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HyperLogLog函数Spark高级应用

更高层聚合可以带来进一步性能提升,例如,时间维按天聚合,或者通过站点而不是URL聚合。...本文,我们将介绍 spark-alchemy这个开源库 HyperLogLog 这一个高级功能,并且探讨它是如何解决大数据数据聚合问题。首先,我们先讨论一下这其中面临挑战。... Finalize 计算 aggregate sketch distinct count 近似值 值得注意是,HLL sketch 是可再聚合 reduce 过程合并之后结果就是一个...Spark-Alchemy 简介:HLL Native 函数 由于 Spark 没有提供相应功能,Swoop开源了高性能 HLL native 函数工具包,作为 spark-alchemy项目的一部分...,本文阐述了预聚合这个常用技术手段如何通过 HyperLogLog 数据结构应用到 distinct count 操作,这不仅带来了上千倍性能提升,也能够打通 Apache Spark、RDBM 甚至

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函数式编程ReduxReact应用

本文简述了软件复杂度问题及应对策略:抽象和组合;展示了抽象和组合在函数式编程应用;并展示了Redux/React解决前端状态管理复杂度方面对上述理论实践。...迭代操作将人们注意力吸引到对于序列逐个元素处理上,引入 map 抑制了对这种细节层面上关注,强调是从源序列到目标序列变换。...纯函数React应用 Redux可以用作React数据管理(数据源),React接受Redux输出state,然后将其转换为浏览器具体页面展示出来: view = React(state)...由上可知,我们可以将React看作输入为state,输出为view“纯”函数。下面讲解纯函数概念、优点,及其React应用。...最后讲了纯函数 react/redux 框架应用:将页面渲染抽象为纯函数,利用纯函数进行缓存等。 贯穿文章始终是抽象、组合、函数式编程以及流式处理。

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回调函数Java应用

回调函数Java应用 In computer programming, a callback function, is any executable code that is passed as...关于回调函数(Callback Function),维基百科已经给出了相当简洁精炼释义。...Java面向对象模型不支持函数,其无法像C语言那样,直接将函数指针作为参数;尽管如此,我们依然可以基于接口来获得等效回调体验。...我们产品侧调用mop下单接口后还会有后续逻辑,主要是解析mop下单接口响应,将订单ID与订单项ID持久化到数据库;由于mop下单接口耗时较多,就会导致我们产品侧接口响应时间延长,原本响应时间不到一秒...void onResponse(Object response); void onFailure(Exception e); } 2 mop client sdk 异步下单接口 我们mop

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Matlab求分段函数积分

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 (一)前言 本文介绍一个使用Matlab进行求分段函数积分值方法。...首先介绍如何使用int()对连续函数进行积分求解,然后介绍一个对分段函数进行求积分例子。...(二)使用Matlab求定积分 Matlab求积分函数为int(),调用形式为int(func, ‘x’, a, b),其中func为被积函数,x为积分变量,[a, b]为被积区间。...如int(x^2, ‘x’, 1, 2)为求函数y=x^2区间[1, 2]积分值,结果为7/3。...(三)分段函数数值积分 对于分段函数,我们不能直接把整个函数直接写入func参数(毕竟表达式都不一样,但是如果函数文件可以的话或许可以解决),我这里写一个参数可变积分函数进行分段函数积分求解,函数如下

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plot画分段函数_Matlab分段函数图像画法几点注记「建议收藏」

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 摘要:本文指出《Matlab教程及实训》关于分段函数画法不妥,给出Matlab分段函数最常用几种画法。...我们处理实际问题中经常遇到需要画函数图像,尤其分段函数,有时候会感到茫然,如何利用Matlab画分段函数图像? 我们都知道,画图也就是描点,描点越多,画出图像越光滑。...二维空间画图是描平面上点,三维空间画图是描空间中点。 《Matlab教程及实训》这本书中,关于分段函数画图程序本人认为有点不妥。...②elseif条件-1 我们简单归纳一下,分段函数几种常见画法这里以例5-1为例: 利用逻辑变量来画图 clear x=-5:0.1:5; y=(x>1)....Matlab中分段函数画法也多种多样没有必要全部掌握,掌握常见几种方法就可以顺利分段函数图像。 参考文献 [1] 曹弋.Matlab 教程及实训[M].北京:机械工业出版社,2005.

