统计是一组存储为柱状图的信息.柱状图是显示数据落入不通分类中的频率的一种统计结构.SQL Server存储的柱状图包括多大200行的列和索引键(或多列索引键的第一列)的数据分布采样.在两个连续采样值之间的索引键值范围上的信息被称为步骤.这些步骤由200个存储值之间的不通大小间隔组成. 一个步骤提供以下信息: 给定步骤的最高值(RANGE_HI_KEY): 等于RANGE_HI_KEY的行数(EQ_ROWS): 前一个最高值和当前最高值之间的行范围,这些样本不计算在内(RANGE_ROWS): 范…

2019年主动学习有哪些进展?答案在这三篇论文里 目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题,即给定一组数据(文本.图像.视频等),判断数据类别或将同类数据归类等,训练过程依赖于已标注类别的训练数据集.在实验条件下,这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果.然而在应用场景下,能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理,对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大.在一些专门的应用领域,例如医学图像处理,只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注.显然,…

注意:本文是我们的 PHP 性能分析系列的第三篇,点此阅读 PHP 性能分析第一篇: XHProf & XHGui 介绍 ,或  PHP 性能分析第二篇: 深入研究 XHGui. 在本系列的 第一篇 中,我们介绍了 XHProf .而在 第二篇 中,我们深入研究了 XHGui UI, 现在最后一篇,让我们把 XHProf /XHGui 的知识用到工作中! 性能调优 不用运行的代码才是绝好的代码.其他只是好的代码.所以,性能调优时,最好的选择是首先确保运行尽可能少的代码. OpCode 缓存 首先…

大约RAC下一个spfile分析_整理在_2014.4.17 说明:文章来源于网络 第一篇:RAC下SPFILE文件改动 在RAC下spfile位置的改动与单节点环境不全然一致,有些地方须要特别注意,否则可能改动会失败. 以下用一个样例说明:SPFILE放在ASM中一个不对的文件夹(+ARCH)中,如今想把它放在另外一个文件夹(+DBSYS)下. 下面是详细步骤: 1. 原spfile位置 SQL> show parameter spfile NAME TYPE VALUE ----------…

SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第三篇) 最近真的没有什么精力写文章,天天加班,为了完成这个系列,硬着头皮上了 再看这篇文章之前请大家先看我之前写的第一篇和第二篇 第一篇:SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第一篇) 第二篇:SQLSERVER是怎麽通过索引和统计信息来找到目标数据的(第二篇) 1.统计信息的含义与作用 为了以尽可能快的速度完成语句,光有索引是不够的.对于同一句话,SQLSERVER有很多种方法来完成他. 有些方法适合于数据量比…

一年三篇IF大于7的牛人告诉你怎么写SCI 1 研究生必备四本 俗话说好记性不如烂笔头,所以一定要首先养成做笔记的好习惯!作为研究生下面这几个本子是必不可少的: 1.实验记录本(包括试验准备本),这当然首当其冲必不可少,我就不多说了: 2.Idea记录本,每次看文献对自己有用的东西先记下,由此产生的idea更不能放过,这可是做研究的本钱,好记性不如烂笔头,以后翻翻会更有想法的: 3.专业概念以及理论进展记录本,每个人不可能对自己领域的概念都了如指掌,初入门者更是如此,这时候小小一个本子的作用就大…

数据挖掘第三篇-文本分类 文本分类总体上包括8个步骤.数据探索分析->数据抽取->文本预处理->分词->去除停用词->文本向量化表示->分类器->模型评估.重要python库包括numpy(数组),pandas(用于处理结构化数据),matplotlib(绘制词云,便于直观表示),sklearn(提供大量分类聚类算法库). 1.数据探索分析 (1)获取大量未经过处理的文档,且标记好文档所属类型. (2)给各个文档分配唯一的Id,并将之前用文字标记的分类类别用离散数…

https://mp.weixin.qq.com/s/a6mLMDinYQGUSaOsGYCEaA 独家|Linux进程内存用量分析之堆内存篇 姬晨烜 58技术 2019-12-06 导语 本文将介绍几种内存泄漏检测工具,并通过实际例子介绍一种分析堆内存占用量的工具和方法,帮助定位内存膨胀问题. 背景 进程的内存管理是每一个开发者必须要考虑的问题,对于C++程序进程来说,出现问题很多情况下都与内存挂钩.进程崩溃问题通常可以使用gdb等调试工具轻松排查并解决.而对于进程内存膨胀这类问题,原因通常有…

