HTTP站点迁移到HTTPS时，并非是新建一个站点。如果操作出错，Google就会认为你在新建一个站点。在迁移过程中，会因为重复的内容，新的协议站点会在Google重新计算。...这种情况对于各大SEO来说是十分糟糕的，那么应该怎样避免网站迁移到HTTPS时，出现内容重复的两个地址呢？ 如何避免Google将http和https页面视为重复的内容？...因此，使用HTTPS链接到您的HTTP站点时就可能会创建一条错误消息“站点无法访问”。 WWW还是非WWW？ 关于是否引用WWW，在迁移HTTPS之前，各大站长应提前做好最终决定。...建议 希望可帮助用户在迁移到HTTPS时避免重复的内容错误 规范标签 – 即使重定向，将页面的标签规范，将有助于告诉Google在搜索结果中显示哪个页面。...测试服务器 – 服务器如何响应安全和不安全链接的请求？用户需要添加更多的301来弥补。 审核自己的网址 – 通过工具来检查您的网址是否有重复的内容错误。
本篇文章主要介绍了几种常用的数据准备方法,以及在数据准备的过程中如何避免数据泄露。 数据准备是将原始数据转换为适合建模的形式的过程。 原始的数据准备方法是在评估模型性能之前对整个数据集进行处理。...在本教程中，您将学习在评估机器学习模型时如何避免在数据准备过程中的数据泄漏。 完成本教程后，您将会知道： 应用于整个数据集的简单的数据准备方法会导致数据泄漏，从而导致对模型性能的错误估计。...为了避免数据泄漏，数据准备应该只在训练集中进行。 如何在Python中用训练测试集划分和k折交叉验证实现数据准备而又不造成数据泄漏。...在本例中, 模型在测试集上的准确率为84.848% ? 我们已经知道上述代码中存在数据泄露的问题, 所以模型的准确率估算是有误差的。 接下来，让我们来学习如何正确的进行数据准备以避免数据泄露。...总结 在本教程中，您学习了评估机器学习模型时如何避免在数据准备期间出现数据泄露的问题。 具体来说，您了解到： 直接将数据准备方法应用于整个数据集会导致数据泄漏，从而导致对模型性能的错误估计。
业务场景 针对一些基础业务数据如用户表，要保证主键Primary或Unique不重复，如果在插入时做判断，效率低且代码复杂。 2....实现方案 基于MySQL数据库，实现方案有如下4种 replace into 使用最简单，推荐 on duplicate key update 可以根据业务需要，当数据重复时，指定更新的内容。...有对应使用场景时使用 insert ignore into 简单粗暴，可能会丢数据，不推荐 实现的功能类似于insert ingore into, 且使用复杂，不推荐 创建测试表 drop table...否则的话，replace into 会直接插入数据，这将导致表中出现重复的数据。...否则的话会直接插入数据，这将导致表中出现重复的数据。 2.3. insert ignore into 当执行insert to出现冲突时不返回错误，只以警告形式返回。
1、点击[文本] 2、点击[数据] 3、点击[数据验证] 4、点击[任何值] 5、点击[自定义] 6、点击[公式] 7、点击[确定] 8、点击[文本]
参考博客1中介绍了三种在MySQL中避免重复插入记录的方法，本文将在简单介绍这三种用法的基础上，深入分析这其各自存在的问题，最后给出在实际生产环境中对该业务场景的最佳实践。...当该值为1时（默认值），对于“Simple inserts”（要插入的行数事先已知）通过在mutex（轻量锁）的控制下获得所需数量的自动递增值来避免表级AUTO-INC锁， 它只在分配过程的持续时间内保持...这意味着，当innodb_autoinc_lock_mode=1时，无论插入是否成功，auto_increment的值都会递增。这一点对于后面的分析非常关键。...X锁，由于T1有该记录的S锁，需要等待其释放 7 发生死锁 发生死锁 最后，关于“数据表存在多个唯一键时更新记录不确定”这个问题产生的原因是由于Innodb对重复key的检查顺序的不确定导致的。...开启事务，在事务中先执行普通的insert语句，如果抛出重复键异常DuplicateKeyException（Java语言）时，在catch异常中先执行先执行select语句，再执行update语句的方式
