「Python+Dash快速web应用开发」系列文章，「在模仿中精进数据可视化」系列文章有两个月没更新了，今天继续捡起来。...我们今天要复刻的数据可视化作品，是前段时间在微博刷屏的下面这张网易数读的作品，基于作业帮的用户画像数据对哪个地方的学习是“熬夜冠军”进行了可视化表达： 图1 而下面我们就来基于matplotlib，复刻出这幅作品...~ 2 复刻过程 2.1 拆解主要视觉元素 其实这幅作品有些类似于我们这个系列文章开篇那一期「贝壳研究院」的图，都是以半边扇形为主体构图元素，在极坐标中对数据进行一系列表达，而今天的案例我们构建扇形图表选择的是...，再分别用fig.add_axes(rect, polar=True)来在不同位置插入不同大小的上述子图； 「主体扇形底色交替填充」 首先我们可以观察到在这幅图的「主体扇形」右半圆中，背景色是由颜色交替切换的子扇形区域构成的...这里的柱体颜色也是交替切换的，并且需要给每个柱体中央添加虚线点缀； 「主体扇形多规则文字标注」 在原作品中的「地区」及「深夜学习活跃指数」在角度旋转上有三种规则方式，我们可以在一开始构建数据时针对不同排名的地区
确定哪些索引是“几乎没用”的，通常需要通过一系列的监控、分析和评估步骤来完成。...以下是一些建议的步骤和方法： 使用查询执行计划： 通过在查询前加上EXPLAIN关键字，你可以查看MySQL查询的执行计划。执行计划中会显示哪些索引被使用，以及是否使用了全表扫描。...例如，在MySQL中，你可以查看SHOW INDEX的结果或使用Performance Schema来监控索引的使用情况。如果一个索引长时间内都没有被使用过，那么它可能是不必要的。...分析查询日志： 分析慢查询日志可以帮助你识别那些执行时间较长的查询，并确定它们是否使用了索引。如果一个索引没有在慢查询中被使用，那么它可能是不必要的。...评估业务逻辑： 了解你的应用程序的业务逻辑和数据访问模式。如果某个索引的列在业务逻辑中很少被用作查询条件，或者该列的值变化很快（导致索引失效），那么这个索引可能是不必要的。
什么是元数据？元数据（Metadata）是指描述数据的数据，即关于数据的信息。元数据提供了有关数据的结构、内容、质量、位置、所有权、用途等信息。...在不同的上下文中，元数据的定义和用途可能会有所不同，但其核心目的是帮助管理和理解数据。...（Data Usage）与 cluster 相关的元数据有哪些？...常见的保存方式包括：数据库：将元数据存储在关系型数据库或 NoSQL 数据库中。文件系统：将元数据以文件的形式存储在文件系统中。内存：将元数据存储在内存中，适用于需要高性能访问的场景。...分布式存储系统：将元数据存储在分布式存储系统中，如 Hadoop 的 HDFS、Cassandra 等。元数据在 cluster 中是如何分布的？
MATLAB在大规模数据分析和处理中具有一些性能优化策略，其中包括以下几个方面： 1.矢量化向量化操作：使用矢量化向量化操作能够同时处理多个数据点，减少循环的数量，提高程序的效率。...2.使用函数和内置函数：MATLAB提供了许多内置函数，这些函数经过优化，可以在处理大规模数据时提供更快的计算速度。...5.预分配内存：在处理大规模数据时，提前分配足够的内存空间，避免因为动态扩展而导致的性能下降。 6.避免不必要的数据拷贝：尽量避免在程序中进行多次的数据拷贝操作，减少数据传输及内存使用。...8.使用稀疏矩阵：在处理大规模矩阵时，可以使用稀疏矩阵来存储数据，以减少内存使用和计算时间。...9.使用GPU加速计算：如果有可用的GPU，可以使用GPU加速计算工具箱来加速计算，特别是在涉及大规模矩阵运算时。
在 Hadoop 中，ACL（访问控制列表）机制用于控制用户对文件和目录的访问权限。...Hadoop 的 ACL 机制通过扩展传统的 Unix 文件权限模型，提供了更细粒度的访问控制，从而增强了数据的安全性。以下是 Hadoop 中 ACL 机制的实现和对数据安全性的保障：1....ACL 的实现启用 ACL：要启用 Hadoop 中的 ACL 功能，需要在 hdfs-site.xml 配置文件中设置以下参数： dfs.namenode.acls.enabled...ACL 对数据安全性的保障细粒度访问控制：ACL 允许为特定用户或组设置独立的权限，从而实现更细粒度的访问控制。这有助于防止未经授权的用户访问敏感数据。...rw- /user/data# 为组 data-team 设置读权限hdfs dfs -setfacl -m group:data-team:r-- /user/data# 查看当前的 ACL 条目hdfs
