商务智能系列文章目录 【商务智能】数据预处理 ---- 文章目录 商务智能系列文章目录 前言 一、数据预处理主要任务 二、数据规范方法 1、z-score 规范化 2、最小-最大规范化 三、数据离散方法...1、分箱离散化 2、基于熵的离散化 总结 ---- 前言 在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ; 一、数据预处理主要任务 数据预处理主要任务...: ① 数据离散化 : 分箱离散化 , 基于熵的离散化 , ChiMerge 离散化 ; ② 数据规范化 : 又称数据标准化 , 统一 样本数据的 取值范围 , 避免在数据分析过程中 , 因为属性取值范围不同..., 在数据分析过程中导致分析结果出现误差 ; 如 : 时间属性的数值 , 有用秒作为单位的 , 有用小时作为单位的 , 必须统一成同一个时间单位 ; ③ 数据清洗 : 识别 和 处理 数据缺失 , 噪音数据...( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 博客 ; ---- 总结 本博客主要讲解数据预处理需要进行的操作 , 数据规范化 , 数据离散化
本文我们来聊聊秒杀系统中的订单异步处理。...这些处理对于一个秒杀系统都是非常重要的，并且效果立竿见影，那还有什么操作也能有立竿见影的效果呢？答案是对于下单的异步处理。...在秒杀系统用户进行抢购的过程中，由于在同一时间会有大量请求涌入服务器，如果每个请求都立即访问数据库进行扣减库存+写入订单的操作，对数据库的压力是巨大的。...如何减轻数据库的压力呢，我们将每一条秒杀的请求存入消息队列（例如RabbitMQ）中，放入消息队列后，给用户返回类似“抢购请求发送成功”的结果。...异步方式：一条条消息以顺序的方式写入数据库，连接数几乎不变（当然，也取决于消息队列消费者的数量）。 这种实现可以理解为是一中流量削峰：让数据库按照他的处理能力，从消息队列中拿取消息进行处理。
哈哈 2.每次当我们秒杀成功后，会创建订单、通知库房、通知快递等一系列操作，如果我们把这些操作也放在秒杀时来处理，那么我们程序处理起来可想而知，会很慢的。那么这时我们就要优化，怎么优化？...实现异步处理，我们可以通过MQ（RocketMQ等消息队列）来实现异步处理，当用户秒杀成功后，我们发送消息给其他服务，然后返回给用户秒杀结果，这样是不是就很快了呢。对是快了。...而不是查询缓存中的商品数量是否为0，因为还是之前的问题，队列没有消化完，用户秒杀成功的记录还没有生成，如果查询数据库商品没有了，那就代表队列已经处理完了，代表你秒杀失败了GG。...直到数据库中库存没有了，那么代表队列处理完了，这时候你在查询Redis应该有订单信息的，如果没有那么你真的是秒杀失败了。讲到这里可能大家理会的差不多了，但是这段代码中还是存在问题？...什么问题呢，那就是当他查询Redis时队列消息还是没处理她的消息，当他查询数据库之前，队列处理完了，这样你查数据库发现库存没有了，你就会返回秒杀失败，但其实你是秒杀成功的。这样还是会影响用户体验的。
教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题 作者：July 出处：结构之法算法之道blog 前言 一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌...何谓海量数据处理？ 所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。...据观察，这方面的面试题无外乎以上一种或其变形，然题目为何取为是：秒杀99%的海量数据处理面试题，而不是100%呢。OK，给读者看最后一道题，如下： 非常大的文件，装不进内存。...参考文献 十道海量数据处理面试题与十个方法大总结； 海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解； 十一、从头到尾彻底解析Hash表算法； 海量数据处理之Bloom Filter详解； 从Trie树（字典树...不过，相信你也早就意识到，若单纯论海量数据处理面试题，本blog内的有关海量数据处理面试题的文章已涵盖了你能在网上所找到的70~80%。
