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题目描述:读取a.txt中文本,文本中字母。 (题目只要求补充部分函)样例输入abc abc 样例输出6源代码 #include#includeextern void solve();int main(void){ FILE *f=fopen(a.txt ,w);int a,c;char s;); fprintf(f, %s, n abc); fclose(f); solve(); return 0;}void solve(){ int n,k;k起记效果

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ES系列之原来ES的聚合不准确啊

我下面聚合分析使用的据都是kibana自带的,这样方便有些读者实际测试文中的示例。基本概念ES为了满足搜索的实时性,在聚合分析的一些场景会通过损失精准度的方式加快结果的返回。 sum_other_doc_count : 7605, buckets : [ { key : IT, doc_count : 2371 }, 其它部分省略因为kibana_sample_data_flights索引的分片是 提高聚合的如下所示,把size设置成20(默认情况是10)聚合查询。size是指定聚合返回的结果。返回的结果越多,精确度肯定就越高。 调大shard_size值这个值表示要从分片上拿来算的文档。默认情况下和size是一样的。取得size的值越大,结果会越接近准确,不过很明显会影响性能。 总结ES某些聚合会存在损失精准度的问题损失精准度的原因是分片处理中间结果,汇总引起的误差,是ES实时性和精准度的权衡可以通过调大shard_size等方法增加精准度参考:极客时间《Elasticsearch

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    如何表的

    如何表的1. count(*)在一个表行的时候,我们一般会使用 select count(*) from t。那么count(*) 是如何实现的呢? 1.1 MyISAM在MyISAM引擎中,会把表的总行存在磁盘上,需要的时候,直接返回即可。但是如果是加上了where 条件,就会逐行扫描,算行。 1.2 InnoDB在InnnoDB中,需要把据一行行的读出来,累。1.3 为什么InnoDB 不跟MyISAM一样把据存起来? 用缓存系对于更新频繁的据库,可能会考虑使用缓存系支持。但是缓存系有可能丢失更新。另一种情况就是,缓存有可能在多个会话并发操作的时候,出现据不一致的情况。3. 用据库将表值存放在单独的表中。3.1 解决了崩溃失效的问题InnoDB支持崩溃恢复不丢失据。3.2 解决了据不一致问题?

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    ISLR_t

    for a meaninference for comparing two independent meansinference for comparing two paired means回顾之前讲了Z Z的总体逻辑是:假设H0成立,建立群体均值的正态分布。正态分布的均值是总体均值,标准差是σn−−√sigma sqrt{n},σsigma一般用ss估。 更可信:sn√frac{s}{sqrt{n}}sample样本越小,那么对standard error的估就越不确信,因此相应的CI需要变得更宽一些,这就产生了T分布。 inference for comparing two paired means比较paird means和independent means的区别有:前者的点估是每个pair的差值的平均,后者的点估是每一组的平均的差值前者的 se是是pair的差值的ss,然后ssqrtnssqrt{n},后者的se是两组se的二范

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    ES-Hadoop 实践

    介绍 在大据背景下,适用于不同场景下的框架、系层出不穷,在批算上hadoop鲜有敌手,而在实时搜索领域es则是独孤求败,那如何能让据同时结合两者优势呢? hadoop是一个优秀的批据处理系,能对据进行复杂算,但实时的(全文)搜索却比较困难;在这两点上ES与之几乎相反:很好的支持实时(全文)搜索,但只能用聚合查询进行简单的算,也无法支持大批据 在分布式系中,扩展算能力的一个关键因素是:并行,或者说是将一个任务划分成多个更小的任务,使他们同时运行在集群的不同节点上,读取据的不同部分进行算。 ,这是ES用来查询批据非常常见的用法,因为它能避免深分页问题。 意味着对于既需要使用Spark等工具进行批分析和算、又需要使用ES做实时搜索的据,比如常见的业务日志,可以只存在于ES中,而无需重复存储于HDFS等存储中,极大的节省了存储成本。

