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浅谈数据分区规则

在这种情况下，我们就需要对Redis实例的数据进行分区。 02 数据分区方法 通常来讲，数据分区分为两种类型的方案： 其一：业务侧数据分区。...顺序分区比较容易理解，它就是计算出来数据值的范围，然后根据实例个数，顺序的将数据落在每个实例上； 哈希分区利用一种算法，将数据值进行计算，然后取模，让数据落在某一个范围的hash区间内，最终实现数据分区...一般需要根据具体的业务场景来确定，例如要支持范围查询，则使用顺序分区，例如要保证写入离散，数据分布更均匀，则建议使用hash分区。 04 常见hash分区规则 顺序分区相对比较简单，这里不做分析。...在hash分区中，不同的hash规则，关注点也不同。...常见的hash规则如下： 1、节点取余分区 要想让数据落在[1,N]这个区间，需要使用下面的公式： hash(key)%N 取余即可，其中hash是采用的hash函数。

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【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度 )

文章目录 一、 关联规则 二、 数据项支持度 三、 关联规则支持度 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念 |...项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 ) 一、 关联规则 ---- 关联规则 是指 : 某些 项集 出现在一个 事务 中 , 可以推导出 : 另外一些 项集 也出现在同一个...\rm count(D) 指的是 数据集 \rm D 的事务总数 ; 示例 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物 Transaction 概念...| 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 ) 六、数据集、事物、项、项集合、项集 示例 数据集 \rm D 为 : 事物编号 事物 ( 商品 ) 001...---- 关联规则 \rm X \Rightarrow Y 的支持度 , 等于 项集 \rm X \cup Y 的支持度 ; 公式为 : \rm Support (X \Rightarrow

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laravel 数据验证规则详解

'必须是数字，并且有确切的值', 'digits_between:min,max' = '字段长度必须在min,max之间', 'dimensions' = '验证的文件是图片并且图片比例必须符合规则...,比如dimensions:min_width=100,min_height=200,可用 的规则有min_width,max_width,min_height,max_height,width,height...,ratio', 'distinct' = '无重复值', 'email' = '符合e-mail地址格式', 'exists:table,column' = '必须存在于指定的数据库表中', '...video' = 'mimetypes:video/avi,video/mpeg,video/quicktime', 'photo' = 'mimes:jpeg,bmp,png', //验证文件扩展名，规则上也会验证文件的...foreach ($errors- all() as $message){ } // 检测一个字段是否有错误消息 if ($errors- has('email')){ } 以上这篇laravel 数据验证规则详解就是小编分享给大家的全部内容了

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数据挖掘——关联规则挖掘

《数据挖掘》国防科技大学 《数据挖掘》青岛大学 数据挖掘之关联规则挖掘 关联规则挖掘（Association Rule Mining）最早是由Agrawal等人提出。...最初的动机是解决购物篮分析（Basket Analysis）问题，目的是发现交易数据库（Transaction Database）中不同商品之间的联系规则。 1....关联分析 association analysis：关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的令人感兴趣的联系，所发现的模式通常用关联规则或频繁项集的形式表示。...形式化描述 • 关联规则挖掘的交易数据集记为D • D ＝｛T1，T2，…，Tk，…,Tn｝，Tk（k＝1,2,…，n）称为交易，每个交易有唯一的标识，记作TID。...基本概念 挖掘关联规则 在给定一个交易数据集D上，挖掘关联规则问题就是产生支持度和置信度分别大于等于用户给定的最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则。

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代码重构(三)：数据重构规则

在《代码重构(一)：函数重构规则（Swift版）》和《代码重构(二)：类重构规则（Swift版）》中详细的介绍了函数与类的重构规则。...如果你的业务逻辑非常复杂，那么对数据进行合理的处理是很有必要的。对数据的组织形式以及操作进行重构，提高了代码的可维护性以及可扩展性。 与函数重构与类重构类似，对数据结构的重构也是有一定的规则的。...通过这些规则可以使你更好的组织数据，让你的应用程序更为健壮。在本篇博客中将会结合着Swift代码实现的小实例来分析一下数据重构的规则，并讨论一下何时使用那些重构规则进行数据重构。...还是那句话“物极必反”呢，如果不恰当的使用重构规则，或者过度的使用重构规则不但起不到重构的作用，有时还会起到反作用。废话少说，进入今天数据重构的主题。 一....在上述UI代码中，我们很清楚的看到后两个函数，也就是calculate()与stringToInt()函数是数据处理的部分，只依赖于数据，与UI关系不是很大，所以我们可以使用复制“被监测数据”规则将该段业务逻辑代码进行提取重构

