转换作用于单个表（从Python角度来看，表只是一个Pandas 数据框），它通过一个或多个现有的列创建新特征。 例如，如果我们有如下客户表。...这些操作本身并不困难，但如果我们有数百个变量分布在几十个表中，那么这个过程要通过手工完成是不可行的。理想情况下，我们需要一种能够跨多个表自动执行转换和聚合的解决方案，并将结果数据合并到一个表中。...每个实体都必须有一个索引，该索引是一个包含所有唯一元素的列。也就是说，索引中的每个值只能出现在表中一次。 clients数据框中的索引是client_id，因为每个客户在此数据框中只有一行。...一个例子是通过client_id对贷款loan表进行分组，并找到每个客户的最大贷款额。 转换：在单个表上对一列或多列执行的操作。一个例子是在一个表中取两个列之间的差异或取一列的绝对值。...聚合就是将深度特征合成依次将特征基元堆叠 ，利用了跨表之间的一对多关系，而转换是应用于单个表中的一个或多个列的函数，从多个表构建新特征。
假设我们列中的信息是一个星期中的某一天。如果我们使用 one-hot 或任意标签编码这个变量，那么我们就要假设各个层次之间都分别有相等和任意的距离 / 差别。 2....新型利器——深度学习 正如前面所说，我们希望能够体现这些变量之间的距离，而体现距离本质上就是在寻找这些结构化数据的语义，对于 NLPer 们来说，听到这个是不是就觉得无比熟悉了？那么到底该怎么做呢？...具体来说就是从输入表中随机选取 20% 的列，在每一行的线性化过程中遮蔽掉它们的名称和数据类型。给定一列的表示，训练模型使用多标签分类目标来预测其名称和类型。...为了适应这一点作者在进行预训练时，从描述中随机选取 8~16 个单词的文本片段。对于表，首先添加每个列和单元格的第一个单词，然后逐渐添加单词知道达到最大序列长度。为每个表生成 10 个这样的序列。...在这里，如何理解数据库表格中的结构信息（如：数据库名称、数据类型、列名以及数据库中存储的值等）以及自然语言表达和数据库结构的关系（如：GDP 可能指的是表中的「国民生产总值」一列）就成为了较为关键的挑战点
是n个元素的全排列的个数)，对于每一项，它是从每一行选择一个元素进行相乘，而这些元素分别属于不同列。 ? 有了代数余子式，我们可以得到矩阵A的伴随矩阵。...(2)基是空间中数量最多的线性无关的向量集合 如果子空间V的基中向量的数量是k，那么你不能找到比k个多的线性无关的向量集合。 ? (3)子空间中任意的两组基都包含相同数目的向量 这个如何证明呢？...另一种思路，假设对于一个子空间V，我们已经知道它的维度为2，如果S是一个包含k个vector并且属于V的一个子集，那么如果 1）S中的向量线性无关，那么S是一个基 2）S能够张成空间V，那么S是一个基...但并非所有的矩阵都可以进行对角化： ? 如果A是可对角化的，那么P中的列向量是A的特征向量，D中对角线元素是A的特征值，证明如下： ? 同时，我们可以得到如下结论： ?...14.5 如何做正交投影 如何得到一个向量在另一个子空间上的正交投影呢，从一个向量得到另一个向量，我们不妨中间乘了一个变换矩阵Pw，即w=Pwu。所以关键是变成如何寻找这个矩阵 Pw。
而且 MySQL 不允许索引这些列的完整长度。 那么我们如何解决此类索引问题呢？ 通常我们可以选择索引开始的部分字符，这样可以大大的节约索引空间，从而提高索引效率，但这样会降低索引的度。...那么我们如何选择前缀，使得前缀的度接近于完成列的度，而且前缀又能足够短（以便节约索引空间）。...如何进行慢查询优化？ 首先我们来看下一个 SQL 的执行过程： ? 接下来为大家介绍一个慢查询优化神器——explain 命令。...SQL 语句中 IN 包含的值不应过多 MySQL 对于 IN 做了相应的优化，即将 IN 中的常量全部存储在一个数组里面，而且这个数组是排好序的。但是如果数值较多，产生的消耗也是比较大的。...关联查询优化 确保 ON 和 USING 字句中的列上有索引 确保任何的 GROUP BY 和 ORDER BY 中的表达式只涉及到一个表中的列，这样 MySQL 才有可能使用索引来优化。 7.
