问题现象 突然接到线上Zabbix告警信息，报MYSQL所在的主机/分区不足15%，内容如下： Trigger: app-ali-prod-db1 / 可用空间不足 15% Trigger status...原因分析 原来是因为最近在做MYSQL表优化的操作，既然是操作MYSQL引起的，那我就自然让我想起了MYSQL临时表了，那我们就先看看MYSQL产生临时表目录，线上怎么设置的: mysql> show...5u REG 252,1 0 663996 /tmp/ibqhlTQx (deleted) mysqld 11002 mysql...在配置文件my.cnf的[mysqld]下添加tmpdir = /data/tmp/mysql 重载MYSQL生效： /etc/init.d/mysqld reload 查看效果： mysql> show...总结教训 所以以后大家一定要谨记线上MYSQL一定要设置好tmpdir参数的配置，不要等到发生问题了再来补救；这里对于MYSQL为什么会生成临时表，什么情况下会生成临时表，后面的文章我们再介绍。
当然了实际工作中是基本不会出现这种情况的， 假设真的取了100万数据， 无论是MySQL内存缓冲区的占用，还是网络带宽的消耗都是巨大的。 那加了limit 10呢？...sort_buffer 中的数据已经放入完毕，接下来就该排序了，这里 MySQL 会对 gf_name 进行快排，通过快排后，sort_buffer 中 gf_name 就是有序的了 最后返回 sort_buffer...那MySQL难道不能根据数据大小自动扩充吗？...MySQL是多线程模型，如果每个线程都扩充，那么分给其他功能buffer就小了（比如change buffer等等等等呢个），就会影响其他功能了，所以，mysql采用了另外一种方式处理 。...filesort 步骤 此时就是真正的文件排序了，也就是磁盘的临时文件，MySQL会采用归并排序的思想，把要排序的数据分成若干份，每一份数据在内存中排序后会放入临时文件中，最终对这些已经排序好的临时文件的数据再做一次合并排序就
数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并没有数值含义，无大小之分，仅仅是分类不同。...那么在机器学习中，需要对这些数据做处理，这次的内容就是数据预处理中的类别数据的转换。 01 什么是类别数据 什么是类别数据呢？类别数据是有分类特征的数据，相对应的是数值数据。...比如说，在一个电影数据集中，电影类型特征列中就有一些类别数据（科幻、爱情、恐怖、乡村等等）。...'类型'] = Movies['类型'].map(dic) Movies 执行命令后得到： 2、使用scikit-learn库进行整数编码 对‘地区’特征列进行编码 先导入scikit-learn库中的...categorical_features=[2]) ohe.fit_transform(Movies.values).toarray() 输出： 前四列变成四个地区特征，0代表否，1代表是 还可以用pandas（神器）中的
haveBaby,hometown,residence,appID,appCategory,label ''' def test(): df = pd.read_table("/var/lib/mysql-files...pandas实现对dataframe抽样 随机抽样 import pandas as pd #对dataframe随机抽取2000个样本 pd.sample(df, n=2000) 分层抽样 利用sklean中的函数灵活进行抽样...from sklearn.model_selection import train_test_split #y是在X中的某一个属性列 X_train, X_test, y_train, y_test...= train_test_split(X,y, test_size=0.2, stratify=y) 以上这篇python使用pandas抽样训练数据中某个类别实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
本文[1]探讨了在 NLP 中使用嵌入技术来预测新闻类别，这是管理不断增长的海量新闻文章的一项关键任务。...新闻内容分类是 NLP 的主要应用，其目标是将新闻文章自动分类为预定义的类别，例如政治、体育、娱乐等。 自然语言处理中的嵌入 NLP 的核心是嵌入，它是表示文本数据的复杂技术。...应用嵌入进行新闻分类 问题定义：新闻分类的主要挑战是根据文章内容将文章准确分类为特定类别。由于新闻写作中存在不同的风格、背景和潜台词，这项任务变得复杂。...这些模型学习将嵌入中的特定模式与特定的新闻类别相关联。例如，模型可能会学习将与运动相关术语相对应的向量与“运动”类别相关联。 挑战和考虑因素 在这种背景下出现了一些挑战。...Code 使用嵌入技术创建用于预测新闻类别的完整 Python 代码涉及几个步骤，包括生成合成数据集、预处理文本数据、训练模型和可视化结果。
作者：Valentina Alto 编译：ronghuaiyang 导读 使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。...类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。...我在这个实验中要用到的图像是，这只金毛猎犬： ?...然后，如果我们取最后一个卷积层的输出特征图，并根据输出类别对每个通道的梯度对每个通道加权，我们就得到了一个热图，它表明了输入图像中哪些部分对该类别激活程度最大。 让我们看看使用Keras的实现。...如你所见，图像的某些部分(如鼻子部分)特别的指示出了输入图像的类别。 ?
