数据库优化--当写入数据增加时，如何实现分库分表？ 高并发下数据库的一种优化方案：读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份，增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。...数据量的增加也占据的磁盘空间，数据库备份和恢复时间变长，如何让数据库系统支持如此大的数据量？ 不同模块的数据，如果全部存在一个库，一旦发生故障，所有模块都将受到影响，如何做到不同模块是故障隔离的？...4核8G 的服务器，大体可以支持500 TPS 和10000QPS ，数据库的写能力弱于数据查询能力，随着数据量的增加，如何提高系统的并发写入请求？...如何对数据库做垂直拆分 不同于主从复制的数据是全量拷贝到多个节点，分库分表后，每个节点保存部分的数据，这样可以有效的减少单个数据库节点和单个数据表中存储的数据量。...建立映射表，比如用户表是采用ID 作为分片键的，可以通过用户昵称和 ID 做一张映射表，当要查询的时候，先通过昵称找到ID ,然后找到对应的表，这样就能找到对应哪个库，哪个表的数据。
今天就再大家详细聊一下，这主要包含了以下内容： ❶，什么是Script Lab❷，如何加载和使用它❸，语法结构和运行规则❹，两个数据查询与判断的案例 1 丨 什么是Script Lab ...点击上图所示最左侧的【代码】命令，工作表右侧会出现一个代码窗格，我们可以将这个窗格拖动到屏幕中央js 数组去除重复数据，成为一个独立的代码窗口。...： 如果扣除第1行和最后两行代码，代码整体看起来和VBA并无太大差异。 ...批处理函数内部是各种语句，设置或者调用代理对象（比如Excel）的各种方法和属性js 数组去除重复数据，但和VBA所不同的是，这里的相关语句并不会被立刻执行，而是组成一个命令队列。 ...像VBA那么直来直去不好吗？饱暖思淫欲，幸福的日期已经过不下去了吗？？ 问题在于，在Office.JS的运行机制里，语句组成了命令队列，load语句也不例外，它像其它语句一样老老实实排队。
确保大数据在跨行业共享时的隐私与安全平衡是一个复杂的问题，需要综合考虑多个方面。...数据审计与监控：建立数据共享的审计和监控机制，追踪数据的使用情况，及时发现并阻止未经授权的访问和使用。...数据脱敏与聚合：在共享数据之前，对敏感信息进行脱敏处理，并进行数据聚合，使得共享的数据更难以被还原为个人身份。...数据共享责任：制定明确的数据共享责任制，明确数据共享涉及的各方的责任和义务，增加数据共享的可信度和可控性。...教育和培训：加强对数据共享相关人员的教育和培训，提高他们的安全意识和隐私保护意识，减少数据共享过程中的人为失误。 这些措施的综合应用可以帮助实现大数据在跨行业共享时的隐私与安全平衡。
经过上次 Kafka 日志集群某节点重启失败导致某个主题分区不可用的事故之后，这篇文章专门对分区不可用进行故障重现，并给出我的一些骚操作来尽量减少数据的丢失。...，即偏移量为 0，此时 broker1 的副本需要截断日志，保持偏移量不大于 leader 副本，此时分区的数据全部丢失。...尽管这么做也是会有数据丢失，但相比整个分区的数据都丢失而言，情况还是会好很多的。...我的骚操作 首先你得有一个不可用的分区（并且该分区 leader 副本数据已损失），如果是测试，可以以上故障重现 1-8 步骤实现一个不可用的分区（需要增加一个 broker）： ?...成功挽回了 46502 条消息数据，尽管依然丢失了 76053 - 46502 = 29551 条消息数据，但相比全部丢失相对好吧！
方法一共三种 例子 pojo里属性名是 数据库里属性名是: username ; user_name userage ;...--开启驼峰命名规则，可以将数据库中的下划线映射为驼峰命名例如：last_name可以自动映射为lastName --> <setting name="mapUnderscorgToCamelCase"