DataFrame是一个具有列名的分布式数据集，可以近似看作关系数据库中的表，但DataFrame可以从多种数据源进行构建，如结构化数据文件、Hive中的表、RDD等。...如果加载类型为DataFrame/DataSet，则可通过Spark SQL对其进行进一步处理，如去掉某些指定的列等。...MLlib提供了多种特征变换的方法，此处只选择常用的方法进行介绍。 （1）StringIndexer StringIndexer将标签的字符串列编码为标签索引列。...VectorSlicer：从特征向量中输出一个新特征向量，该新特征向量为原特征向量的子集，在向量列中提取特征时很有用。 RFormula：选择由R模型公式指定的列。...用户可以一次调整整个Pipeline中的参数，而不是单独调整Pipeline中的每一个元素。MLlib支持CrossValidator和TrainValidationSplit两个模型选择工具。
优点: 二叉树是一种比顺序结构更加高效地查找目标元素的结构，它可以从第一个父节点开始跟目标元素值比较，如果相等则返回当前节点，如果目标元素值小于当前节点，则移动到左侧子节点进行比较，大于的情况则移动到右侧子节点进行比较...联合索引 InnoDB引擎 数据文件本身就是索引文件 表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构文件 聚集索引-叶节点包含了完整的数据记录 Innodb索引文件(聚集索引:索引和data值是在一起的...如果不手动指定主键，InnoDB会从插入的数据中找出不重复的一列作为主键索引，如果没找到不重复的一列，这时候InnoDB会选择内置的ROWID作为主键，写入顺序和ROWID增长顺序一致；其次，索引的数据类型是整型...mysql会优先以联合索引的第一列开始匹配,此后才会匹配下一列,如果不指定第一列匹配的值,那么也就无法知道下一步要查询那个节点（可以联想B+树的数据结构,第一列匹配到值后,会进行一次数据结构的排序筛选,...得出排好序的数据结构,在进行匹配下一列,得出最终结果,那么如果直接跳过第一列,匹配第二列,b+树会无法找到排好序的数据结构结果,就会进行全表扫描） 另外一种情况,如果遇到 ">"、"<"、"between
---- 删除操作 首先查找B树中需删除的元素,如果该元素在B树中存在，则将该元素在其结点中进行删除；删除该元素后，首先判断该元素是否有左右孩子结点，如果有，则上移孩子结点中的某相近元素(...所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素 ?...在InnoDB中，表数据本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域完整的保存了数据记录。 ?...可以使用B+树索引的查询类型 B+树索引能够加快访问数据的速度，因为存储引擎不再需要进行全表扫描来获取需要的数据，取而代之的是从索引的根节点开始进行搜索。...不能跳过索引中的列 如，上述索引无法用于查找姓为Allen且出生日期是1960-01-01的人。如果不指出第二列first_name，那么mysql只能会用索引的第一列。
B树：一个m阶的B树具有如下几个特征： 根结点至少有两个子女。...卫星数据就是指节点的具体信息）。 所有的叶子结点中包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。...最左原则：组合索引是先按照第一列进行排序，然后在第一列排好序的基础上再对第二列排序，如果跳过第一列直接访问第二列，直接访问后面的列就用不到索引了。...而MyISAM用一个变量保存了整个表的行数，执行上述语句时只需要读出该变量即可，速度很快（注意不能加有任何WHERE条件）； 那么为什么InnoDB没有了这个变量呢？...possible_keys : 指出能在该表中使用哪些索引有助于 查询。如果为空,说明没有可用的索引。 key:实际从 possible_key 选择使用的索引。
