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dev random生成随机数慢的问题

但是，两次使用的种子相同的情况下，会得到相同的随机数！简单做一个实验，使用同一个seed，两次生成100个随机数，它们是相同的数列！...原因也很简单，通过相同的算法做hash或者移位或者加减，必然会得到同样的结果。 所以，/dev/random出现了。用来生成随机数，避免生成相同的数列的随机数！...但是在使用dev random的时候，可能会遇到生成随机数非常慢的情况，如果只是为了解决问题，直接到第四步，如果希望看一下原理，可以选择从头开始看。...然而，情况并非如此，很长的时间，只生成了几个byte的数据。查一下原因： ? 居然sleep了。。 2，stack 继续分析，查看stack： ?...后记： 对于解决dev random生成速度慢的问题，只用看4步骤就行了。 Good Luck～

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机器学习算法的随机数据生成

还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测。...下面对scikit-learn和numpy生成数据样本的方法做一个总结。 1. numpy随机数据生成API 　　　　numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据。...array([ 2.87037573,  4.33790491,  2.1662832 ]) 2. scikit-learn随机数据生成API介绍 　　　　scikit-learn生成随机数据的API都在...生成分类模型数据 　　　　3) 用make_blobs生成聚类模型数据 　　　　4) 用make_gaussian_quantiles生成分组多维正态分布的数据 3. scikit-learn随机数据生成实例...3.3 聚类模型随机数据 　　　　这里我们用make_blobs生成聚类模型数据。

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Postgresql 生产问题一例, 为什么1000行数据这么慢要27秒

好请跟着我们来,走近科学, 剥丝抽茧 1000行数据,select * 竟然要27秒 首先我们验证了一下,的确在PG_ADMIN查询平台上,查询很慢这张表的确要20多秒才能将1000行数据展出,但问题是他真的只有...那么我们先看看到底是为什么. 从上图看的确是如此,并且pg_admin还因为查询时过载,重新启动了服务 既然这个事情是既定的事实,那么我们先来看看这个表的表结构是什么....第二个和第四个插入的时间基本类似 第三个数据插入的时间是最短的 2秒 第四个main的方式数据插入的时间明显要高于其他插入的时间普通的插入时间是 2秒左右 1000行, 而使用main的方式插入数据需要...而使用extended的方式虽然也是可以使用TOAST的方式但他也是要先去通过main的方式来压缩数据....我们对相关的数据表进行查询, 三个数据库表同样的数据量,但是不同的数据存储方式,提取数据的时间是相同的27秒.

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【说站】为什么你的数据库这么慢？

为什么你的数据库这么慢？ 当你发现数据库查询特别慢的时候，并且从硬件配置、SQL优化和索引等方面都找不出原因，那你可能需要从数据库的计算引擎本身的性能找下原因。 数据库的计算引擎性能有多重要？...提升执行器性能的手段主要有两种技术路线，一种是向量计算（vectorized execution），另外一种是代码生成（code generation）。...目前主流的数据库厂商会使用其中一种执行器优化技术，例如Snowflake使用的是向量计算，Impala使用的是代码生成, Spark两种都有使用，OushuDB使用了向量计算外加SIMD优化技术。...作为向量体系结构的一种，SIMD使用一条向量指令开启一组数据操作，其中数据的加载、存储以及数据计算以流水线的形式进行。...更多精彩内容分享：头条

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用随机游动生成时间序列的合成数据

最常见的随机游走从值 0 开始，然后每一步都以相等的概率加或减 1。 随机游走可用于为不同的机器学习应用程序生成合成数据。...例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。 这篇文章利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。...生成数据 在创建和测试时间序列模型时，以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟库存、产能利用率甚至粒子运动的趋势。 通过每一步概率的调整，行为被添加到随机游走中。...由于实际数据包含与先前点的紧急模式关系，因此需要改进合成数据。随机游走是生成一些逼真行为的可行解决方案。在 Pandas 中创建随机游走需要遍历df的每一行。步行中的每一步都取决于上一步。...对于许多数据集，例如股票价值，这些值都是严格的正数。 随机游走的图是用‘matplotlib’生成的。

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用随机游动生成时间序列的合成数据

随机游走是随机过程。它们由数学空间中的许多步骤组成。最常见的随机游走从值 0 开始，然后每一步都以相等的概率加或减 1。 随机游走可用于为不同的机器学习应用程序生成合成数据。...例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。 这篇文章利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。...生成数据 在创建和测试时间序列模型时，以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟库存、产能利用率甚至粒子运动的趋势。 通过每一步概率的调整，行为被添加到随机游走中。...由于实际数据包含与先前点的紧急模式关系，因此需要改进合成数据。随机游走是生成一些逼真行为的可行解决方案。在 Pandas 中创建随机游走需要遍历df的每一行。步行中的每一步都取决于上一步。...对于许多数据集，例如股票价值，这些值都是严格的正数。 随机游走的图是用‘matplotlib’生成的。

