最近刚入职新公司，发现数据库设计有点小问题，数据库字段很多没有NOT NULL，对于强迫症晚期患者来说，简直难以忍受，因此有了这篇文章。
来源：信息网络工程研究中心 本文约2400字，建议阅读10分钟 本文作者运用简单的举例和图片对稀疏卷积这一工作进行了详细的阐述。 为什么需要稀疏卷积，稀疏卷积是如何工作的？本文作者运用简单的举例和图片对稀疏卷积这一工作进行了详细的阐述，阅读本文只需“幼儿园智商”即可搞懂稀疏卷积！ 前言 我之前写过一次稀疏卷积的论文阅读笔记，不过这个才是最易懂的版本（呕心沥血画了好些图）。 阅读本文只需要拥有幼儿园智商即可明白稀疏卷积。 本文的理论部分是在“3D Semantic Segmentation with Sub
Bigtable，HBase，Hypertable和Cassandra都被称为列存储，因为它们能够单独存储和访问列族。 这使它们看起来与列存储（如Sybase IQ，C-Store，Vertica，VectorWise，MonetDB，ParAccel和Infobright）处于相同的类别，这些列存储也可以单独访问列。 我认为，称呼这两个系统的列存储导致了大量的混乱和错误的预期。这篇博客文章试图澄清一些这种混乱，突出这些集合系统之间的高级差异。 最后，我将提出一些可能的方法来重命名这些组，以避免将来混淆。
数据是数据科学所有子领域的支柱。无论你正在构建的建筑物的大小或应用如何，你都需要获取和分析数据。大多数情况下，你需要的这些数据都存储在DBMS（数据库管理系统）中。
字典是 Python 中最灵活的内置数据结构类型之一，它可以取代许多数据结构和搜索算法，而这些在别的语言中你可能需要手动来实现。
通常数据挖掘操作的数据集可以看作数据对象的集合。数据对象有时也叫做记录、点、向量、模式、事件、案例、样本、观测或实体。数据对象用一组刻画对象基本特征（如物体质量或事件发生的时间）的属性描述。属性有时也叫做变量、特性、字段、特征或维。而在数学上，向量和矩阵可以用来表示数据对象及其属性。
前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法，但实际在商业应用中，写算法反而比较少，理解数据，把握数据，利用工具才是重要的，前面的基础篇是对算法的理解，这篇将介绍开源利用数据挖掘工具weka进行管理规则挖掘。 weka数据集格式arff arff标准数据集简介 weka的数据文件后缀为arff（Attribute-Relation File Format，即属性关系文件格式），arff文件分为注释、关系名、属性名、数据域几大部分，注释用百分号开头%，关系名用@relation申明，属性用@
最适合使用Hbase存储的数据是非常稀疏的数据（非结构化或者半结构化的数据）。Hbase之所以擅长存储这类数据，是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制，而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制（郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过row- oriented行导向存储这个概念）。在列导向的存储机制下对于Null值得存储是不占用任何空间的。比如，如果某个表 UserTable有10列，但在存储时只有一列有数据，那么其他空值的9列是不占用存储空间的（普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢？）。 Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方，ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同？ 对于我来说，最显然的不同就是你不需要为变量预先指定一个类型。Ok ，现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性，你只需要告诉你的数据存储到Hbase的那个column families 就可以了，不需要指定它的具体类型：char,varchar,int,tinyint,text等等。 Hbase还有很多特性，比如不支持join查询，但你存储时可以用：parent-child tuple 的方式来变相解决。 由于它是Google BigTable的 Java 实现，你可以参考一下：google bigtable 。 下面3副图是Hbase的架构、数据模型和一个表格例子，你也可以从：Hadoop summit 上 获取更多的信息。