;// 商品id private int userId = new Random().nextInt(100000);// 用户ID private int status;// 0:未处理...) < totalQueSize.get()) { // System.out.println(orderRequest.getGood_id()+" 增加到待处理队列成功...status = 2; if (totalprodocut.get() > 0) {//需再次判断是否还有商品，加锁范围内 //TODO 下单处理其他逻辑...感谢你的提问 说下处理逻辑：1.进入了请求队列，就有可能被请求到，而且这里是异步，就是说请求收到ok了，但后台逻辑完全可能还没处理 所以，在接收到OK后，前端应该发起一个类似倒计时页面，...提示系统正常处理中，同时隔一定时间去后台确认是否处理完成以及状态 当获取到的状态为完成且成功时，跳转到下一步如付款操作界面，现在很多秒杀系统都是这么处理的 我的博客即将搬运同步至腾讯云+
我们的系统似乎很强大，1秒钟可以处理完10万的请求，5w/s的秒杀似乎是“纸老虎”哈。实际情况，当然没有这么理想。在高并发的实际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。...这种请求在某些没有做数据安全处理的系统里，也可能造成另外一种破坏，导致某些判断条件被绕过。例如一个简单的领取逻辑，先判断用户是否有参与记 录，如果没有则领取成功，最后写入到参与记录中。...或者，自己实现一个服务，将同一个账号的请求放入一个队列中，处理完一个，再处理下一个。 2....解决方案： 并没有很好的解决方案，唯一可以动心思的也许是对账号数据进行“数据挖掘”，这些黄牛账号也是有一些共同特征的，例如经常抢票和退票，节假日异常活跃等等。将它们分析出来，再做进一步处理和甄别。...通过这个实现，我们保证了数据的安全。 四、小结 互联网正在高速发展，使用互联网服务的用户越多，高并发的场景也变得越来越多。电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。
本文我们来聊聊秒杀系统中的订单异步处理。...本篇文章主要内容 为何我们需要对下订单采用异步处理 简单的订单异步处理实现 非异步与异步下单接口的性能对比 一个用户抢购体验更好的实现方式 前文回顾 零基础实现秒杀系统（一）：防止超卖 零基础实现秒杀系统...（二）：令牌桶限流 + 再谈超卖 零基础实现秒杀系统（三）：抢购接口隐藏 + 单用户限制频率 零基础实现秒杀系统（四）：数据库与缓存双写一致性深入分析 零基础上手秒杀系统（五）：如何优雅的完成订单异步处理...正文 秒杀系统介绍 可以翻阅该系列的第一篇文章，这里不再回顾： 零基础实现秒杀系统（一）：防止超卖 简单的订单异步处理实现 介绍 前面几篇文章，我们从「限流角度，缓存角度」来优化了用户下单的速度，减少了服务器和数据库的压力...这些处理对于一个秒杀系统都是非常重要的，并且效果立竿见影，那还有什么操作也能有立竿见影的效果呢？答案是对于下单的异步处理。
redis中的事务处理： redis中的事物事物处理是指能够批量的执行一组命令(当事务开始执行时，事务中的命令能够按照按照规定好的顺序执行而不会被插队或打断)； 与mysql事务的区别在于：mysql中事务开启后...php中使用 redis处理秒杀： <?