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数学相关函数PHP应用简介

数学相关函数PHP应用简介 对于数学计算来说,最常见其实还是我们使用各种操作符操作,比如说 +加、-减 之类。当然,PHP 也为我们提供了一些可以方便地进行其他数学运算操作函数。...它产生随机数平均速度比 rand() 快四倍,这是官方文档,而且,mt_rand() 文档也说了是非正式用来替换 rand() 函数。...前面带 a 都是对应三角函数函数,后面带 h 都是对应三角函数双曲函数,又带 a 又带 h 就是反双曲函数了。 最后两段测试代码,我们数据出现了 NAN 这种情况。...数学是计算机基础,也是理工科所有专业基础,计算机编程语言中为我们提供这些函数大家还是要灵活掌握,特别是某些面试场景下会非常有用。...测试代码: https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202012/source/9.数学相关函数PHP应用简介.php 参考文档

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机器学习目标函数总结

如果你对最优化算法感兴趣,可以阅读SIGAI之前公众号文章“理解梯度下降法”,“理解牛顿法”,“理解凸优化”,“机器学习最优化算法总结”。本文侧重点是对目标函数构造进行总结。...强分类器通过加法模型构造,求解时每次优化一个弱分类器和它权重,具体做法之前公众号文章“理解AdaBoost算法”已经介绍,由此可以推导出AdaBoost训练算法。...多任务损失函数 一些实际应用,机器学习算法要同时解决多个问题。...后半部分为定位损失,确定矩形框大小和位置,但并没有使用欧氏距离,而是采用了L1光滑损失函数,定义为: image.png 之后Faster R-CNN,YOLO,SSD等算法,都采用了这种多任务损失函数思路...以等距映射为例,它采用了测地距离来构造损失函数,投影到低维空间之后,要保持这种距离信息,由此得到优化目标函数为: image.png 流形学习原理之前SIGAI公众号文章“流形学习概述”已经介绍

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机器学习目标函数总结

一旦目标函数确定,剩下是求解最优化问题,这在数学上通常有成熟解决方案。因此目标函数构造是机器学习中心任务。 本文介绍机器学习若干典型目标函数构造方法,它们是对问题进行建模关键环节。...针对实际应用问题,构造目标函数时可以借鉴前人经验和技巧。...某些实际应用问题可能既包含分类问题,又包含回归问题。计算机视觉目标检测问题是典型代表。算法要找出图像中所有给定类型目标,判断它们类别,确定其位置与大小。...具体原理可以阅读《机器学习数学》第6.3.4节“应用-流形降维”以及《机器学习-原理,算法与应用》第7.2节“流形学习”。 聚类问题 下面介绍聚类算法目标函数。...ITML优化目标保证同类样本距离相近,不同类样本之间距离远约束条件下,迫使度量矩阵所代表正态分布接近于某一先验概率分布。算法使用了信息论KL散度,因此得名。 假设有n个 ?

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scanf函数实战应用: 实例演示scanf函数实际应用使用方法

C语言中,scanf函数是一种常用读取数据方式,它可以按照我们预期格式读取数据。为了让scanf函数更高效地工作,我们可以使用格式化字符串来限制输入数据类型和长度。...基本格式 scanf函数格式化字符串由百分号(%)开头,后面跟着读取数据格式。例如,"%d"表示读取一个整数,"%f"表示读取一个浮点数,"%s"表示读取一个字符串。...清空输入缓存 在读取多个值时,scanf函数会将之前未读取数据留在输入缓存,可能会影响后续读取。我们可以使用 "%[^\n]% c" 这种格式化字符串来清空输入缓存。...总结 总之,scanf函数是C语言中非常常用函数,其强大格式化字符串可以帮助我们限制输入格式,但是,我们使用scanf函数时也要注意一些细节,如缓存区问题,还要注意scanf函数返回值,以确定读取是否成功...总结来说,scanf函数是C语言中非常常用函数,它格式化字符串能够帮助我们限制输入格式,但是我们使用时也要注意一些细节。

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浅谈keras目标函数和优化函数MSE用法

mean_squared_error / mse 均方误差,常用目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean() model = Sequential() model.add...1、目标函数 (1)mean_squared_error / mse 均方误差,常用目标函数,公式为((y_pred-y_true)**2).mean() (2)mean_absolute_error...(7)binary_crossentropy: 常说逻辑回归, 就是常用交叉熵函 (8)categorical_crossentropy: 多分类逻辑 2、性能评估函数: (1)binary_accuracy...:与categorical_accuracy相同,在对稀疏目标值预测时有用 (4)top_k_categorical_accracy: 计算top-k正确率,当预测值前k个值存在目标类别即认为预测正确...(5)sparse_top_k_categorical_accuracy:与top_k_categorical_accracy作用相同,但适用于稀疏情况 以上这篇浅谈keras目标函数和优化函数MSE

