供的表中数据的逻辑位置...内部联接(inner join)一个联接,返回两表的公共列都匹配的行 外部联接(outer join) 一个联接,该联接还包括那些和联接表中记录不相关的记录。
6、数据库相关概念 在一个数据库软件中可以包含多个数据仓库,在每个数据仓库中可以包含多个数据集合,每个数据集合中可以包含多条文档(具体的数据)。...术语 解释说明 database 数据库,mongoDB数据库软件中可以建立多个数据库 collection 集合,一组数据的集合,可以理解为JavaScript中的数组 document...文档,一条具体的数据,可以理解为JavaScript中的对象 field 字段,文档中的属性名称,可以理解为JavaScript中的对象属性 7、Mongoose第三方包 使用Node.js...使用mongoose提供的connect方法即可连接数据库。...// 连接失败 .catch(err => console.log(err, '数据库连接失败')); image.png 9、创建数据库 在MongoDB中不需要显式创建数据库,如果正在使用的数据库不存在
它还含有用于分析和显示数据的工具。 6. Flume Flume可以从其他应用程序收集日志数据,然后将这些数据送入到Hadoop。...HBase HBase是为有数十亿行和数百万列的超大表设计的,这是一种分布式数据库,可以对大数据进行随机性的实时读取/写入访问。...Hive Apache Hive是面向Hadoop生态系统的数据仓库。它让用户可以使用HiveQL查询和管理大数据,这是一种类似SQL的语言。 ? 10....它能够按照时间或按照数据可用情况触发任务,并与MapReduce、Pig、Hive、Sqoop及其他许多相关工具整合起来。 14. Pig Apache Pig是一种面向分布式大数据分析的平台。...Sqoop 企业经常需要在关系数据库与Hadoop之间传输数据,而Sqoop就是能完成这项任务的一款工具。
Flask 数据库相关 数据库类型 SQL 和 NoSQL。 SQL 数据库高效、紧凑方式储存结构化数据,需要花费大量精力保证数据一致性。 NoSQL 数据库放宽对一致性要求,从而获得性能优势。...对于一个Role类的实例,其users属性将返回与角色相关联的用户组成的列表。 db.relationship() 第一个参数表示这个关系的另一端所指模型,如果模型尚未定义,可以用字符串指定。...数据库操作 创建表 上面已经定义了程序所需要的模型,但数据库目前只是初始化实例,没有真正对其进行读写(也就是创建 下面介绍两个相关的函数: db.create_all() db.drop_all() 顾名思义...,也就是说保证数据库在任何时候被任意线程调用的时候数据一致。...(现在好像还没有介绍线程、进程的概念,逃…… 不过很快就会引入相关概念啦 如果再写入会话的时候发生错误,整个会话也就失效了,应该始终把相关改动在会话内提交,避免因为数据库部分更新导致数据库不一致。
DOCTYPE html> 01_相关问题 <!...-- 1. undefined与null的区别? * undefined代表没有赋值 * null代表赋值了, 只是值为null 2. 什么时候给变量赋值为null呢?...* var a = null //a将指向一个对象, 但对象此时还没有确定 * a = null //让a指向的对象成为垃圾对象 3. 严格区别变量类型与数据类型?...* js的变量本身是没有类型的, 变量的类型实际上是变量内存中数据的类型 * 变量类型: * 基本类型: 保存基本类型数据的变量 * 引用类型: 保存对象地址值的变量 * 数据对象 * 基本类型 * 对象类型...--> // 1. undefined与null的区别?
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