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NewSQL ---- Mysql.8.0 与 MemSQL 7.0 大数据量查询性能对比

目录1测试环境以及测试用例设计1.1测试环境1.2测试用例设计2 千万级数据量性能测试对比2.1 MemSQL时间范围分页查询2.1.1 性能测试数据2.2任务信息查询2.2.1 性能测试数据2.3 执行批次范围查询2.3.1 性能测试数据2.4 批次任务查询2.4.1 性能测试数据2.5 聚合查询2.5.1 性能测试数据2.5 系统资源监控数据2.6总结2.7 图表性能分析2.7.1查询时间对比

#mysql#数据库
Julia机器学习 ---- 特征选择

特征评价对理解数据集是非常必要的。根据你随后想建立的模型的类型,有多种策略可以完成特征评价,其中最重要的如下。区分指数——连续型特征。费舍尔判别比——连续型特征。相似度指数——离散型特征。杰卡德相似度——离散型特征。互信息——既适用于离散型特征,也适用于连续型特征。...

#机器学习#数据分析
Julia ---- PyCall.jl 的正确安装方式

Julia中经常需要Python的代码库,毕竟科学计算还是Python的库比较丰富。这时需要现在安装PyCall.jl。如果是直接Pkg.add("PyCall") 那你就错了。如果要正确使用这个程序包,Julia需要一个完整的Python编译环境,默认情况下,它是Miniconda 来管理python的编译环境。当然也可以手动设置,如下所示,但是我的观点最好还是使用默认的,一个独立的编译环境是编

#数据分析#机器学习
Julia 机器学习 ---- 单变量线性回归 和 多元线性回归 (Linear regression)

目录1、线性回归概述2、数据准备3、数据探索3.1简单的数据清洗3.2 图形分析数据3.2.1 盒形图的离群点分析,需要根据四分位距去掉部分数据点。3.2.2 密度图进行分布分析3.2.3 散点图相关分析4、数据预处理4.1、独热编码(One Hot Encoding)4.2、按照比例分割为“测试集”和“训练集”5、建立模型6 检验标准(模型诊断)7、 模型预测、评价、交叉验证7.1 模型的预测与

#机器学习#数据分析#julia
MYSQL Explan 结果分析--Extra详解

目录Using Index ConditionUsing where; Using indexUsing indexUsing whereUsing filesortUsing temporaryUsing join buffer (Block Nested Loop):奇葩的情况:(Using index condition; Using where; Using...

sysdig 安装与使用

一、安装本篇主要介绍在centos下的用法安装和测试,后面也会提到在ubuntu类平台下的安装。其支持在centos6和centos7上安装,安装方法十分简洁:1、centos下的安装1.1一键安装curl-shttps://s3.amazonaws.com/download.draios.com/stable/install-sysdig|sudobash上面是一...

开源中间件Vitess助力MySQL实现分库分表

关于VitessVitess自2011年以来一直为YouTube的所有数据库流量提供服务,目前已被许多企业采用,以满足其生产需求。Vitess是一个用于部署、扩展和管理大型mysql实例集群的数据库解决方案。它的架构是在公共或私有云架构中高效运行,就像在专用硬件上一样。它结合并扩展了许多重要的mysql特性和nosql数据库的可伸缩性。Vitess可以解决以下问题1. 实现M...

#mysql
Julia---- 整理一些用于数据分析的工具包

数据库相关mysql: MySQL.jlSQLite:SQLite.jlPostgreSQL: 原来的PostgreSQL.jl已经废弃,请使用 LibPQ.jlRedis:Redis.jlOralce:ODBC.jlJDBC:JDBC.jl 目前不支持在windows上使用MongoDB: 原来的Mongo.jl 版本太老了,还是使用Mongoc.jlle...

#机器学习#数据库#数据分析
如何才能成为顶级的数据分析师?

每个行业都有好的数据分析师,但如何定义顶尖呢?顶级的数据分析师一定会在数据变现最牛逼的行业里存在,比如金融风控或者数字广告行业,这些业务是真正的数据驱动,因为数据上差一点点,效益就会差一大截。这里以运营商推出的“基于信用分的欠费免停机服务”为例来说明顶级数据分析师(为了描述方便,称其为A君)应该发挥出的价值,然后笔者总结了9个核心能力。1、找到正确的问题A君分析的问题是公司的大问题,相信大家...

#大数据#数据库
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