引用维基百科，窗口函数能够使用一行或多行的值来返回每一行的值。使用窗口功能，不再需要自连接（self-join）来同时显示原始值和聚合值。
来源：https://blog.csdn.net/Al_assad/article/details/82356606 Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象，它被定义于 java.util.stream （这个包里有若干流类型：Stream代表对象引用流，此外还有一系列特化流，如 IntStream，LongStream，DoubleStream等 ），Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分Collection的操作，每个流代表一个值序列，流提供一系列常用的聚集操作，可以便捷的在
CDB现在支持类型复制类型比较多，我这里选择以下几种复制类型压测对比： MySQL 5.6[异步|半同步|增强半同步]复制，5.7异步复制（当时5.7只支持异步复制).
MySQL server层的优化器负责选择索引。而优化器选择索引的目的，是找到一个最优的执行方案，并用最小的代价去执行语句。在数据库里面，扫描行数是影响执行代价的因素之一。扫描的行数越少，意味着访问磁盘数据的次数越少，消耗的 CPU 资源越少。当然，扫描行数并不是唯一的判断标准，优化器还会结合是否使用临时表、是否排序等因素进行综合判断。
最近某篇关于mysql 由于部分网络问题，造成的性能急速下降的文字（英文）挺火的，看了看实验并不是太难，这里就按照那篇文字来做一下，顺便验证一下此篇文字的真实性和普遍性。
其实smooth比rotate水很多。 首先看一下avg的定义，发现是二层循环，最大遍历3*3最小遍历2*2的元素，用二层循环未免太不高效了。我们的任务就是把他展开。 展开时要注意边界，四个角的元素周围四个取平均，四条边上的要六个取平均，中间的元素才是九个取平均，我的建议是先算角再算边最后算中间。 运算的时候要直接按照线性结构访问矩阵，如果外层循环变量是i，内层是j，那么它实际的下标就应该是i*dim+j。其实为了避免反复运算那个乘法，大家可以新定义个变量每次递增dim。
得到一个DataFrameGroupBy 类型的对象： <pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy object at 0x10d45a128>
系统初期使用的是分布式微服务，但是所有业务模型都在同一个数据库实例上，数据库的压力会非常大，这时需要找出系统执行频率比较高的SQL，进行优化。这里重点描述定位问题的方法，使用的数据也都是测试环境数据。
但是使用explain select count(*) from country;的时候，发现行数rows达到6897，让我大吃一惊。
之前分享了关于MySQL分页实现方案的文章《如何优雅地实现分页查询》，有些读者觉得写得太浅显了，今天我们就继续探讨这个话题，当然由于能力有限，这篇文章也未必能够达到某些读者的预期，但我觉得只要有一部分哪怕只有几个读者读了我的文章有所收获，我就很满足了。当然如果有写得不好的地方，也请指正，我是很乐意跟大家探讨的。废话不多说了，今天我们主要从查询性能的角度来继续探讨MySQL分页这个话题。先来回顾下之前提到的MySQL分页的2种常见的方案：
2. 保持某种不变性，包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度),常用的有mean-pooling和max-pooling。
随着近年来微信生态圈的发展，小游戏，小程序也随之爆火，同样伴随着的便是对于小游戏/小程序的用户体验的严格要求，微信团队也在自家的微信平台推荐使用PerfDog测试小游戏/小程序的性能。
幸运的是，结合/融合/整合 (integration/ combination/ fusion)多个机器学习模型往往可以提高整体的预测能力。这是一种非常有效的提升手段，在多分类器系统(multi-classifier system)和集成学习(ensemble learning)中，融合都是最重要的一个步骤。
有5名选手：选手ABCDE，10个评委分别对每一名选手打分，去除最高分，去除评委中最低分，取平均分。
一、案例需求 /* 需求： 有5名选手：ABCDE 有10个评委：分别对每一名选手打分，去除最高分，去除评委中最低分，取平均分 */ 二、运用STL容器vector、deque 三、运行结果 结果1 图片 结果2： 图片 四、代码 #include <iostream> #include <algorithm> #include <string> #include <vector> #include <deque> #include <ctime> using namespace std; /* 需求：
在分析表达谱芯片的时候，我们经常会遇到多个探针对应同一个基因的情况。一般遇到这种情况，最常见的两种处理方法是
