不能分别创建分区；同时也不能对部分数据进行分区； 分区在创建完成之后，管理员也无法动态更改； mysql分区的优点主要包括： 和单个磁盘或者文件系统分区相比，可以存储更多数据 优化查询。...list分区：类似range分区，区别在于list分区是基于枚举的值列表分区，range是基于给定的连续区间范围分区 hash分区：基于给定的分区个数，把数据分配到不同的分区 key分区：类似与hash...中分区日期处理上只有year()，to_days(),两种；而5.5分区日期处理增加了to_seconds(),把日期转化成秒； range分区功能特别适合以下两种情况： 当需要删除过期的数据时。...语法：partition by linear hash (id) partition 4； 优点：在分区维护(包含，增加，删除，合并，拆分分区)时，mysql能够处理得更加迅速； 缺点：对比常规hash...>=40; 拆分与合并，后范围只能变大，不能缩小； 同时不能与其他分区 重叠，即只能够重新定义相邻的分区，不能跳分区进行重定义； hash和key分区管理： hash分区，删除，当是它可以从4个分区合并为两个分区
和user_lv_cd等 基于商品统计特征：user_id和para，user_id和price，user_id和cate等 基于行为的统计特征：user_id和a_type，user_id和a_num...，user_id和a_date等 基于订单的统计特征：user和o_id,o_area,o_sku_num等 基于评论的统计特征：user_id和score_level,comment_create_tm...同时，为了扩大样本量，我们进行了滑窗采样： image.png 同时，为了保证线上线下一致性，我们取了标签区间前3个月购买过目标品类的用户集作为我们构建训练数据的用户集合，标签日前9个月提取特征。...image.png 为了保证线上线下一致性以及其他用户的干扰，我们取了标签区间前3个月购买过目标品类的用户集作为我们构建训练数据的用户集合，标签日前1,3,6,9个月提取特征。...S2: 选择了LightGBM单模型 在模型训练方面，主要使用了stacking和bagging相结合对模型进行融合，以及使用cv交叉验证 S1合并S2： S1我们获得购买用户的集合，S2获得每个用户下次购买的时间
TimeGPT是一个基于transformer的模型，可以生成潜在结果的概率分布，即预测区间的估计。依靠基于历史误差的符合性预测 [8] 来估计预测区间。...并且合并了公共假日和二元季节性特征来增强数据集。预测范围是16周，也就是说想要预测未来16周的情况。...，可以将训练数据集和保留数据集输入 forecast() 函数。...允许指定新的外生特征，如美国的公共假期 h- 确定预测范围 level- 预测区间（80% 置信度） freq- 数据频率，本例中为每周星期一 id_col- 在多元情景中标识每个时间序列的列 model...它返回数据包含历史数据的拟合值和预测范围的预测值，并且还返回了外生协变量在预测中的重要性。
②在会员数据库中，以今天为时间界限向前推固定周期（例如1年），得到包含每个会员的会员ID、订单时间、订单金额的原始数据集。一个会员可能会产生多条订单记录。 ③ 数据预计算。...max_year_date，通过each_data['提交日期'].max()获取一年中日期的最大值，这样方便后续针对每年的数据分别做RFM计算，而不是针对4年的数据统一做RFM计算。 ...汇总所有数据 汇总所有数据: 将4年的数据使用pd.concat方法合并为一个完整的dataframe data_merge，后续的所有计算都能基于同一个dataframe进行，而不用写循环代码段对每个年份的数据单独计算...F和M的规则是值越大，等级越高 而R的规则是值越小，等级越高，因此labels的规则与F和M相反 在labels指定时需要注意，4个区间的结果是划分为3份 将3列作为字符串组合为新的分组 代码中，先针对...3列使用astype方法将数值型转换为字符串型 然后使用pandas的字符串处理库str中的cat方法做字符串合并，该方法可以将右侧的数据合并到左侧 再连续使用两个str.cat方法得到总的R、F、M字符串组合
每个链表的节点由一个 listNode 结构来表示，每个节点都有指向前置节点和后置节点的指针，同时表头节点的前置和后置节点都指向 NULL。列表有两个特点：有序、可以重复。...key 对应的集合的每个 bit 位的数据则是一个用户在该日期的打卡记录； 连续签到用户总数：一共有 7 个这样的 Bitmap，如果我们能对这 7 个 Bitmap 的对应的 bit 位做 『与』运算...] # 将多个 HyperLogLog 合并为一个 HyperLogLog 3、地理位置 geospatial Redis GEO 是 Redis 3.2 版本新增的数据类型，主要用于存储地理位置信息...在日常生活中，我们越来越依赖搜索“附近的餐馆”、在打车软件上叫车，这些都离不开基于位置信息服务（Location-Based Service，LBS）的应用。...基于以上问题，Redis 5.0 便推出了 Stream 类型也是此版本最重要的功能，用于完美地实现消息队列，它支持消息的持久化、支持自动生成全局唯一 ID、支持 ack 确认消息的模式、支持消费组模式等
