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hhdb数据库介绍(9-6)
非确定性函数代理 非确定性函数在使用中，会带来一系列问题，尤其是全局表的数据一致性问题，为此计算节点提供非确定性函数代理的功能。 注意事项 以下场景中，可能会出现数据不一致的情况，包括主从存储节点的数据不一致，和数据节点之间的数据不一致： 1.人为操作 （1）人为或应用程序直接操作存储节点，可能导致任意类型的不一致； （2）使用HINT 语句操作数据，可能导致任意类型的不一致； （3）未正确使用外键约束；在不支持的场景下使用存储过程、触发器、视图；未正确使用event等。 对于计算节点来说，这些操作相当于"人为或应用程序直接操作存储节点"； （4）强行修改表的配置规则而没有对应调整数据路由，或使用过去遗留的有BUG的分片规则等，可能导致路由不正确； （5）设置server.xml 应尽量使用稳定的存储节点版本与功能，不能盲目追求存储节点新功能； （2）计算节点自身BUG，或者设计上还有遗漏的地方，可能导致任意类型的数据不一致。
51110编辑于 2025-03-18 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-6 在逻辑回归中使用多项式特征
本小节主要介绍在逻辑回归算法中使用多项式特征以解决非线性数据的分类问题，并通过具体的编程实现。 多项式项的degree可以是任意的正整数值，所以相应的可以构造出任意形状的决策边界。接下来就来使用添加多项式项的逻辑回归算法对上面非线性的数据进行编程实验。 这里使用我们自己封装的LogisticRegression类，为了简单没有将样本划分成训练集和测试集，直接将整个数据集进行训练，在整个数据集上的分类准确度为60.5%，显然这个准确率比较低。 没有添加多项式的逻辑回归算法处理非线性数据的决策边界如上图所示。 逻辑回归算法本身就是使用一根直线来对特征平面进行划分的，对于上面这样的非线性数据这根直线决策边界显然有非常多的错误分类，所以最终的模型的分类准确度只有60%左右。
1.7K30发布于 2020-03-02 - 来自专栏落雨的专栏
【Python】学习笔记week10-0 循环
【PYTHON】比赛评分计算#循环 题目描述 学校举办新生歌手大赛，输出每个选手的成绩，由评委的评分的平均值得到。 输入 每行输入一个评委的得分，最后以空行结束 输出 计算选手的成绩，保留小数点后1位并输出。 sum=sum+eval(s) s=input() print("该歌手最终成绩为{:.1f}".format(sum/count)) 【PYTHON】1-2/3+3/5-4/7+5/9- #循环 题目描述 求和 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+...
29.2K87编辑于 2021-12-11 - 来自专栏IT技术圈
PTA | 习题2-4 求交错序列前N项和 (15分)
一、题目描述 本题要求编写程序，计算交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+... 的前N项之和。 输入格式: 输入在一行中给出一个正整数N。 输出格式: 在一行中输出部分和的值，结果保留三位小数。 输入样例: 5 输出样例: 0.917 二、思路分析 观察交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+...发现， 分子：1，2，3，4，5，6...
