本插件为typecho插件，为了能够更加直观地，看到站点所有文章的阅读量（装逼），我开发了一个这样的插件，这个插件有且仅有一个功能，那就是显示你全站所有文章阅读的数量是多少！
以上是几种常见的设计方案，具体根据业务场景去选择。当然实际业务场景中也可借助一些系统已经使用的中间件，比如Redis
计数排序(Counting Sort)是一种不比较数据大小的排序算法，是一种牺牲空间换取时间的排序算法。
SQL Server数据库中统计无记录数的表 大家使用的时候，将sql脚本中的红色[TestDB] 换成你的目标数据库名称。 1 /********************************
先根据需求添加订单基本属性，将组件直接拖拽至表单中即可。如订单编号、订单状态、订单日期等。
现在我们想要实时统计有多少用户访问我们的网站，这是一个相当简单的任务，一般的做法是存储用户ID，然后计算任意时刻集合中不同ID的个数即为网站实时访问量，这是一种可行的做法，但是慢慢就会发现随着用户的不断增长，存储集合数据所需要的空间越来越大，所需要的统计成本也越来越高，因此我们需要另外一种算法来解决这个问题，即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。
这题是描述了一个魔法字符串，该字符串完全由数字1和2构成。这个字符串的魔法点在于，如果将该该字符串连续的数字数量进行统计并且构成一个新的字符串，会发现新的字符串与原来的字符串完全相同。 比如1 22 11 2 1 22 1 22 11 2 11 22字符串，经过统计后发现有1个1，2个2，2个1，1个2，1个1，2个2，1个1，2个2，2个1，1个2，2个1，2个2，将统计的数量合并为新的字符串，会发现新的字符串为1 22 11 2 1 22 1 22，和原字符串完全匹配。
在任何数据库中统计信息是帮助数据库查询中走更适合的查询路径的基础，MYSQL 8 中持久化的统计信息怎么做，怎么能持久化后提高执行计划的稳定性。
数据类型的应用场景？ 字符串string 可以通过set key value 实现单值缓存 可以通过setnx product:10001 true 实现分布式锁，返回1表示获取锁成功，返回0表示获取锁失败，这个值已经被设置过 可以通过incr acticle:readcount{文章id} 实现计数器，每执行一次加一 可以通过incrby orderId 1000 实现分布式系统全局序列号，一次性拿1000个序列号，在redis里面加一，批量生成序列号提升性能 因为string 类型是二进制
如一亿个Ip求Top 10，可先%1000将ip分到1000个小文件中去，并保证一种ip只出现在一个文件中，再对每个小文件中的ip进行hashmap计数统计并按数量排序，最后归并或者最小堆依次处理每个小文件的top10以得到最后的结果。
做统计相关系统的朋友一定都会学习过什么正态分布、方差、标准差之类的概念，在 PHP 中，也有相应的扩展函数是专门为这些统计相关的功能所开发的。我们今天要学习的 stats 扩展函数库就是这类操作函数。当然，本身我并没有做过什么类似的系统，对这些概念也是一知半解，所以今天学习的内容也只是基于个人的理解以及原来稍微接触过的一些内容。不过据说 Python 在这方面就相对来说会更加强大一些，毕竟是万能胶水语言，而且也是在统计领域获得成功之后才慢慢被大众接受的一门语言，有兴趣的同学可以自己研究一下。
目前，Hive底层使用MapReduce作为实际计算框架，SQL的交互方式隐藏了大部分MapReduce的细节。这种细节的隐藏在带来便利性的同时，也对计算作业的调优带来了一定的难度。未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业，它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。
COUNTIF函数通常用于统计满足某条件的单元格数量，可用于单条件计数公式，其基本语法为：
最近在给某网站的后台添加一系列的统计功能，遇到很多需要按条件计数的情况。尝试了几种方法，下面简要记录，供大家参考。
在我们开发过程中，有时候会使用到倒计时计数器。最简单的是：int size = 5; 执行后，size—这种方式来实现。但是在多线程并发的情况下，这种操作会不安全的。举个现实中最典型的一个例子：火箭发射的案例。