用户画像作为让大数据“走出”数据仓库的典型落地应用之一，是企业精细化运营和精准营销服务的基础服务设施。本文将主要围绕画像数据流转结构设计与画像查询服务架构设计两个方面探讨用户画像在携程商旅的实践。...To B 场景下用户画像是由公司（corp id）和用户（user id）共同构成的画像，主要包括公司维度的画像，用户维度的画像。...在特征计算阶段，需要监控各数值特征的统计值（最大值、最小值、均值、标准差等）是否在合理区间内、类别特征是否不在枚举范围内、特征重要性（方差、卡方、信息增益）监控。...由于批处理是基于完整的历史数据集，对用户画像的刻画更加完备准确，所以准确性是可以保证的。批处理无法满足实时性要求，对最近那一次运行之后产生的数据就无能为力。...Serving Layer 服务层，合并批处理层和流处理层的数据，对外提供最终的输出结果。
和 Java 中的 hashset 一样，当需要进行大量数据的去重、之前你是基于 JVM 在内存去重，现在多机器部署的程序可以基于 redis 去重。...比如需要进行交集计算，两个自媒体账号属于同一个人、他的粉丝一共有多少，需要将两个账号粉丝进行去重统计。当然，并集、差集都可以这样操作。...：我去到 gakki 的微博，马上获得我和 gakki 共同关注的人 image-20210111133650920 我关注的人也关注他(大家爱好相同) image-20210111133831044...比如判断用户是否登录状态，可以将用户 id 映射为一个唯一 id 编号，将 bit 位映射为 1。 布隆过滤器底层选用的数据结构就是 bitmap（在程序中也用 bitset）。...geodist：计算两个位置之间的距离。georadius：根据用户给定的经纬度坐标来获取指定范围内的地理位置集合。
（2）通过批id查询name 批查询是指有限区间查询或者有限集合查询，数据量百条以内。有限区间查询与有限集合查询，对应的数据量较小，性能表现差别不大。仔细分析过程，二者仍然存在明显的差异。...极端情况 数据库存储id和name数据，两者都是非空的必选数据，这种情况下按行（列）存储从IO层面来讲是相似的，数据在磁盘上扫描范围和读写IO差不多。...三、基础知识 （一）表结构 clickhouse使用的表结构与常见的关系数据库有一定的区别。 1、排序 在合并树家族引擎中，表排序属性是必选项。...如果聚合的值不满足要求，可以在查询结果集上通过聚合函数再次聚合，此时属于实时计算。 （三）内置函数 常见的内置函数需要特别指出，新建表模式、数据导入等方面会有应用。...# 格式化XML文件 xmllint --format config.xml 2、服务端配置文件 服务端配置文件有两个config.xml和users.xml，前者是只读配置，后者可以在运行时动态修改
if标签 {if 表达式} value1 {elseif 表达式 /} value2 {else /} value3 {/if} in标签 # in标签，判断变量是否在范围内...{in name="id" value="1,2,3"} id在范围内 {/in} # notin标签，判断变量是否不在范围内 {notin name="id" value="1,2,3"...} id不在范围内 {/notin} # 使用else合并 {in name="id" value="1,2,3"} id在范围内 {else/} id不在范围内 {/in} between...标签 # between标签，判断变量是否在某个区间内 {between name="id" value="1,10"} 输出内容1 {/between} # notbetween标签...，判断变量是否不在某个区间内 {notbetween name="id" value="1,10"} 输出内容2 {/notbetween} # 使用else合并 {between name
一个简单的例子是从一个包含出生日期的雇员数据集中创建一个新的「年龄」特征，只需要将当前日期减去出生日期即可。 数据的类型和格式各不相同，包括结构化的和非结构化的数据。...让我们加载四个数据集之一的 Pokemon（https://www.kaggle.com/abcsds/pokemon/data ） 数据集，该数据集也在 Kaggle 上公布了。...从输出数据框中，我们可以看到我们有两个数值型（连续的）特征，Attack 和 Defence。现在我们可以利用 scikit-learn 建立二度特征。...基于一些领域知识、规则或约束，每个区间有个预先固定的值的范围，只有处于范围内的数值才被分配到该区间。基于数据舍入操作的分区间是一种方式，你可以使用数据舍入操作来对原始值进行分区间，我们前面已经讲过。...基于分位数的开发者收入的区间范围和标签 通过这个例子，你应该对如何做基于分位数的自适应分区间法有了一个很好的认识。