这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时，结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。
通过一个小李子，看一下什么是全填充数组(Paked-Array)，什么是带孔数组(Holey-Array)
目录 位图的基本介绍 概念 什么是位图?BitMap,大家直译为位图. 我的理解是:位图是内存中连续的二进制位(bit),可以用作对大量整形做去重和统计. 引入一个小栗子来帮助理解一下: 假如我们要存
本文目录： 一.标准化的原因 二.适用情况 三.三种数据变换方法的含义与应用 四.具体方法及代码 一）标准化 1.1 scale----零均值单位方差1.2 StandardScaler 二）归一化 2.1 MinMaxScaler(最小最大值标准化)2.2 MaxAbsScaler（绝对值最大标准化） 2.3 对稀疏数据进行标准化 2.4 对离群点进行标准化 三）正则化 3.1 L1、L2正则化 四）二值化 4.1特征二值化 五）对类别特征进行编码 六）缺失值的插补 七）生成多项式特征 八）自定义
Apache Spark开源生态系统在2014上半年大幅增长，已迅速成为大数据领域中最活跃的开源项目，HDFS位列第二，其代码变动次数（commits）和行数仅仅有Spark的一半： 有超过50个机构250个工程师贡献过代码 和去年六月相比，代码行数几乎扩大三倍。 随着1.0版本于5月30日推出，Spark提供了一个稳定的API，开发人员可以依靠它来保证代码的兼容性。所有主流的Hadoop发行商，包括Hortonworks、IBM、Cloudera、MapR和Pivotal都提供了Spark的包装和技术支持
今天进行磁盘整理,发现一个奇怪的文件SimilarityTable_1:下面是我的C盘整理后的结果 卷 (C:) 卷的大小 = 15.62 GB 簇的大小 = 4 KB 已使用空间 = 11.65 GB 可用空间
存储引擎是一个图数据库的核心组件，它负责数据在磁盘中的存储和检索。对于处理大量节点和边的场景，以下存储引擎可以考虑使用：
位图的基本介绍 概念 什么是位图?BitMap,大家直译为位图. 我的理解是:位图是内存中连续的二进制位(bit),可以用作对大量整形做去重和统计. 引入一个小栗子来帮助理解一下: 假如我们要存储三个
我们生活在大数据的时代，但在实际应用中，大多数数据是 “稀疏的”。例如，如果用一个庞大的表格表示亚马逊所有客户与其所有产品的对应映射关系，购买某个产品以 “1” 表示，未购买以 “0” 表示，这张表的大部分将会是 0。 使用稀疏数据进行分析的算法最终做了大量的加法和乘法，而这大部分计算是无效的。通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。 AI研习社 发现，在 ACM 的系统、程序、语言和应用会议（SPLASH）上，麻省理工学院、法国替代能源和原子能委
多维数据库（Multi Dimensional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。
AI科技评论消息：我们生活在大数据的时代，但在实际应用中，大多数数据是“稀疏的”。例如，如果用一个庞大的表格表示亚马逊所有客户与其所有产品的对应映射关系，购买某个产品以“1”表示，未购买以“0”表示，这张表的大部分将会是0。 使用稀疏数据进行分析的算法最终做了大量的加法和乘法，而这大部分计算是无效的。通常，程序员通过编写自定义代码来优化和避免零条目，但这种代码通常编写起来复杂，而且通常适用范围狭窄。 AI科技评论发现，在ACM的系统、程序、语言和应用会议（SPLASH）上，麻省理工学院、法国替代能源和原子能
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本博客所有内容以学习、研究和分享为主，如需转载，请联系本人，标明作者和出处，并且是非商业用途，谢谢！ 系列目录： 1 第一部分 模型的评估与数据处理 2 3 机器学习基础与实践（一）----数据清洗 4 5 机器学习基础与实践（二）----数据转换 6 7 机器学习基础与实践（三）----数据降维 8 9 10 11 第二部分 特征工程 12 13 机器学习基础与实践（四）----特征选择 14 15 机器学习基础与实践（五）----特征
百度深度学习框架 PaddlePaddle 自 2016 年开源以来，受到了业界的广泛关注，PaddlePaddle 社区更是汇集了一大批 AI 技术开发者。开源的模式使 PaddlePaddle 在近两年取得了快速发展和升级，2017 年 11 月百度发布了更细粒度的新一代深度学习框架——PaddlePaddleFluid，在今年大会上百度发布 PaddlePaddle3.0。