人工智能是近年来科技发展的重要方向，大数据的采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据产品的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点？...注意点1：你的数据未必可靠 在实际应用中，有很多各种各样的原因会导致你的数据是不可靠的。因此，当你将数据用于解决问题前，必须经常留心来检查数据是否值得信赖。...实践中我们要么是干脆丢弃一部分残缺的数据，要么就是想办法计算一些数值去填补这些缺失值。无论哪种方法都可能导致应用结果的不稳定。 你的数据可能随时在变化。数据库的表结构可能会变，数据定义也可能会变。...除了数据以外，你还需要仔细的考虑，该领域有哪些先验知识可以应用，这对开发一个更有效的分类器会很有帮助。数据和行业经验结合往往能事半功倍。...在开发人工智能与大数据应用系统时，把握好以上十二个注意点，将能够有效避免实战中的各种“坑”，帮助技术在走出实验室、走向落地应用时，发挥更加强大的作用。
在JAVA中，下列哪些是Object类的方法?...A synchronized() B wait() C notify() D notifyAll() E sleep() 考点:考察求职者对Object对象的掌握 出现频率:★★★★★ 【面试题分析...】 A.Synchronized是一个关键字不是方法 E.sleep()是Thread的方法。...Object中包含以下方法： clone(); equals(); finalize(); getClass(); notify(),notifyAll(); hashCode(); toString(...); wait(); 所以参考答案是（B）（C）（D）
♣ 题目部分 在Oracle中，与锁有关的数据字典视图有哪些？...V$LOCKED_OBJECT记录的是DML锁信息，而没有记录DDL锁。V$LOCK和DBA_LOCKS和DBA_LOCK内容一样，DBA_LOCKS是DBA_LOCK的同义词。...V$SESSION视图的TADDR列表示事务处理状态对象的地址，对应于V$TRANSACTION.ADDR列；V$SESSION视图的LOCKWAIT列表示等待锁的地址，对应于V$LOCK的KADDR列...在V$LOCK中，当TYPE列的值为TM锁时，则ID1列的值为DBA_OBJECTS.OBJECT_ID，ID2列的值为0；当TYPE列的值为TX锁时，则ID1列的值为视图V$TRANSACTION中的...ID2列的值为视图V$TRANSACTION中的XIDSQN字段（Sequence Number：事务对应的序列号）。
p=9227 数据集：行为危险因素监视系统数据 摘要：该数据集是来自全美约40万份与健康相关主题的问卷调查。BRFSS始于1980年代，并已通过问卷调查在美国用于监测普遍的疾病。...该研究是追溯性的，而不是设计性的实验，因此尽管可以推断出相关性，但不能因果关系。 数据集中的特征既是连续的又是分类的。...因为数据需要匿名，所以年龄范围是特定年龄的安全替代方案。年龄范围将用作此数据集的分类信息。 ---- 第2部分：研究问题 研究问题1： 性别，体重和年龄之间有相关性吗？...由于数据的对数规范版本几乎是正常的单峰数据，因此可以将权重用于推断统计中的后续分析。 女性参加者比男性参加者更多，其幅度大大超过美国的总人口。这可能表明抽样方法在性别抽样方面并非完全随机。...第4部分：结论 从数据的初步探索中可以明显看出，某些功能具有比其他功能更强的相关性。体重与性别有关。性别似乎与体重无关。但是，糖尿病似乎与年龄有关，而与体重密切相关。
当我们探索如何将这两种语言在人工智能数据分析中交互和融合时，便开启了一段充满无限可能的创新之旅。在实际的人工智能数据分析项目中，为什么要考虑 C 语言与 R 语言的交互融合呢？...另一种交互融合的方式是借助外部接口和工具。例如，一些开源的数据分析框架提供了 C 语言和 R 语言的接口，使得两者能够在框架内部进行协作。...在人工智能数据分析的模型训练和优化过程中，C 语言与 R 语言的交互也有着独特的应用场景。...C 语言与 R 语言在人工智能数据分析中的交互和融合为我们提供了一种强大而灵活的数据分析解决方案。...无论是在科研领域的大数据研究，还是在工业界的智能决策支持系统中，这种跨语言的协同工作模式都将为我们开启新的数据分析之门，助力我们在人工智能的浪潮中更好地挖掘数据的宝藏，推动相关领域的不断发展和进步。
