原理 中文分词,即 Chinese Word Segmentation,即将一个汉字序列进行切分,得到一个个单独的词。表面上看,分词其实就是那么回事,但分词效果好不好对信息检索、实验结果还是有很大影响的,同时分词的背后其实是涉及各种各样的算法的。 中文分词与英文分词有很大的不同,对英文而言,一个单词就是一个词,而汉语是以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,需要人为切分。根据其特点,可以把分词算法分为四大类: 基于规则的分词方法 基于统计的分词方法 基于语义的分词方法 基于理解的分词方法 下面
[本篇博文会对常见的排序算法进行分析与总结,并会在最后提供几道相关的一线互联网企业面试/笔试题来巩固所学及帮助我们查漏补缺。项目地址:https://github.com/absfree/Algo。由于个人水平有限,叙述中难免存在不清晰准确的地方,希望大家可以指正,谢谢大家:)]
本文将以“帖子中心”为例,介绍“1对多”类业务,随着数据量的逐步增大,数据库性能显著降低,数据库水平切分相关的架构实践: 如何来实施水平切分 水平切分后常见的问题 典型问题的优化思路及实践 一、什么是1对多关系 所谓的“1对1”,“1对多”,“多对多”,来自数据库设计中的“实体-关系”ER模型,用来描述实体之间的映射关系。 1对1 一个用户只有一个登录名,一个登录名只对应一个用户 一个uid对应一个login_name,一个login_name只对应一个uid 这是一个1对1的关系。 1对多 一个用户可以发
1对多业务,数据库水平切分架构一次搞定 | 架构师之路
随着互联网的不断发展,产生了各种各样的海量数据,比如图片、文本、视频和语音等非结构化数据,这些数据可以通过人工智能技术提取出特征向量,然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析和检索,如何对非结构化的向量数据进行高效检索即为向量检索技术的核心问题。
帖子中心,是互联网业务中,一类典型的“1对多”业务,即:一个用户能发布多个帖子,一个帖子只有一个发布者。
如果性能问题是出在程序上,那么就要根据业务对程序中的函数进行调整,可能是函数中的写法有问题,算法有问题,这种调整如果不能解决问题的话,那么就要从架构上进行考虑,我们是不是应该使用这种技术,有没有替代的方案来实现同样的业务功能?举个简单的例子,假设经过跟踪发现,一个负责生成图表的函数存在性能问题,尤其是在压力测试情况下性能问题尤为严重。原来的图表生成是完全基于GDI+在Web服务器上根据数据进行复杂的绘图,然后将绘出的图片保存在磁盘上,然后在HTML中添加Img标签来引用图片的地址。现在使用GDI+会消耗大量内存和CPU,而算法上也没有太大的问题,那么这种情况下我们就需要考虑修改架构,不使用GDI+ 绘图的方式,或者是使用异步绘图的方式。既然绘图会消耗大量的服务器资源,那么一种解决办法就是将绘图的操作从服务器转移到客户端。使用SilverLight技术,在用户打开网页是只是下载了一个SilverLight文件,该文件负责调用Web服务器的Web服务,将绘图所需的数据获取下来,然后在客户端绘图展现出来。这样服务器只提供WebService的数据访问接口,不需要做绘图操作。
首先回答一下为什么要分库分表,答案很简单:数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
注意:后续的数据和操作逻辑和前边的一样,为了快速了解其使用,不再描述详细的数据,仅用示例说明。
專 欄 ❈楼宇,Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程,后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer,现暂时弃坑。兴趣不定,从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎:https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub:https://github.com/LouYu2015❈ 1 前言 两个月以来,我通过互联网自学了一些文本处理的
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法,以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
如果面试问你,执行SQL响应慢,你有哪些排查思路和解决方案?这是一位去某里面试的小伙伴跟我分享的面试真题,那今天我给大家来分享一下我的思路。
垂直分库是基于业务分类的,和我们常听到的微服务治理观念很相似,每一个独立的服务都拥有自己的数据库,需要不同业务的数据需接口调用。而垂直分库也是按照业务分类进行划分,每个业务有独立数据库。
本文通过分析《红楼梦》的章回和词汇,使用聚类算法来发现贾府的兴衰变化。通过对比前后文,发现“笑道”这个词在全文中的权重变化,从贾府的鼎盛时期到衰败时期,体现出人物和贾府的命运变化。同时,通过分析“笑道”这个词在全文中的出现频率,可以发现贾府的兴衰与人物命运的变化具有密切的联系。