zval中的u1.v.type用来存储变量的类型，而zval.value存储的是不同类型对应的值，所以type决定value取值的地方，以下是PHP7所定义的所有类型。
用TensorFlow还是PyTorch？从TensorFlow开始学起还是PyTorch？在一年前，这个问题毫无争议，当然是TensorFlow. 但时过境迁，现在的情况大不一样了，下面就来分析对比一下这两个主流框架。
Sentinel的熔断降级实现有两个模式，一开始是基于熔断规则的简单处理(说简单其实不简单)，目前已改为了基于断路器模式实现，这也是业内常见实现。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM），本案例采用朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，本节对此算法作了重点分析。
通过指标配置，能覆盖客服80%以上的指标需求，剩下的个性化指标，可以通过上传个性化脚本的方式进行计算，在指标系统中统一调度管理
一个流量治理组件通常拥有“限流”这个最基础的能力，实现限流其核心思想是通过统计一段时间内的请求数，然后根据预先设定的阈值判断是否应该进行限流
本文详细探讨了 PHP 在互联网中的广泛应用和重要性。文章通过大量的数据和事实来证明 PHP 仍然是最受欢迎的编程语言之一，占据了 77.2% 的市场份额，远超其他编程语言。
在实际操作数据库的时候，经常使用将update和select结合使用，例如使用select统计数据，然后update到对应的表，按照常规的实现方式，先select出来对应的数据，然后再执行update语句。 偶尔这样实现没问题，但是经常这么写就显得罗嗦了，其实有更好的方式。 先建两个测试表table1和table2，两个表的数据很简单，其记录条数分别为2和4，具体如下:
💂作者简介： THUNDER王，一名热爱财税和SAP ABAP编程以及热爱分享的博主。目前于江西师范大学会计学专业大二本科在读，同时任汉硕云（广东）科技有限公司ABAP开发顾问。在学习工作中，我通常使用偏后端的开发语言ABAP，SQL进行任务的完成，对SAP企业管理系统，SAP ABAP开发和数据库具有较深入的研究。 💅文章概要：在使用handsome主题的过程中，每篇文章都会自动进行字数的统计，但是如何才能统计出我们首页从开始到至今写的所有文章的字数之和呢？今天的教程告诉大家如何在Typecho
一.count函数 algorithm头文件定义了一个count的函数，其功能类似于find。这个函数使用一对迭代器和一个值做参数，返回这个值出现次数的统计结果。 编写程序读取一系列int型数据，并将它们存储到vector对象中，然后统计某个指定的值出现了多少次。 核心代码： cout<<count(ivec.begin() , ivec.end() , searchValue) 具体实现： 1 //读取一系列int数据，并将它们存储到vector对象中， 2 //然后使用algorithm头文件中定
以前，我们通常把待办事项记录在便利贴上，来防止遗忘。可是，便利贴不能让我们随时随地查看，也不方便和其他人共享。
本文主要内容：CyclicBarrier(下文中凯哥就用cycBar来代替)定义介绍；举例说明；代码演示；从源码来看原理及总结；CyclicBarrier与CountDownLatch(下文就用CountDown来代替)比较。
回顾2015，总体而言Flink在功能方面已经从一个引擎发展成为最完整的开源流处理框架之一。与此同时，Flink社区也从一个相对较小，并且地理上集中的团队，成长为一个真正的全球性的大型社区，并在Apache软件基金会成为最大的大数据社区之一。接下来看看一些有趣的统计数据，其中就包括Flink每周最繁忙的时间是星期一，肯定出乎很多人所料：） 社区发展 首先，我们从Flink的GitHub库中看一些简单的统计。在2015年，Flink社区规模扩大了一倍，人数从大约75名贡献者超过150名。从2015年2月至2
非持久化统计信息的缺点显而易见，数据库重启后如果大量表开始更新统计信息，会对实例造成很大影响，所以目前都会使用持久化统计信息。 2、持久化统计信息在以下情况会被自动更新：