题目部分 在Oracle中，当DML语句中有一条数据报错时，如何让该DML语句继续执行？ 答案部分 当一个DML语句运行的时候，如果遇到了错误，那么这条语句会进行回滚，就好像没有执行过。...ERRLOG')REJECT LIMIT 1 * ERROR at line 1: ORA-00001: unique constraint (LHR.PK_T1_A) violated 可以看到，当设置的...REJECT LIMIT的值小于出错记录数时，语句会报错，这时LOG ERRORS语句没有起到应有的作用，插入语句仍然以报错结束。...④ 错误日志表的列不支持的数据类型包括：LONG、LONG RAW、BLOG、CLOB、NCLOB、BFILE以及各种对象类型。...可以看到，删除错误记录语句所不支持的列后，LOG ERRORS语句反而可以顺利执行，而且无论DML语句是否包括哪些不支持列的数据。
当你的模型能够准确地捕捉到数据时，数据的变化是巨大的。但是，当没有足够的数据来充分地模拟复杂的变化时，就会出现低度拟合，这是我们在最初的模型尝试中看到的。 ?...我手动修剪了视频数据集，只剩下36个车祸视频，然后只专注于汽车碰撞。这相当于7.5％的数据是正面的例子，这就产生了一个新的不平衡数据集的问题。 处理不平衡的数据 不平衡数据的问题可能会非常棘手。...如果我要对数据集中的439个反例和36个正例进行算法训练，那么所得到的模型可以很容易地预测没有撞车事故的准确度为92.5％。然而，这92.5%的准确率并没有反映出当撞车事故发生时模型无法识别的事实。...258个视频看起来可能不是很多，但是当每个视频分解成单个帧时，就有超过25,000个单独的图像！ ? 左上方:视频的原始帧。中间:原始帧的灰度版本。...这个初始的数据结构对于分析是不必要的，所以我将每个三维RGB颜色数组简化为一维灰度数组。我也将每个图像的采样值下调了5个，以将每个图像中像素的数量减少到256×144数组。
GPU实际上是一组图形函数的集合，而这些函数有硬件实现，只要用于3D游戏中物体移动时的坐标转换及光源处理。...当我们使用一个对象时，通常看起来像如下一样（把OpenGL上下文看作一个大的结构体）： // OpenGL的状态 struct OpenGL_Context { ......空间中，而屏幕和窗口却是2D像素数组，这导致OpenGL的大部分工作都是关于把3D坐标转变为适应你屏幕的2D像素。...OpenGL不是简单地把所有的3D坐标变换为屏幕上的2D像素；OpenGL仅当3D坐标在3个轴（x、y和z）上都为-1.0到1.0的范围内时才处理它。...生成一个纹理的过程应该看起来像这样： unsigned int texture; glGenTextures(1, &texture); glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, texture
但现实生活中存在大量的不平衡数据集，这些数据集对机器学习算法的学习阶段和后续预测都有影响。幸运的是，创建这个库是为了解决这个问题。...下次遇到不平衡的数据集时，请尝试一下。...Fuzzywuzzy 这个名字听起来确实很奇怪，但是当涉及到字符串匹配时，fuzzywuzzy是一个非常有用的库。可以快速实现诸如字符串比较比率、令牌比率等操作。...一个很好的类比是这样的:IPyvolume的volshow之于3d数组，就像matplotlib的imshow之于2d数组。你可以在这里了解更多。...纯粹用python编写，当用户无法访问GUI时，可视化数据就变得很方便。
1）数组 一眼看上去就知道的，像 String []、int [] 这种；还有需要看两眼才能看透的（看源码了），像 ArrayList，内部对数组进行了封装。...4、查找一个未排序的列表时间复杂度为 O(n)，因为要遍历列表；查找排序过的列表时间复杂度为 O(log n)，因为可以使用二分查找法，当数据增大 n 倍时，耗时增大 logn 倍（这里的 log 是以...之所以叫“树”，是因为这种数据结构看起来就像是一个倒挂的树，只不过根在上，叶在下。...3.1、平衡二叉树：当且仅当任何节点的两棵子树的高度差不大于 1 的二叉树。...平衡二叉树的难点在于，当删除或者增加节点的情况下，如何通过左旋或者右旋的方式来保持左右平衡。