本文介绍了一种名为长短距离循环更新（LRRU）网络的轻量级深度网络框架，用于深度补全。深度补全是指从稀疏的距离测量估计密集的深度图的过程。现有的深度学习方法使用参数众多的大型网络进行深度补全，导致计算复杂度高，限制了实际应用的可能性。相比之下，本文提出的LRRU网络首先利用学习到的空间变体核将稀疏输入填充以获得初始深度图，然后通过迭代更新过程灵活地更新深度图。迭代更新过程是内容自适应的，可以从RGB图像和待更新的深度图中学习到核权重。初始深度图提供了粗糙但完整的场景深度信息，有助于减轻直接从稀疏数据回归密集深度的负担。实验证明，LRRU网络在减少计算复杂度的同时实现了最先进的性能，更适用于深度补全任务。
XGBoost是Extreme Gradient Boosting的缩写，是一个非常流行的开源机器学习库，以其高性能和出色的准确性而闻名。它已广泛应用于各个领域，包括数据科学、金融和在线广告。
小史是一个非科班的程序员，虽然学的是电子专业，但是通过自己的努力成功通过了面试，现在要开始迎接新生活了。
对新个体分类时，需要查找训练集，找到与该新个体最相似的个体，然后根据该个体所属类别将新个体归类到该类别下。
hbase表中的数据按照行键的字典顺序排序 hbase表中的数据按照行的的方向切分为多个region 最开始只有一个region 随着数据量的增加 产生分裂 这个过程不停的进行 一个表可能对应一个或多个region region是hbase表分布式存储和负载均衡的基本单元 一个表的多个region可能分布在多台HRegionServer上 region是分布式存储的基本单元 但不是存储的基本单元 内部还具有结构 一个region由多个Store来组成 有几个store取决于表的列族的数量 一个列族对应一个store 之所以这么设计 是因为 一个列族中的数据往往数据很类似 方便与进行压缩 节省存储空间 表的一个列族对应一个store store的数量由表中列族的数量来决定 一个store由一个memstore 和零个或多个storefile组成 storefile其实就是hdfs中的hfile 只能写入不能修改 所以hbase写入数据到hdfs的过程其实是不断追加hfile的过程
先来看一个实际需求 编写的五子棋程序中，有存盘退出和续上盘的功能 那么存盘退出与续上盘应该怎样实现？
列式存储模型并不是最近十几年才有的，早在1985年就有人提出了类似的思想，即 Decomposition Storage Model（DSM）。 那么他把谁 decompose 了呢？那就是行式存储模型 N-ary Storage Model（NSM）。
在查询计数已成为问题的情况下，它们在另一个表中构建了计数，以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
聚簇索引：将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据非聚簇索引：将数据存储于索引分开结构，索引结构的叶子节点指向了数据的对应行，myisam通过key_buffer把索引先缓存到内存中，当需要访问数据时（通过索引访问数据），在内存中直接搜索索引，然后通过索引找到磁盘相应数据，这也就是为什么索引不在key buffer命中时，速度慢的原因
【新智元导读】亚马逊也被吹上“flow”的风口：继Facebook昨天公开其深度学习训练平台FBLearner Flow细节，亚马逊今日下午突然宣布开源其深度学习和机器学习工具DSSTNE，并表示与相比其他深度学习工具，DSSTNE尤其擅于训练稀疏数据。近年来，谷歌，FB和OpenAI先后搭建平台，亚马逊也宣布工具开源，人工智能系统未来开源趋势已成，国内公司何时跟上国际潮流？ 2016年5月11日下午，亚马逊在GitHub网站将其深度学习和机器学习工具DSSTNE开源（译注：DSSTNE与英语“desti
线性模型LR(没有考虑特征间的关联)——>LR +多项式模型（特征组合，不适用于特征稀疏场景，泛化能力弱）——>FM（适用于稀疏特征场景*，泛化能力强）——>FFM【省去零值特征，提高FFM模型训练和预测的速度，这也是稀疏样本采用FFM的显著优势】
大多数机器学习从业者习惯于在将数据输入机器学习算法之前采用其数据集的矩阵表示形式。矩阵是一种理想的形式，通常用行表示数据集实例，用列表示要素。
稀疏数组(sparse array)是一种只为数组中的非零元素分配内存的特殊类型数组