近日，Einfach nerdig 在 Youtube 上发起了一个直播：通过人工智能学习系统来播放“超级马里奥”。目前这个直播仍然很受欢迎。...人工智能系统 MarI/O 由 SethBling 创造，拥有庞大粉丝群体的他并不是直播发起人。...现在的人工智能可以自己学习如何玩“超级马里奥”游戏，我们看到系统通过一次又一次的尝试和失败，试图学习如何通过障碍。...人工智能下，马里奥跳跃的能力大概是受到特定条件的限制，所以当水管工遇到障碍物时可能会卡住。这就需要手动重置，然后机器再次尝试。...如果你知道如何让马里奥跳过这条管道，那么你比机器更聪明 根据视频底部的计数器可以看出，这个人工智能玩超级马里奥的时间已经接近十七天——这听起来就像是一般游戏玩家的定期休假，区别只在于：AI 并不需要薯片和辣条这样的零食
1 数据预处理解决什么问题 数据预处理是数据挖掘的重要一环，要使挖掘方案挖掘出丰富的知识，就必须为它提供干净、准确、简洁的数据。...实际使用的系统中，存在大量的模糊信息，有些数据设置还具有一定的随机性质。 2 数据预处理在数据挖掘中的定位 一个完整的数据挖掘系统必须包含数据预处理模块。...主要包括重复数据处理和缺值数据处理，并完成一些数据类型的转换。 数据清洗可以分为有监督和无监督两类。...正如你所见的，在R语言里你有许多方法来预处理数据集。 （1）数据科学家或开发者的大数据集预处理 诸如R或Python这样的编程语言可用于处理小数据集。...这些工具在底层人工智能的驱动下变得越来越智能。 下面的例子展示了如何使用两个开源数据科学工具KNIME和RapidMiner 来预处理Titanic数据集： ?
三、数据预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 为 Scikit-Learn 转换 Pandas 类别数据 # 导入所需的库 from sklearn...df Score Scale 0 Low 1 1 Low 1 2 Medium 2 3 Medium 2 4 High 3 使用下采样处理不平衡类 在下采样中，我们从多数类（即具有更多观测值的类）...有一些常用的方法可以预处理分类特征：使用 pandas 或 scikit-learn。...预处理鸢尾花数据 from sklearn import datasets import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split...将测试数据的大小设置为完整数据集的 30％。
由一支来自美国的创业团队推出了一款智能杯LOONCUP，号称是世界上最智能的月经杯，内置压力和RGB颜色传感器，将它放入用户体内，可取代姨妈巾用来吸收经血。...另外，通过蓝牙连接App（支持手机端和Apple Watch），它还能时刻检测用户月经的量、颜色以及推算生理周期，及时发送相应的数据到用户手机上，帮助用户更加了解自己身体的健康情况。
上海浦东人工智能创新企业达观数据荣誉入选。 ? ?...达观数据的文本智能处理平台准确高效的文字处理表现，入围创新50强榜单是实至名归。达观数据从成立至今，一直致力于为企业实现文本自动化处理，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。...创始团队在文本挖掘领域已有10余年积累，多次斩获国际数据挖掘最高级别竞赛ACM KDD 和CIKM的世界冠亚军大奖，拥有30多项国家发明专利，并获得国内著名投资机构真格基金和软银赛富的多轮投资，成文中国文本智能处理领域的领跑者...达观数据：企业的文本智能处理专家 除了领先的技术实力，达观数据更重视让技术完美贴合企业的业务场景。...文档资料是各大企业中常见的信息承载与交流方式，企业如何利用先进的技术快速准确处理文档信息，完善企业文本的自动化处理能力，也是向智能化转型的关键一步。
达观数据作为人工智能领域优秀企业亮相本次大会，与全球知名的科学家、企业家、投资人、创业者共同探讨热门技术和应用，分享人工智能中文本智能处理的创新思路和行业应用。 ?...在本次大会上，达观数据相关负责人为大家展示了文档智能审阅系统： 基于达观核心技术团队在自然语言处理领域近10年技术积累，文档智能审阅系统可协助金融、制造、通信、法律、审计、媒体、政府多个行业的文字密集企业完成文档审阅工作...系统目前包含了常用的风险智能审核、关键信息智能抽取、文档内容智能纠错和智能比对等功能。通过智能化的处理方式，极大提升了企业文字自动化处理准确率和效率。...在达观数据为招商银行提供的智能推荐引擎中，通过千人千面的资讯内容和商品信息的精准推荐，极大提升了用户体验，企业的推荐内容点击率大幅提升。 在现场达观数据也特别介绍： ?...达观数据作为全球领先的文本智能处理专家，致力于为企业提供完善的文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服务，也是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。