基本用法：on dupdate key update 语句基本功能是：当表中没有原来记录时，就插入，有的话就更新。...2，记录已存在时，只会更新on duplicate key update之后指定的字段。 3，如果同时传递了主键和唯一键，以主键为判断存在依据，唯一键字段内容可以被修改。...一、构造测试数据 注意里面的唯一键 #创建表 drop table if exists tbl_test; create table tbl_test( id int primary key auto_increment...已存在时，只会更新on duplicate key update之后限定的字段。...key update之后没有用values的情况 分为两种情况： 1，如果为如上面的name = "abc"，则会一直更新为"abc". 2，如果为如上面的name = name ，则name会保持数据库中的值
数据异常判定的理论基础如下：假设指标服从均值为μ和标准差δ的正态分布，处于（负无穷大, μ-3σ] 和[μ+3σ, 正无穷）范围时，样本的概率为0.26%，这是一个小概率事件，我们称其为3倍标准差下的异常点...细分维度拆解示意图 2.3 明确波动的原因 在数据现象明确之后，需要对数据进行一定的推理，得出明确的结论。在逻辑推理过程中，需做到推断合理，避免常见的错误。...上述数据的统计范围是从不足1岁的孩子，到完全长成岁的孩子到完全长成成年人。在成长过程中，体型会逐渐变大智力也会逐步发展。...但从大样本的数据来看，吸烟人群的寿龄普遍比不抽烟的整体减少5岁。下论断要从统计整体上来看，揪住一些个案没有太多意义的。 在避免常见的逻辑错误的同时，也要敢于下结论，虽然结论有可能是错的。...分析报告完成之后，一定要多与业务部门进行沟通，收集反馈，听取他们需要的是什么？一起商讨解决方案。 作为分析师也要不断反省自己，如何改进才能更有效的与业务结合？
大数据和分析项目也可能导致巨大的失败，导致浪费大量的资金和时间，更不用说会失去那些有才华的技术人才，他们对管理层犯得错误感到失望和厌烦。 如何避免大数据项目的失败呢?...假设你已经完成了这些基本的工作，那么在大数据分析项目中成功与失败的区别就在于你如何处理大数据分析的技术问题和挑战。你可以做以下几点来确保大数据分析项目的成功。...但是在大数据分析产品中也有很多细分领域，所以你必须为你的技术战略实际所涉及到的领域来购买产品。这些领域包括过程挖掘、预测分析、实时解决方案、人工智能和商业智能控制面板等。...在决定购买任何大数据分析产品或存储平台之前，您需要清楚真正的业务需求和问题是什么，然后选择那些能有效解决这些具体问题的产品。...数据可以是完全不同的，但是如何使用像MapReduce和Apache Spark这样的工具对数据进行转换用于分析，这应该使用一个可靠的数据架构来完成。
前言 近期，某院士在清华大学回复关于图片重复问题时，指出实验室数据管理很重要，要引起重视。 恰巧的是，近期一学者同时发表于 Nature 的两篇文章均被指出出现图片重复。...这进一步突显了在学术研究和出版过程中，数据管理的重要性，以及采取必要的措施来避免这种低级错误的发生。 因此这边就尝试搞了一套流程来检测使用图片是否有重复的问题。...这里不探究图片重复的原因（如相同组别、粗心大意、数据管理不善、造假、论文工厂等有可能），而是专注于解决“如何低成本检测预发表文献中可能存在的图片重复问题”。...不足 无法检测与其他已出版文献的图片是否重复； 无法检测只有部分重复的图片是否重复； 无法检测文本文档里面的图片是否重复，只能用图片文件集合来检测； 测试场景单一，需要更多测试的场景来验证代码的可靠性。...注意： 路径不能出现中文字符； 图片重复原因很多，请谨慎发言； 避免这种低级错误。
概要：在使用storm分布式计算框架进行数据处理时，如何保证进入storm的消息的一定会被处理，且不会被重复处理。这个时候仅仅开启storm的ack机制并不能解决上述问题。...处理流程： 交易数据会发送到kafka，然后拓扑A去kafka取数据进行处理，拓扑A中的OnceBolt会先对从kafka取出的消息进行一个唯一性过滤（根据该消息的全局id判断该消息是否存储在redis...因为系统只是对交易成功后的数据通过配置的规则进行区分来向用户推送不同的活动信息，从业务上看，系统并不需要保证所有交易的用户都一定要收到活动信息，只需要保证交易的用户不会收到重复的数据即可。 ...个人推测：当时实时系统架构设计时，设计唯一性过滤bolt时，可能仅仅是考虑到外部系统向kafka推送数据可能会存在相同的消息，并没有想到storm本身tuple超时导致的消息重复处理。...不过具体场景具体分析，看业务需求取舍既可。 超时的任务最终也可能运行成功，这也会导致你做了2次。