在STL中，排序、算数和集合算法是常用的功能，可以帮助我们对数据进行排序、统计、查找以及集合操作等。STL提供的这些算法，能够满足各种数据处理和分析的需求。...通过灵活使用这些算法，我们可以高效地对数据进行排序、查找和聚合操作，提高代码的性能和可读性。在实际编程中，根据具体问题的需求选择合适的算法，能够更好地发挥STL的优势，提高程序的效率。...sort函数使用的是快速排序算法，在实现排序功能前，sort函数首先会选择[first, last]范围内的一个元素作为分割基准元素，然后按照分割基准元素将范围内的元素分为两个序列，其中一个序列的元素均小于基准元素...差集算法set_intersection、set_union和set_difference 算法函数，分别用于求两个集合的交集、并集和差集。...set_intersection、set_union和set_difference函数使用的是归并排序的思想，可以高效地计算两个集合的交集、并集和差集。
在STL中，排序、算数和集合算法是常用的功能，可以帮助我们对数据进行排序、统计、查找以及集合操作等。 STL提供的这些算法，能够满足各种数据处理和分析的需求。...通过灵活使用这些算法，我们可以高效地对数据进行排序、查找和聚合操作，提高代码的性能和可读性。在实际编程中，根据具体问题的需求选择合适的算法，能够更好地发挥STL的优势，提高程序的效率。...sort函数使用的是快速排序算法，在实现排序功能前，sort函数首先会选择[first, last]范围内的一个元素作为分割基准元素，然后按照分割基准元素将范围内的元素分为两个序列，其中一个序列的元素均小于基准元素...差集算法 set_intersection、set_union和set_difference 算法函数，分别用于求两个集合的交集、并集和差集。...set_intersection、set_union和set_difference函数使用的是归并排序的思想，可以高效地计算两个集合的交集、并集和差集。
Q对象包括 AND 关系和 OR 关系Q 对象可以用&和 | 运算符进行连接。....objects.filter(q1)合并条件查询con = Q()q1 = Q()q1.connector = 'OR'q1.children.append(('id', 1))q1.children.append...(id=1).delete()QuerySet相关Django中model查询出来的结构类型为QuerySet，本质是一个查询对象集。...)3）序列化成json数据对于很多web开发接口的时候，要返回的是json数据，而django从DB查询出来的是对象集，可以考虑django-rest-framework 库的serializers类，...iendswith以…结尾，忽略大小写__range 在…范围内__year 日期字段的年份__month 日期字段的月份__day 日期字段的日__isnull=True/False使用sql语句进行查询
数据处理包括数据清洗、数据抽取、数据合并、数据计算、数据分组等操作。在进行数据处理之前，先要了解数据变量。 ?...文/黄成甲 数据变量 变量就是我们常说的字段，在数据库中，称为字段；在统计学中，称为变量。常用的数据类型有字符型数据、数值型数据、日期型数据。...在定距变量中“0”不表示没有，只是一个测量值；而在定比变量中“0”就是表示没有。 定距尺度和定比尺度在绝大多数统计分析中没有本质上的区别，通称为“度量S”。 ?...记录合并，也称为纵向合并，是将具有共同的数据字段、结构，不同的数据表记录信息，合并到一个新的数据表中。...数据标准化 数据标准化是将数据按比例缩放，使之落在一个特定区间。数据标准化就是为了消除量纲（单位）的影响，方便进行比较分析。常用的数据标准化方法有0-1标准化和Z标准化。
）聚合统计方式下Set类型支持集合内的增删改查操作，并且支持多个集合间的交集、并集、差集操作Set 的差集、并集和交集的计算复杂度较高，在数据量较大的情况下，如果直接执行这些计算，会导致 Redis 实例阻塞...gz:65 1 3 5 7 9127.0.0.1:6379> SADD gz:67 3 7 9 10 11SINTER命令统计两个公众号的共同好友只需要两个 Set 集合的交集，如下命令：127.0.0.1...一样简单地返回结果集，可以看到关注了两个公众号的共同的好友有3个。...127.0.0.1:6379> SDIFFSTORE diff:67:65 gz:67 gz:65输出结果：(integer) 2并集两个集合所有元素构成的集合，叫做A和B的并集比如关注了"大佬刘"和"...同样使用上面的 article:100这个key进行案例说明，在我们获取第二页的数据时，正常来说是返回一条记录，也就是id为1的评论。
