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如何选择最佳最近邻算法

介绍一种通过数据驱动方法,在自定义数据集上选择最快,最准确ANN算法 ?...在本文中,我将演示一种数据驱动方法,通过使用出色an-benchmarks GitHub存储库,确定哪种ANN算法是自定义数据最佳选择。 ?...下图是通过使用距离度量在glove-100 数据集上运行ANN基准而得到图形。在此数据集上,scann算法在任何给定Recall中具有最高每秒查询数,因此在该数据集上具有最佳算法。 ?...距离参数允许选项是“euclidean”,“angular”,“hamming”或“jaccard”。距离度量选择特定于您问题。...将并行性值更改为要使用尽可能多CPU内核。我使用是16核CPU,因此我选择parallelism = 14来为其他任务保留2核。这将需要一些时间才能完成。

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最近收集一些数据

这是学习笔记第 2254 篇文章 读完需要5分钟 速读仅需3分钟 ? 最近忙里抽闲刷了下抖音,刷到内心感到空虚了,我觉得是阅读内容出了问题,于是做了一些调整,开始阅读一些有深度内容。...以下是最近付费阅读收集到一些数据。 海外市场很可能是助推美国大型科技公司股价上涨一个关键因素。这些科技公司收入中,有相当大一部分来自海外市场。...标准普尔数据显示,2018年,标普500指数成份股公司42.9%销售额来自海外市场(2019年数据尚未公布)。...根据艾瑞咨询数据,2019年直播电商整体成交额达4512.9亿元,同比增长200%,占网购整体规模4.5%,而且成长空间巨大。...因为根据彭博新能源财经数据,过去10年涌入中国新能源行业投资高达8180亿美元,是第二名国家两倍多。

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    数据结构和算法】最近请求次数

    前言 这是力扣 933 题,难度为简单,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙一种。 慢慢开始队列模块了,这道题是一道非常好队列例题,很有代表性。...一、题目描述 写一个 RecentCounter 类来计算特定时间范围内最近请求。 请你实现 RecentCounter 类: RecentCounter() 初始化计数器,请求数为 0 。...确切地说,返回在 [t-3000, t] 内发生请求数。 保证 每次对 ping 调用都使用比之前更大 t 值。...每次调用 ping 方法要求返回过去 3000 毫秒内发生所有请求数,因此可以将请求时间序列中距离请求时间超过 3000 毫秒请求删除,然后计算请求时间序列中请求数,即为过去 3000 毫秒内发生所有请求数...空间复杂度主要取决于队列空间,队列内存储最近 3000毫秒请求,空间复杂度是 O(n)。

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    最近做大数据面试官感想

    最近一段时间,浪尖忙于招人面试,在面试别人过程中收获了很多,我相信被我面试的人也会收获很多。...比如,今晚面试(简历就不贴出来了,怕是我粉丝),简历写很大,很强,面试时候架构画还行很流畅,表述还流畅,可以看出确实做了些事情,从数据采集到最终报表展示都做了,由于他数据量比较小,每天才十几个...GB,没怎么问关于数据流调优,算子调优,代码调优等内容,简单问了一下如何保证数据不丢失,如何保证数据处理后结果不重复输出,数据格式等答都是马马虎虎,由于是从java转过来,没有系统学习,我就将就了...小广告 最近浪尖组织了一帮高手,原腾讯现阿里大牛及腾讯大牛,还有部分企业CEO,同时后面会陆续请一些大牛来做嘉宾,在知识星球开设了一个Spark技术学院知识交流园地。...提供一次半小时左右电话面试机会,帮助你了解自己弱点,给出学习方案。 一个人学习是寂寞,没效率,一群气味相投之人,在过来人指导下,这样学习才是最有效,最有意思

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    最近 vim 配置

    前段时间调整了vim配置,尝试了下python-mode这个集成配置。最终还是以体验太差告终,主要在性能方面,可能是我Air配置太Low了。...当然除了性能问题之外,其他PyMode已经处理很好了。省去了装很多插件麻烦。但问题是会帮你装上很多你用不到插件。 于是又重新回到了自己动手年代,毕竟性能在这摆着,最好还是按需安装。...今天又把所有的插件都梳理了一遍,该升级升级一下。...其中关于YouCompleteMe一个问题需要说下,具体就是 Traceback(mostrecentcalllast):File"/Users/the5fire/.vim/bundle/YouCompleteMe...,增加如下配置即可: let g:ycm_server_python_interpreter = '/usr/local/bin/python' 最新配置如下: setnocompatible" be

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    最近碰到问题

    问题1 MySQL报错MySQL“ERROR 1046(3D000):未选择数据库”更新查询 https://dev.mysql.com/doc/mysql-errors/5.7/en/server-error-reference.html...需要使用"use 数据库名"指定数据库名称操作。...如下所示,每个回车,都会用字符表示, 我是一张图片( )我是一张图片 如果要删除,可以选择"工具栏-文件-选项",删除勾选“段落标记”这个, 问题4 Visio形状窗口如何打开?...异常关闭了Visio中形状窗口,重启还是不显示,可以选择"视图-任务窗口-形状",就可以打开了, 问题5 Microsoft Office 2016文档结构图如何打开?...可以在“视图”工具栏中,勾选“导航窗格”,就可以打开了, 《最近碰到几个问题》 问题1 删除MySQL空用户 问题2 云文档多人编辑筛选乱解决 问题3 MySQL数据库宕机一种可能 问题4 配置磁盘自动挂载