如果你像大多数人一样，你可能已经玩了一两次（或者说是痴迷。）PokemonGO证明了在设置时，没有什么能比我们的世界更好。像PokemonGO一样令人敬畏，它只是对增强现实体验的深度和潜力的一瞥。...worldAlignment：****ARSession上的worldAlignment属性定义ARSession如何在3D坐标映射系统上解释ARFrame的运动数据，该系统用于跟踪世界并构建增强现实体验...维基百科 在编程时，矢量只是一个数字数组。每个数字是向量的“维度”。 简单地说，我们的向量使用2乘1矩阵。让我们给它一个x = 1的值。矢量（1,0）的图形看起来像： ?...imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 如上所述： 向量只是一个数字数组 如您所见，矩阵看起来类似于数字数组。...虽然它们看起来很吓人，但是在你练习之后，矩阵是一个非常简单的概念并且很容易使用。 OpenGL的定义： 简而言之，矩阵是一个数字数组，具有预定义的行数和列数 矩阵用于变换3D坐标。
一张自拍照生成3D头像 以虚拟形式生成人的画像是一项艰巨的任务，ObEN的CV团队会在每张2D图像上查看数十个标记，并分析每个标记如何在2D和3D之间移动和变化，从而改变3D模型。...3D建模从内部构建的面部数据库开始。首先收集大量数据，帮助确定这些面部特征，并训练AI算法识别它们。通过将2D图像与3D对应物进行比较，团队分析了这些标记如何变形以及如何在2D和3D之间转换。...用户希望他们的虚拟形象看起来像一个增强的、“美化”的版本，而不是一个完全的复制品。...此外，CV团队还在探索在讲话时如何更自然，并对视觉语音的研究涉及训练AI来识别各类人的说话方式、脸部动画，尤其是嘴巴的动作。...这其中的基础技术与之前说提到的技术类似，该团队通过对合作的明星进行全面3D面部扫描来获取更多数据。通过更多数据，模型可以使用更多数据，从而获得更高质量的虚拟形象。
LSTM生成文本 github地址 使用循环神经网络生成序列文本数据。循环神经网络可以用来生成音乐、图像作品、语音、对话系统对话等等。 如何生成序列数据？...此循环允许生成任意长度的序列，这些序列反映了训练模型的数据结构：看起来几乎与人类书写句子相似的序列。 取样策略 生成文本时，选择下一个字符的方式至关重要。...较少的熵将使生成的序列具有更可预测的结构（因此它们可能看起来更逼真），而更多的熵将导致更令人惊讶和创造性的序列。 当从生成模型中抽样时，在生成过程中探索不同量的随机性总是好的。...这使可以了解生成的文本在模型开始收敛时如何演变，以及temperature对采样策略的影响。...学习结构和随机性之间的巧妙平衡是让生成有趣的原因。 请注意，通过训练更大的模型，更长的数据，可以获得生成的样本，这些样本看起来比这个更连贯和更真实。
如果使用不同的编码方式，可能会导致乱码或无法正确解析 XML 数据。解决方法是在处理 XML 数据时，通过指定正确的编码方式来解析和生成 XML 数据。...这可能导致在不同的环境中解析 XML 数据时出现不一致的结果。解决方法是在使用解析器之前，检查其特性和支持的标准版本，并确保选择兼容的解析器来处理 XML 数据。...不同的操作系统和编程语言可能对 XML Schema 的支持程度不同，可能会导致在验证 XML 数据时出现问题。...不同的操作系统和编程语言对命名空间的处理方式可能不同，可能会导致在解析和生成 XML 数据时出现问题。解决方法是在处理 XML 数据时，确保正确理解和处理命名空间，以兼容不同的环境和方式。...不同的操作系统和编程语言可能对于不同的 XML 版本的支持程度不同，可能会导致在解析和生成 XML 数据时出现问题。