最近在极客时间看丁奇大佬的《MySQL45讲》，真心觉得讲的不错，把其中获得的一些MySQL方向的经验整理整理分享给大家，有兴趣同学可以购买相关课程进行学习。
有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息，理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量？答案是有得，今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。
优化语义分割模型常用的损失有Soft Jaccard损失，Soft Dice损失和Soft Tversky损失，但它们都和软标签不兼容，所以无法支持一些重要的训练技术（例如标签平滑，知识蒸馏，半监督学习，多标注员等）。
你的项目最大能承受多少请求 经常见到有人问：我的项目出现了 XXX 的错误（如崩溃，502）等等，是不是机器撑不住了？是不是该做负载均衡了？是不是需要优化 php-fpm？如果我根据他的问题再深一步问，几乎都对自己的项目到底能支撑多大的负载没什么概念。不能定位问题又怎么能解决问题呢？现在说一下怎么简单计算你的项目最大能支撑的访问（以 nginx+php-fpm 为例）。 常见单位 qps：每秒请求数（一秒内多少次请求） rpm：每分钟请求数（一分钟内承受多少次请求） 公式 项目最大负载量（假设单位是 qps
Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象，它被定义于 java.util.stream （这个包里有若干流类型：Stream代表对象引用流，此外还有一系列特化流，如 IntStream，LongStream，DoubleStream等 ），Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分Collection的操作，每个流代表一个值序列，流提供一系列常用的聚集操作，可以便捷的在它上面进行各种运算。集合类库也提供了便捷的方式使我们可以以操作流的方式使用集合、数组以及其它数据结构；
给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。
实现一个通过ADC采样电压值，每次采样5次，去掉一个最大值，一个最小值后，取剩下三次的平均值。
前面介绍了一系列的算法，每个算法有不同的适用范围，例如有处理线性可分问题的，有处理线性不可分问题。在现实世界的生活中，常常会因为“集体智慧”使得问题被很容易解决，那么问题来了，在机器学习问题中，对于一个复杂的任务来说，能否将很多的机器学习算法组合在一起，这样计算出来的结果会不会比使用单一的算法性能更好？这样的思路就是集成学习方法。
分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例：你在你的开发集（或测试集）上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例（fraction）（单个数字），根据这个指标，如果分类器A的准确率为97%，分类器B的准确率为90%，那么我们认为分类器A更好。 相比之下，精度（查准率）（Precision）和召回率（查全率）（Recall）[3]就不是一个单一数字的评估指标：它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的比较更加困难，假设你的算法表现如下：
8 建立一个单一数字的评估指标 分类准确率是单一数字评估指标(single-number evaluation metric)的示例：你在你的开发集（或测试集）上运行你的分类器,然后得到样本分类正确的比例（fraction）（单个数字），根据这个指标，如果分类器A的准确率为97%，分类器B的准确率为90%，那么我们认为分类器A更好。 相比之下，精度（查准率）（Precision）和召回率（查全率）（Recall）[3]就不是一个单一数字的评估指标：它给出两个数字来评估分类器。拥有多个评估指标使得算法之间的
又是一年开学季，一批新生踏入高校。很快他们就可以通过入门课程，了解自己所在的专业究竟学什么。几个月后，学期结束，不知道会对自己大半年前的选择感受如何。
信号 根据 " 周期性 " 进行分类 , 可以分为 " 周期信号 " 和 " 非周期信号 " ;
R², RMSE, MAE 如果你像我一样，你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标，而不用考虑太多。? 尽管它们都是通用的度量标准，但在什
表示目标空间中 真实前沿的每个点距已知前沿的最近欧式距离 。此值越小，意味着算法的综合性能越好。
ERROR 1055 (42000): Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'alpha.employee.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by
