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提取数据的有效信息

数据有效信息提取 在对数据进行清洗之后,再就是从数据提取有效信息。对于地址数据,有效信息一般都是分级别的,对于地址来说,最有效的地址应当是道路、小区与门牌和楼幢号信息了。...所以地址数据的有效信息提取也就是取出这些值! 1、信息提取的常用技术 信息提取,可以用FME或Python来做! 信息的提取总的来讲是一项复杂的工作。...如果想要做好信息的提取是需要做很多的工作,我见过专门做中文分词器来解析地址数据的,也见过做了个搜索引擎来解析地址数据的。...作为FME与Python的爱好者,我觉得实际工作解析地址用这两种方式都可以,因为搜索引擎不是随随便便就能搭起来的,开源的分词器有很多,但针对地址的分词器也不是分分钟能写出来的。...Python与FME都非常适合做数据处理,所以使用其中任何一种都可以方便的完成有效信息的提取。 2、入门实现 我们简单来写一个例子来演示如何使用FME进行信息的提取: ? 处理结果预览: ?

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Pythonjmespath解析提取json数据

在做接口自动化,测试断言时,我们经常需要提取接口的的响应数据字段,以前用过jsonpath,有几篇相关文章,可以参考下(Python深层解析json数据之JsonPath、【Jmeter...篇】后置处理器之正则提取器、Json提取器 、Jmeter之json提取器实战(二)、Jmeter之json条件提取实战(三) )今天我们来介绍下jmespath用法,可以帮我们进行数据的灵活提取,下面通过案例来说明...本示例people数组打印最老的人的名字: import jmespath source = { "people": [ { "name": "b", "age"...在下面的示例,JMESPath表达式myarray查找包含字符串foo的所有元素。...contains(@, 'foo') == `true`]",source)) ['foo', 'foobar', 'barfoo', 'barfoobaz'] 场景一,接口响应数据提取code、msg

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R」ggplot2R包开发的使用

尤其是R编程改变了从ggplot2引用函数的方式,以及aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候开发R包时为了保证正常运行,不得不将依赖包列入Depdens。...包函数中使用 aes() 和 vars() 为了使用ggplot2创建图形,你很可能至少要使用一次aes()函数。如果你的图形使用了分面操作,你可能也会使用vars()用来指向绘图数据。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2通常用于可视化对象(例如,一个plot()-风格的函数)。...= 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R需要的类都有plot()方法,但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的

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R沟通|​Rstudio运行tex文件

简介 R文档沟通前两期内容: R沟通|舍弃Latex,拥抱Rbeamer吧! R沟通|制作个性化ppt!...这期主要介绍下如何在Rstudio运行和使用.tex文件,并给大家安利一个非常nice的模板和根据该模板制作的案例。...使用教程 ElegantPaper[1]网站中下载整个仓库,可以直接下载到本地github或者下载压缩包。 ?...具体如何下载可以参考TinyTeX 中文文档[2] 具体样例 小编研究生一年期末作业(数据包络分析,复杂网络,回归分析等)就是用这个模板制作的,现在正好出文档沟通系列,就给大家献丑下?。 ? ?...>> 当然该模板也有很多别人使用,制作后的文章和文件都在github: Risk Awareness(风险意识)文档说明[3] Bank Custody (银行存管)说明[4

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TwoSampleMR实战教程之提取IV结局的信息

在读取完暴露文件并去除掉存在连锁不平衡的SNP后,我们接下来要做的一件事就是提取IV结局的信息,完成这一步主要有两种方法: (1)利用TwoSampleMR获取MR base提供的结局信息 (2)读取自己结局的...之前的理论学习,我曾和大家解释过人群的混杂会带来估计结果的偏倚,因此我们需要选择遗传背景一致的人群进行MR研究(如暴露和结局的GWAS都是欧洲人群中进行的)。...从自己的GWAS结果中提取IV结局的信息 米老鼠从DIAGRAM研究中下载了与'ieu-a-26'对应的完整GWAS数据然后提取IV,代码如下: #install.packages('data.table...phenotype、beta和se的信息,因此米老鼠先将它读取到R,然后转换格式。...米老鼠这里是先把原始的GWAS使用data.table包的fread()函数读到R,因为这个fread()函数读取大文件的速度非常快,接着我再使用format_data()函数将该数据框转化成TwoSampleMR

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如何判断一个元素亿数据是否存在?