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为什么我的数据库应用程序这么慢？

一般来说，SQL Server应用程序的性能问题有两个主要原因： 网络问题 - 与将SQL应用程序客户端连接到数据库的“管道”的速度和容量有关 处理时间慢 - 在管道的末端，涉及要求处理的速度和效率。...当然这两者是相互联系的。 如果您的应用程序（或同一网络上的其他应用程序）生成的网络流量压倒可用带宽，则这可能会增加延迟。 延迟 延迟是在应用程序和SQL Server之间发送TCP数据包所需的时间。...在讨论带宽时，人们经常谈论“管道的大小”，这是一个很好的类比（再加上它听起来很顽皮）：你的管道越多，你可以一次获得更多的数据。 如果您的应用程序需要接收10兆字节的响应（这是80兆比特！）...应用问题：处理时间慢 每当客户端向SQL Server发送请求时，要检索所需的数据集，完成请求所需的总处理时间都包括： 应用程序处理时间：应用程序在发送下一个请求之前处理上一个响应中的数据需要多长时间...专注于一个小型可重复的工作流将让您隔离问题。 接下来的问题当然是为什么要花10秒钟？缩小问题的第一个也是最简单的方法是将应用程序尽可能靠近SQL Server，在同一台机器上或在同一个LAN上运行。

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SQL Server生成随机日期模拟测试数据的需求

为了模拟，要插入一些测试数据，特别地需要一个存储日期(要求的格式：yyyymmdd)的字符串类型字段。我用的如下操作方式，可能有些绕，如果各位朋友有更好的方案，可以提出来，一起学习下。 1. ...生成随机日期的数据中间表 SQL Server生成随机数可以用函数rand()，例如， select cast(rand()*1000 as int); 如果生成随机的日期，找了一种方式， declare...newid())))%datediff(day, @bdate, @edate), @bdate), 112) into t2 from t1; 其中几个知识点， (1) @bdate和@edate是生成随机日期的上下限...05-16T10:57:49.827: Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 131): 18/04/1427 10:57:49:920AM 通过以上函数，就可生成一个随机的日期字符串...，"select ... into t2 from t1"则从t1表取出所有的记录(10000条)，包括了自增的主键字段id，以及每行随机生成的日期字符串c1，插入到t2，字段名称是id和random_date

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一文综述生成更多图像训练数据的方法｜视觉进阶

例如，要教计算机从多个角度识别出一只猫猫，可能需要成千上万张涵盖不同角度的照片。 ? 成功训练计算机视觉任务的深层卷积神经网络需要大量数据。...使用数据增强（data augmentation)生成更多训练数据 当我们只有少量图像数据用于训练深度卷积神经网络时，我们可以使用数据增强技术从已经拥有的图像数据中生成更多训练数据。 ?...这是一种非常有用的转换技术，可以避免数据中的位置偏差。移位图像时，剩余空间将被填充为0，255或被随机噪声填充，从而保留了图像的原始大小。...这是由GAN生成的人脸图像，这是在人脸上训练出来的。请注意，这些是合成的面孔，而不是真实的人。 ? 这些是一些数据增强技术，通常用于从有限的数据集中生成更多数据，从而可以训练出更有效的卷积神经网络。...Olaf和他的团队在训练数据有限的情况下，利用在图像上的平移、旋转和随机弹性变换等数据增强技术训练U-net体系结构模型，并在2015年ISBI细胞追踪挑战中以较大优势获得这些类别的冠军。

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香蕉为什么能做随机数生成器？因为，它是水果界的“辐射之王”

真·随机数生成器，项目已开源。 要知道，平日里用计算机生成的（比如Random()函数）都是可以预测的伪随机数。如果用来生成密码，不能保证绝对的安全。...于是乎，研究人员就开始从大自然中寻找随机数，比如大气噪声、量子力学、宇宙微波背景辐射。 那么香蕉，又是如何保证生成真·随机数的呢？...按照小哥的解释，就是先检测香蕉中的放射性物质衰变，经过简单算法处理后生成0-255范围的随机数。 等一下，似乎哪里不对？香蕉、放射性、辐射…… 我吃了二十几年的香蕉，你跟我说这个？？...一个香蕉+300多元的硬件 这回理解了，香蕉就是个天然的钾-40放射源。 利用钾-40放射衰变是完全随机的这一原理，就可以做成真随机数生成器。 既然如此，具体是怎么做的呢？ 很简单。...这就是一个香蕉随机数生成器的诞生。 以往要想获得真正的随机数，常见的做法就是将一些大自然的物理现象产生的随机量转化成数字信息。 比如电阻热噪声、半导体中的雪崩效应、电路混沌效应等。