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数据挖掘|关联规则Apriori算法

01 — 关联规则挖掘背景和基本概念 如下所示的数据集，表中的每一行代表一次购买清单，注意我们只关心记录出现与否，不关心某条记录购买了几次，如购买十盒牛奶也只计一次。...数据记录的所有项的集合称为总项集，上表中的总项集： S={牛奶,面包,尿布,啤酒,鸡蛋,可乐} 关联规则 就是有关联的规则，形式是这样定义的：两个不相交的非空集合X、Y，如果有 X->Y，就说X-->Y...关联规则的强度用支持度(support)和自信度(confidence)来描述。 支持度 support(X-->Y) = 集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数 / 数据记录的个数。...例如：support({啤酒}-->{尿布}) = 啤酒和尿布同时出现的次数 / 数据记录数 = 3/5=60% 自信度 confidence(X-->Y) = 集合X与集合Y中的项在一条记录中同时出现的次数...02 — 关联规则挖掘的之穷举算法 关联规则挖掘 给定一个交易数据集T，找出其中所有支持度 support >= min_support、自信度confidence >= min_confidence

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8.索引数据路由规则

索引路由规则 在 Elasticsearch 中，索引路由规则用于控制文档如何被分配到不同的分片(shard)上。索引路由规则是通过指定文档的某个字段值来决定文档应该被路由到哪个分片。...路由计算一般有三种规计算规则 默认规则 shared_num = hash(_routing) % num_primary_shards 此时_routing = _id 指定routing shared_num...，加上routing_partion_size，对于相同的routing，可以通过routing_partion_size打散开来 使用自定义路由分发数据 定义mapping，启用routing必填 PUT...number_of_shards": 3 }, "mappings": { "_routing": { "required": true } } } 添加一条数据...routing=10 演示查询全部数据，可以不带routing，但是会搜索所有分片 POST lglbc_routing/_search { "query": {"match_all": {}}

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代码重构(三)：数据重构规则

在《代码重构(一)：函数重构规则（Swift版）》和《代码重构(二)：类重构规则（Swift版）》中详细的介绍了函数与类的重构规则。...如果你的业务逻辑非常复杂，那么对数据进行合理的处理是很有必要的。对数据的组织形式以及操作进行重构，提高了代码的可维护性以及可扩展性。 与函数重构与类重构类似，对数据结构的重构也是有一定的规则的。...通过这些规则可以使你更好的组织数据，让你的应用程序更为健壮。在本篇博客中将会结合着Swift代码实现的小实例来分析一下数据重构的规则，并讨论一下何时使用那些重构规则进行数据重构。...还是那句话“物极必反”呢，如果不恰当的使用重构规则，或者过度的使用重构规则不但起不到重构的作用，有时还会起到反作用。废话少说，进入今天数据重构的主题。 一. ...在上述UI代码中，我们很清楚的看到后两个函数，也就是calculate()与stringToInt()函数是数据处理的部分，只依赖于数据，与UI关系不是很大，所以我们可以使用复制“被监测数据”规则将该段业务逻辑代码进行提取重构

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DFP 数据转发协议规则说明

DFP 数据转发协议规则说明 DFP 是什么？...河北稳控科技编写的一套数据转发规则，取自“自由转发协议 FFP（Free Forward Protocol）”，或者 DFP（Double F Protocol），DF 也可以理解为 Datas Forward...DFP 协议规则 数据包结构 不同的 DFP 设备之间使用特定结构的数据包来完成数据的定向转发传输，一个完整的 DFP 数据包由数据转发前缀和要转发的数据两部分构成。...数据内容称为“干数据”，带有转发前缀的数据称为“湿数据”。图片数据前缀属性说明 FP 识别码：4 字节 FP 识别信息，默认为@#@#。只要以识别信息为开始的数据包均被认为是 FP。...数据包长度：协议前缀之后的数据包字节数（即：干数据的长度）。

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R不规则数据长变宽

交流群看到小伙伴提问：有一个数据，大概如下所示 ： a a b a c a b c c c a 1 3 3 3 2 5 7 2 1 9 8 想要转换为如下格式： a b c 1 3 2 3 3 2 3...就可以得到如下所示的列表啦 ： $a [1] "1" "3" "3" "5" "8" $b [1] "3" "7" $c [1] "2" "2" "1" "9" 但是提问的小伙伴把需求搞复杂了，生成了列表之后一定要变成数据框...，而且很明显这个列表里面的元素不等长，强行变成数据框肯定是会需要空格补全NA，代码胡很复杂。...R语言不仅在生物信息数（主要体现在bioconductor系列包）据处理中发挥着重要作用，其实也是其他主流数据处理人士（包括互联网，金融，游戏行业）的首选工具。...通常我给初学者的知识点路线图如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化

