如何获取每个不同类别的总计数 - 腾讯云开发者社区

问题二：mongotop可以获取整个表的读写时延消耗，如果某个表写时延很高，我们如何快速定位写时延高具体由增、删、改操作中的那个操作引起？...OperationLatencyHistogram表级汇总型统计 OperationLatencyHistogram实现表级别的操作汇总计数和汇总型时延统计，在该汇总型统计中把请求类型维度中的六项操作(...按照不同操作分类 //不同请求归类参考getReadWriteType //Top::_incrementHistogram 操作和时延计数操作 void OperationLatencyHistogram...data->entryCount++; //该操作总时延计数 data->sum += latency; } 3....不同时间段对应有那些操作，例如那些操作时延比较高，可以通过时延范围分区桶统计接口获取： ?

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Android流量监控方法研究

那么android系统中的流量究竟是如何统计的呢？是不是真和机型相关?下面就让我们来看看android系统的流量统计数据是如何获取的。...从命名我们就能看出：tcp_rcv代表总的接收字节数，tcp_snd代表总的发送字节数。但是，上面的两个流量统计数据都是开机之后累计的数据，也就是说重启手机之后相应的流量数据会自动清零。...如果我们使用的流量监控工具或者程序只适配了这种情况，那么在别的机器上就有可能获取不到流量数据了，从而就有可能导致用户反馈的手机流量数据一直为0的这种情况。...（2）利用系统现有函数在Android 2.1及以下版本是没有专门的流量统计系统函数，随后在2.2版及后续版本都加入了TrafficStats类，这样就可以轻松获取系统总流量或者单个进程的流量数据。...其实，TrafficStats类本身也是读取Linux提供的文件对象系统类型的文本进行解析，其中有的方法也是读取别的文件。

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深入解析Java并发库（JUC）中的LongAdder

LongAdder常用于需要高并发更新的统计和计数场景。一、LongAdder的使用下面代码展示了如何在多线程环境中使用LongAdder来统计并发任务的执行次数，并最终获取总的执行次数。...我们使用executorService.isTerminated()方法检查线程池是否已终止（即所有任务都已执行完毕），并在所有任务执行完毕后输出任务执行的总次数（通过LongAdder的sum方法获取...适用于统计和计数场景：LongAdder适用于统计和计数场景，如记录某个方法的调用次数、统计某个事件的发生次数等。在这些场景中，我们不需要关心中间状态，只需要获取最终的总和。...需要注意的是，LongAdder并不保证每个线程都固定地操作同一个Cell对象。当线程竞争同一个Cell对象失败时，它会尝试获取其他Cell对象的锁。...四、总结 LongAdder是Java并发库中的一个非常有用的工具类，它提供了比AtomicLong更高的吞吐量，适用于高并发场景下的统计和计数操作。

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JVM之内存管理（一）

那，什么又是跨平台，Java又是如何实现跨平台的呢？跨平台，指的就是Java编写的程序，能够在多种机器平台环境里运行，实现了一次编译好的程序，在不同的机器上运行。...每个区域有什么作用？如何来管理这些区域？ 2.1 运行时数据区 JVM在执行Java程序时会把其所管理的内存划分成多个不同的数据区域，每个区域的创建时间、销毁时间以及用途都各不相同。...大家平时开发中通过反射获取到的类名、方法名、字段名称、访问修饰符等信息都是从这块区域获取的。...，然后根据得到的地址获取到指令，在得到指令之后，程序计数器便自动加1或者根据转移指针得到下一条指令的地址，如此循环，直至执行完所有的指令。...因此，JVM中的程序计数器是每个线程私有的。

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Elasticsearch bucket_script、bucket_selector、bucket_sort 区别和应用场景？

3.2 Pipeline子聚合全局认知子聚合核心又可以分为两类： parent 子聚合 sibling 子聚合子聚合分类分类的依据更通俗讲是语法规则的不同。...name":"赵六","city":"shanghai","sale_date":"2022-12-28","sale_count":1000} 4.1 sibling 子聚合举例需求描述：按照月份统计每个月的总销量...，并获取月总销量最大的月份？...（2）每个月的总销量：在按照月份统计的基础上进行嵌套聚合，借助Metric指标聚合的sum实现。（3）获取月总销量最大的月份：使用 Pipeline 子聚合的 Max_bucket 实现。...应用举例：可以按照每个桶的计数进行排序，以便查看最频繁的项目。在实际应用场景中，可以根据需要选择使用上述功能中的一个或多个。