滑块滑到一半时，就有一些方波的样子了，但它看起来摇摆不定。加上更多小的正弦波，组合出的波形看起来就平坦了。 当播放这个波形时，你会发现使用的正弦波少时，声音听起来更低沉一些。...正弦螺旋线 如果我们从侧面看，它们看起来像正弦波。但是，从正面看，它们看起来像圆圈。 不同角度观看螺旋线 到目前为止，我们所做的一切只需要常规的2D正弦波。...当我们对2D波进行傅里叶变换时，“复杂的”部分被忽略了，所以我们最终也只能得到正弦波。 但是我们可以使用3D正弦波来制作看起来很有趣的东西，就像这个： 3D正弦波绘制Yeah 这里发生了什么事情呢？...我们可以使用的是之前的3D螺旋正弦波。如果我们添加很多这些螺旋，得到的东西就看起来像我们的3D形状。 请记住，当我们从前面看它们时，这些波浪看起来像圆圈。...不同谐波叠加后的3D图形 像以前一样，我们只用几个圆圈就可以很好地近似表达出原始图案。因为这是一个相当简单的形状，所有后面添加的小圆都是使边缘更加锐利。 这些适用于任何一个图案。
当图表有许多数据系列时， 可以策略性地使用颜色突出显示感兴趣的系列，或者将一个密集的图表拆分成多个小图表。 总之，这五个原则会提醒我关注受众的需求，以及如何用可视化的数据讲故事。...有些图表会使用数据标记（如正方形、圆形和三角形）来区分序列，但当标记重叠时，它们会让图表看上去乱糟糟的。 当使用简单的、纯色的图表效果也很好时，千万不要做纹理或渐变填充。...当使用不必要的3D（立体）效果时，会使数据失真。 还有一些图表包含太多的文本和标签，使得整个空间变得混乱而拥挤。 就拿这张美国和德国的平均受教育年限的三维柱状图来说。...很明显，当某张图表包含太多的信息时——折线图看起来就像一堆意大利面条，还有几十种颜色和图标的地图，或者一个接一个的条形布满整个页面。...请记住，我们正在将一张图表分 解为多张图表，因此它应该看起来像一张图表被复制了多次。纵轴和横轴也许会改变，但你不 能用蓝点在一张图表中代表“否”，而在另一张图表中代表“是”。
以下我们就着重讨论如何刻画“数据的形状”。 从几何的观点来看，降维可看成是挖掘嵌入在高维数据中的低维线性或非线性流形。这种嵌入保留了原始数据的几何特性，即在高维空间中靠近的点在嵌入空间中也互相靠近。...举个简单的例子，如图2，左边是点云数据，它与坐标无关，看起来像只手，右边是经过拓扑分析后得到的图像，看起来像“手的骨骼”。 ? 图2 拓扑分析示例 从左边到右边，就完成了拓扑分析“形状的重构”。...t-SNE主要基于这样的思想：如果两个数据点在原始空间中距离较近，但它们的两个映射点距离较远，它们就会相互吸引；当它们的两个映射点距离较，则他们会相互排斥。...当达到平衡时得到最后的映射，完成原始高维空间与低维映射空间之间的映射关系。 TDA经常与t-SNE算法相结合使用，能达到比较好的效果。下面通过一个TDA与t-SNE处理高维数据的案例来说明。...测试样本数据大小为10w*10w，计算时间约为五分钟，而且错误率仅仅为1.3%。这相比传统的方法，看起来相当可观。
线性数据结构 1）数组 一眼看上去就知道的，像 String []、int [] 这种；还有需要看两眼才能看透的（看源码了），像 ArrayList，内部对数组进行了封装。...4、查找一个未排序的列表时间复杂度为 O(n)，因为要遍历列表；查找排序过的列表时间复杂度为 O(log n)，因为可以使用二分查找法，当数据增大 n 倍时，耗时增大 logn 倍（这里的 log 是以...当我们要从栈中移除一个数据时，这个动作就叫做 pop。 [?...之所以叫“树”，是因为这种数据结构看起来就像是一个倒挂的树，只不过根在上，叶在下。...平衡二叉树的难点在于，当删除或者增加节点的情况下，如何通过左旋或者右旋的方式来保持左右平衡。
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