这导致了一个异常稀疏的现象，这使得它很难进行最优化。这对于神经网络来说尤其如此，它的优化器在几十个空维度的情况下很容易进入错误的优化空间。 更糟糕的是，每个信息稀疏列之间都存在线性关系。...这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测，从而导致并行性和多重共线性的问题。 ? 最优数据集由信息具有独立价值的特征组成，而独热编码创建了一个完全不同的环境。...这允许对分类变量和目标变量之间的关系进行更直接的表示，这是一种非常流行的技术(尤其是在Kaggle比赛中)。 ? 这种编码方法有一些缺点。...但是，这种编码方法对y变量非常敏感，这会影响模型提取编码信息的能力。 由于每个类别的值都被相同的数值所取代，模型可能会倾向于过拟合它所看到的编码值(例如，将0.8与某个与0.79完全不同的值相关联)。...由于模型对每个编码类不仅给予相同的值，而且给予一个范围，因此它学会了更好地泛化。 像往常一样，可以在category_encoders库中使用LeaveOneOutEncoder实现。
实在懒得去看也不要紧，我们简单回顾一下： volatile是一个轻量级的线程同步机制。它的特性之一，是保证了变量在线程之间的可见性。 当一个线程修改了变量的值，新的值会立刻同步到主内存当中。...指令重排是指JVM在编译Java代码的时候，或者CPU在执行JVM字节码的时候，对现有的指令顺序进行重新排序。 指令重排的目的是为了在不改变程序执行结果的前提下，优化程序的运行效率。...翻译结果如下： 内存屏障也称为内存栅栏或栅栏指令，是一种屏障指令，它使CPU或编译器对屏障指令之前和之后发出的内存操作执行一个排序约束。...StoreStore屏障： 抽象场景：Store1; StoreStore; Store2 Store1 和 Store2代表两条写入指令。...volatile特性之一： 保证变量在线程之间的可见性。可见性的保证是基于CPU的内存屏障指令，被JSR-133抽象为happens-before原则。
共享内存 的并发模型：同步时显示进行的。我们必须显示指定某段代码需要在线程直线互斥执行。 消息传递 的并发模型：由于消息发送必须在消息接收之前，因此同步时隐式的。...在构造函数内对一个final域的写入，与随后把这个被构造对象的引用赋值给一个引用变量，这两个操作之间不能重排序。...允许图中 2 和 3 重排序，但不允许其他线程“看到”这个重排序。 基于volatile的解决方案 只需要给变量 instance 添加 volatile 修饰符。...JSR-133对旧内存模型的修补 JSR-133 对 JDK 5 之前的旧内存模型的修补主要有两个： 增强volatile的内存语义：限制volatile变量与普通变量的重排序，使volatile的写-...Java并发采用的是 共享内存，通信时隐式进行的。 Java内存模型的抽象结构。 存储在堆内存的实例域、静态域和数组元素等才能在线程间共享。 三种类型的重排序。
但是如果编译器进行了指令重排序优化，变成了下面这样: 分配一块内存 M； 将 M 的地址赋值给 instance 变量； 最后在内存 M 上初始化 Singleton 对象。...因为java内存模型在1.5版本对volatile语义进行了增强 怎么增强的呢？...volatile变量规则：对一个volatile变量的写操作Happens-Before于对这个volatile变量的读操作。...从图中，我们可以看到： “x=42” Happens-Before 写变量 “v=true” ，这是规则 1 的内容； 写变量“v=true” Happens-Before 读变量 “v=true”，这是规则...如果编译器仍然按照单线程的情况，对这两条语句进行指令重排，把 v = true 放到 x = 42 之前。那么，线程 B 就有可能看不到 x 的值为 42。
这里的「影响」包括：内存中共享变量的值、发送了消息、调用了方法等。 举个很简单的例子：下面代码里 i=1 在线程 A 中执行，而 j=i 在线程 B 中执行。...// 在线程 A 中执行 i = 1; // 在线程 B 中执行 j = i; Java 内存模型下一共有 8 条 happens-before 规则，如果线程间的操作无法从如下几个规则推导出来，那么它们的操作就没有顺序性保障...，虚拟机或者操作系统就能随意地进行重排序，从而可能会发生并发安全问题。...volatile变量规则（Volatile Variable Rule）：对一个volatile变量的写操作先行发生于后面对这个变量的读操作，这里的“后面”同样是指时间上的先后顺序。...总结 happens-before 原则一共有 8 条原则，它是对 Java 内存模型规则的简化，帮助编程人员提高编程效率。