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    一日一技:在ES符合要求的据个

    如果只想使用ES符合某个查询条件的据条,不需要返回这些据,那么可以构造如下DSL查询语句:{query: { bool: { must: , }}, size: 0}其中,设置 size:0表示不返回据详情 5, skipped: 0, failed: 0}, hits: {total: 514777, max_score: 0.0, hits: []}}其中 hits下面的 total对应了满足要求的据总

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    GLSL ES 语言—变值类型

    布尔值类型:true和false两个布尔常。注意:GLSL ES 不支持字符串类型。变名需要符合下面规则:只包括 a~z, A~Z, 0~9 和下划线(_)。变名的首字母不能是字 。 不能以 gl、webgl 或 webgl 开头,这些已经被OpenGL ES 保留了。不能是 GLSL ES 中的关键字和保留字,但你的变的一份可以是它们。 GLSL ES是强类型语言GLSL ES 要求你具体指明变据类型: 如 vec4 a_position。 在进行赋值操作(=)时,等号左右两侧的据类型必须一样,否则会出错。 基本类型类型描述float单精度浮点类型int整型bool布尔值下面是声明基本类型变的例子:float klimt; 变为一个浮点int utrillo; 变为一个整型bool doga; 变为一个布尔值赋值和类型转换使用等号(=)可以将值赋给变,GLSL ES 是强类型语言,在语义上 8 和 8.0 是一个值,但是,将 8 赋值给浮点型变时会出错。

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    ElasticSearch(7.2.2)-es之批导⼊

    简介:⼿把⼿交你批导⼊据 BulkES提供了⼀个叫 bulk 的API 来进⾏批操作批导⼊据{index: {_index: book, _type: _doc, _id: 1}}{name

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    OpenGL ES 2.0 Using Modern Mobile Graphics Hardware

    OpenGL ES 是与当前的嵌入式系硬件系有关系,那么如何保存当前平台下的环境,从而为渲染提供唯一的平台环境?八. 移动设备屏幕的坐标系和 OpenGL ES 的坐标系是否相同? 首先,CPU 和 GPU 的据处理速度是不一致的,那么据交换的时候必然会出现不同步的情况,也就是必然要有一方要等待另一方算结束后进行算,很明显这样的情况是不合理的。 ();设置指针(Set Pointers):图像处理器告诉 OpenGL ES Buffers 的内存类型,并且把所有据的 内存偏移 告诉 OpenGL ES ; ---> glVertexAttribPointer 移动设备屏幕的坐标系和 OpenGL ES 的坐标系是否相同?解答: OpenGL ES 是三维坐标系(x, y, z),设备屏幕坐标系是二维坐标系(x, y) 三维坐标系:? 向坐标(有方向的坐标点,从什么点到什么点):?图上:(0, 0 , 0) --> (1.5, 3.0, -2.0)?注:任意起点都可以,如果不懂请 恶补学;向坐标运算:? 注: ?三维图形:?

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    腾讯云 Elasticsearch 实战篇(二十一) 如何选择合适的ES存储集群?

    同样,按照上面的存储和算2部分来分析:(1)存储容评估 影响腾讯云 ES 服务存储容的主要因素如下:副本:副本有利于增加据的可靠性,但同时会增加存储成本。 默认和建议的副本为1,对于部分可以承受异常情况导致据丢失的场景,可考虑设置副本为0。据膨胀:除原始据外,ES 需要存储索引、列存据等,在应用编码压缩等技术后,一般膨胀10%。 ,导致算资源相比存储资源较难评估,但一般情况下,存储资源会较早成为瓶颈,因此建议您优先评估存储资源,在实际测试过程中确认算资源是否足够,您结合存储资源初步选择算资源,然后在测试过程中验证、调整。 ,也就是说1G的JVM 内存可以相当于48G的 - ES JVM 的内存不要大于31G,预留一半给操作系,用作文件缓存。 这里选的ES云主机节点的内存包括JVM+操作系共用-建议您至少选择3个节点,避免 ES 实例出现脑裂问题,保证 ES 实例具有较高的节点故障容错能力。

    1.1K120

    简单学_常用

    连续型据特征据特征值的应用经验法则盒须图连续型据特征集中趋势 平均中位(群体ηeta,样本X̃ tilde{X})众 选择:当群体中有离群值时,使用中位或者众,否则平均。 分散趋势 全距方差——注意样本方差分母应为n−1n-1标准差——方差开根号偏态 用来说明一组据分布的形态。 ?峰度 说明据分布中心密度形态。据特征值的应用经验法则??盒须图?