「伊萨卡」在识别铭文原始位置方面的准确率达到了70.8%，并且可以将文本的书写时间确定在其真实时间区间的平均值差异29.3年、中位值差异3年的范围内。...而人工确定时间的精度是在真实时间区间的平均值差异144.4年、中位值差异94.5年的范围内。...在测试集上对文本修复、地理（地区）和时间归属（日期）进行了评估 AI当助手，历史学得好 自然语言处理模型通常使用单词进行训练，因为它们在句子中出现的顺序、以及它们之间的关系提供了额外的上下文背景和含义。...伊萨卡的头一个预测是正确的，其他最接近的预测也在邻近地区。 (c) 德洛斯岛铭文的日期分布。公元前300-250年的真实日期区间为灰色；伊萨卡的预测分布为黄色，其平均值为公元前273年（绿色）。...并且古希腊字母与文本的今存语料数据也足够详实，方便用作AI的基础训练集。 与此同时，古希腊史在人类理解地中海世界方面有重大意。
递归处理：分别对两个区间进行递归处理。 To:在找分界点时，当数据加强后最好是不要选择两边端点的值，之前小编便遇到过内存过载的ERROR。...按照教材上说的，我们在进行快排时会使用两个数组，用于存放两个区间的值，存放之前还会对之前的数据进行扫描，对于时间复杂度和空间复杂度都是不小的开销。...y总提供了一种优美的解决方案，即用两个指针分别指向数据集的两端i、j，再取其分界点x。 大致思路是i和j分别向中间走，其中当i大于x时便停下来，j小于x时也是【假设从小到大排序】。...然后当i和j两个指针都停下来，便交换两边的值。最后当两个指针相遇时，便确保了一个区间的值是小于x的，另一个区间的值大于x的。 快速排序例子： 输入格式 输入共两行，第一行包含整数 n。...递归排序左边和右边。 归并：合二为一，将排序后的数据合并，也是归并排序中最重要的一个环节。
（2）使用整型：如果分区键取值属于整型(兼容UInt64，包括有符号整型和无符号整型)，且无法转换为日期类型YYYYMMDD格式，则直接按照该整型的字符形式输出，作为分区ID的取值。...而后续T2时刻的合并规则，只是在重复刚才所述的过程而已。 至此，大家已经知道了分区ID、目录命名和目录合并的相关规则。...MarkRange与索引编号对应，使用start和end两个属性表示其区间范围。通过与start及end对应的索引编号的取值，即能够得到它所对应的数值区间。...索引查询其实就是两个数值区间的交集判断。其中，一个区间是由基于主键的查询条件转换而来的条件区间；而另一个区间是刚才所讲述的与MarkRange对应的数值区间。整个索引查询过程可以大致分为3个步骤。...以图6-12所示为例，当查询条件WHERE ID = 'A003’的时候，最终只需要读取[A000 , A003]和[A003 , A006]两个区间的数据，它们对应MarkRange(start:0,
这使得您能够创建一个小型的稀疏索引来加快数据检索。 如果指定了分区键的话，可以使用分区。在相同数据集和相同结果集的情况下ClickHouse中某些带分区的操作会比普通操作更快。...[0, 3) 和 [6, 8) 区间中的数据。...CounterID IN ('a','h') AND Date = 3，服务器会读取标记号在 [1, 3) 和 [7, 8) 区间中的数据。...因此，在索引键的一个或多个区间上快速地执行查询是可能的。下面例子中，指定标签；指定标签和日期范围；指定标签和日期；指定多个标签和日期范围等执行查询，都会非常快。...使用按月分区的分区列允许只读取包含适当日期区间的数据块，这种情况下，数据块会包含很多天（最多整月）的数据。在块中，数据按主键排序，主键第一列可能不包含日期。
IN – 锁定多个值 ⛵️ BETWEEN – 选取区间数据 ???? AS – 别名 ???? JOIN – 多表关联 ???? UNION – 合并结果集 ????...SELECT – 查询数据 SELECT 语句用于从表中选取数据，结果被存储在一个结果表中（称为结果集）。...* FROM Persons WHERE LastName IN ('Adams','Carter'); ⛵️ BETWEEN – 选取区间数据 操作符 BETWEEN … AND 会选取介于两个值之间的数据范围...UNION – 合并结果集 UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。...VIEW – 视图 在 SQL 中，视图是基于 SQL 语句的结果集的可视化的表。 视图包含行和列，就像一个真实的表。视图中的字段就是来自一个或多个数据库中的真实的表中的字段。
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