这是一般做基因差异表达分析在使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。...之前我学习和自己分析时就遇到过，尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题（这类数据明显不服从正态分布），可以使用正态性检验，或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的，如果一样就不要这个了。...所遇到的问题： 分析两个样本之间是否存在差异，每个样本三个重复。现在用的是t.test，但有些样本三个重复的值一样（比如有0,0,0或者2,2,2之类的），想问下像这种数据应该用什么检验方法呢？...以下是我的回答： 数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...if (geneExpr1与geneExpr2都是恒量): 输出该结果进行人为检查，可以赋给一个列表什么的。
Erlang是一种被广泛用于构建高可用、容错性强的分布式系统的编程语言。它提供了一些内建的错误处理和容错机制来处理系统中的错误和故障。...下面是Erlang中常用的错误处理和容错机制： 进程监控（Process Monitoring）：Erlang的进程是轻量级的，每个进程都有一个唯一的进程标识符（PID）。...监视（Supervision）：Erlang中的监视机制允许创建一个监督者（Supervisor）进程来监视其它进程的运行状态。...分布式一致性：在分布式系统中，由于网络延迟、节点故障等原因，可能会出现数据不一致的情况。...故障定位和恢复：在大规模分布式系统中，当出现故障时，很可能需要定位故障的原因并进行恢复。
EDI（电子数据交换）如何工作，这大概是企业主、公司经理、企业EDI系统管理人员常问的一个问题。尽管现在EDI已经是一项相当广泛的技术，但仍有一些问题需要讨论。...那些没有连接到EDI的人通常并不理解EDI（电子数据交换）和互联网通信技术之间的区别。那么EDI（电子数据交换）在供应链中是如何工作的呢？继续阅读下文，您将会找到一个答案。...如果您有接触或是了解过采购业务中传统的文件流通方式，您可能会注意到，纸张操作和邮寄需要花费大量时间。...EDI（电子数据交换）向我们展示了一种高效且新颖的数据传输方法，像往常一样创建和发送进采购订单，但现在借助于EDI（电子数据交换）只需几分钟甚至几秒钟，而不是过去的一周或是一天。...业务数据在计算机之间快速传输，减少了人工干预。总的来说，EDI显著加快了一家公司的所有业务流程。 准确性&误差消除 – EDI报文由一方发送给另一方的方式降低了出现人工输入错误的可能性。
♣ 题目部分 在Oracle中，什么是直方图（Histogram）？直方图的使用场合有哪些？ ♣ 答案部分 直方图是CBO中的一个重点，也是一个难点部分，在面试中常常被问到。...（一）直方图的意义 在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE...但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。...直方图是一种列的特殊的统计信息，主要用来描述列上的数据分布情况。当数据分布倾斜时，直方图可以有效地提升Cardinality评估的准确度。...构造直方图最主要的原因就是帮助优化器在表中数据严重偏斜时做出更好的规划。例如，表中的某个列上，其中的某个值占据了数据行的80%（数据分布倾斜），相关的索引就可能无法帮助减少满足查询所需的I/O数量。
在 PySpark 中处理数据倾斜问题是非常重要的，因为数据倾斜会导致某些任务执行时间过长，从而影响整个作业的性能。以下是一些常见的优化方法：1....重新分区（Repartitioning）通过重新分区可以将数据均匀分布到各个分区中。可以使用 repartition 或 coalesce 方法来调整分区数量。...局部聚合（Local Aggregation）在进行全局聚合之前，先进行局部聚合，可以减少数据传输量。...使用盐值（Salting）在 key 上添加随机值（盐值），以分散热点 key 的负载。...预聚合（Pre-Aggregation）在数据倾斜发生之前，先进行预聚合，减少后续操作的数据量。
