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Redis(5)——亿级数据过滤和布隆过滤器

但是如果我们想知道某一个值是不是已经在 HyperLogLog 结构里面了，它就无能为力了，它只提供了 pfadd 和 pfcount 方法，没有提供类似于 contains 的这种方法。...但是布隆过滤器也不是特别不精确，只要参数设置的合理，它的精确度可以控制的相对足够精确，只会有小小的误判概率。 当布隆过滤器说某个值存在时，这个值 可能不存在；当它说不存在时，那么 一定不存在。...二、布隆过滤器原理解析 布隆过滤器 本质上 是由长度为 m 的位向量或位列表（仅包含 0 或 1 位值的列表）组成，最初所有的值均设置为 0，所以我们先来创建一个稍微长一些的位向量用作展示： 当我们向布隆过滤器中添加数据时...布隆过滤器有两个基本指令，bf.add 添加元素，bf.exists 查询元素是否存在，它的用法和 set 集合的 sadd 和 sismember 差不多。...Guava 中自带的布隆过滤器 自己实现的目的主要是为了让自己搞懂布隆过滤器的原理，Guava 中布隆过滤器的实现算是比较权威的，所以实际项目中我们不需要手动实现一个布隆过滤器。

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Day5——R中的数据类型及结构

逗号的生信旅程D5_R中的数据今天继续学习了R*******今天主要学习了R中的数据类型和数据结构，其中向量和数据框是两种最常用的数据结构，也是今天的重点学习对象。...那我把a删掉试试rm(a)再次重新运行save(a,file="test.RData")好了目标对象a不存在了~所以报错的原因是：代码中不存在a这个对象那怎么解决呢？...看一下自己的代码中是否存在a这个变量名，会发现果然没有，那仍需要保存这个变量的话，就需要把这行代码中的a改成你要保存的变量某某某，如果不需要保存的话就说明这是一句废话，删掉这一句就好啦********还有还有...，看群消息发现c不适合作为变量名，因为他是个创建向量的函数呀，所以R语言博大精深，要边学边悟呀！...昨天的笔记说我题目和内容不符，到现在也发不出来，严重影响我今天码字的情绪，但是学习的热情并没有缩减！好啦今天的逗号碎碎念就到这里啦，我们明天见~

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    Day 5——hututu R的数据结构

    （Day 5 今天写作业比较迟，先是大概扫了一遍今天的教程。...看教程到数据框的第一步就卡了老半天，实在解决不了，才跑去问；结果发现自己的问题好抽象，哈哈哈）后面的操作是这次多了一些小改动，就是在做思维导图的时候取消了同级主题对齐，不知道整体好看了还是难看了。...然后避免自己无脑复制粘贴，刻意将很多操作的内容物能换的尽可能换一下（虽然最后还是复制粘贴，但是这样能让自己稍微有点安慰）。...今天学到的脚本可以用别人现成的，大概这就是我之前一直理解的，可以用别人写好的东东拿来分析自己从公司那里拿来的数据这么个回事吧。...最后的问题解答是稍微综合了查到的答案，也不知道自己表达的有没有问题，也不确定我查到的是不是正解。

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    三菱Fx5U的MC协议--数据帧测试

    三菱FX5U通讯设置如下。设置完成下载后需要断电重启。 切记，一定要关掉用户认证。要不能连接上，无法正常通讯。 读写实例 读写方式有两种，一种是用ASSIC 方式，另外一直是十六进制 1....：0C00 请求数据长度计算为之后的所有数据 时钟 ：0100 表示等待PLC响应的timeout时间 高低位互换，实际为0001 即最大等待时间250ms*1=0.25秒 指令：0104 实际为0401...，即为批量读取 （后面单独列出指令） 子指令：0000 值是0表示按字读取(1个字=16位),如果值是1就按位读取 首地址：58 1B 00 实际为001B58 十进制为7000 软元件：表示读取PLC...寄存器的类型 A8 对应D点（具体看官方手册） 长度：01 结束代码：00 示例回复： 成功：D0 00 00 FF FF 03 00 04 00 00 00 0C 00（D7000寄存器数据为13）...副头部：D000 网络编号：00 PLC编号：FF IO编号：FF03 模块站号：00 应答数据长度：0400 实际为0004 即为4 异常代码：0000 如果正常的话，就是0000 应答数据：0C00

