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前段时间在学习空间统计相关的知识,于是把ArcGIS里Spatial Statistics工具箱里的工具好好研究了一遍,同时也整理了一些笔记上传分享.这一篇先聊一些基础概念,工具介绍篇随后上传. 空间统计研究起步于上个世纪70年代,空间统计其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖.空间关联等关系,通过空间位置建立数据间的统 计关系.空间统计学依赖于tablor地理学第一定律,即空间上越临近的事物拥有越强的相似程度:和空间异质性,即空间位置差异造成的行为不确定现象.例 如要度量犯罪率与教育程

组件介绍: carbon:Carbon实际上是一系列守护进程,组成一个Graphite安装的存储后端.这些守护进程用一个名为Twisted的事件驱动网络引擎监听时间序列数据.Twisted框架让Carbon守护进程能够以很低的开销处理大量的客户端和流量. whisper:whisper是一个用于存储时间序列数据的数据库,之后应用程序可以用create,update和fetch操作获取并操作这些数据. graphite-web:用于从whisper查询数据,并展示在图表上,并且维护了一个数据库SQ

凭借“输入法-浏览器-搜索”三级火箭战略,搜狗搜狗使用率已超过10%,并成功挤掉谷歌成为国内第二大搜索引擎服务提供商.随着搜狗的快速发展,越来越多的站长将目光投向针对搜狗搜索的关键词优化. 大家都知道,谷歌PR值的高低并非网站关键词排名的决定性因素,PR值在SEO中的作用将进一步削弱,一些PR值很低的网站的关键词排名甚至超过了PR值为3以上的网站.但搜狗却跟谷歌不一样,搜狗的 网页评级(Sogou Rank),以下简称SR,对于网站关键词的排名作用很大.网页评级(Sougou Rank)是搜狗衡

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

在文本聚类.文本分类或者比较两个文档相似程度过程中,可能会涉及到TF-IDF值的计算.这里主要讲述基于Python的机器学习模块和开源工具:scikit-learn.        希望文章对你有所帮助,相关文章如下:        [python爬虫] Selenium获取百度百科旅游景点的InfoBox消息盒        Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算        基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解        [python] 使用Jieba工具中文分词及文

文章分享了一个衡量用户与产品或服务之间关系的指标:NPS,干货满满,希望对你有益. 初识NPS 作为互联网行业的用户体验从业者,我们都或多或少会接触一些衡量用户与产品或服务之间关系的指标,常见的指标如活跃度.留存率.用户满意度等. 近几年,NPS(Net Promoter Score净推荐值)在国内流行起来,越来越多的行业及企业开始使用NPS指标作为衡量用户口碑的工具,如通信服务行业的中国移动.金融保险行业的中国平安.互联网行业的天猫和腾讯.家电企业海信等.中国平安从2013年开始引入NPS评价

---恢复内容开始--- 四. 配置IDEA的JVM内存值 IDEA默认配置的JVM内存值比较低,如果硬件配置较高,可以修改该设置. 该设置需要在工程界面进行. 该操作仅建议内存8G以上,64位操作系统进行. 上图中的数值请根据机身实际情况进行修改 ---恢复内容结束--- ## 四. 配置IDEA的JVM内存值 IDEA默认配置的JVM内存值比较低,如果硬件配置较高,可以修改该设置. 该设置需要在工程界面进行. 该操作仅建议内存8G以上,64位操作系统进行. 上图中的数值请根据机身实际情况进行

案例背景 银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据 数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标 其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表正常, 1 代表异常) ▒ 目标 本质依旧是一个分类问题, 0/1 的问题判断是否为信用卡诈骗用户 而在数据中 class 已经进行标识, 而且这次的样本数据的两项结果是极度的不均衡 既正常用户的样本数量是远远大于异常数据的. 不均衡的数据处理方式可以进行 下采样, 或者上采样 ▨ 下采样 -  对

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变化.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像降噪,图像增强等处理,这一篇主要学习傅里叶变换,后面在学习霍夫变换. 下面学习一下傅里叶变换.有人说傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前

14 InnoDB存储引擎 14 InnoDB存储引擎 14.1 InnoDB说明 14.1.1 InnoDB作为默认存储引擎 14.1.1.1 存储引擎的趋势 14.1.1.2 InnoDB变成默认存储引擎之后 14.1.1.3 InnoDB表好处 14.1.1.4 InnoDB表最佳实践 14.1.1.5 InnoDB表提升 14.1.1.6 InnoDB作为默认存储引擎测试 14.1.1.7 验证InnoDB是默认存储引擎 14.1.2 检查InnoDB可用 14.1.3 关闭InnoDB