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百万运营人员每天关注的数据指标，你想知道吗？

通常新增用户如何因为真实需求而来（如从应用市场主动搜索并下载获得），则留存率较高；而因为博眼球的营销推广（如从应用市场主动搜索并下载获得），则留存率较高；并且，不同种类应用的留存率也有各自的基准，如游戏的首月留存率通常比社交类高...不同类别的应用，单次使用时长可以千差万别。工具类产品解决问题目标明确，用户完成任务之后就会立即退出，比如看一下天气、优化一下内存占用等，用几秒就可以关闭。...而视频播放类应用则能持续更久，通常可到达十几分钟。平均单次使用时长 Average Duration 计算方法是某日总使用时长/该日启动数，可用于更准确地评估用户的使用状态。...每用户平均收益 Average Revenue Per User，ARPU 简单的理解就是“能从每个用户那里收多少钱”，是衡量产品盈利能力的指标，也可用来检测不同市场渠道获取的用户质量。...每付费用户平均收益 Average Revenue Per Paid User，ARPPU 与ARPU将收入平摊到所有用户头上不同，ARPPU只计算从所有付费用户出获取的平均收益，据此更准确地把握收费用户的支付能力

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字节二面，让写一个LFU缓存策略算法 !

主要是记录和追踪内存块的使用次数，当缓存已满并且需要更多空间时，系统将以最低内存块使用频率清除内存.采用LFU算法的最简单方法是为每个加载到缓存的块分配一个计数器。每次引用该块时，计数器将增加一。...2.2:定义LFU类定义LFU类，这里采用了泛型，声明了K和V，还有总容量和一个Map(caches)用来维护所有的节点。...，如果获取不到，证明是新添加的元素，然后和容量比较，大于预定容量的话，需要找出count计数最小(计数相同的情况下，选择时间最久)的节点，然后移除掉那个。...()才可以将key的插入时间区分，默认设置count计数为1.如果能获取到，表示是旧的元素，那么就用新值覆盖旧值，计数+1，设置key的time为当前纳秒时间。...获取元素首先是从缓存map中获取，否则返回null，在获取到元素之后需要进行节点的更新，计数+1和刷新节点的时间，根据LFU的原则，在当前时间获取到这个节点以后，这个节点就暂时变成了热点节点，但是它的

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深入浅出朴素贝叶斯模型原理及应用

分类器一个直观理解就是在通过计算出的后验概率得到每个类别的概率，并输出最高类别的概率为分类结果。分类算法的内容是要求给定特征，让我们得出类别，这也是所有分类问题的关键。...每一个不同的分类算法，对应着不同的核心思想。 2. 朴素贝叶斯朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法理论基础是基于贝叶斯定理和条件独立性假设的一种分类方法。...其实上述公式也隐含着：通过贝叶斯公式能够把人分成两类：大哥的心腹 / 普通下属。 3.2 用类别的思路重新解读所以贝叶斯公式可以用类别的思路重新解读。...for k in self.d: # 正类和负类 #获取每个分类标签下的总词数和所有标签总词数，求对数差相当于log（某标签下的总词数/所有标签总词数） tmp...#获取每个单词出现的频率，log[（某标签下的总词数/所有标签总词数）*单词出现频率] tmp[k] += log(self.d[k].freq(word)) #计算概率

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JVM内存管理与垃圾回收机

每个区域有什么作用？如何来管理这些区域？ 1.1 运行时数据区 JVM在执行Java程序时会把其所管理的内存划分成多个不同的数据区域，每个区域的创建时间、销毁时间以及用途都各不相同。...大家平时开发中通过反射获取到的类名、方法名、字段名称、访问修饰符等信息都是从这块区域获取的。...，比如在汇编语言中，它保存的是程序当前执行的指令的地址（也可以说保存下一条指令的所在存储单元的地址），当CPU需要执行指令时，需要从程序计数器中得到当前需要执行的指令所在存储单元的地址，然后根据得到的地址获取到指令...，每个线程都需要有自己独立的程序计数器，并且不能互相被干扰，否则就会影响到程序的正常执行次序。...因此，JVM中的程序计数器是每个线程私有的。

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二十六、Hystrix指标数据收集器：HystrixMetrics（HystrixDashboard的数据来源）