作者：小小猿爱嘻嘻 wukong.com/question/6749061190594330891/ 最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引，当插入重复数据时，抛出错误，程序终止，但这会给后续处理带来麻烦...02 on duplicate key update 即插入数据时，如果数据存在，则执行更新操作，前提条件同上，也是插入的数据字段设置了主键或唯一索引，测试SQL语句如下，当插入本条记录时，MySQL数据库会首先检索已有数据...03 replace into 即插入数据时，如果数据存在，则删除再插入，前提条件同上，插入的数据字段需要设置主键或唯一索引，测试SQL语句如下，当插入本条记录时，MySQL数据库会首先检索已有数据（idx_username...目前，就分享这4种MySQL处理重复数据的方式吧，前3种方式适合字段设置了主键或唯一索引，最后一种方式则没有此限制，只要你熟悉一下使用过程，很快就能掌握的，网上也有相关资料和教程，介绍的非常详细，感兴趣的话...(文末送书) SQL 语法基础手册 我们公司是如何把项目中的2100个if-else彻底干掉的！ 一个HTTP请求的曲折经历 Java 高并发之设计模式
类型： 对比分析大致可以分为横向比较（横比）、纵向比较（纵比）、与标准对比（如目标值、计划数）。 横比是同一时间条件下，对不同空间数据的比较。...回归分析是一种预测性的建模技术,使用数据统计的基本原理,对大量统计数据进行数学推理,确定因变量（目标)与自变量的相关关系,建立一个相关性较好的回归方程(函数表达式),预测未来因变量的变化。...线性回归函数的表达式： 案例： 【例5】身高与体重的一元线性回归分析 一元回归分析，即给定一组自变量x和对应的因变量y数据，x和y呈线性相关关系，需要使用回归分析，近似找出满足这个线性关系的直线。...逻辑函数（Sigmoid）的表达式: 逻辑回归解决分类问题，输出离散值，而线性回归解决回归问题，输出连续值。...决策树的生成就是不断的选择最优的特征对训练集进行划分，是一个由根到叶的递归过程，在每一个中间结点寻找划分属性，停止条件： (1)当前节点包含的样本属于同一类别，无需划分； (2)当前属性集为空或所有样本在属性集上取值相同
大型的互联网产品总会有多台服务器支撑整个产品系统的运行，如果发布新版本代码的时候（比如我们公司还是最暴力的复制/粘贴，当然有自己的自动上线工具也不太可能避免这种问题），由于多台机器代码上线会有一定的延迟...，造成的结果可能是机器代码版本不一致，导致处理请求造成不同的处理结果，引发脏数据问题，应该如何避免呢？...上线后清除缓存； - jenkins+haproxy+少量的部署脚本+合理的发布方案，应该可以减少问题； - 自动化上线啊，一个shell脚本也没多难； - 文件完全同步之后切换转发指向； - 具体问题具体分析...，拿脏数据问题举例，可以通过数据版本号解决； - 自动化，兼容，适当暂停服务； - 首先一份代码部署到多台是必须的吗？...，当部署时，难道不是对于机器做有效屏障吗？
场景需求： 解析某博客或者书籍网站数据时：已知它的书籍首页URL地址，这个首页含有它的书籍目录及其章节的链接，APP想拉取它的目录节点，然而，该目录页面里面的章节可能有重复的内容，那么解析后，我们向内存中保存章节信息的时候...过滤的标准：如果某数据结构中含有重复的url，就不再重复保存。...数据结构选型： 数组：查询复杂度O(N) NSArray 哈希表：查询复杂度O(1) NSSet NSDictionary 1....而实际应用中，查询效率比较高的是哈希表，这种结构在OC开发中有两种常见形式，一种是字典，一种是集合。集合每个元素只需要一样值即可，而字典每个元素则需要存储两种数据，键和值。 ?...哈希表 另外，哈希结构在Android开发中对应的形式则类似下面的： private static HashSet sectionUrlSet = new HashSet(); 2.1