Var代表一个特征的方差，n代表样本量，xi代表一个特征中的每个样本取值，代表这一列样本的均值。...其中每一行是一个维度，而每一列是一个样本。去均值的运算是针对每一个维度进行的运算，也就是说每一行减去这一行的均值； 3）计算协方差矩阵P。 由于已经进行了去均值化，所以可以直接求取协方差矩阵。...首先，特征向量的先后顺序要按照特征值的大小顺序进行排列；其次，如果原始数据的矩阵每一行是一个维度，每一列是一个样本的话，这个时候变换矩阵中的每一行是一个特征向量，如下变换矩阵Q。...6）最后用Q的第一行乘以X矩阵，就得到了降维后的表示： 降维投影结果如下图所示： 图4 降维投影结果 2.4 选择主成分个数（即k的值） 那么该如何选择k，即保留多少个PCA主成分呢？...SVD奇异值分解 若A是一个m*n的矩阵，且可用等式 进行表示，则该过程被称之为奇异值分解SVD。中第i列的向量被称为关于的左奇异向量，中第i列的向量被称为关于的右奇异向量。
因为只匹配一行数据，所以如果将主键置于where列表中，mysql能将该查询转换为一个常量 3.eq_ref:唯一性索引扫描，对于每个索引键，表中只有一条记录与之匹配。...属于查找和扫描的混合体 5.range:只检索给定范围的行，使用一个索引来选择行。...这种范围扫描索引扫描比全表扫描要好，因为它开始于索引的某一个点，而结束另一个点，不用全表扫描 6.index:index 与all区别为index类型只遍历索引树。...ref: 显示索引的哪一列被使用了，如果有可能是一个常数，哪些列或常量被用于查询索引列上的值 rows: 根据表统计信息以及索引选用情况，大致估算出找到所需的记录所需要读取的行数 filtered: 指返回结果的行占需要读到的行...Extra: 包含不适合在其他列中显示，但是十分重要的额外信息 1、Using filesort：说明mysql会对数据适用一个外部的索引排序。而不是按照表内的索引顺序进行读取。
下面我们一起看看这些表，忽略从数据仓库设计的角度，只考虑如何实现增量数据的检测和抽取。 第一类 - 具有时间戳或者自增长列的绝对历史数据表 这张表能够代表一部分数据源的特征 - 绝对历史事实数据。...那么对于这类表的增量处理策略就是： 第一次加载动作完成之后，记录一下最大的时间点，保存到一个加载记录表中。 从第二次加载开始先比较上次操作保存的最后/最大的时间点，只加载这个时间点以后的数据。...第三类 - 关联编辑信息的无时间特征数据表 这类表本身没有任何可以标识的自增长 ID 或者时间戳，只保留基本信息，所有的编辑操作等信息专门有一张表来记录。...很简单的概念 - 即每次加载数据源中的数据时，基于主键或者唯一列到目标表中查询是否存在，如果不存在就插入。如果存在就比较关键列数据是否相等，不相等就修改。...那么实际上从 Source 到 Staging 的过程中，就已经有意识的对维度和事实进行了分类加载处理。通常情况下，作为维度的数据量较小，而作为业务事实数据量通常非常大。
️1、索引 在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储数据结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。...回顾上一个 B 树，一个 m 阶的 B 树具有如下几个特征： 1、根结点至少有两个子女。 2、每个中间节点都包含 k-1 个元素和 k 个孩子，其中 m/2 <= k <= m。...一个 m 阶的 B + 树具有如下几个特征： 1、有 k 个子树的中间节点包含有 k 个元素（B 树中是 k-1 个元素），每个元素不保存数据，只用来索引，所有数据都保存在叶子节点。...2、所有的叶子结点包含了全部元素的信息，及指向含这些元素记录的指针，且叶子结点本身依关键字的大小自小而大顺序链接。 3、所有的中间节点元素都同时存在于子节点，在子节点元素中是最大（或最小）元素。 ️...对于选择性比较低的索引键，如果创建 Hash 索引，那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦，会浪费多次表数据的访问，而造成整体性能低下。 ️