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    mysql中实现每日

    当有每天的据条的时候,可以直接一句sql语句实现比如字段updated_at是时间日期格式,那么DATE_FORMAT(updated_at,%Y-%m-%d) as day 配合group by

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    PASCAL VOC各类目标

    classnames: classnames.append(object) for name in classnames: print({}:{}个.format(name, num_objs)) print(信息算完毕

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    用ElasticSearch搭建自己的搜索和分析引擎

    所以,尽不要在查询的时候去打开这个潘多拉魔盒,或者干脆就把这个选项关掉吧。四聚合谁说搜索引擎只能用来搜索?ES不仅能搜索,还能在搜索的结果集合上直接进行,很强大吧。 上面的五个结果图直观地反应了用现在Wetest舆情线(企鹅风讯)上的常规方式和ES聚合的方式获取结果的耗时。 从结果中,我们大概推断出了ES聚合运算的做法:先把所有符合过滤条件的据全部检索出来,然后在内存中进行排序和聚合运算。也就是说,符合条件的级越大,聚合运算越慢。 2)时间纬度上,3个月的据,ES大部分情况下都比现有方法慢,而1个月或1天的情况下,ES都要快。 不过,这个实验证明了ES聚合的强大能力,至少,不用自己写什么代码,只通过接口调用就能把这样海据的运算完成了,还是很方便的一件事情,同时性能也不错。

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    用 ElasticSearch 搭建自己的搜索和分析引擎

    所以,尽不要在查询的时候去打开这个潘多拉魔盒,或者干脆就把这个选项关掉吧。聚合谁说搜索引擎只能用来搜索?ES不仅能搜索,还能在搜索的结果集合上直接进行,很强大吧。 然后,我们按连续最热的TopN(N为不同的个)个渠道内的Top30热帖结果的方式分别对ES和线上已有的服务进行了测试:上面的五个结果图直观地反应了用现在Wetest舆情线上的常规方式和ES聚合的方式获取结果的耗时 从结果中,我们大概推断出了ES聚合运算的做法:先把所有符合过滤条件的据全部检索出来,然后在内存中进行排序和聚合运算。也就是说,符合条件的级越大,聚合运算越慢。 2)时间纬度上,3个月的据,ES大部分情况下都比现有方法慢,而1个月或1天的情况下,ES都要快。 不过,这个实验证明了ES聚合的强大能力,至少,不用自己写什么代码,只通过接口调用就能把这样海据的运算完成了,还是很方便的一件事情,同时性能也不错。

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    分组算描述性—by()函

    《R语言实战》这本书上是这样描述by()函的:使用by()分组算描述性,它可以一次返回若干个。 9.19237 9.10929 9.03668 9.94821 9.96994 9.99839这时,我们就可以对表达矩阵exp进行分组,将同一个symbol所对应的多个探针分成不同的组,并对每组探针进行算每组中每行探针表达的平均值(也就是每个探针在6个样本中表达的均值rowMeans(x)),再取平均值最大的那个探针作为该symbol所对应的唯一探针,我们上面讲的by()函就可以完成以上操作 第三个参是我们自己定义的函算每个小矩阵中每行探针表达的平均值(也就是每个探针在6个样本中表达的均值rowMeans(x)),再取平均值最大的那个探针作为该symbol所对应的唯一探针which.max by()函就可以返回每个分组里的结果,即每个symbol所对应的唯一探针IDprobe_id,存放在tmp里。