原文:第三篇--第二部分--第二文 计划搭建SQL Server镜像 本文紧跟上一章:SQL Server镜像简介 本文出处:http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/27203053 俗话说:工欲善其事必先利其器.计划好如何部署和使用镜像,可以减少很多不必要的风险.本文将按照三步骤的形式展示,但是要注意这不是唯一的标准,具体情况具体分析. 第一步:了解环境 在搭建SQL Server镜像时,必须先了解你所要部署的环境,才能决定镜像的配置项…

原文:第三篇--第二部分--第六文 监控SQL Server镜像 原文出处:http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/26846203 要优化,首先要监控,看看是否有性能问题,如果有,在哪里.才能开始真正的优化,所以本文以监控为入口,在上一篇已经略微提供了一些监控方面的信息 针对监控部分,本文将介绍以下内容: 监控组件 警告阈值 数据库镜像监视器 关于镜像的系统存储过程 性能计数器 1.1. 监控组件: 数据库镜像状态表: 数据库镜像状态存…

ORA-38760: This database instance failed to turn on flashback database  第三篇 第一篇 第二篇 问题现象:      在数据库alert告警日志中看见例如以下信息: Completed: ALTER DATABASE MOUNT Wed Nov 19 04:57:28 2014 alter database open Errors in file /DBSoft/diag/rdbms/woo/woo/trace/woo_or…

该篇是 Grissom.CMS 框架系列文章的第三篇, 主要介绍框架用到的核心库 EasyJsonToSql, 把标准的配置文件和数据结构解析成可执行的 sql. 该框架能实现自动化增删改查得益于 EasyJsonToSql 类库的功能:解析配置好的表结构和要进行数据库操作的数据,生成 sql,减少普通的增删改查代码量,简化"数据库 - 后端- 前端"之间的交互. [开源.NET] 轻量级内容管理框架Grissom.CMS(第一篇分享一个前后端分离框架) [开源.NET] 轻量级内容管…

一 前言 看了一下,距离上一篇博客的发表已经过去了4个月,时间过得好快啊.本篇博客是JDFS系列的第三篇博客,JDFS的目的是为了实现一个分布式的文件管理系统,前两篇实现了基本的上传.下载功能,但是那还不能算作分布式文件管理.本篇博客将在前两篇的基础上增加一系列分布式的功能,比如流式云存储,就是客户端把本地的文件切分成若干片后,以冗余的方式存储到分布式数据结点上:所谓的流式传递读者可以在网上搜索一下HDFS的流式传递,基本上就是那个意思,正文中会详细介绍这个,此处不再赘述.除了分布式存储外,当然…

[转]一文掌握 Linux 性能分析之 I/O 篇 这是 Linux 性能分析系列的第三篇,前两篇分别讲了 CPU 和 内存,本篇来看 IO. IO 和 存储密切相关,存储可以概括为磁盘,内存,缓存,三者读写的性能差距非常大,磁盘读写是毫秒级的(一般 0.1-10ms),内存读写是微妙级的(一般 0.1-10us),cache 是纳秒级的(一般 1-10ns).但这也是牺牲其他特性为代价的,速度快的,价格越贵,容量也越小. IO 性能这块,我们更多关注的是读写磁盘的性能.首先,先了解下磁盘的基本…

本文首发于我的公众号 Linux云计算网络(id: cloud_dev),专注于干货分享,号内有 10T 书籍和视频资源,后台回复「1024」即可领取,欢迎大家关注,二维码文末可以扫. 一文掌握 Linux 性能分析之 CPU 篇 一文掌握 Linux 性能分析之内存篇 这是 Linux 性能分析系列的第三篇,前两篇分别讲了 CPU 和 内存,本篇来看 IO. IO 和 存储密切相关,存储可以概括为磁盘,内存,缓存,三者读写的性能差距非常大,磁盘读写是毫秒级的(一般 0.1-10ms),内存读写…