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【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 频繁项集 | 非频繁项集 | 强关联规则 | 弱关联规则 | 发现关联规则 )

文章目录 一、 频繁项集 二、 非频繁项集 三、 强关联规则 四、 弱关联规则 五、 发现关联规则 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则简介 | 数据集 与 事物...Transaction 概念 | 项 Item 概念 | 项集 Item Set | 频繁项集 | 示例解析 ) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 关联规则 | 数据项支持度 | 关联规则支持度...) 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( 置信度 | 置信度示例 ) 一、 频繁项集 ---- 项集 \rm X 的 支持度 \rm support(X) , 大于等于 指定的...X \Rightarrow Y 是 弱关联规则 ; 五、 发现关联规则 ---- 发现关联规则 : 从 数据集 \rm D 中 , 发现 支持度 \rm support , 置信度 \rm...confidence , 大于等于给定 最小阈值 的 强关联规则 ; 目的是 发现 强关联规则 ;

1.6K00

编写数据迁移的14个规则

以下是编写数据迁移的14条规则： 1.不要写数据迁移 我想以这个规则开头会有些讽刺，但这是最重要的规则。 通常，如果我们认为我们需要数据迁移，则意味着我们已经拥有大量数据。...大量数据的迁移存在许多风险，我们甚至没有想到许多边缘情况以及许多方法来搞乱我们的数据，因此我们需要另外的数据迁移来修复我们当前数据迁移中的错误。 与架构迁移不同，数据迁移可能需要花费大量时间。...有时，如果您有大量数据，甚至数小时。如果需要，回滚可能比首先运行数据迁移具有更大的风险。 这就是为什么第一条规则是尽可能地避免它。 2.在迁移旧数据之前部署代码更改 有时在编写规则时需要明确说明。...回滚的原因可能有所不同，从人为错误到错误的数据修改。 如果我们使用蓝绿策略（规则＃7），回滚可以非常简单快捷。如果没有，它可能是地狱，但仍然可行。 无论如何，记住这一点。...14.带上你最好的伙伴来完成这项任务 这个不是一个规则，但更像是一个建议。 数据迁移可能是一个不愉快的旅程。它可以运行几个小时，让你在办公室凌晨3点保持清醒。

2.1K30

理解Protobuf的数据编码规则

之前用Google的Protobuf感觉真是个很好用的东西，于是抽时间研究了下他的数据的存储方式，以后可以扩展其他语言的解析器。其实与其说是研究，不如说是翻译。...规则结构类型列表 Type Meaning Used For 0 Varint int32, int64, uint32, uint64, sint32, sint64, bool, enum 1 64...无后续） + 0000010 最终结果： 101011000000010 Message 结构 键值型结构（Key-Value） 第一部分为Key值，Varint 结构 Key值的后三位表示规则类型的...Type值，其他部分和为类型的数字编号 后面紧跟value，value的值依据规则类型不同而不同 举例: required int32 a = 1; 当a值为150时 Key：0000 1000...8E 02 // 第二个元素 (varint 270) 9E A7 05 // 第三个元素 (varint 86942) 到这里就没了，by the way，一些SDK碰到不能识别的数据

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数据挖掘系列（3）--关联规则评价

前面我们讨论的关联规则都是用支持度和自信度来评价的，如果一个规则的自信度高，我们就说它是一条强规则，但是自信度和支持度有时候并不能度量规则的实际意义和业务关注的兴趣点。...一个误导我们的强规则 看这样一个例子，我们分析一个购物篮数据中购买游戏光碟和购买影片光碟之间的关联关系。...可是我们想想，一个喜欢的玩游戏的人会有时间看影片么，这个规则是不是有问题，事实上这条规则误导了我们。...总结 　　本文介绍了9个关联规则评价的准则，其中全自信度、最大自信度、Kulc、cosine，Leverage是不受空值影响的，这在处理大数据集是优势更加明显，因为大数据中想MC这样的空记录更多，根据分析我们推荐使用...待续…… 来源：www.cnblogs.com/fengfenggirl 关联文章 1.数据挖掘系列（1）关联规则挖掘基本概念与Aprior算法 2.数据挖掘系列（2）--关联规则FpGrowth算法

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