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    5个例子学会Pandas中的字符串过滤

    要处理文本数据，需要比数字类型的数据更多的清理步骤。为了从文本数据中提取有用和信息，通常需要执行几个预处理和过滤步骤。 Pandas 库有许多可以轻松简单地处理文本数据函数和方法。...在本文中，我介绍将学习 5 种可用于过滤文本数据（即字符串）的不同方法： 是否包含一系列字符 求字符串的长度 判断以特定的字符序列开始或结束 判断字符为数字或字母数字 查找特定字符序列的出现次数 首先我们导入库和数据...执行此操作的更常用和有效的方法是通过 str 访问器来进行： df[df["description"].str.len() > 15] 我们可以分别使用startswith和endswith基于字符串的第一个或最后一个字母进行过滤...4 1 5 0 Name: description, dtype: int64 如果想使用它进行条件过滤，只需将其与一个值进行比较，如下所示： df[df["description"...].str.count("used") < 1] 非常简单吧 本文介绍了基于字符串值的 5 种不同的 Pandas DataFrames 方式。

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    day5-乙醇-r语言的数据结构

    r语言的数据结构思维导图献上记住花花老师的tips:R的代码都是带括号的，括号必须是英文的。显示工作路径 getwd()向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。...表格在R语言中称为数据框函数或者命令不会用时，除了百度/谷歌搜索以外，用这个命令查看帮助：?read.table，调出对应的帮助文档，翻到example部分研究一下。...一点点个人本次学习遇到的困难，但都解决了：将示例数据放在你的工作目录下：是的才刚开始我就想了好久怎么放，在r语言的界面点来点去，新建文档，后来发现它其实就是最简单的，把参考数据txt复制在文件夹里面就可以...aR语言环境中读取名为"huahua.txt"的文本文件，并将其存储为名为"a"的数据框对象...其中，参数"sep"指定了文本文件中的分隔符为制表符"\t"，参数"header"指定文本文件中包含列名信息。

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    Elastic 5分钟教程：使用Kibana中的过滤器

    图片Filter是Kibana中查询数据的强大方式，在这段视频中，您将了解不同的数据过滤方式视频内容筛选器是Kibana中查询数据的强大方式在这段视频中您将了解不同的数据过滤方式您可以创建过滤器当您使用...Kibana分析时间序列数据时您可以使用右上角的时间过滤器选择要筛选特定的时间范围在discover中，您还可以单击并在日期直方图中拖动以放大到特定时间范围要过滤一个值，而不是时间范围您可以使用左上角的...out value）一旦创建，过滤器将最终显示在顶部你可以随时编辑过滤器来改变和标记它们您还可以通过字段列表创建过滤器单击列表中的某个字段查看该字段的Top值在这里，您可以找到相同的filter for...‘Change All filters’按钮通过钉住一个过滤器，它将在Kibana中跟随你例如，如果您移动到仪表板任何固定的过滤器也将被应用于该仪表板在仪表板上，您可以通过单击图表中的值创建过滤器此新过滤器将应用于仪表板上的所有可视化在时间序列图表中...，您已经了解到您可以通过多种方式在Kibana中过滤数据

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    数据刷新中的并行改进(r5笔记第72天)

    有一个问题不算紧急，但是也在计划之中需要进行调优和改进。是关于数据的复制刷新的使用。为了更加清楚的描述问题，自己画了下面的一个简单的示意图来说明。...远程的刷新是通过db link+物化视图来完成的。 对于下层应用来说，还是根据业务规则连接到不同的节点中。 ?...即上图中红色和蓝色的部分，最后把schema进行切换即可，对于应用来说是透明的，如果数据出现问题进行undo也是很轻松的事情。...所以在采用刷新的时候，也是考虑了主节点中的负载和压力，采用了串行的方式进行刷新，但是一方面保证了压力，但是刷新时间就是一个比较明显的问题了。时间会随着节点的增多而进行指数级增长。...在尽可能不改动逻辑，少改动逻辑的情况进行的调研情况，得知这种数据的刷新频率还是不高的，可能几周才会进行这样的一次刷新，而且在刷新的过程中，对于应用app1来说优先级是比较高的，app1中的刷新完成之后，