原来知道Elasticsearch在分组聚合时有一些坑但没有细究,今天又看了遍顺便做个笔记和大家分享一下。 我们都知道Elasticsearch是一个分布式的搜索引擎,每个索引都可以有多个分片,用来将一份大索引的数据切分成多个小的物理索引,解决单个索引数据量过大导致的性能问题,另外每个shard还可以配置多个副本,来保证高可靠以及更好的抗并发的能力。 将一个索引切分成多个shard,大多数时候是没有问题的,但是在es里面如果索引被切分成多个shard,在使用group进行聚合时,可能会出现问题,这个在官网文
没读过《红楼梦》也能知道前后四十回是不是一个作者写的?很久以前,数据侠黎晨,用机器学习的算法分析了《红楼梦》,认为后四十回和前八十回内容上有明显差距。不过,数据侠楼宇却不这么认为,他觉得原先的判定方法不够严谨,于是他使用了无字典分词的方式,剔除了情节对分析的影响,再次用机器学习的算法分析了这部文学名著。
背景 我们的storm实时流计算项目已经上线几个月了,由于各种原因迟迟没有进行监控,每次出现问题都要登录好几台机器,然后使用sed,shell,awk,vi等各种命令来查询原因,效率非常低下,而且有些统计是没法做的,所以很有必要对storm本身相关的日志以及我们运行在storm上面的任务的日志做一个统一的日志收集,分析,查询,统计平台。 技术选型 对于这个选择,其实不用考虑那么多,借用一句名言 Life is short , You need elk ! 关于elk相关的安装这里不再介绍,可参考散仙的博客:
作为一名数据分析师,自己对Pandas有过系统的学习和应用实践,对其大部分功能甚至骚操作也称得上有所研究,前期也写过太多的Pandas应用技巧相关的文章。那么在赞美之余,有没有一些觉得不好的设计呢?今天本文就来吐槽3个自己觉得Pandas设计有欠妥当的地方,纯为个人见解!
第一个,数据存储的方式不同,MyISAM 中的数据和索引是分开存储的,而 InnoDB 是把索引和数据存储在同一个文件里面。
图片本文讲解使用Panel、hvPlot等工具库,简单快速地制作可交互的数据仪表板,对180万起野火数据进行空间可视化,更直观地对起火原因、火势大小、持续时长进行单维或多维分析。---💡 作者:韩信子@ShowMeAI📘 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40📘 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/335📢 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片
某客户集群的一个节点磁盘使用率达到100%,集群写保护,被禁止写入了,ES集群存储是以节点为单位来计算集群容量的。那么本客户集群是多节点、低配置,集群索引设置1主1副。如下截图:
算法是基础,小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家,这是第一篇《由快速排序到分治思想》,非常赞!希望对大家有帮助,大家会喜欢! 快速排序是一种基于分治思想的排序算法 它主要分为以下几步 1、一个
重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率,它可以更改数据的时间间隔,通过上采样增加粒度,或通过下采样减少粒度。在本文中,我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。
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数据可视化,就是指将结构或非结构数据转换成适当的可视化图表,然后将隐藏在数据中的信息直接展现于人们面前。相比传统的用表格或文档展现数据的方式,可视化能将数据以更加直观的方式展现出来,使数据更加客观、更具说服力。
微服务是一种应用架构模式,而 RPC 是一种远程调用方式,它们是不一样的概念;而在微服务中会出现服务之间的调用,为了确保性能,我们一般采用 RPC 来调用。
本文介绍了七种经典排序算法,包括冒泡排序,选择排序,插入排序,希尔排序,归并排序,快速排序以及堆排序,并且讨论了各种算法的进一步改进,在文章最后还对所有算法的时间和空间复杂度作了一个总结。
Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它有标准化和简单的接口,用于数据预处理和模型训练、优化以及评估。
时间序列数据是按时间顺序按固定时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于一个特定的时间点,并且可以以各种频率(例如,每天、每月、每年)记录数据。此类数据在许多领域都非常重要,包括金融、经济、气候科学等,因为它有助于通过分析时间序列数据来掌握潜在模式、发现趋势和发现季节性波动。