文章转自:http://blog.itpub.net/24558279/viewspace-762371/ 从Oracle 10g开始,Oracle给广大DBA提供了一个性能优化的利器,那便是Automatic Workload Repository性能报告. 在拿到一份AWR性能报告后,通过分析AWR报告来定位数据库性能问题时,在AWR报告的报告头中,我们会看到类似如下的一些命中率指标: 那么,这些关于Oracle内存的几个关键指标以及Instance效率的几个指标又该如何理解呢? 1 这几个

Elapse time为两个Snap时间间隔,相当于取样时间差 DB Time : db time= cpu time + wait time(不包含空闲等待)(非后台进程)  说白了就是db time就是记录的服务器花在数据库运算(非后台进程)和等待(非空闲等待)上的时间 DB Time: 通俗来说是 内核数*Elapsed的时间 ,但是这个只是一个衡量标准. 如果DB Time > 内核数*Elapsed的时间, 说明数据库负载非常严重,可通过TOP EVENT和LOAD PROFILE 等

可与 toad 相结合的内容, 用 这种颜色可以利用 toad(database->monitor->server statistics)查看到下边的很多信息, 比如 wait event, latch, instance 效率 等.并且, 可以利用 toad(database->monitor->statspack browser)利用这个来看 statspack 报告的内容, 图形界面, 更方便查看.其他的 toad, 比如 (database->monitor->

地址:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-linux-process-management/index.html Linux 是一种动态系统,能够适应不断变化的计算需求.Linux 计算需求的表现是以进程 的通用抽象为中心的.进程可以是短期的(从命令行执行的一个命令),也可以是长期的(一种网络服务).因此,对进程及其调度进行一般管理就显得极为重要. 在用户空间,进程是由进程标识符(PID)表示的.从用户的角度来看,一个 PID 是一个数字值,

Oracle Statspack报告中各项指标含义详解~~学习性能必看!!! Data Buffer Hit Ratio#<#90# 数据块在数据缓冲区中的命中率,通常应该在90%以上,否则考虑加大 db_block_buffers(9i 以上可是db_cache_size) Buffer Nowait Ratio#<#99# 在缓冲区中获取buffer 的未等待比率 Library Hit Ratio#<#98# 主要代表着sql在共享区的命中率,通常在98%以上 In Memory

1-5 Top 5 Timed EventsWaits : 该等待事件发生的次数, 对于DB CPU此项不可用Times : 该等待事件消耗的总计时间,单位为秒, 对于DB CPU 而言是前台进程所消耗CPU时间片的总和,但不包括Wait on CPU QUEUEAvg Wait(ms)  :  该等待事件平均等待的时间, 实际就是  Times/Waits,单位ms, 对于DB CPU此项不可用% Total Call Time:  该等待事件占总的call time的比率total call

AWR是Oracle  10g 版本 推出的新特性, 全称叫Automatic Workload Repository-自动负载信息库, AWR 是通过对比两次快照(snapshot)收集到的统计信息,来生成报表数据,生成的报表包括多个部分 WORKLOAD REPOSITORY report for DB Name DB Id Instance Inst num Release RAC Host ICCI 1314098396 ICCI1 1 10.2.0.3.0 YES HPGICCI1  

Oracle中的AWR,全称为Automatic Workload Repository,自动负载信息库.它收集关于特定数据库的操作统计信息和其他统计信息,Oracle以固定的时间间隔(默认为1个小时)为其所有重要的统计信息和负载信息执行一次快照,并将快照存放入AWR中.这些信息在AWR中保留指定的时间(默认为1周),然后执行删除.执行快照的频率和保持时间都是可以自定义的. AWR的引入,为我们分析数据库提供了非常好的便利条件(这方面MySQL就相差了太多).曾经有这样的一个比喻——“一个系统,

oracle性能优化之awr分析 作者:bingjava 最近某证券公司系统在业务期间系统运行缓慢,初步排查怀疑是数据库存在性能问题,因此导出了oracle的awr报告进行分析,在此进行记录. 导致系统的性能问题有很多,比如内存.cpu占用率过高,网络延迟.系统存储io瓶颈.还有程序方面的代码逻辑.性能低下的sql语句等等,这里主要从awr的角度说明如何通过awr的报告来定位问题. 一.awr报告分析及问题定位 DB Name DB Id Instance Inst num Release RA