3K30发布于 2021-07-14 - 来自专栏A周立SpringCloud
跟我学Spring Cloud（Finchley版）-23-Spring Cloud Config高可用
使用第三方Git仓库：这种方式非常简单，可使用例如GitHub、BitBucket、Gitee、Coding等提供的仓库托管服务，这些服务本身就已实现了高可用。 自建Git仓库管理系统：使用第三方服务的方式虽然省去了很多烦恼，但是很多场景下，倾向于自建Git仓库管理系统。此时就需要保证自建Git的高可用。 而由于Spring Cloud Bus依赖RabbitMQ（当然也可使用其他MQ，例如Kafka或者RocketMQ），所以RabbitMQ的高可用也是必不可少的。 Config Server未注册到Eureka Server上 对于这种情况，Config Server的高可用可借助一个负载均衡器来实现，如图9-6所示。 ? 如图9-6，各个微服务将请求发送到负载均衡器，负载均衡器将请求转发到其代理的其中一个Config Server节点。这样，就可以实现Config Server的高可用。
37620发布于 2019-03-14 - 来自专栏全栈程序员必看
体验vSphere 6之7-为虚拟机启用容错
图9-1 打开容错功能 （2）由于我们是在虚拟机中做的这个测试，在打开FT时会有个故障提示”与主机关联的虚拟网卡宽带不足，无法用于FT日志记录”，如图9-2所示。实际上这个提示不影响后期的测试。 图9-2 故障详细信息 （3）在”选择数据存储”对话框，为辅助虚拟机选择数据存储。在新版本的FT中，主虚拟机与辅助虚拟机可以放置在不同的数据存储中，这进一步提高了”容错”的安全性，如图9-3所示。 图9-3 为辅助虚拟机选择数据存储 （4）在”选择主机”对话框，为辅助虚拟机选择主机，如图9-4所示。辅助虚拟机、主机要运行在不同的主机上。 图9-5 完成 （6）返回到vSphere Web Client管理控制台，在”近期任务”中会显示为虚拟机打开容错的配置信息，如图9-6所示。 图9-6 为虚拟机打开容错 （7）为虚拟机打开容错之后，右击虚拟机名称，在FT中可以看到，关闭FT、迁移辅助虚拟机等选项，如图9-7所示。
1.5K40编辑于 2021-12-23 - 来自专栏田飞雨的专栏
Docker 使用指南 (四)—— 数据卷的使用
一.数据卷的使用 有时候需要使用数据库，但是又希望它的数据能保存在本地，Docker中提供了数据卷可以供你方便的操作数据。 数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，它绕过 UFS，可以提供很多有用的特性： 数据卷可以在容器之间共享和重用 对数据卷的修改会立马生效 对数据卷的更新，不会影响镜像 数据卷默认会一直存在，即使容器被删除 注意：数据卷的使用，类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount，镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会隐藏掉，能显示看的是挂载的数据卷。 提示：使用 –volumes-from 参数所挂载数据卷的容器自己并不需要保持在运行状态。 如果要删除一个数据卷，必须在删除最后一个还挂载着它的容器时使用 docker rm -v 命令来指定同时删除关联的容器。
5.5K11发布于 2016-07-20 - 来自专栏webman
webman数据库的使用
webman框架专栏地址https://cloud.tencent.com/developer/column/103665一，实际操作1.安装数据库组件，进入框架的根目录，在终端里输入下面的指令，进行安装 5.配置完成后，我们就可以开始来使用了，首先打开上一篇文章，我们创建的php文件，也是/app/controller/TimeControl.php文件，如果没有看过上篇文章的小伙伴，可以在文章顶部进入专栏 需要记住这个代码，我们需要用到数据库的时候，就得引用它use support\Db;7.我们先给数据库创建一个表吧，然后填充一下资料。 11.这样的话，数据库就连接成功了，也可以查询使用了。如果你还想尝试更深层次的使用方法，可以访问webman官网继续调试。 三，结语相当于来说webman的数据库使用，还是挺简单的，我在写完这篇文章后，也会对其的查询方法进行深度化学习，动起手来吧。
62810编辑于 2024-09-10 - 来自专栏码客
Echarts中数据集的使用
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。 https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。 以前我们都是在系列（series）中设置数据。 }, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后 ，序列中只需要设置x,y展示的列即可。
1K20编辑于 2023-10-19 - 来自专栏hrscy
使用 Charles 获取 https 的数据
我使用的 Charles 版本是 3.11.2，获取下载地址可自行百度，我下面要说的是使用 Charles 获取 https 的数据。 1. 钥匙串 系统默认是不信任 Charles 的证书的，此时对证书右键，在弹出的下拉菜单中选择『显示简介』，点击使用此证书时，把使用系统默认改为始终信任，如下图： ? 简书发现页面接口数据 此时还是获取不到 https 的数据，各位童鞋不要着急，下面还有操作，接着还是进入 Charles ,如下图操作： ? 设置 如果还抓不到数据，检查你的手机是不是 iOS 10.3 及以上版本，如果是的话的还需要进入手机设置->通用->关于本机->证书信任设置，如下图，证书选择信任就可以了： ? iOS11 设置完成后，就可以抓取数据啦，如下图： ? 抓取数据 如果有问题，欢迎留言。?