，每次划分数据集时只能选一个特征，那么第一次选择哪个特征作为划分的参考属性才能将数据更快的分类呢?...答案一定是一定是分类能力最好的那个特征，但问题来了，如何判断哪一个特征分类能力最好呢？这时就要引入一个新的概念——信息增益。 什么是信息增益呢？...假设有一个样本为n的数据集，第i类样本为Xi，那么符号Xi的信息可定义： [在这里插入图片描述] 其中其中p(Xi)是选择该分类的概率。通过改变i的值即可获得数据集中所有类别的信息。...以"no surfacing"这一列举例，5个样本中，"1"有3个，"0"有2个，所以二者的权重一个为3/5,另一个为2/5; 其中对于"1"这三个样本，样本标签fish中的"是"有两个，"否"有一个，...这一列的信息增益计算公式如下： [在这里插入图片描述] 两个特征的信息增益计算结果如下： [在这里插入图片描述] 计算每个特征信息增益的目的就是要选择出每次分类时当前的最优特征，所以一定会有一个比较过程
如果任一表中的行在另一表中没有匹配项，则将其从输出中省略。 解释内连接的另一种方法：执行交叉连接，然后删除所有不共享匹配键的行。...请注意，上面内连接的输出包含交叉连接示例的所有行，该示例在整个行中包含单个颜色。 在全外连接中，将两个表之间有匹配的所有行连接在一起。...如果一行在第二个表中没有匹配项，则该第二个表的列的值将填充为 null。换句话说，全外连接执行内连接同时保留在另一表中没有匹配的行。...低维表示避免了冗余特征。 想象一个 1000 维的数据集：如果秩只有 5，那么在这个神秘过程之后进行 EDA 会容易得多。 如果我们想要一个 2D 表示呢？...具体来说， V^{T} 的前 n 行是 n 个主成分的方向。 25.1.2 V 的列是方向 V 的每一列元素（ V^{T} 的每一行）将原始特征向量旋转成一个主成分。
当索引可以使用时，Mysql 预估使用该索引进行查询的 cost ，然后选择预估代价最低的代价的方式（key）执行查询。 索引匹配(match) 怎样判断索引是否匹配（match）SQL查询？...1、索引的左前缀规则；索引中的列由左向右逐一匹配，如果中间某一列不能使用索引则后序列不在查询中不再被使用。...4、如果表达式中存在类型转换或者列上有复杂函数则与该列不匹配索引中的列。...= ‘a’; 可以发现where条件使用到了[b,c,d,e]四个字段，而 t1 表的idx_t1_bcd索引，恰好使用了[b,c,d]这三个字段，那么走idx_t1_bcd索引进行条件过滤，应该是一个不错的选择...针对上面的用例 SQL，索引第一列只包含 >=、< 两个条件，因此第一列可跳过，将余下的c、d两列加入到 Index Filter 中。
现在我们有了这两个列向量，我们只需将它们相加即可生成另一个大小为C=48的列向量。 现在，我们对输入序列中的所有token运行相同的过程，创建一组包含token值及其位置的向量。...我们对Q、K、V向量中的每个输出单元重复这一操作： 我们该如何处理Q、K和V向量呢？命名给了我们一个提示：「key」和「value」让人联想到软件中的字典， 键（key）映射到值（value）。...现在，每一列都得到了模型对词汇表中每个词所分配的概率。 在这个特定的模型中，它已经有效地学会了所有关于如何排序三个字母的问题的答案，因此给出的概率值，也很大概率会倾向于正确答案。...在对模型进行时间步进时，需要利用最后一列的概率值来决定下一个要添加到序列中的token。举个例子，如果已经向模型输入了6个token，那么就会用第6列的输出概率来决策。...这一列输出的是一系列概率值，因此必须从中选择一个作为序列的下一个元素。这需要通过「从分布中采样」来实现。也就是说，会根据概率值的权重随机选择一个token。