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为什么数据库的慢SQL会导致CPU的IO WAIT升高呢

关于xxl-job中的慢sql引发的磁盘I/O飙升导致拖垮整个数据库服务 背景： 某天突然发现服务探测接口疯狂告警、同时数据库CPU消耗也告警，最后系统都无法访问； 查看服务端日志，发现大量的报错如下...调查： 通过iostat命令观察到cpu的iowait非常高，再加上服务端的日志报错也是和数据库相关的，然后就把怀疑的方向转移到Mysql是否存在慢SQL拖垮了整个服务。.../I57M1Y https://github.com/xuxueli/xxl-job/issues/596 为什么数据库的慢SQL会导致CPU的IO WAIT升高呢 我们先看一下计算机是怎么管理磁盘IO...理论与实际结合 那么反应到我们遇到的这个场景就是：iowait是cpu处于空闲状态，因为服务端要做事情之前一般要查一下库如用户权限之类会查用户权限表，现在mysql那里索引出问题了，io资源全被阻塞住了...升级cpu 若经过减少计算和减少等待后还不能满足需求，cpu利用率还高，使用杀手锏升级cpu（使用更快更多的CPU）

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聊聊flink 1.11 中的随机数据生成器-DataGen connector

使用 示例 源码解析 创建TableSource 数据生成器DataGenerator DataGenTableSource 使用 在flink 1.11中，内置提供了一个DataGen 连接器，主要是用于生成一些随机数...目前有两种数据生成器，一种是随机生成器（默认),这个是无界的，另一个是序列生成器，是有界的。 字段中只要有一个是按序列生成的，也就是有界的，程序就会在序列结束的时候退出。...如果所有字段都是随机生成的，则程序最终不会结束。 示例 我们摘抄下官网的例子，然后做下解释。...rows-per-second 每秒生成的数据条数 f_sequence字段的生成策略是按序列生成，并且指定了起始值，所以该程序将会在到达序列的结束值之后退出 f_random 字段是按照随机生成，并指定随机生成的范围...也就是我们要输出的结果。

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什么是大数据营销？企业为什么要建立自己的数据库？

依托多个平台的大数据技术的采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够应用于互联网广告行业的营销方式，就是能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报。...大数据营销的定义 大数据营销，随着数字生活空间的普及，全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的，是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起，它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。...面对消费者的需求，企业往往会根据网民的消费行为做出相应的营销方式，而拉米拉的数营通就是根据自己朋友圈里好友的行为轨迹快速作出相对的营销模式，从而建立自己的数据库。...拉米拉数营通则是通过人工智能分析技术，把企业原有的相关资源迅速导入数据库，并加上精准标签，统一管理；利用基站+数据同步+智能机器人实现拟人操作技术；满足企业在全国甚至全球范围任一地点的大数据行为分析；为企业无限制地积累客户资源...、并加上精准标签，统一管理；还能节省90%以上的人工成本，所以在短期内，企业便可建立自己的精准大数据库。

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Python 随机生成测试数据的模块：faker基本使用方法详解

本文实例讲述了Python 随机生成测试数据的模块：faker基本使用方法。...用于生成本地化数据：locale【默认情况下是en_US，所以生成的数据是美式英文的】 zh-CN代表使用中国版 想了解更多国家版本，可以参考 https://faker.readthedocs.io.../en/master/index.html#localization providers是一个包含了多种生成随机数据的生成器的“提供者”，比如他包含了生产随机姓名的生成器，包含了随机地址的生成器。...如果我们想要自己定义随机生成的数据的规则，那么我们需要自定义providers。...的更多用法，可以参考官方文档：https://faker.readthedocs.io/en/master/index.html ---- 小例子：生成随机的数据表信息 注意：这里为了例子简便，对于数据库操作就直接使用

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为什么我要拒绝梦寐以求的数据科学家工作？

作者: Admond Lee 编译: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 在深入探讨这个问题前，让我们退后一步，先试着回答另一个问题：为什么要成为数据科学家？...最近IBM预计，到2020年数据科学家的市场需求将飙升28％。 这些吸引人的就业前景也让许多人投入数据科学的领域。 那么你肯定会想知道：为什么我要拒绝一份数据科学家的工作呢？...申请数据科学家工作 几个月前，我向好几家公司投了简历，希望获得一份数据科学家的工作。...正如预期的那样，我常常收到拒绝的邮件，比如： 感谢您申请XX公司的数据科学家职位，但很抱歉… 感谢您申请XX公司的数据科学家职位，由于我们收到了大量的简历，在此我很遗憾地通知您.........当然，数据可视化是任何数据科学过程中的一个重要部分，但是这个工作性质并不是我所想做的事情。