TPC基准程序及tpmc值 ─ 兼谈在使用性能度量时如何避免误区 今天的用户在选用平台时面对的是一个缤纷繁杂的世界。用户希望有一种度量标准,能够量化计算机系统的性能，以此作为选型的依据。...在每个仓库中有10个终端，每一个终端用于一个地区。在运 行时，10×N个终端操作员向公司的数据库发出5类请求。...由于一个仓库中不可能 存储公司所有的货物，有一些请求必须发往其它仓库，因此，数据库在逻辑上是 分布的。N是一个可变参数，测试者可以随意改变N，以获得最佳测试效果。 ...二、如何衡量计算机系统的 性能和价格 在系统选型时，我们一 定不要忘记我们是为特定用户环境中的特定应用选择系统。切忌为了“与国际接 轨”而盲目套用“国际通用”的东西。...在使用任何一种 性能和价格度量时，一定要弄明白该度量的定义，以及它是在什么系统配置和运 行环境下得到的，如何解释它的意义等。下面我们由好到差讨论三种方式。
在编写并发程序时，如果不谨慎，没有考虑清楚共享资源的访问方式和同步机制，那么就会发生竞态条件和数据竞争这些问题，那么如何避免踩坑？避免发生竞态条件和数据竞争的办法有哪些？...在Go中，可以使用互斥锁（sync.Mutex）来保护共享资源。当一个goroutine需要访问共享资源时，它需要先获取锁，然后访问资源并完成操作，最后释放锁。...每个goroutine在访问计数器变量之前先获取锁，然后进行计数器的增加操作，最后释放锁。这样就可以保证计数器变量的一致性和正确性，避免竞态条件和数据竞争问题。...请注意，这个假设的场景和这个代码示例，仅仅只是是为了演示如何使用互斥锁来保护共享资源，实际情况可能更加复杂。例如，在实际的运维开发中，如果使用锁的次数过多，可能会影响程序的性能。...通过读写锁的机制，多个读取协程可以同时读取共享数据，而写入协程则会等待读取协程全部结束后才能执行，从而避免了读取协程在写入协程执行过程中读取到脏数据的问题。
近期我们也推出了边缘AI前端智能硬件设备——AI安全生产摄像机，结合EasyCVR视频融合云平台，在企业的安全生产场景中能发挥巨大的智能化监管作用，可实现的AI功能包括安全帽检测、烟火检测、室内通道堵塞检测...近期接到用户的反馈，EasyCVR在分组添加通道时，出现了重复的通道。 技术人员对此进行了排查，在测试新建分组添加通道时，并不会出现重复的现象。...当再次编辑分组添加通道时，提交的通道数出现了重复的现象。 解决办法如下： 在保存分组时，过滤重复的通道，如图： 参考代码如下： 修改后的预览如下，已经恢复正常。
算算时间不早了，该给我们家**起名字了，于是今天中午利用大数据的优势，做了个无聊的统计。 我抽取了2010年1月1日以后出生的30万小朋友的姓名。...那么，你们家小孩的名字是不是在以上行列呢？ 而且，大众化的名字很明显地带有时代的气息，与我们这一代的大众化名字多是“峰”、“鹏”、“艳”等等，这在10后小盆友名字中排在了30名以后的位置。
幂等性概念详解 幂等性是什么 可以借鉴数据库的乐观锁机制 比如执行一条更新库存的SQL update t_reps set count = count -1 , version = version +...最重要的两个特点就是生产端保证可靠性投递和消费端幂等性消费 消费端-幂等性保障 由消费端实现幂等性, 就意味着, 我们的消息永远不会消费多次, 即使收到多条一样的消息 实现方式: 唯一ID + 指纹码机制 唯一ID或指纹码机制, 利用数据库主键去重
客户数据不再只是一个分析需求，或者用来发送营销信息的参考，它是企业关键竞争优势的来源。...在这个阶段，企业需要评估当前的数据和需要获取的数据，完成数据部署，因为控制客户流失、生命周期营销和营销归因分析都需要特定的数据集。...除此之外，企业还需确定数据的用例和类型，从而规定存储数据的格式、刷新和抽取数据的频率以及数据响应性。那么今天小编就来科普一下，在构建CDP时，企业如何评估当前的数据和需要获取的内容。...拥有了一些数据基础后，形成单一的客户画像是十分必要的， 这就需要企业对来自不同客户触点的信息进行去重和更正，即移除重复项，解决因为错误输入、客户信息改变等不匹配问题。...在删除重复项和错误客户记录之后，您就知道了客户群的实际大小。构建完整客户视图如果您的公司有多个客户触点，例如通过门店和电商、或者通过移动应用，这是一组新的数据流，可以增强你对客户的理解。
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