Hystrix以command命令模式的方式来控制业务逻辑以及熔断逻辑的调用时机，所以说数据统计对它来说不算难事，但如何高效、精准的在内存中统计数据，还需要一定的技巧。...---- 正文 Hystrix收集数据是必不可少的一步，每个降级点（需要采取降级保护的点）的数据是独立的，所以我们可以给每个降级点配置单独的策略。...数据如何存储？数据如何上报？...当前服务的健康状况, 包括服务调用总次数和服务调用失败次数等. 根据Metrics的计数, 熔断器从而能计算出当前服务的调用失败率, 用来和设定的阈值比较从而决定熔断器的状态切换逻辑....：获取上一个窗口期内最大的并发数 getHealthCountsStream：获取窗口期内的失败次数，总次数，失败比率另外，构建一个HystrixCommandMetrics的实例，依旧以static

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （235）-- 算法导论17.2 3题

由于每个操作的时间复杂度都是 Θ(1)，所以对于任意 n 个操作组成的序列，总的时间复杂度为 O(n)。...使用这个类，我们可以对计数器执行 INCREMENT 和 RESET 操作，并且可以获取当前计数器的值。这个实现满足了题目中的要求。...在这里插入图片描述在这里插入图片描述天工：回答问题：位数组实现计数器的优化概述本次问题探讨的是如何使用位数组来实现计数器，并对计数器的操作进行优化，以减少执行时间。...由于每次操作都只涉及到一个位的检测或修改操作，时间复杂度是常数级别的。而进行任意n个INCREMENT和RESET操作所花费的总时间与操作数量成正比，因此整个序列花费的时间是O(n)级别的。...get_value 方法用于获取计数器的当前值。在这里插入图片描述在这里插入图片描述

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常见面试算法：朴素贝叶斯

我们使用 P(white) 来表示取到白色石头的概率，其概率值可以通过白色石头数目除以总的石头数目来得到。 ? 如果这 7 块石头如下图所示，放在两个桶中，那么上述概率应该如何计算？ ?...贝叶斯准则告诉我们如何交换条件概率中的条件与结果。...朴素贝叶斯原理提取所有文档中的词条并进行去重获取文档的所有类别计算每个类别中的文档数目对每篇训练文档: 对每个类别: 如果词条出现在文档中-->增加该词条的计数值（for...循环或者矩阵相加）增加所有词条的计数值（此类别下词条总数）对每个类别: 对每个词条: 将该词条的数目除以总词条数目得到的条件概率（P(词条|类别)）返回该文档属于每个类别的条件概率...对此问题建立两个类别: 侮辱类和非侮辱类，使用 1 和 0 分别表示。

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图解Kafka中的数据采集和统计机制

; 就是滑动窗口的概念,只统计这个滑动窗口的样本数据, 过期的样本数据会被重置(过期数据不采纳), 如下图所示组合所有样本数据并进行不同维度的统计并返回数值, 因为不同场景想要得到的数据不同，所以这个只是一个抽象方法...,需要实现类来实现这个计算逻辑,比如如果是计算平均值 Avg, 它的计算逻辑就是把所有的样本数据值累加并除以累积的次数那我们再来看看不同的统计实现类 Avg 计算平均值一个简单的SampledStat...实现类它统计所有样本最终的平均值每个样本都会累加每一次的记录值，最后把所有样本数据叠加 / 总共记录的次数 Max 计算最大值每个样本都保存这个样本的最大值, 然后最后再对比所有样本值的最大值...则他的运行时间就是单个样本的窗口时间, 否则就直接用这个运行的时间, 这个计算逻辑更简单它跟Rate的区别就是, 不考虑采样的时间是否足够多,我们用图来简单描述一下 SampleRate Rate Meter 包含速率和累积总指标的复合统计数据...这是一个CompoundStat的实现类, 说明它是一个复合统计, 可以统计很多指标在这里面它包含速率指标和累积总指标的复合统计数据底层实现的逻辑还是上面讲解过的副本Fetch流量的速率统计