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大咖 | 车品觉：我们为什么要认识数据的本质

从数据战略到数据治理，别让数据成为累赘 如前所述，数据资源的积累是发展数字经济的前提。企业在向往智能时代所带来的机遇的同时，更要为企业的未来目标制定数据战略。...企业不仅要关注自己现在有什么数据，更要了解未来会欠缺什么。然后，再去探讨欠缺的部分有多少可以靠自己补充，有多少需要求助他人、与他人合作以实现补充。...选择公共数据也有一定的技巧，简单归类就是：各部门已经在高频率但低效率的单线流通的数据，被野蛮重复复制到各部门的相同数据，大家都有意愿首先标准化的数据。...当这些带有公共性质的核心数据建立起来之后，大家就能更容易地感受到数据高质量流通的意义及好处。要保证这些数据的质量和新鲜度也相对变得容易了。 所以从战略意义上来说，第二使用权的合规性变得非常微妙。...这些方式多种多样，从进球和助攻，到具体射中球门和成功阻截等，尽量量化了接近比赛的真实情况。 为什么博利埃能够未卜先知，竟在年前就作出如此准确的预测？其实答案就是大数据和信息。

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为什么要扫描我的脸？谷歌收集面部数据，引爆隐私问题

它的工作原理类似于Android的Face Unlock和苹果的Face ID，并使用与你在谷歌照片、苹果照片和Facebook中看到的相似软件来识别用户。 ? 02 为什么科技巨头要扫描我的脸？...04 谷歌等科技巨头是否会将我的面部数据存储在云端？ 某种程度上会的。...谷歌坚称，任何最终出现在云中的面部数据在处理完成后都会被删除。 其他科技公司也在不同程度地存储和共享你的面部数据。...目前尚不清楚摄像头的亮灯是否与谷歌上传人脸数据有关。 ? 06 谷歌或苹果是否会使用我的面部数据来个性化我看到的广告？ 谷歌坚称，它不会使用收集的面部匹配或Nest摄像头数据来定位广告。...设备背面的物理开关可以完全禁用相机硬件，这也将禁用面部匹配，但是设备仍会继续存储用户创建的任何面部配置文件。 08 为什么谷歌Nest Hub Max没有像其他设备那样的物理快门？

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Oracle数据库，详解Oracle生成随机数字、字符串的方法

在日常生活中，随机数对于我们而言并不陌生，例如手机短信验证码就是一个随机的数字字符串；对于统计分析、机器学习等领域而言，通常也需要生成大量的随机数据用于测试、数据抽样、算法验证等。...那么今天我们就来谈谈如何在 Oracle 数据库中生成随机数据。 计算机生成的都是伪随机数，并不是真正的物理随机数。...生成随机数字 Oracle 提供了一个系统程序包 DBMS_RANDOM，可以用于生成随机数据，例如随机数字、随机字符串等。...生成 0 到 1 之间的随机数 DBMS_RANDOM.VALUE 函数可以用于生成一个大于等于 0 小于 1 的随机数字。例如： ?...DBMS_RANDOM.VALUE 函数返回的数据包含 38 位小数，每次返回不同的数据。 有时候，例如测试时，我们想要确保每次运行时生成相同的随机数。

3.9K10

用300万考研党的数据告诉你：为什么我们要拼命考研？

再过20多天，2020的考研大军就要赶往考场了，今年又有多少考生呢？ 你很难想象想象，今年已经有将近300万考生要参加考研。...根据中国研究生招生信息网（研招网）官网统计数据，最近5年内，研究生报考人数从2015年的165万人增加到2019年的290万人。...毕竟读研要多花三年时间，这个时代，时间成本是很宝贵的，别人22岁开始工作，而你要25岁才开始工作，心理上是会有压力的。 所以啊，有幸考上研的朋友，读完研之后一定要给自己一个交代才行。 ?...其二，就不得不谈到跨专业这件事了，本科期间要修双学位压力是很大的，如果要转专业的话就更难了，所以，在本科期间，大多数人即使讨厌自己的专业，都不得不忍受4年的大学生活。...当然我们依然不排除有一些专硕也是很坑的，但是大多数情况下比学硕要轻松一些，大家还是要具体情况具体分析。 最重要的是，专硕的成绩一般比学硕低，考试难度还比学硕低，这一点才是真正切中要害的。

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