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    【译】WordPress 中的50个过滤器(5)：第31-40个过滤器

    > 保存评论者的ip地址 WordPress 在数据库中会保留每一个评论员的ip地址，如果你想修改之，可以使用这个pre_comment_user_ip过滤器。...下面的代码就能实现在数据库中记录的是真实的ip地址。 <?...修改文章的保存版本控制数量 你可能找到WordPress 有个“修订版本”的功能，要设置的话你需要通过控制wp-config.php中的WP_POST_REVISIONS常量。...例子：用HTML5标记图像字幕 HTML5 标准中建议我们使用 或 这两个图片相关的新标签，在这里例子我们重写之： <?...> 修改自动摘要的文字数量 默认WordPress 的摘要会裁剪55个单词，如果你想修改之，可以通过这个excerpt_length过滤器修改下。

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    Python数据分析《爱情公寓5》中的蜕变和成长

    《爱情公寓5》终于在一片千呼万唤中开播了。 在青春情怀和强大的“十年IP”的加持下，该剧在开播后不久，热度便迅速上升。...在上线两天实时热度值就超过了《精英律师》《庆余年》等热播剧，在所有影视剧中排名首位。并且也在微博热搜榜上，我们也时不时能看到类似#爱情公寓5#、#子乔美嘉领证#等话题出现。...但是反观豆瓣、微博、知乎等多个平台的评价来看，吐槽之声此起彼伏，今天小编就通过Python爬虫和可视化等方式来盘点一下《爱情公寓5》这部剧的评价和蜕变。...其实是我们该长大了 而在看完现有的剧情之后，小编对《爱5》的感受就是它“变味了”，而这种“变味”更加是体现在了主创们的成长和迈入人生当中的下一阶段的蜕变。...《爱情公寓》系列陪伴我们走过的10年时间里，曾经爱疯爱闹的80后结婚了，面临着婚后的种种问题；00后开始涌现在舞台的中央，不断充斥在人们的视野；奔三的90坐在屏幕前面，发现《爱情公寓5》不再是喜剧，而是一部讲述人生和生活的现实剧

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    【译】Angular中，向子组件传值的5种方式

    本文，让我们跟随 accompanying demo app  的示例来阐述下面5个技术： @Input来响应变化的值 @ViewChild来设置属性 在services中使用BehaviorSubjects...它们每一个技术都能适应众多的场景，但由你来决定你的app中， 最终使用哪个技术！ Inputs Inputs 是最简单最直接的传值到子组件内的方式。...只需要添加input 装饰器到相应的属性，如下： @Input() price:number; 在模板文件中，它只是一个属性，你可以用  [ ] 来绑定它的值，也可以传入静态值。...之后在你的组件中，这个属性能够一直指向最后一次的emitted值。...ViewChild 使用ViewChild，你可以操作子组件内的属性以及方法。在动态插入组件或元素时，你可以通过子组件的类或模板引用变量的方式，来直接引用子组件，这技术就会得心应手。

    2.1K20

    通过Linu命令实现屏幕录制和回放(r4笔记第5天)

    平时在工作学习中如果可以录屏的话，那么在以后再看真是很难得的学习资料。有些远程的操作都是命令行，如果使用录屏软件，可能占用的空间极大。其实Linux中可以通过命令行来实现屏幕录制和屏幕回放。...我们需要系统中已经安装script,scriptreplay. 比如我们可以通过如下的方式来完成。简单运行几个命令，然后通过回放来看是否能够一步一步的输出。...如果你需要在别的机器上查看这个过程，可以把time.log和record.session这个两个生成的文件拷贝过去，直接运行命令即可。 时间戳文件的内容如下。都是记录了一点点的操作时间信息。...假设session1和session2都在同一个服务器端，同一个目录下。 session1 创建fifo的日志。...session2中都会捕捉到。

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    数据科学中必须知道的5个关于奇异值分解（SVD）的应用