实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存的。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。...官方的说法是:它是一个保存了很长的二制向量,同时结合 Hash 函数实现的。 听起来比较绕,但是通过一个图就比较容易理解了。...整个的写入、查询的流程就是这样,汇总起来就是: 对写入的数据做 H 次 hash 运算定位到数组的位置,同时将数据改为 1 。当有数据查询时也是同样的方式定位到数组。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。

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100PB级数据分钟延迟:Uber大数据平台(下)

阅读本文前请先阅读上一篇文章:100+PB数据分钟延迟:Uber大数据平台介绍(上)。...在这个平台中,我们以统一和可配置的方式将原始数据提取到Hadoop。我们的大数据平台增量地更新Hadoop表,能够快速地访问源数据数据延迟为10-15分钟)。...现在,ETL作业可以30分钟内完成,Hadoop的所有派生表都仅有1小时以内的端到端延迟。...这些语义检查(Uber特定的数据类型)允许我们基本结构类型检查之外对数据内容添加额外约束。 数据延迟 我们的目标是将Hadoop的原始数据延迟减少到五分钟以内,将建模表的数据延迟减少到十分钟以内。...将Hadoop数据存储较大的Parquet文件以及更可靠的源独立数据提取平台将使我们的分析数据平台未来几年随着业务的蓬勃发展而继续改进。

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如何判断一个元素亿数据是否存在?

实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存的。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。...官方的说法是:它是一个保存了很长的二制向量,同时结合 Hash 函数实现的。 听起来比较绕,但是通过一个图就比较容易理解了。 ?...整个的写入、查询的流程就是这样,汇总起来就是: 对写入的数据做 H 次 hash 运算定位到数组的位置,同时将数据改为 1 。当有数据查询时也是同样的方式定位到数组。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。

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如何判断一个元素亿数据是否存在?

实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存的。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。...官方的说法是:它是一个保存了很长的二制向量,同时结合 Hash 函数实现的。 听起来比较绕,但是通过一个图就比较容易理解了。 ?...整个的写入、查询的流程就是这样,汇总起来就是: 对写入的数据做 H 次 hash 运算定位到数组的位置,同时将数据改为 1 。当有数据查询时也是同样的方式定位到数组。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。

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如何判断一个元素亿数据是否存在?

实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存的。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。...官方的说法是:它是一个保存了很长的二制向量,同时结合 Hash 函数实现的。 听起来比较绕,但是通过一个图就比较容易理解了。 ?...整个的写入、查询的流程就是这样,汇总起来就是: 对写入的数据做 H 次 hash 运算定位到数组的位置,同时将数据改为 1 。当有数据查询时也是同样的方式定位到数组。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。

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如何判断一个元素亿数据是否存在?

实际情况也是如此;既然要判断一个数据是否存在于集合,考虑的算法的效率以及准确性肯定是要把数据全部 load 到内存的。...它主要就是用于解决判断一个元素是否一个集合,但它的优势是只需要占用很小的内存空间以及有着高效的查询效率。 所以在这个场景下在合适不过了。...官方的说法是:它是一个保存了很长的二制向量,同时结合 Hash 函数实现的。 听起来比较绕,但是通过一个图就比较容易理解了。 ?...整个的写入、查询的流程就是这样,汇总起来就是: 对写入的数据做 H 次 hash 运算定位到数组的位置,同时将数据改为 1 。当有数据查询时也是同样的方式定位到数组。... set 之前先通过 get() 判断这个数据是否存在于集合,如果已经存在则直接返回告知客户端写入失败。 接下来就是通过位运算进行 位或赋值。

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