监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，
澄清一个概念：innodb中，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，辅助索引访问数据总是需要二次查找，非聚簇索引都是辅助索引，像复合索引、前缀索引、唯一索引，辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值。
在机器学习和数据分析当中，对于数据的了解和熟悉都是最基础的。所谓巧妇难为无米之炊，如果说把用数据构建一个模型或者是支撑一个复杂的上层业务比喻成做饭的话。那么数据并不是“米”，充其量最多只能算是未脱壳的稻。要想把它做成好吃的料理，必须要对原生的稻谷进行处理。
逻辑回归（LR,Logistic Regression）是传统机器学习中的一种分类模型，由于LR算法具有简单、高效、易于并行且在线学习（动态扩展）的特点，在工业界具有非常广泛的应用。
CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。当时，Codd认为联机事务处理(OLTP）已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，E.F.codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。
Scipy 提供了处理稀疏矩阵的工具，这对于处理大规模数据集中的稀疏数据是非常有效的。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的稀疏矩阵功能，并通过实例演示如何应用这些工具。
第四部分将深入介绍列索引存储，这是PolarDB-IMCI处理分析查询的关键部分。PolarDB-IMCI支持高度调优的面向事务处理的云存储的基于行的存储引擎[14, 28]。然而，基于行的数据格式因其无法有效地访问分析查询而闻名。受领先的工业级数据库（例如Oracle [30]、SQL Server [32]）的启发，PolarDB-IMCI通过内存中的列索引实现了双重数据格式，以增强OLAP功能。
在线性回归中，是假设每个特征之间独立的，也即是线性回归模型是无法捕获特征之间的关系。 为了捕捉特征之间的关系，便有了FM分解机的出现了。 FM分解机是在线性回归的基础上加上了交叉特征，通过学习交叉特征的权重从而得到每个交叉特征的重要性。 这个模型也经常用于点击率预估。
Pandas-26.稀疏数据 所有的Pandas数据对象都有to_sparse()方法来转换成一个SparseIndex对象以节约内存。 df = pd.DataFrame(np.random.randn(10000, 4)) df.loc[:9998] = np.nan sdf = df.to_sparse() 用`to_dense()方法来将稀疏对象转换为标准对象 稀疏数据对象具有与其密集标识相同的dtype。自持float64、int64、和booldtypes。 取决于dtype、fill_val
所有java面经系列已同步到我的github，欢迎访问https://github.com/tzfun/Java-Interview-experience，记得给颗星星支持一下哦~~
大规模稀疏数据分布式模型训练视频↓ 大规模稀疏数据分布式模型训练课件↓ Anakin Optimizaiton公开课视频↓ Anakin Optimizaiton公开课课件↓
稀疏数组可以看做是普通数组的压缩，但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组
作为目前数据库引擎的两种主要数据结构，LSM-tree和B+-tree在业界已经有非常广泛的研究。相比B+-tree，LSM-tree牺牲一定的读性能以换取更小的写放大以及更低的存储成本，但这必须建立在已有的HDD和SSD的基础上。 探索前沿研究，聚焦技术创新，本期DB·洞见由腾讯云数据库高级工程师王宏博进行分享，主要介绍一篇2022年FAST的论文，主题为“基于硬件透明压缩的B+树优化”。本次分享的论文针对可计算存储SSD（支持硬件透明压缩）提出了三种有趣的设计方法，从而极大地减少了B+-tree的写放大
项目链接： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4592515?contributionType=1 如果有图片缺失参考项目链接 0
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