ELKB（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat的组合）是一套开源的分布式日志管理方案。凭借其检索性能高效、集群线性扩展、处理方式灵活、配置简单易上手等特点，ELKB在最近几年迅速崛起，成为实时日志处理领域的首要选择。Elasticsearch作为其中重要的一环， 主要提供分布式、可扩展且实时的数据储存分析与搜索功能。随着Elasticsearch的广泛使用，为了做好数据共享、访问隔离，防止用户误操作、数据泄露等，权限控制方面的需求愈来愈多。
使用电影评分数据进行数据分析，分别使用DSL编程和SQL编程，熟悉数据处理函数及SQL使用，业务需求说明：
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象，它被定义于 java.util.stream （这个包里有若干流类型：Stream<T> 代表对象引用流，此外还有一系列特化流，如 IntStream，LongStream，DoubleStream等。
一、Improve Chinese Word Embeddings by Exploiting Internal Structure
所谓高维空间的诅咒：在低维空间中是四不像，但随着 Embedding 维度的增加，取平均后的 Item Embedding 会和用户原本的 Embedding 越来越近。所以高维下大概率是“四都像”。
稳态视觉诱发电位(Steady-stateVisual Evoked Potentials, SSVEP)属于视觉诱发电位(Visual Evoked Potentials, VEP)，是指当人眼受到一个恒定频率（通常大于4Hz）的视觉刺激时，大脑视觉皮层会自动产生与刺激频率及其谐波频率同频率的响应。
一、数据降维 对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系，例如函数
一、集成学习方法的思想 前面介绍了一系列的算法，每个算法有不同的适用范围，例如有处理线性可分问题的，有处理线性不可分问题。在现实世界的生活中，常常会因为“集体智慧”使得问题被很容易解决，那么问题来了，在机器学习问题中，对于一个复杂的任务来说，能否将很多的机器学习算法组合在一起，这样计算出来的结果会不会比使用单一的算法性能更好？这样的思路就是集成学习方法。 集成学习方法是指组合多个模型，以获得更好的效果，使集成的模型具有更强的泛化能力。对于多个模型，如何组合这些模型，主要有以下几种不同的方法：
大多数 Linux 管理员使用 SAR 报告监控系统性能，因为它会收集一周的性能数据。但是，你可以通过更改 /etc/sysconfig/sysstat 文件轻松地将其延长到四周。同样，这段时间可以延长一个月以上。如果超过 28，那么日志文件将放在多个目录中，每月一个。
今天，米老鼠想和大家聊聊如何在R中创建新的变量。一般我们可以使用赋值符号 <- 来在数据中创建新的变量。下面我主要介绍三种创建新变量的基本方法
作者 | Al_assad 来源 | https://blog.csdn.net/Al_assad/article/details/82356606 Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象，它被定义于 java.util.stream （这个包里有若干流类型：Stream<T> 代表对象引用流，此外还有一系列特化流，如 IntStream，LongStream，DoubleStream等。 Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分Collection的操作，每个流代表一个值序列，
Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象，它被定义于 java.util.stream （这个包里有若干流类型：Stream<T> 代表对象引用流，此外还有一系列特化流，如 IntStream，LongStream，DoubleStream等 ）。
直推式(transductive)学习方法是在一个固定的图上直接学习每个节点embedding，但是大多情况图是会演化的，当网络结构改变以及新节点的出现，直推式学习需要重新训练（复杂度高且可能会导致embedding会偏移），很难落地在需要快速生成未知节点embedding的机器学习系统上。
重要结论先说：导入大批量数据时，采用GreatSQL 8.0.32-24中新增并行load data特性是最快的，关于该特性的描述详见：Changes in GreatSQL 8.0.32-24。
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