在共享内存并发模型里，同步是显示进行的，程序员必须显示指定某个方法或某段代码需要在线程之间互斥进行。 在消息传递的并发模型里，由于消息的发送必须在消息的接受之前，因此同步是隐式进行的。...所有原始类型的本地变量都存放在线程栈上，因此对其它线程不可见。一个线程可能向另一个线程传递一个原始类型变量的拷贝，但是它不能共享这个原始类型变量自身。...程序计数器：程序计数器保存着每一条线程下一次执行指令位置。 堆：用来保存程序中所创建的所有对象、数组元素。堆内存在线程之间是共享的。...3.Java中的有序性 在Java内存模型中，允许编译器和处理器对指令进行重排序，但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行，却会影响到多线程并发执行的正确性。...第二条规则也比较容易理解，也就是说无论在单线程中还是多线程中，同一个锁如果处于被锁定的状态，那么必须先对锁进行了释放操作，后面才能继续进行lock操作。 第三条规则是一条比较重要的规则。
Java内存模型对volatitle专门定义了一些特殊的访问规则，当一个变量被定义为volatile时，它将具备以下两个特性： 第一个是保证此变量对所有线程的可见性，这里的“可见性”是指当一条线程修改了这个变量的值...Java提供了volatile和synchronized两个关键字来保证线程之间的操作时有序的，volatile包含了精致指令重排序的语义，而synchronized是由“一个变量在同一时刻只允许一个条线程对其进行...但如果线程C出现在线程A和线程B之间，线程C没有与线程B不存在先行发生，那么此时线程C对变量i的影响可能会被线程B观察到，也可能不会，这时线程B读取到的数据就存在过期风险，不具备多线程安全性。...如果两个操作之间的关系不在如下规则中，并且无法从下列规则中推导出来，那它们就没有顺序性保障，虚拟机可以对它们随意地进行重排序。...通过两个例子总结出，时间先后顺序与先行发生原则之间基本没什么太大的关系，所以并发问题不要受时间顺序的干扰，要以先行发生原则为准。
---- 别急着开始 当我们要分析日志的时候，先用 ls -lh 命令查看日志文件的大小，如果日志文件大小非常大，最好不要在线上环境做。...上图中，从左到右的命令意思如下： awk '{print $1}' access.log，取日志的第 1 列内容，客户端的 IP 地址正是第 1 列； sort，对信息排序； uniq，去除重复的记录；...具体分析如下： 第一次 ack 是将第 4 列的日期和第 1 列的客户端 IP 地址过滤出来，并用空格拼接起来； 然后 sort 对第一次 ack 输出的内容进行排序； 接着用 uniq 去除重复的记录...， n 表示按数值排序） 对统计的结果排序，结果如下图： ?...sort -rn 对统计的结果排序，最后使用 head -n 3 分析 TOP3 的请求，结果如下图： ?
Java内存模型规定：对 volatile 变量 v 的写入，与所有其他线程后续对 v 的读同步。...se8/html/jvms-4.html#jvms-4.5 对 volatile 变量相关的指令不做重排序。...Shared Variables 定义 可以在线程之间共享的内存称为共享内存或堆内存。 所有实例字段、静态字段和数组元素都存储在堆内存中，这些字段和数组都是标题中提到的共享变量。...当程序包含两个没有被 happens-before 关系排序的冲突访问时，就称存在数据竞争。 遵守了这个原则，也就意味着有些代码不能进行重排序，有些数据不能缓存。...因此，编程人员需要注意，尽量不要对 byte[] 中的元素进行重新赋值，更不要在多线程程序中这样做。
份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。 方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。 ?...2、在线状图中使用虚线 虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。 ? 3、数据摆放不直观 你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。...对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序。 ? 4、数据模糊化 确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。 ?...5、耗费读者更多的精力 要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。 ? 6、错误呈现数据 确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随便标注。 ?...7、在热图中使用不同颜色 一些颜色比其他颜色突出，赋予了数据不必要的重元素。反而你应该使用单一颜色，然后通过颜色的深浅来表达。 ? 8、柱状过宽或过窄 柱子与柱子之间的间隔最好调整为宽的1/2。 ?