    译者 | Arno 来源 | Analytics Vidhya 概览 奇异值分解(SVD)是数据科学中常见的降维技术 我们将在这里讨论5个必须知道的SVD应用，并了解它们在数据科学中的作用 我们还将看到在...特征脸方法试图在面部图像中提取相关信息，尽可能有效地对其进行编码，并将一个面部编码与数据库中的模型编码进行比较。 通过将每个面部表达为新面部空间中所选择的特征脸的线性组合来获得编码。...我们在此步骤中使用SVD 我们可以通过简单地从矩阵M中减去背景矩阵来获得前景矩阵 这是视频一个删除背景后的帧： 到目前为止，我们已经讨论了SVD的五个非常有用的应用。...如果向量r不能表示为r1和r2的线性组合，则称向量r与向量r1和r2线性无关。 考虑下面的三个矩阵： 在矩阵A中，行向量r2是r1的倍数，r2 = 2 r1，因此它只有一个无关的行向量。...Rank(A)= 1 在矩阵B中，行向量r3是r1和r2之和，r3 = r1 + r2，但r1和r2是无关的，Rank(B)= 2 在矩阵C中，所有3行彼此无关。

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    MySQL中的binlog和redo浅析(r12笔记第5天)

    对于数据恢复，尤其是异常宕机的情况下，再次启动的时候，如何恢复，恢复的数据依据，这个尤为重要，在MySQL中是有checkpoint的技术来做一个基本的检查点控制，也就是常说的LSN,对于事务性数据库，...大都会采用write ahead log的策略，即当前事务提交的时候，先写redo,在修改相应的页，如果发生宕机导致数据丢失的时候，可以通过重做日志来完成数据的恢复，但是MySQL和其它有些数据库有些特别的是这个...log buffer中可能还没有刷新到磁盘中，出现宕机的情况，就可能导致从库的数据已经应用了binlog传输的数据变化，而redo中还没来得及提交，这可能就会有数据不一致的情况发生，如果在异常状态下启动数据库就会开启数据恢复的模式...这是我们测试的一个基础。 我们可以通过gdb的方式进行简单调试。 # gdb -p 1751 就马上进入了调试模式，我们可以设置一个断点。 我们在设置断点之前先插入2条数据，从库此时也是6条数据。...从库的数据明显要多，这也就从一个侧面映射了我们开始的一个设想，在异常宕机的情况下，redo的数据还没有刷新到redo文件中，此时已经写入了binlog,这样就在这样一个临界点导致了主从数据的不一致。

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    数据刷新中的并行改进(三) (r5笔记第79天)

    在之前的两篇【数据刷新中的并行改进(二) (r5笔记第76天)、数据刷新中的并行改进(r5笔记第72天)】中分享了数据刷新的并行改进，其实在对很多的数据表做了切分之后，数据刷新的总体负载就基本是平均的了...如何使得刷新的过程更加平滑和完整，我们还是需要做一些工作的。 首先各个节点中都存在相同的表（其实是物化视图），所以在刷新的时候还是基本靠串行的思路来做并行的事情，怎么理解呢。可以参见下面的图片。...在有多个节点的情况下，数据从第1个节点到第3个节点刷新的时候，内部还是串行的，只是在第1个节点刷新的时候使用了并行，把700多个表分成了多个刷新的进程来并行处理。...split_parall.sh 把多个表切分为指定的并行，比如700多个表按照数据情况切分成10个并行的刷新进程。...:07 par4_tab_parall.lst.sql -rw-r--r-- 1 xxxxx dba 2055 Jun 25 19:07 par5_tab_parall.lst -rw-r--r--

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    数据刷新中的并行改进(二) (r5笔记第76天)

    在之前的博文【数据刷新中的并行改进(r5笔记第72天)】中分享了数据刷新中的并行改进建议，但是对于方案的落地还是有很多的细节需要实现。 首先是关于很多的表怎么把它们合理的进行并行切分。...根据实际的情况，因为这些数据字典表都相对数据量都不大，所以存在的分区表很少，所以可以考虑按照segment的大小来作为并行切分的基准。...所以在分布式环境中，在进行了并行切分之后，数据的刷新速度也是会有差异的。...为了尽量减少同一个数据源的刷新瓶颈，所以还是考虑在每个节点考虑采用并行刷新，完成一个节点，然后下一个，所以实际的情况就可能会是下面的样子。...首先第一个问题是并行切分的部分，可以参考下面的代码。 这个脚本会把多个表进行切分，然后生成物化视图刷新的语句，不同的节点会生成单独的一套脚本便于控制和管理。

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