1.前言 之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊,今天在看了陶轻松.忆臻.nebulaf91等人的博客以及李航老师的<统计学习方法>后,豁然开朗,于是在此记下一些心得体会. “最大似然估计”(Maximum Likelihood Estimation, MLE)与“最大后验概率估计”(Maximum A Posteriori Estimation,MAP)的历史可谓源远流长,这两种经典的方法也成为机器学习领域的基础被广泛应用. 有趣的是,这两种方法还牵扯到“频率学派”与“贝叶斯学派”的派别之争,…

目录 Python实现C代码统计工具(三) 声明 一. 性能分析 1.1 分析单条语句 1.2 分析代码片段 1.3 分析整个模块 二. 制作exe Python实现C代码统计工具(三) 标签: Python 性能分析 exe 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(二)>中的C代码统计工具进行性能分析,并制作Windows系统下可用的exe文件.本文所述的方法也适用于其他Python脚本. 一. 性能分析 Python标准库提供两个代码性能分析相关的模块,即timeit和cProfi…

一.基本数据类型1.字符串 str字符串方法介绍(二)a --expandtabs( ) expandtabs( ) 把字符串中的 tab 符号('\t')转为空格参数默认为8,注意字符串原有的空格也参与计算长度 test = "LinGou\tLinGengxin" v1 = test.expandtabs( ) #这里是根据字符串的长度计算,expandtabs( )默认为8,执行方式如下 #"LinGou\tLinGengxin" #LinGou是6个字符,此…

<ElasticSearch查询>目录导航: ElasticSearch查询 第一篇:搜索API ElasticSearch查询 第二篇:文档更新 ElasticSearch查询 第三篇:词条查询 ElasticSearch查询 第四篇:匹配查询(Match) ElasticSearch查询 第五篇:布尔查询 字符串的完全匹配是指字符的大小写,字符的数量和位置都是相同的,词条(term)查询使用字符的完全匹配方式进行文本搜索,词条查询不会分析(analyze)查询字符串,给定的字段必须完全匹配…

这是ElasticSearch 2.4 版本系列的第三篇: ElasticSearch入门 第一篇:Windows下安装ElasticSearch ElasticSearch入门 第二篇:集群配置 ElasticSearch入门 第三篇:索引 ElasticSearch入门 第四篇:使用C#添加和更新文档 ElasticSearch入门 第五篇:使用C#查询文档 ElasticSearch入门 第六篇:复合数据类型——数组,对象和嵌套 ElasticSearch入门 第七篇:分析器 Elasti…

任何一个复杂的系统,用户感知到的都只是冰山一角,数据库也不例外. 前两篇文章介绍了 TiKV.TiDB 的基本概念以及一些核心功能的实现原理,这两个组件一个负责 KV 存储,一个负责 SQL 引擎,都是大家看得见的东西.在这两个组件的后面,还有一个叫做 PD(Placement Driver)的组件,虽然不直接和业务接触,但是这个组件是整个集群的核心,负责全局元信息的存储以及 TiKV 集群负载均衡调度. 本篇文章介绍一下这个神秘的模块.这部分比较复杂,很多东西大家平时不会想到,也很少在其他文章…

在这我们将关系模型简单理解为 Table 和 SQL 语句,那么问题变为如何在 KV 结构上保存 Table 以及如何在 KV 结构上运行 SQL 语句. 假设我们有这样一个表的定义: CREATE TABLE User { ID int, Name varchar(20), Role varchar(20), Age int, PRIMARY KEY (ID), Key idxAge (age) }; SQL 和 KV 结构之间存在巨大的区别,那么如何能够方便高效地进行映射,就成为一个很重要的…