tokenize也有许多类别及优缺点，这篇文章总结一下各个方法及实际案例。...比如，我们计算出ug/un/hug三种组合出现频次分别为20，16和15，加入到词汇表中。...每次从词汇表中删除词汇的原则是使预定义的损失最小。训练时，计算loss的公式为： 假设训练文档中的所有词分别为 ，而每个词tokenize的方法是一个集合 。...如果从词汇表中删除部分词，则某些词的tokenize的种类集合就会变少，log(*)中的求和项就会减少，从而增加整体loss。...其中， BertTokenizer中，用##符号表示非开头的子词，比如第1句中的problems被拆分成了三部分，pro/##ble/##ms； 标点符号、生僻字等未出现的token被[UNK]代替 中文基本拆分成了字的形式
欢迎大家来到图像分类专栏，类别不平衡时是很常见的问题，本文介绍了类别不平衡图像分类算法的发展现状，供大家参考学习。...反之，如果类别间的样例数目相差过大，会对学习过程造成一定的影响，从而导致分类模型的性能变差。这就是本篇文章将要讨论的类别不平衡问题（Class Imbalance）。...类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样本数目相差较大的情况，通常是由于样本较难采集或样本示例较少而引起的，经常出现在疾病类别诊断、欺诈类型判别等任务中。...在反向传播算法诞生初期，有关深度学习的研究尚未成熟，但仍有相关科研人员研究过类别样例的数目对梯度传播的影响，并得出样例数目较多的类别在反向传播时对权重占主导地位。...Hensman等[2]提出了提升样本（over sampling）的方法，即对于类别数目较少的类别，从中随机选择一些图片进行复制并添加至该类别包含的图像内，直到这个类别的图片数目和最大数目类的个数相等为止
前言 本文主要给大家介绍了修改Laravel中url()函数生成URL的根地址的相关内容，相信大家都晓得 Larevel 的一票帮助函数中有个 url()，可以通过给予的目录生成完整的 URL，是非常方便的一个函数...： // return: url('user/profile') 但是这玩意生成的 URL 中要补完的部分是框架内部根据 Request 自动判断的，而自动判断出的东西有时候会出错（譬如在套了一层反向代理之类的情况下...文档上并没有提到我们要如何才能自定义它生成的 URL 中的根地址和协议头部分（http(s)），这就非常吃瘪了。那我们要咋办呢？...修改 url() 函数生成的 URL 中的根地址的代码如下： // 用它提供的方法检测 URL 是否有效 if (app('url')->isValidUrl($rootUrl)) { app('url...URL app('url')->forceSchema('https'); 上面那些代码推荐放在自定义的 ServiceProvider，这样之后所有的 url() 函数生成的链接都会使用上面定义的根地址和协议了
一般来都有这样一个说法，MYSQL 表的数据超过500万行就不行了，而在这个说法之后就是MYSQL 的group by 的性能奇差无比。...如果要用一句话来说，你把MYSQL 当其他数据库用了（PG, SQL SERVER ,ORACLE），所招致的结果。...中。...e.emp_no where e.gender = 'M' and d.dept_no = 'd009'; 通过这样的查询方法，总比死在怎么整体优化一条SQL 要好的多，语句优化，一定要灵活，不要一根筋...当然遇到类似的情况也要分析，如果遇到GROUP BY 就用这样的方法，其实还是一根筋。
假设一个类别特征有m个类别取值，通过One-hot编码我们可以将其转换为m个二元特征，每个特征对应该取值类别。 ?...feature] in inner_oof_mean_cv.index else oof_default_mean, axis=1)) 模型自动编码 在LightGBM和CatBoost等算法中，...模型可以直接对类别特征进行编码，实际使用时直接将类别特征标记后传入对应的api即可。...features], train2['total_cost'], categorical_feature=['sex']) 总结 根据本文的梳理，可总结机器学习中类别特征的编码方式如下...： Label Encoding 类别特征内部有序 One-hot Encoding 类别特征内部无序 类别数值<5 Target Encoding 类别特征内部无序 类别数值>5 模型自动编码
故障根因分析作为智能运维的关键组成部分，旨在从海量监控数据中快速定位系统故障的根本原因，减少MTTR（平均恢复时间），提升服务质量和用户体验。...故障根因分析概述故障根因分析是智能运维体系中的一项关键技术，它不仅关乎于识别故障发生的直接表现，更重要的是要追溯到引发问题的深层次原因，从根本上解决问题，防止同类故障的再次发生。...机器学习与深度学习应用监督学习：如前所述，通过训练分类模型预测故障类别或直接指出故障根源，适用于已知故障类型的识别。...结语与展望智能运维中的故障根因分析正逐步从规则驱动向数据驱动、模型驱动转变，借助机器学习、图论、因果推理等先进技术，提高了故障定位的准确性和效率。...未来，随着AI技术的不断进步，如强化学习在运维决策中的应用，以及联邦学习在跨组织数据共享中的探索，故障根因分析将更加智能化、协同化，为保障数字化世界的平稳运行提供更强有力的支持。