文章详情：excelperfect 本文的题目比较拗口，用一个示例来说明，如下图1所示，是一个记录员工值班日期的表，在安排每天的值班时，需要查看员工最近一次值班的日期，以免值班时间隔得太近。...例如，可以查到张无忌最近是2019年9月9日值班，因此下一天的值班就不会安排张无忌了。现在就是要求给出张无忌后，获得他最近值班的日期2019年9月9日，对于其他的员工也是这样。 ?...A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值...，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置，然后INDEX函数获取相应的值。...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...每一层都有其独特的功能和操作，确保数据可以在不同的网络设备间顺利传输。在这四层中，帧主要在网络接口层发挥作用。网络接口层，也有时被称为链路层或数据链路层，是负责网络物理连接的最底层。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...在网络接口层，帧的处理涉及到各种协议和标准。例如，以太网协议定义了在局域网中帧的结构和传输方式。这些协议确保了不同厂商生产的网络设备可以相互协作，数据可以在各种网络环境中顺利传输。...但是，对帧在TCP/IP模型中的作用有基本的理解，可以帮助开发者更好地理解数据包是如何在网络中传输的，以及可能出现的各种网络问题。
在 JavaScript 中，变量的作用域是由作用域链（Scope Chain）来确定的。作用域链是指变量在执行期间访问的作用域的链式结构。...JavaScript 中的作用域分为全局作用域和局部作用域（函数作用域和块级作用域）。 全局作用域：全局作用域是在代码中所有函数之外声明的变量的作用域。...在浏览器中，全局作用域通常是指 window 对象。全局作用域中的变量可以被程序中的任何部分访问。 函数作用域：函数作用域是在函数内部声明的变量的作用域。每当函数被调用时，都会创建一个新的函数作用域。...块级作用域是指由 {} 括起来的代码块内部声明的变量的作用域。在块级作用域中声明的变量只能在块级作用域内部访问，外部作用域无法访问块级作用域中的变量。...这样形成的链式结构就是作用域链。作用域链的顶端是当前执行上下文的变量对象，最底端是全局作用域的变量对象。
一、简介 在实际工作中，遇到数据中带有缺失值是非常常见的现象，简单粗暴的做法如直接删除包含缺失值的记录、删除缺失值比例过大的变量、用0填充缺失值等，但这些做法会很大程度上影响原始数据的分布或者浪费来之不易的数据信息...，因此怎样妥当地处理缺失值是一个持续活跃的领域，贡献出众多巧妙的方法，在不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点，在R中用于处理缺失值的包有很多，本文将对最为广泛被使用的mice和VIM包中常用的功能进行介绍...中的matshow，VIM包中的matrixplot将数据框或矩阵中数据的缺失及数值分布以色彩的形式展现出来，下面是利用matrixplot对R中自带的airquality数据集进行可视化的效果： rm...，若m=1，则唯一的矩阵就是插补的结果； method: 这个参数控制了传入数据框中每一个变量对应的插补方式，无缺失值的变量对应的为空字符串，带有缺失值的变量默认方法为"pmm"，即均值插补 predictorMatrix...: 因为mice中绝大部分方法是用拟合的方式以含缺失值变量之外的其他变量为自变量，缺失值为因变量构建回归或分类模型，以达到预测插补的目的，而参数predictorMatrix则用于控制在对每一个含缺失值变量的插补过程中作为自变量的有哪些其他变量
点击关注"故里学Java" 右上角"设为星标"好文章不错过 前边的在《一条SQL查询在MySQL中是怎么执行的》中我们已经介绍了执行过程中涉及的处理模块，包括连接器、分析器、优化器、执行器、存储引擎等。...首先，在执行语句前要先连接数据库，这是第一步中连接器的工作，前面我们也说过，当一个表有更新的时候，跟这个表有关的查询缓存都会失效，所以我们一般不建议使用查询缓存。...与查询语句更新不同的是，更新流程还涉及两个重要的日志，这个我们在前边的文章中也有专门的介绍，有兴趣的可以找一下上周的文章《MySQL的两个日志系统》，这里就不多做介绍了。...> update table demo set c = c + 1 where ID = 2; 接下来我们来看看update语句的执行流程，图中浅色框表示在存储引擎中执行的，深色框代表的是执行器中执行的...binlog来恢复数据的时候，就会多了一个事务出来，执行这条更新语句，将值从0更新成1，与原库中的0就不同了。
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