SQL 查询中的 age 列，而 (id, username, age) 就是该查询的一个宽索引了，它包含这个查询中所需要的全部数据列。...过滤因子 从上一小节对索引片的介绍，我们可以看到影响 SQL 查询的除了查询本身还与数据库表中的数据特征有关，如果使用的是窄索引那么对表的随机访问就不可避免，在这时如何让索引片变『薄』就是我们需要做的了...sex 列作为整个索引的第一列；而 name=”draven” 的使用就可以得到一个比较好的过滤因子了，它的使用能过滤整个数据表中 99.9% 的数据；当然我们也可以将这三个过滤进行组合，创建一个新的索引...对于一张表中的同一个列，不同的值也会有不同的过滤因子，这也就造成了同一列的不同值最终的查询性能也会有很大差别： 当我们评估一个索引是否合适时，需要考虑极端情况下查询语句的性能，比如 0% 或者 50%...如果对于一个查询语句我们依照上述的三个条件进行设计，那么就可以得到该查询的三星索引，这三颗星中的最后一颗星往往都是最容易获得的，满足第三颗星的索引也就是上面提到的宽索引，能够避免大量的随机 IO，如果我们遵循这个顺序为一个
我们的目标是使该列的平均值等于 0，标准差等于 1。为此，我们要找出该列的这两个量（平均值 (μ) 和标准差 (σ)），然后减去平均值，再除以标准差。...如果两个向量非常相似，点积就会很大。如果两个向量差别很大，点积就会很小或为负。 只针对过去的密钥进行查询的想法使这种因果关系成为自我关注。也就是说，代币无法 "预见未来"。...现在，对于每一列，我们都有了模型分配给词汇表中每个词的概率。 在这个特定的模型中，它已经有效地学习了如何对三个字母进行排序这一问题的所有答案，因此概率在很大程度上倾向于正确答案。...当我们对模型进行时间步进时，我们会使用上一列的概率来决定下一个要添加到序列中的标记。例如，如果我们已经向模型提供了 6 个标记，我们就会使用第 6 列的输出概率。...这一列的输出是一系列概率，我们实际上必须从中挑选一个作为序列中的下一个。我们通过 "从分布中采样 "来实现这一点。也就是说，我们随机选择一个标记，并根据其概率进行加权。
我们还需要处理同一列存储了多种标识的情况，如证件列中可能存储了身份证号和护照号，投资人可能存储了个人的姓名和机构的公司名称，因此我们首先会使用一个较为‘宽泛’的正则表达式对采样数据进行‘过滤’。...当列中有足够的样本通过率某标识的过滤条件，那么就会进入到该标识的识别逻辑——特征计算和模型预测。...b.该列采样的符合过滤条件的数据中，2-3个汉字的字符串占比； c.该列采样的符合过滤条件的数据中，包含常见top100取名用字的字符串占比； d.该列采样的符合过滤条件的数据中，包含不常用...当然，直接训练一个是用表名、列名的进行分类模型是不现实的，因为如果预测本身也是一次性的，完成了数据标注就几乎完成了这整件事情，在标注了足够多的数据之后，再开发模型就是画蛇添足。...由于涉及商业机密，这里只介绍基本思想：我们将表名、列名，去与备注进行对齐，从而获取一个性能较好的基础模型，用于提取表名、列名的特征，这样只需少量样本即可进行数据分类模型的训练。
该系列博文会告诉你如何从入门到进阶，从sql基本的使用方法，从MySQL执行引擎再到索引、事务等知识，一步步地学习MySQL相关技术的实现原理，更好地了解如何基于这些知识来优化sql，减少SQL执行时间...ref 显示索引的哪一列被使用了，如果可能的话，是一个常数。哪些列或常量被用于查找索引上的值。...’2014-05-29’就不能使用到索引，原因很简单，b+树中存的都是数据表中的字段值，但进行检索时，需要把所有元素都应用函数才能比较，显然成本太大。...在上文中，我们都是假设索引只引用了单个的列，实际上，MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列，这种索引叫做联合索引，一般的，一个联合索引是一个有序元组，其中各个元素均为数据表的一列，实际上要严格定义索引需要用到关系代数...同时，索引最多用于一个范围列，因此如果查询条件中有两个范围列则无法全用到索引。
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