SEH分析笔记(X64篇) v1.0.0 boxcounter 历史: v1.0.0, 2011-11-4:最初版本. [不介意转载,但请注明出处 www.boxcounter.com  附件里有本文的原始稿,一样的内容,更好的高亮和排版. 本文的部分代码可能会因为论坛的自动换行变得很乱,需要的朋友手动复制到自己的代码编辑器就可以正常显示了] 在之前的<SEH分析笔记(X86篇)>中,我借助 wrk1.2 介绍了 x86 下 windows 系统内核中的 SEH 实现.这次我们来看看 x64…

在运维工作中,要经常分析后台系统的日志,通过抓取日志中的关键字信息,对抓取结果进行统计,从而为监控结果提供基础数据.下面的shell演示了如何从大量的日志中取得想要的统计结果.其中展示了各种有趣的命令和shell的用法.具体功能就是统计出某个关键字在不同时段的出现次数.结果格式为“HH 次数” #!/bin/sh # 取得YYYYMMDD格式的日期,以确定所要抓取的日志文件范围 current_date=`date "+%Y%m%d"`; # 拼接组成需要抓取的日志文件名称 file_…

原文地址:https://pingcap.com/blog-cn/tidb-internal-3/ 为什么要进行调度 先回忆一下第一篇文章提到的一些信息,TiKV 集群是 TiDB 数据库的分布式 KV 存储引擎,数据以 Region 为单位进行复制和管理,每个 Region 会有多个 Replica(副本),这些 Replica 会分布在不同的 TiKV 节点上,其中 Leader 负责读/写,Follower 负责同步 Leader 发来的 raft log.了解了这些信息后,请思考下面这些…

Spring Cloud简介 Spring Cloud是一个基于Spring Boot实现的云应用开发工具,它为基于JVM的云应用开发中涉及的配置管理.服务发现.断路器.智能路由.微代理.控制总线.全局锁.决策竞选.分布式会话和集群状态管理等操作提供了一种简单的开发方式. Spring Cloud包含了多个子项目(针对分布式系统中涉及的多个不同开源产品),比如:Spring Cloud Config.Spring Cloud Netflix.Spring Cloud CloudFoundry.S…

目录 1. 探索Mule Message结构 2. Mule Message的Payload 3. Mule Message的Property 4. Mule Message的Attachment 5. Mule的Variable 6. 使用Java操作Mule Message Mule ESB是一个使用Java语言编写的开源企业服务总线,企业服务总线英文Enterprise Service Bus,简称ESB.其相关源代码也托管在GitHub上,可以在https://github.com/mu…

​ ​本文是Spring Cloud专栏的第三篇文章,了解前两篇文章内容有助于更好的理解后面文章: Spring Cloud第一篇 | Spring Cloud前言及其常用组件介绍概览 Spring Cloud第二篇 | 使用并认识Eureka注册中心 ​ 一.Eureka注册中心高可用集群概述 1-1.传统架构 在微服务架构的这种分布式系统中,我们要充分考虑各个微服务组件的高可用性问题,不能有单点故障,由于注册中心Eureka本身也是一个服务,如果它只有一个节点,那么它有可能发生故障,这样我们…

一.Access Flags 访问标志 访问标志信息包括该 Class 文件是类还是接口,是否被定义成 public 或者 abstract , 如果是类,是否被声明成 final. 访问标志表 二.Access Flags 的分析 通过上一篇JAVA字节码文件之第二篇(常量池)的分析可知该class文件的常量池结束部分在 63 74的位置 Access Flags 占2个字节,所以该字节码文件的访问标志是00 21,0x0021在 Access Flags 中是0x0020和0x0001的并集…

前端第三篇---前端基础之JavaScript 一.JavaScript概述 二.JavaScript的基础 三.词法分析 四.JavaScript的内置对象和方法 五.BOM对象 六.DOM对象 七.事件 八.拓展 一.JavaScript概述 1.JavaScript的历史 1992年Nombas开发出C-minus-minus(C--)的嵌入式脚本语言(最初绑定在CEnvi软件中).后将其改名ScriptEase.(客户端执行的语言) Netscape(网景)接收Nombas的理念,(Br…