大数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面： 一、数据应用效率不断提升。...大数据智能监控的六大应用 大数据对安防监控数据处理能力的要求在六个应用中有具体体现，无论图像升级还是识别方式升级，其最终是在高清的基础上进一步突出了智能监控的作用。...这三大挑战在一定程度上反映出当前视频大数据处理领域存在的主要问题，同时也对视频大数据处理技术提出了更高的要求。 1、“存不下”主要体现在视频压缩编解码性能的限制。...在智能监控领域，传统的智能分析方法较多的是在CIF格式下进行算法处理，这样处理速度更易达到实时。当传统视频向高清视频转换过渡时需要多重处理策略相结合进行算法分析，这需要持续的研发革新。...见赛迪网：智能监控面临更大挑战 大数据处理需改善
随着新型望远镜的问世，将来一定会发现越来越多引力透镜的例子，对所有数据进行筛选就需要像这样的更快方法。重要的是，在笔记本电脑或手机上就可以进行神经网络分析。
在前不久InfoQ主办的Qcon全球软件开发大会上，达观数据创始人陈运文博士受邀出席发表了《文本智能处理的深度学习技术》的演讲。...深度学习在人工智能领域已经成为热门的技术，特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率。在文本智能处理中深度学习有怎样的具体实践方法？以下内容根据陈运文博士现场分享整理所得。...人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本，老师分享的是达观数据所专注的文本智能处理领域。...文本智能处理，亦即自然语言处理，试图让机器来理解人类的语言，而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体，不像图像、语音可以直接转化为计算机可理解的对象，它的主要应用主要是在智能问答，机器翻译，文本分类...文本数据经过清洗、分词等预处理之后，传统方法通过提取诸如词频、TF-IDF、互信息、信息增益等特征形成高维稀疏的特征集合，而现在则基本对词进行embedding形成低维稠密的词向量，作为深度学习模型的输入
通过数据预处理使得数据适应模型的需求。...sklearn中进行数据预处理的模块包括如下两种： (1) preprocessing：几乎包含数据预处理的所需要的所有函数； (2) Impute：专用的缺失值填充工具。...最常用的无量纲化处理方法包括数据归一化处理与标准化处理两种： 1. preprocessing.MinMaxScaler:数据归一化处理 数据归一化处理(Normalization，又称为Min-Max...:", scaler.var_) 输出如下所示： 三、sklearn中的数据缺失值处理方法 在实际的数据处理中，缺失值处理是最为重要的内容之一。...四、sklearn中的数据编码方法 对于大多数机器学习算法，比如逻辑回归、SVM、KNN登算法，它们只能处理数值型数据，而不能处理文字。
2 什么是自然语言处理？ 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。...其中包括数据清洗，停用词处理，分词，词频统计，排序等常用方法。真题算是结构化数据，有一定规则，比较容易处理。...此过程其实就是数据清洗过程）最后把所有单词集中汇总，再去除如：a/an/of/on/frist等停用词（中文文本处理也需要对停用词处理，诸如：的，地，是等）。...事先收集处理数据集（涉及网络爬虫和中文切词，特征选取） 2. 预处理：（去掉停用词，移除频数过小的词汇【根据具体情况】） 3....特征处理是特征工程的核心部分，特征处理方法包括数据预处理，特征选择，降维等。 2 特征提取：特征提取是指将机器学习算法不能识别的原始数据转化为算法可以识别的特征的过程。
感谢大家的留言和指正，首先，这个算法经过实践，确实存在问题，因为当时毕业比较忙，我在智能车上试验了一下，觉得效果可以就没再深入发掘，后来一些车友们给我留言，有两个问题：一是在反光特别强烈的情况下，算法效果大打折扣
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