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    简单聊下最近我对数据系统看法

    因为面向对象语言和关系性数据库存在阻抗不匹配(impedance mismatch),并且随着需要处理数据量增大,文档型数据以“NoSQL”名义获得了新生,MongoDB、RethinkDB之类数据库在互联网行业火起来了...在大数据量和高并发情况下,以SSTable和LSM树为核心数据库逆袭,开始逐渐侵占以B树为核心关系型数据市场,例如CockroachDB和TiDB。 3....并发隔离等级划分地愈加细致,出现了SSI、SI等一系列等级,让开发者可以能根据应用场景选择最合适并发隔离等级,这一点在CockroachDB特别明显。...CAP理论成熟,虽然在实践上没啥用,但是开发者可以简单地根据应用场景不同选用不同数据库存储和搜索数据,例如强调CPHbase和强调APCassandra。 6....AWS Aurora为代表数据兴起,再次强调了:The log is the database。可用性程度达到一个全新等级,数据异地容灾变成云数据标配

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    简单聊下最近我对数据系统看法

    因为面向对象语言和关系性数据库存在阻抗不匹配(impedance mismatch),并且随着需要处理数据量增大,文档型数据以“NoSQL”名义获得了新生,MongoDB、RethinkDB之类数据库在互联网行业火起来了...在大数据量和高并发情况下,以SSTable和LSM树为核心数据库逆袭,开始逐渐侵占以B树为核心关系型数据市场,例如CockroachDB和TiDB。 3....并发隔离等级划分地愈加细致,出现了SSI、SI等一系列等级,让开发者可以能根据应用场景选择最合适并发隔离等级,这一点在CockroachDB特别明显。...CAP理论成熟,虽然在实践上没啥用,但是开发者可以简单地根据应用场景不同选用不同数据库存储和搜索数据,例如强调CPHbase和强调APCassandra。 6....AWS Aurora为代表数据兴起,再次强调了:The log is the database。可用性程度达到一个全新等级,数据异地容灾变成云数据标配

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    mysql数据类型选择

    1、整数和浮点数 如果不需要小数部分,就是用整数来保存数据;如果需要小数部分,就是用浮点数。对于浮点数据列,存入数值会对该列定义小数位进行四舍五入。...2、浮点数和定点数 浮点数FLOAT、DOUBLE相对于定点数DECIMAL优势是:在长度一定条件下,浮点数能表示更大数据范围。...CHAR会自动删除插入数据尾部空格,VARCHAR不会删除尾部空格 CHAR是固定长度,所以处理速度比VARCHAR快,但是浪费存储空间。...5、ENUM与SET ENUM只能取单个值,它数据列表是一个枚举集合。它合法列表最多有65535个成员。...ENUM和SET值是以字符串形式出现,但是在MYSQL内部以数值形式存储它们。 6、BLOB和TEXT BLOB是二进制字符串,TEXT是非二进制字符串,两者均可存放大容量信息。

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    如何选择合适数据图表?

    当然,若能够有更加简洁清晰选择(并且又不会增加太多负担),我们又何乐而不为。...(一)单一数据表示 有些时候(演讲类居多),我们只用提供一个最重要数据,此时,我们可以选择:1.直接把该数据放大;2.通过简单图形颜色对比反映数据。...在更多情况下,我们若只提供一个绝对值,那很容易让观者(听众)信服自己观点。此时,同时提供竞争对手,或者自身前一年(环比)、前一月(环比)或者连续几年(时间序列)数据,那论证效果肯定不言而喻。...在对比型数据表示过程中,一个通用图表就是条形图(或柱形图),长长短短一目了然。当然,我们也可以尝试用信息图方式,利用颜色对比,或者大小变化来让信息更醒目。...还有一些时候,或者因为懒,或者因为压缩PPT页数需要,纯表格成了没有选择选择。此时,可以通过“加粗”和颜色变化体现层次感,并标注相对重要信息。 ?

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    离CPU最近缓存

    今天我们聊聊CPU指令缓存和数据缓存,即iCache和dCache,他俩就是离CPU最近缓存了。...它怎么知道哪是指令哪是数据呢? 其实这不是CPU功劳,而是编译器已经做好了标记。指令和数据都存储在内存中不同区域,区域划分是编译连接时划分好。...另外在CPU里,取指令单元与取数据单元是不一样位置,将iCache放在取指令单元(Instruction fetch)处,idCache放在取数据单元(LSU)处,这样取指令和取数据都在距离自己最近地方取...我们知道冯·诺依曼和哈佛结构本质区别就是指令空间和数据空间是否是一体。冯·诺依曼结构数据空间和地址空间不分离,哈佛结构数据空间和地址空间是分离。...由于指令和数据存储区域分离,都不需要同样字宽,这也是为什么会有16-bit指令和8-bit数据在同一个微控制器里。

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    总结:最近做过12个数据化营销项目

    现在想来,从事数据化营销也有5年了,这5年来,为海底捞、银行、电信、连锁酒店超市、珠宝文玩等30多家企业和产品提供数据化营销,从前期懵懂到得心应手,再到现在自己经验一家小规模数据化营销企业,收获到教训...、经验并行,催生出更加能够成事我。...,月销售额40万,带来数万新增粉丝; 3、为充电宝产品做全案营销,包括市场分析、产品卖点和差异点挖掘、详情页制作、文案软文写作、营销推广渠道选择,获得月销售60万件产品; 4、为护肤品产品提供全案营销,...、数据挖掘和数据分析,最终销量增长8倍,月销售额增长9%; 7、为金融产品、母婴商城等做优化信息流和竞价推广渠道优化,将曝光量提升4倍,成本下降近5倍; 8、为知名地产商、连锁餐饮提供城市地理数据分析、...经验和感想很多,我也会在小密圈里分享关于具体操作方法和经验心得。

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