选自arXiv 作者：Mateusz Buda等 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 该论文的作者以两种典型的不均衡为例，系统地研究并比较了解决 CNN 中类别不均衡问题的各种方法，在三个常用数据集...论文链接：https://arxiv.org/abs/1710.05381 摘要：在这篇论文中，我们系统地研究了卷积神经网络中类别不均衡会给分类性能带来的影响，并且对比了常用于解决该问题的一些方法。...在现实生活的应用中，基于深度学习的一个常见问题是：在训练集中，一些类的样本量远大于其他类。这种差别被称为类别不均衡。...图 2： 在 ILSVRC-2012 实验中使用的 ResNet 中的单残差模块网络架构。 4. 结果 4.1 类别不均衡对分类性能的影响，以及几种解决这个问题的方法的比较 ?...根据在处理卷积神经网络中类别不均衡数据集时对各种不同方法的选择，我们得到以下结论： 将多类 ROC AUC 作为评价指标时，在绝大多数情况下表现最优异的方法是过采样。
Flutter中的路由，通俗地讲就是页面跳转。在Flutter中通过 Navigator 组件管理路由导航。 Flutter中给我们提供了两种配置路由跳转的方式：基本路由和命名路由。...我们先通过一个小例子来了解一下命名路由的大致流程： 第1步，在根组件 MaterialApp 中配置路由信息： //main.dart void main() => runApp(MyApp());...第1步，在根组件中配置路由： import 'package:flutter/material.dart'; import 'package:flutter_app_google/pages/SearchPage.dart...替换路由 前文中我们了解了Flutter中的普通路由和命名路由。今天我们接着来聊聊Flutter中的替换路由和如何返回到跟路由。...返回到根路由 上面我们了解了替换路由如何使用，以及如果通过替换路由返回到主页面。
引言 春节档电影《流浪地球2》成为了全网热议的话题，作为一个程序员，对电影中描写的重启根服务器的情节非常感兴趣。...DNS 服务器上，DNS 服务器就会在自己的域名缓存中查询域名对应的 IP 地址，如果这台 DNS 服务器中无法查询到该域名，就会到上级 DNS 服务器上继续查询，如此往复，直到到达位于根部的根服务器，...台辅根服务器中，有 9 台在美国，2 台在欧洲，1 台在日本。...第三，针对互联网架构，只需启动一台根服务器就可以实现互联网的搭建，为什么电影情节中要以工作人员的生命为代价去冒死启动三台呢？ 3....那么，电影中为什么要强调必须启动三台根服务器才可以呢？
不然，其中的中文导入到mysql的时候会乱码。最好找一个mysql备份的sql文件对照一下，尤其是字符编码的sql语句写法。...3.打开CMD，输入mysql 4.执行source E:\123.sql类似的语句 搞掂~~
叶子节点除了包含键值以外，每个叶子节点中的索引行中还包含一个书签。该书签用来告诉 InnoDB 存储引擎哪里可以找到与索引相对应的行数据。...举个例子来说明下，假设有数据表 T，表中包含三个字段 id、emp_no 和 gender，id 为主键，并且在 k 上有索引。...如果语句是 select from T where k = 500，即非聚簇索引查询方式，则需要先搜索非聚簇索引树，得到 id 的值为 5 ，再到聚簇索引树中搜索一次。这个过程称为回表。...因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。 覆盖索引 上一节讲到，当使用非聚簇索引查询数据时，由于查询结果需要的数据只在主键索引上有，所以不得不回表。那么有没有可能避免回表呢？...最左前缀原则 从前面的例子中，可以看出索引的存在确实大大提高了查询效率，那是不是需要为每个查询都设计一个索引，答案是大可不必。
事务有两种处理方法 【用 BEGIN, ROLLBACK, COMMIT来实现】 BEGIN 开始一个事务 ROLLBACK 事务回滚 COMMIT 事务确认 【直接用 SET 来改变 MySQL...的自动提交模式】 SET AUTOCOMMIT=0 禁止自动提交 SET AUTOCOMMIT=1 开启自动提交 二，代码 1，shell中对mysql的使用 BEGIN ; insert into...2，php中对mysql的使用 <?...utf8"); mysqli_select_db( $conn, 'RUNOOB' ); mysqli_query($conn, "SET AUTOCOMMIT=0"); // 设置为不自动提交，因为MYSQL
一.前述 由于Windows安装Mysql非常麻烦，所以分享一篇Linux中对MySQL的搭建，废话不多说，来,come on....二.步骤 2.1 yum安装 yum install mysql-server -y 2.2 启动MySQL服务 service mysqld start 最好加载到开机启动中去。...chkconfig mysqld on 2.3 进入Mysql命令行,修改权限 mysql -u root 1.use mysql; 2.select user,host from...6.退出客户端，重新登录 mysql -u root -p
在使用as3解析xml时遇到这个错误，断点调试时获取读取的字符串信息，也没发现异常，网上搜索了一下，说是后面有多余的随机乱码。但我这里没有发现任何乱码，至少复制...
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