本文告诉大家在一个连续的 commit 树中统计两个 commit 之间的差异的 commit 数量，也就是存在 A commit 存在而 B commit 不存在的 commit 的数量
我们经常需要统计一个函数的执行耗时来判断函数的性能或者用于其他用途。JS 函数统计耗时主要有如下几种办法。
首先nginx的日志是按照时间顺序的。因此计算QPS，只需要先统计条数，再计算时间差，二者相除就可以得到。
启用慢查询日志 mysql 中的 slow log 是用来记录执行时间较长(超过 long_query_time 秒)的 sql 的一种日志工具。 启用 slow log 在 my.cnf 中设置 [mysqld] slow_query_log=on slow_query_log_file=mysql-slow 重启 MySQL 服务。 1.工具集 五款常用工具 mysqldumpslow mysqlsla myprofi mysql-explain-slow-log
学习完索引管理相关的内容之后，我们就进入到了搜索技巧相关的学习了。其实对应在 XS 中，就是 SDK 中的 XSSearch 对象的相关学习和使用。同样的，在这一部分，我们也会普及很多搜索相关的知识。
这里使用Map来统计单词，并使用Set来查询是否为禁用词，若为禁用词则不加入Map中统计，最后遍历Map取出计数最大的单词。
本篇将重点关注 Sentienl 实时数据收集，即 Sentienl 具体是如何收集调用信息，以此来判断是否需要触发限流或熔断。
到目前为止，参照我们系统( 某上市互联网保险中介 )应用，就日志而言，我们经历了以下几个时间段的变化，也经历很多方面的尝试。就目前我们的应用日志系统经历了以下的变化:
Pandas是当前Python数据分析中最为重要的工具，其提供了功能强大且灵活多样的API，可以满足使用者在数据分析和处理中的多种选择和实现方式。今天本文以Pandas中实现分组计数这个最基础的聚合统计功能为例，分享多种实现方案，最后一种应该算是一个骚操作了……
有两种启用方式:1, 在my.cnf 里 通过 log-slow-queries[=file_name]
团队在开发流媒体服务，需要实现一个监控在线人数的功能，可以看到历史有多少人在线，当前有多少人在线的功能。 如果用mysql等关系型数据库来实现，可以用事件记录日志，然后通过PHP加上一些绘图的插件来实现，但这种方式并不好，首先用关系型数据库随着时间累积，会存在数据量越来越大，导致查询缓慢，再者需要编写这部分统计代码，因此并不是最佳选择。
它通过将工作分成更小的块，然后可以被多个系统处理。由于MapReduce将一个问题分片并行工作，与传统系统相比，解决方案会更快。
使用 分类 ( 乘法法则 ) , 分布 ( 加法法则 ) , 排列组合 的方法进行解决 ;
下面的一个实例将课程数据存放在数组中，使用 count()函数递归地统计数组中数量并输出，具体代码如下:
在业务迭代开发过程中，系统的稳定性和可靠性变得越来越重要，其中，限流算法是一种非常重要的技术手段之一。
N-gram是机器学习中NLP处理中的一个较为重要的语言模型，常用来做句子相似度比较，模糊查询，以及句子合理性，句子矫正等. 再系统的介绍N-gram前，我们先了解一下这几种概率.
在使用管家婆软件软件过程中，有部分客户经常会将报表数据导出在excel中统计做账的情况；但是导出之后会遇到数据显示不对或求和的数据跟软件里面不一致的情况。今天小编就将该情况的原因与处理方案给大家整理了出来，一起来看看吧！
需求背景：有个 调用统计日志存储和统计需求 ，要求存储到mysql中；存储数据高峰能达到日均千万，瓶颈在于 直接入库并发太高，可能会把mysql干垮 。
虽然很多人经常接触统计，甚至读本科/硕士/博士时都学习过，但是当他们亲自处理数据时往往极易陷入懵逼状态，不知用哪种方法比较合适，不知如何选择更佳解决方案。这便使得不少人认为统计很难。 事实真是如此吗？实际上，在日常学习工作中统计可以说是数据分析的基石，而统计学则是数据挖掘和大数据的基础学科。 因此作为一门研究数据收集、整理与分析的学科，统计学无疑能够帮助我们实现数据运用的终极目标（终极目标：洞悉本质、确定规律、预测未来），而在掌握统计思想的前提下，选择恰当的统计分析方法将让我们更为科学地理解和掌握数据的本
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