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    干货 | 携程ClickHouse日志分析实践

    作者简介Gavin Zhu,携程软件技术专家,负责监控系运维开发、ES运维及Clickhouse技术应用推广及运维工作。 结合携程的日志分析场景,日志进入ES前已经格式化成JSON,同一类日志有一的Schema,符合ClickHouse Table的模式;日志查询的时候,一般按照某一维度、总、均值等,符合ClickHouse 经过这些优化,查询的时间可以缩短到原来的160,查询的列可以减少50%,最终查询减少到原来的1120;ClickHouse提供了多种近似算的方法,用于提供相对较高准确性的同时减少;使用MATERIALIZED VIEW或者MATERIALIZED COLUMN将放在平常完成,也能有效降低查询的。 ClickHouse的内存消耗主要包括内存型的engine,据索引,加载到内存中待算的据,搜索的结果等。在ClickHouse中日志的和保存时间主要和磁盘有关。

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    SparkES 多维分析引擎设

    UDF等)Spark 作为一个算引擎,可以克服ES存在的这些缺点:良好的SQL支持强大的算引擎,可以进行分布式Reduce支持自定义编程(采用原生API或者编写UDF等函对SQL做增强)所以在构建即席多维查询系ES强大的Query能力取决于据结构化的存储(索引文件),为了解决这个问题,我们可以通过Spark Streaming 有效的对接各个据源(Kafka文件系)等,将据规范化后批导入到ES的各个 架构设下面是架构设图:?spark-es-4.png整个系大概分成四个部分。 ES 存储层ES的Shard 在索引构建时就需要确定,确定后无法进行更改。这样单个索引里的Shard 会越来越大从而影响单Shard的查询速度。 这里你有两种选择:通过ES原生的bulk API 完成索引的构建然Spark 直接对接到 ES的每个Shard,直接针对该Shard 进行索引,可有效替身索引的吞吐

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    前沿 | 利用遗传算法优化神经网络:Uber提出深度学习训练新方式

    我们通过算网络输出关于权重的梯度(即,和在传深度学习中使用误差梯度不同)来实现这一点,使得在随机突变的校准过程中,对最敏感的变(相比其他变而言)进行更加精细的处理,从而解决大型网络中随机变的一个主要问题 强调 ES 优化每代的参这一做法,同样强调了 ES 和贝叶斯算法中的有趣联系。?对步行者进行重的随机扰动,TRPO 训练的步行者会产生明显的不稳定步态,而 ES 进化的步行者步态显得更加稳定。 神经进化的再度兴起,是旧算法与当代相结合产生惊人成果的另一个例子。 「No-mini-batch ES」把针对 SGD 设 mini-batch 传替换为适用于 ES 的不同方法,从而改进梯度估:这是这样一种算法,它在算法的每次迭代中,将整个训练批的一个随机子集分配给 ES Is More Than Just a Traditional Finite Difference Approximator强调 ES 和传有限差分方法之间的重要区别,即 ES 优化的是最佳解决方案的分布函

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    实时分析型据库选型:Doris

    最近有一个项目,需要给一家证券公司做用户画像系,但是因为很大,传据库难以承担,而且传据库也不擅长做分析(都需要在业务代码里实现,会造成开发很大,而且维护很困难)。 原来的想法----原来的想法是在ES和ClickHouse中选择: ES:这个我们比较熟悉,很多场景都有使用,但是ES本身比较擅长的领域为文本索引,及实现一些简单的ES时,在一些场景下(例如算客户)为了提升性能,直接采用的是估算的算法,这在金融领域上可能会存在风险; ClickHouse:这个目前我们还没有使用过,不过早有耳闻,分析性能很突出。 TiDB这个据库也是早有耳闻,近几年崛起得很快,只是没有用过,据说是NewSQL型据库,能兼顾传SQL和NoSQL的需求,分析的性能也不错,相对于传据库有级的提升,网上很多测评据也可以支持这个观点 还有个大优势,就是TiDB运维简单,不过在分析上的性能还是比ClickHouse差很多的。

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      腾讯云 Elasticsearch Service(ES)是云端全托管的ELK服务,包含 Kibana ,集成X-Pack。帮助您快速部署、轻松管理、按需扩展集群,简化复杂运维操作,快速构建日志分析、全文搜索、BI 分析等业务。     

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