ItemList作为推荐结果； 离线模块： 1、用户长期兴趣：负责在线粗排召回，通过离线累计用户消费行为，映射成兴趣体系，最终积累成用户长期兴趣画像，最终将画像导入在线系统； 2、排序模型：负责在线精排阶段排序模型的训练...，初期我们先敲定一个热度计算公式对备选Item进行全排序：HOT(x) = LOG(下载量(x)) + 评分(x) * 0.2，最后根据Item分类构建待召回反向索引结构 精排模型：产品制定推荐效果评价指标是...，进行排序；产品策略会在兼顾用户体验维度对下发列表进行干预，比如多样性，游戏App占比等；最终下发排序结果列表 3&4、将用户交互行为与推荐结果等数据导入离线计算集群：1）根据按天用户行为计算按天兴趣画像...LOG，然后再进行等值One-Hot [1493190368385_5082_1493190369040.png] 2、引入新特征 项目初期使用的特征包括如下脑图中的蓝色与绿色特征，训练的样本量是按周...Item-Based，接入流程上，回到整体架构图，采用离线训练Item-Item相似度矩阵并离线根据用户历史安装App进行预测，最终刷入在线Cache，供在线服务在召回流程查询协同过滤推荐结果，进而统一精排下发
份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。 方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。 ?...2、在线状图中使用虚线 虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。 ? 3、数据摆放不直观 你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。...对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序。 ? 4、数据模糊化 确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。 ?...5、耗费读者更多的精力 要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。 ? 6、错误呈现数据 确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随便标注。 ?...看过10个数据可视化的错误之后，是否意识到领导对你的数据分析图表摇头的原因了，快行动起来吧~ 来源：CPDA数据分析天地
份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。 方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。 ?...2、在线状图中使用虚线 虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。 ? 3、数据摆放不直观 你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。...对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序。 ? 4、数据模糊化 确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据。 ?...5、耗费读者更多的精力 要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。 ? 6、错误呈现数据 确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随便标注。 ?...看过10个数据可视化的错误之后，是否意识到领导对你的数据分析图表摇头的原因了，快行动起来吧~ 来源：CPDA数据分析天地 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。
简单路径：没有重复顶点的路径 环：至少含有一条边，并且起点和终点都是同一个顶点的路径 简单环：不含有重复顶点和边的环 无环图：是一种不包含环的图 连通图：如果一个图中，从任意顶点均存在一条路径可以到达另一个任意顶点...可以根据拓扑排序来计算有向无环图（的单源最短路径），因为拓扑排序正好是建立在无环的基础上，在这个图中没有负权重边以及回路边。...拓扑排序是将图中所有顶点排成一个线性序列，使得图中任意一对顶点u和v，若边(u,v)∈E(G)，则u在线性序列中出现在v之前。通常，这样的线性序列称为满足拓扑次序的序列，简称拓扑序列。...，dist[s] = 0 是单源顶点 2)创建所有定点的拓扑排序 3) 对拓扑排序中的每个顶点u 做如下处理，即处理u 的每个相邻顶点：if (dist[v] > dist[u] + weight(u...这里以Spark 为例进行说明。 在Spark中的每一个操作生成一个RDD，RDD之间形成一条边，最后这些RDD和他们之间的边组成一个有向无环图，这个就是DAG。
在没有建索引的情况下，数据库查找某一条数据，就必须进行全表扫描了，对所有数据进行一次遍历，查找出符合条件的记录。...如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。...22、使用视图加速查询 把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。...如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服务器资源。可以用EXISTS代替。...22、使用视图加速查询 把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序 操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。
如果所有的数据只是在线程内有效，那就不存在线程安全性问题，这也是我们在编程的时候经常不需要考虑线程安全的主要原因之一。但是，在多线程编程中，数据共享是不可避免的。...可以看出，对共享变量操作，在多线程环境下很容易出现各种意想不到的的结果。 二、互斥性 资源互斥是指同时只允许一个访问者对其进行访问，具有唯一性和排它性。...保证原子性的最简单方式是操作系统指令，就是说如果一次操作对应一条操作系统指令，这样肯定可以能保证原子性。但是很多操作不能通过一条指令就完成。...从这个图中我们可以看出，每个线程都有一个自己的工作内存（相当于CPU高级缓冲区，这么做的目的还是在于进一步缩小存储系统与CPU之间速度的差异，提高性能），对于共享变量，线程每次读取的是工作内存中共享变量的副本...这样导致的问题是，如果线程1对某个变量进行了修改，线程2却有可能看不到线程1对共享变量所做的修改。
份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息 方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大份额的部分，以此类推。...方法二： 最大部分放在12点，然后顺时针放置 2、在线状图中使用虚线 虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分 3、数据摆放不直观 你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。...对类目进行按字母，次数或数值大小进行排序 4、数据模糊化 确保数据不会因为设计而丢失或被覆盖。...例如在面积图中使用透明效果来确保用户可以看到全部数据 5、耗费读者更多的精力 要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线 6、错误呈现数据 确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样...，不要随便标注 7、在热图中使用不同颜色 一些颜色比其他颜色突出，赋予了数据不必要的重元素。
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