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图解Kafka中的数据采集和统计机制

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图解Kafka中的数据采集和统计机制 |

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JVM 进行线程同步背后的原理

除了栈和堆，另一个存放数据的区域就是方法区了，它包含程序中使用到的所有类（静态）变量。方法区类似于栈，也只包含原生类型和对象引用，但是又跟栈不同，方法区中类变量是线程共享的。...线程访问对象实例或者类变量的时候不需要获取锁。但是如果一个线程获取了一个锁，其他线程不能访问被锁住的数据，直到拥有锁的线程释放它。管程 JVM 使用锁和管程协作。...每个管程与一个对象引用关联。当线程到达管程监视代码段的第一条指令时，线程必须获取关联对象的锁。线程不能执行这段代码直到它得到了锁。一旦它得到了锁，线程可以进入被保护的代码段。...当线程离开被保护的代码块，不管是如何离开的，它都会释放关联对象的锁。多次锁定一个线程被允许锁定一个对象多次。对于每个对象，JVM 维护了一个锁的计数器。没有被锁的对象计数为 0。...当一个线程第一次获取锁，计数器自增变为 1。每次这个线程（已经得到锁的线程）请求同一个对象的锁，计数器都会自增。每次线程释放锁，计数器都会自减。当计数器变为 0 时，锁才被释放，可以给别的线程使用。

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Pandas高级数据处理：多级索引

我们可以将产品类别和地区作为两个级别的索引来组织数据。这样可以方便地查询特定地区下某个类别的销售情况，也可以汇总不同地区的同一类别的销售总量等。...如果要获取某类产品在所有地区的销售数据，则可以使用df.xs('产品类别名称', level = '产品类别')。xs()方法用于截取指定级别的数据，level参数指定了要截取的级别名称。...类别下的所有数据fruit_data = df.loc[('Fruit', slice(None))]print("\nFruit类别下的所有数据：")print(fruit_data)# 聚合操作# 计算每个类别下的总销售额...total_sales = df.groupby(level='Category').sum()print("\n每个类别下的总销售额：")print(total_sales)在这个代码案例中，我们首先创建了一个具有多级索引的简单销售数据...然后演示了如何解决索引层级混乱的问题，通过交换索引层级并重新排序数据。接着展示了如何选择特定类别的数据，以及如何对多级索引的数据进行聚合操作，计算每个类别下的总销售额。

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NIPTCNVseqWES 数据如何更精确地区分性别

CNVseq一般针对的是流产物或者全血白细胞，是比较纯的组织样本，一般用比到Y染色体上的总reads数占总常染色体 reads数的比例，人为设置一个cutoff就能很轻易的区分性别。...其实NIPTplus分析CNV，主要思路还是和CNVseq差不太多，也是用的滑动窗口对reads计数，通过考察case与control样本在每个窗口的比值变化来分析拷贝数的变化，但对数据分析和实验建库的稳定性要求更高...回归正题，通过CNV分析，我们也对所有样本的Y染色体的每个滑动窗口做了reads计数。...我用这个数据来做聚类，理论上就可自动精确区分好性别的。但我用gplots的heatmap.2中默认的 hclust聚类方法，并没有很好地区分好性别。...于是我写了R代码，并生成了聚类图，测试了一些数据，基本都能100%自动准确区分好性别了，以下是聚类图： ?

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python机器学习库sklearn——朴素贝叶斯分类器

y 中出现的次数， N_{y} = \sum_{i=1}^{|T|} N_{yi} 是类 y 中出现所有特征的计数总和。...先验平滑因子是类 y 中出现所有特征的计数总和。先验平滑因子是类y中出现所有特征的计数总和。...ID（例如通过从字典到整型索引建立字典） 2、对于每个文档，计算每个词出现的次数，并存储到X[i,j]中。...词袋表示：n_features 是语料中不同单词的数量，这个数量通常大于100000....为了避免潜在的差异，它可以将文档中的每个单词出现的次数在文档的总字数的比例：这个新的特征叫做词频：tf tf-idf:词频-逆文档频率 """ from sklearn.feature_extraction.text

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常见限流算法以及限流在单机分布式场景下的思考

限制的是「流」，在不同场景下「流」的定义不同，可以是每秒请求数、每秒事务处理数、网络流量等等。...相对于固定窗口，滑动窗口除了需要引入计数器之外还需要记录时间窗口内每个请求到达的时间点，因此对内存的占用会比较多。...不过要注意一点，批量获取会导致一定范围内的限流误差。比如你取了 10 个此时不用，等下一秒再用，那同一时刻集群机器总处理量可能会超过阈值。...限流的难点可以看到每个限流都有个阈值，这个阈值如何定是个难点。定大了服务器可能顶不住，定小了就“误杀”了，没有资源利用最大化，对用户体验不好。...具体的使用还是很简单的，有兴趣的同学可以自行搜索，对内部实现感兴趣的同学可以下个源码看看，学习下生产级别的限流是如何实现的。

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