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指针函数作用

一个函数在编译时被分配给一个入口地址,这个函数入口地址被称为函数指针。可以用一个指针变量指向函数,然后通过该指针变量调用此函数。...一个函数可以带回一个整型值、字符值、实型值等,也可以带回指针型数据,即地址。其概念与以前类似,只是带回类型是指针类型而已。返回指针函数简称为指针函数。...从函数返回指针 当我们定义一个返回指针类型函数时,形式如下: int *fun(参数列表) { ……; return p; } p是一个指针变量,它可以是形式如&value地址值。...指针数组 数组元素均为指针变量数组称为指针数组,一维指针数组定义形式为: 类型名 *数组名 [数组长度]; 类如: int *p[4]; 指针数组数组名也是一个指针变量,该指针变量为指向指针指针...指针数组元素可以使用指向指针指针来引用。

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深入理解机器学习目标函数,损失函数和代价函数「建议收藏」

:计算是一个样本误差 代价函数:是整个训练集上所有样本误差平均 目标函数:代价函数 + 正则化项 实际应用: 损失函数和代价函数是同一个东西,目标函数是一个与他们相关但更广概念,举例说明:...那是不是我们目标就只是让loss function越小越好呢?还不是。这个时候还有一个概念叫风险函数(risk function)。...但是我们是有历史数据,就是我们训练集,f(X)关于训练集平均损失称作经验风险(empirical risk),所以我们目标就是最小化经验风险。 到这里完了吗?还没有。...这个时候就定义了一个函数J(f),这个函数专门用来度量模型复杂度,机器学习也叫正则化(regularization)。常用有L1, L2范数。...到这一步我们就可以说我们最终优化函数是: 即最优化经验风险和结构风险,而这个函数就被称为目标函数 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/140508.

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小知识 | 谈谈 损失函数, 成本函数, 目标函数 区别

导读 我刚开始学机器学习时候也是闹不懂这三者区别,当然,嘿嘿,初学者你们是不是也有那么一丢丢迷茫呢?那么今天咱们就把这样问题解决了!...损失函数 损失函数一般指的是针对单个样本 i 做损失,公式可以表示为: ? 当然,只是举个例子,如果较真的话,还可以有交叉熵损失函数等。...成本函数 成本函数一般是数据集上总成本函数,一般针对整体,根据上面的例子,这里成本函数可以表示为 ? 当然我们可以加上正则项 ?...目标函数 目标函数是一个很广泛称呼,我们一般都是先确定目标函数,然后再去优化它。...比如在不同任务目标函数可以是 最大化后验概率MAP(比如朴素贝叶斯) 最大化适应函数(遗传算法) 最大化回报/值函数(增强学习) 最大化信息增益/减小子节点纯度(CART 决策树分类器) 最小化平方差错误成本

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盘点GAN目标检测应用

标准Fast-RCNN,RoI池层之后获得每个前景对象卷积特征;使用这些特征作为对抗网络输入,ASDN以此生成一个掩码,指示要删除特征部分(分配0),以使检测网络无法识别该对象。 ?...4,2018-ECCV:SOD-MTGAN: Small Object Detection via Multi-Task Generative Adversarial Network 目标检测是计算机视觉一个基本而重要问题...此外,为了使生成器恢复更多细节以便于检测,训练过程,将判别器分类和回归损失反向传播到生成器。...具有挑战性COCO数据集上进行大量实验证明了该方法从模糊小图像恢复清晰超分辨图像有效性,并表明检测性能(特别是对于小型物体)比最新技术有所提高。 ?...(B)基线检测器可以是任何类型检测器(例如Faster RCNN 、FPN或SSD),用于从输入图像裁剪正(即目标对象)和负(即背景)例,以训练生成器和判别器网络,或生成ROIs进行测试。

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深度 | 理解神经网络目标函数

这个问题在真实环境可不容忽视,以自动驾驶为例,一辆自动驾驶汽车要保证 145km/h 行驶速度下还能做出正确决定。所以,如果我们要大规模应用深度学习,我们不仅要认识其优点,还要知道其缺点。...根据这部分衍生讨论内容,我们可以明显看到,神经网络目标函数确定参数 MLE 似然度过程形成)可以以概率方式来解释。...与 MLE 类似,MAP 也可以神经网络语境下被改写成一个目标函数。就本质而言,使用了 MAP 你就是最大化一系列参数θ(给定数据下,θ上假设一个先验概率分布)概率: ?...对θ使用均值为 0 高斯先验概率与把 L2 正则化应用目标函数上是一致(确保了有很多小权重),然而在θ上使用一个拉普拉斯先验概率与把 L1 正则化应用目标函数上是一致(确保很多权重值为 0)...完全贝叶斯方法,我们通过多个模型上取平均值来解决这个问题,这样可以得到更好不确定性预测。我们目标是模拟参数一个分布,而不是仅仅一组参数。

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