2K20发布于 2018-08-30 - 来自专栏python-爬虫
redis数据库的使用
二.在服务中管理redis服务器的开启关闭 redis-server.exe redis.windows.conf redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379 三.命令行简单使用 redis支持 字符串、字典、列表、集合、有序集合 https://www.runoob.com/redis/redis-tutorial.html 五.特点 可持久化、单线程单进程并发 六.python中使用 依赖 pip3 install redis 直接使用 import redis r = redis.Redis(host='127.0.0.1', port=6379) 连接池使用 import redis pool = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379) r = redis.Redis(connection_pool=pool) 库的选择 import redis r = redis.Redis(db=0) #第几个库总共有15个库 七.django中配置与CACHES联用 缓存使用 # 1.将缓存存储位置配置到redis中：settings.py
59320发布于 2020-06-19 - 来自专栏爱编码
《Spark的使用》--- 大数据系列
二、Spark的架构 ? Spark架构图 1.Spark Core 包含Spark的基本功能；尤其是定义RDD的API、操作以及这两者上的动作。 其他Spark的库都是构建在RDD和Spark Core之上的 2.Spark SQL 提供通过Apache Hive的SQL变体Hive查询语言（HiveQL）与Spark进行交互的API。 每个数据库表被当做一个RDD，Spark SQL查询被转换为Spark操作。 3. Spark Streaming 对实时数据流进行处理和控制。 Spark Streaming允许程序能够像普通RDD一样处理实时数据。 4.MLlib 一个常用机器学习算法库，算法被实现为对RDD的Spark操作。 这个库包含可扩展的学习算法，比如分类、回归等需要对大量数据集进行迭代的操作。 5.GraphX 控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合。
1.1K10发布于 2019-07-03 - 来自专栏代码即数据
使用Django的JsonResponse返回数据
request): # 获取当前页码数 num = request.GET.get('num', 1) n = int(num) # 1.查询stu_student表中的所有数据 stus = Student.objects.all() # 获取所有的 # django 分页 pager = Paginator(stus, 2) # 获取当前页面的数据 return JsonResponse({'code': 200, 'data': students}) perpage_data = pager.page(n) # 返回第一页的数据 except PageNotAnInteger: perpage_data = pager.page(1) # 返回最后一页的数据 except EmptyPage
1.7K40编辑于 2022-08-04 - 来自专栏算法与编程之美
JavaScript|数据类型的使用
问题描述 每一种计算机语言都有自己的数据结构和数据类型，JavaScript脚本语言中则是采用弱数据类型的方式，即一个数据不必首先做声明，可以在使用或赋值时再确定其数据的类型，接下来就介绍一下JavaScript 数据类型的使用。 DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>javascript数据类型的使用 DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>javascript数据类型的使用 图1.5 String类型的使用 7 Object类型的使用 前面介绍的几种数据类型是JavaScript的原始数据类型，而Object是对象类型，该数据类型中包括Object、Function、Number
90610发布于 2020-06-24 - 来自专栏生信修炼手册
使用TCGAbiolinks下载TCGA的数据
TCGAbiolinks是一个分析处理TCGA数据的R包，通过GDC API来查询和下载TCGA的数据，同时提供了差异分析，生存分析，富集分析等常见的分析功能，网址如下 http://bioconductor.org 除此之外，还有几个重要参数，legacy参数的默认值为FALSE,表示从harmonized database进行查询，TRUE表示从 GDC legacy archive进行查询；barcode参数用于选择其中部分样本的数据 这里分成了两个步骤，第一步从GDC下载原始数据，可以使用API或者gdc-clinet进行下载， API的速度相对快一点；第二步对原始数据的结果进行整理，从GDC下载的原始数据是每个文件单独分开的，需要先对结果进行整理 以表达谱数据为例，需要进行样本的合并，样本ID的转换等，所有这些都可以通过GDCprepare完成。 整理好的结果存放在data对象中, 样本的信息可以通过如下方式进行查看 ? 结果示意如下 ? 表达量矩阵的信息查看方式如下 ? 结果示意如下 ? 数据下载并整理好之后，就可以进行分析了。不同类型的数据对应的分析方法也不同，具体的分析方法请参考官方文档。