现有分词介绍 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是一个信息时代最重要的技术之一,简单来讲,就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中,分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言,由于词之间有空格作为词边际表示,词语一般情况下都能简单且准确的提取出来。而中文日文等文字,除了标点符号之外,字之间紧密相连,没有明显的词边界,因此很难将词提取出来。 分词的意义非常大,在中文中,单字作为最基本的语义单位,虽然也有自己的意义,但表意能力较差,意义较分散,而
mysql和redis的关系? 要根据具体的业务情景去选型: mysql存储在磁盘中 redis存储在内存中 redis适合存在一些比较热的数据,使用频繁的数据,比如下面的应用场景 排行榜 粉丝 关注 消息队列推送 数据库 降级处理 其作用是为了适应不同版本的sql,不同型号的硬件设备,做到向下兼容 通过日志文件分析 查看日志 如何进行分库分表(sharding) 数据库sharding,多表多数据适合做垂直切分;如果表不多,但是每张表的数据多适合做水平切分。 垂直切分:规则简单实施方便;根据不同的表来拆分
今天我们聊一个matplotlib绘图问题,就是关于如何对坐标轴标签(常见的x轴标签)按照自定义的顺序走。
对于不平衡的数据集,例如用户的购买行为,肯定是极其不平衡的,这对XGBoost的训练有很大的影响,XGBoost有两种自带的方法来解决:
原文 | https://towardsdatascience.com/10-things-you-didnt-know-about-scikit-learn-cccc94c50e4f
来自 MIT Media Lab 的 Scratch 编程语言已进入 TIOBE 排行榜的 top 20。Scratch 是一款面向青少年的教育类编程语言,可以用来创造互动式故事、动画、游戏、音乐和艺术,在学校非常受欢迎。 LOGO 语言本月排在第 36 位,这是一种早期的编程语言,也是一种与自然语言非常接近的编程语言,它通过“绘图”的方式来学习编程,对初学者特别是儿童进行寓教于乐的教学方式。其他的教育语言, Alice 和 NXT-G 分别排在第 47 位和第 75 位。 2 月编程语言排行榜 TOP20
在IM客户端的使用场景中,基于本地数据的全文检索功能扮演着重要的角色,最常用的比如:查找聊天记录、联系人,就像下图这样。
在IM客户端的使用场景中,基于本地数据的全文检索功能扮演着重要的角色,最常用的比如:查找聊天记录、联系人等。
阅读字数: 2739用时: 10分钟 本文内容来源于彭旸在OSC源创会上海站上的主题演讲,IT大咖说为与开源中国合作的视频知识分享平台。 内容摘要 对于真正企业级应用,需要分布式NoSQL/NewSQ
时节如流,两年前的今天写了有赞订单管理的三生三世与十面埋伏,转眼两年过去了,这套架构发展的如何,遇到了什么新的挑战和收获,今天主要来一起整理回顾下有赞订单搜索AKF架构演进之路。
JavaScript 中的对象分为3种:自定义对象 、内置对象、 浏览器对象 前面两种对象是JS 基础 内容,属于 ECMAScript; 第三个浏览器对象属于 JS 独有的, JS API 讲解内置对象就是指 JS 语言自带的一些对象,这些对象供开发者使用,并提供了一些常用的或是最基本而必要的功能(属性和方法),内置对象最大的优点就是帮助我们快速开发
参考资料:https://www.bilibili.com/read/cv4744418/?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.13 自己学习完善,整理出来 内置
数据分区是一种物理数据库的设计技术,它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。
概述:本文为使用Iocomp工控图表工具绘制实时曲线探索及研究教程,为大家介绍了Iocomp控件、实时曲线绘制方法、Iocomp界面操作,属性分类等。帮助学习者更好的运用Iocomp。
首先回顾一下构建倒排索引的几个主要步骤: (1) 收集待建索引的文档; (2) 对这些文档中的文本进行词条化; (3) 对第2步产生的词条进行语言学预处理,得到词项; (4) 根据词项对所有文档建立索引。 可以看到,上诉过程中非常重要的一步就是获得词项,那么词项是什么,又是怎么获得的呢?
MapReduce(分治算法的应用) 是 Google 大数据处理的三驾马车之一,另外两个是 GFS 和 Bigtable。它在倒排索引、PageRank 计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具,同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。
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