1.6K21发布于 2019-12-19 - 来自专栏foochane
Sqoop数据迁移工具的使用
文章作者：foochane 原文链接：https://foochane.cn/article/2019063001.html Sqoop数据迁移工具的使用 sqoop简单介绍 sqoop数据到HDFS 用于数据的导入和导出。 [图片上传失败... (image-93b332-1561888166313)] 导入数据：MySQL，Oracle导入数据到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等数据存储系统； 导出数据：从Hadoop的文件系统中导出数据到关系数据库 3.3 导入表数据子集 有时候我们并不需要，导入数据表中的全部数据，sqoop也支持导入数据表的部分数据。 这是可以使用Sqoop的where语句。where子句的一个子集。 4 Sqoop的数据导出 将数据从HDFS把文件导出到RDBMS数据库,导出前目标表必须存在于目标数据库中。默认操作是从将文件中的数据使用INSERT语句插入到表中。
4K30发布于 2019-07-01 - 来自专栏数据库相关
vector 数据采集工具的使用
vector 官方的介绍如下： vector是使用rust编写的高性能可观测性数据管道，使组织能够控制其可观测性数据。 Vector 可以在您需要的地方（而不是在供应商最方便的地方）实现显着的成本降低、新颖的数据丰富和数据安全。开源，比任何替代方案快 10 倍。 / 生产级别大规模的数据处理流： json文件 --> vector 1 --> kafka --> vector 2 --> es 小规模的数据采集，也可以不用kafka： json文件 - 我们下面演示的这种是小规模的场景下的使用案例： 1 创建vector缓存目录和日志文件路径 mkdir -pv /var/lib/vector 2 编写主配置文件 $ cat main.toml data_dir 将各自机器上的业务日志采集并简单处理后发送到kafka，然后由第二层的vector（单机或集群）消费kafka数据，并写到ES集群中。
2.5K10编辑于 2023-12-19 - 来自专栏马拉松程序员的专栏
数据存储：MySql数据库的基本使用
比起本地数据文本，数据库的优势在于提供了共享性，并发性。在后面数据可视化章节中，不仅仅是一次的可视化分析，还将搭建一个web服务，进行可多人使用的可视化处理。 所以为了提供更多的并发支持服务，先了解下数据库的使用，这里以轻量化的MySQL数据库为例。 是最流行的开源的、可免费使用的数据库系统，功能强大，足以应付web应用。 MySQL底层是使用C和C++编写，支持包括window、Linux 在内的等多种操作系统上运行。 不过现在很多的云服务器厂商都推出许多云数据库的相关产品，提供直接在线使用的数据库服务，方便快捷，免去了自己搭建数据库的繁琐步骤，当然是根据相应的配置付费，对于新用户体验来说，并不是一笔很大的支出，所以为了快捷的使用 MySQL数据库，直接购买一个体验的云数据库使用，读者也可以自行选择一家合适的厂商产品使用，也可在本机主机中自建一个数据库。
92230编辑于 2023-09-02 - 来自专栏全栈程序员必看
Win知识 – 程序是怎样跑起来的（合集）
这是因为人们希望不管是Windows还是Linux，都能使用几乎相同的源代码。 因此，高级编程语言的机制就是，使用独自的函数名，然后再在编译时将其转换成相应操作系统的系统调用（也有可能是多个系统调用的组合）。 也就是说，用高级编程语言编写的应用在编译后，就转换成了利用系统调用的本地代码（图9-6）。 图9-6 高级编程语言的函数调用在编译后变成了系统调用 在高级编程语言中，也存在可以直接调用系统调用的编程语言。不过，利用这种方式做成的应用，移植性①并不友好（也俗称为有恶意行为的应用）。 使用printf函数，是无法向窗口和打印机输出字符串的。
32710编辑于 2022-09-14 - 来自专栏云计算linux
UML 数据建模EA的基本使用——《用例图的使用》
在需求分析阶段，系统分析与设计阶段，系统开发及部署等方面有着强大的支持，同时加上对10种编程语言的正反向工程，项目管理，文档生成，数据建模等方面。可以让系统开发中各个角色都获得最好的开发效率。 它覆盖了系统开发的整个周期，除了开发类模型之外，还包括事务进程分析，使用案例需求，动态模型，组件和布局，系统管理，非功能需求，用户界面设计，测试和维护等。 3.主要包括： 结构图表：类、对象、合成元素、包、组件、布局； 行为图表：使用案例、通信、序列、交互概述、行为、状态、时序； 扩展：分析（简单行为）、定制（需求、变动和UI设计）。 二、用例图使用的步骤： 1、打开EA后，点击文件，新建项目，如图： 2、命名好，点击“保存“，弹出选择模型对话框，如图： 这些模型的名字如下： *Business Process 业务流程模型 Requirements 需求分析模型 Use Case 用例模型 Domain Model 领域模型 Class 类设计模型 Database 数据库设计模型 Component 组件模型 Deployment
1.3K10编辑于 2024-12-19
腾讯云开发者
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