回归模型的性能的评价指标主要有:RMSE(平方根误差).MAE(平均绝对误差).MSE(平均平方误差).R2_score.但是当量纲不同时,RMSE.MAE.MSE难以衡量模型效果好坏.这就需要用到R2_score,实际使用时,会遇到许多问题,今天我们深度研究一下. 预备知识 搞清楚R2_score计算之前,我们还需要了解几个统计学概念. 若用$y_i$表示真实的观测值,用$\bar{y}$表示真实观测值的平均值,用$\hat{y_i}$表示预测值,则: 回归平方和:SSR $$SSR = \s

在我们日常使用Git的时候,一般比较小的项目,我们可能不会注意到.git 这个文件. 其实, .git文件主要用来记录每次提交的变动,当我们的项目越来越大的时候,我们发现 .git文件越来越大. 很大的可能是因为提交了大文件,如果你提交了大文件,那么即使你在之后的版本中将其删除,但是, 实际上,记录中的大文件仍然存在. 为什么呢?仔细想一想,虽然你在后面的版本中删除了大文件,但是Git是有版本倒退功能的吧,那么如果大文件不记录下来, git拿什么来给你回退呢?但是,.git文件越来越大导致的问题

当一个软件遇到了性能瓶颈时,首要的改进是软件功能重构,适当删除可能拖垮系统的业务需求.客户对“实时”相当感兴趣,然而又有几个使用者能够真正清楚什么地方应该是实时的?这一点同样体现在其它行业,生厂商想要降低生产成本,相比于对供应商的原料压价,提高生产率.改进制作工艺.优化生产线是更好的办法. 第二个应当改进的是软件结构,包括部署结构.数据存储结构.软件设计结构.软件设计本身就是一个从结构到行为的过程,能够产生什么样的行为是由它的结构决定的,一个优良的结构能够较为容易地让你定位到影响性能的关键点.小

Atitit图像识别的常用特征大总结attilax大总结 1.1. 常用的图像特征有颜色特征.纹理特征.形状特征.空间关系特征. 1 1.2. HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)1 1.3. (二)LBP特征 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子4 1.4. :它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D.

将一张图片存储在mysql中,并读取出来(BLOB数据:插入BLOB类型的数据必须使用PreparedStatement,因为插入BLOB类型的数据无法使用字符串拼写): ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ package com.lanqiao.javatest; import java.io.File

Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) | 四号程序员 Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) 4 Replies 需1求:给出N长的序列,求出TopK大的元素,使用小顶堆,heapq模块实现. view source print? 01 import heapq 02 import random 03   04 class TopkHeap(object): 05     def __init__(self, k): 06  

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2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,大快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠.Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖.对这份榜单感兴趣的可以找一下看看.本篇承接上一篇<DKM平台监控参数说明>,继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明.DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看.在上一篇中已经就集群平均负载.集群磁盘使用情况.HDFS监控界面.Hbase监控界面等监控参数进行说明.今天就把

Hive优化-大表join大表优化 5.大表join大表优化 如果Hive优化实战2中mapjoin中小表dim_seller很大呢?比如超过了1GB大小?这种就是大表join大表的问题.首先引入一个具体的问题场景,然后基于此介绍各自优化方案. 5.1.问题场景 问题场景如下: A表为一个汇总表,汇总的是卖家买家最近N天交易汇总信息,即对于每个卖家最近N天,其每个买家共成交了多少单,总金额是多少,假设N取90天,汇总值仅取成交单数. A表的字段有:buyer_id.seller_id.pay_c

原帖地址:https://www.cnblogs.com/iyoume2008/p/6105590.html 今天正好碰到这样的问题,在博客园中看到有以上地址的一篇文章,照着上面的操作解决了问题,但是排版上看着不是特别舒服,自己也想记录下来,就全文COPY了,只是改了下版式.望作者谅解 1 如何查找大文件 其实很多时候,你需要了解 /u01/app/oracle/oradata/prod/ 下有哪些大的数据文件,比如文件大小超过100M或1G(阀值视具体情况而定).那么如何把这些大文件搜索出来呢

大家好,欢迎来到老胡的博客,今天我们继续了解设计模式中的职责链模式,这是一个比较简单的模式.跟往常一样,我们还是从一个真实世界的例子入手,这样大家也对这个模式的应用场景有更深刻的理解.   一个真实的栗子 作为上班族,相信大家对请假都不陌生,每个公司都有自己请假的流程,稍微讲究点的公司还会有细致的规定,比如,3天以内的假期,小组长有权力批准,3天以上的假期就要找更高级别的领导批准.这种制度就是典型的权力越大职责越大--毕竟,批长假的职责只在高级主管那里存在. 除了规定出这样细致的要求之外,大部分

一直觉得“大数据”这个名词离我很近,却又很遥远.最近不管是微博上,还是各种技术博客.论坛,碎碎念大数据概念的不胜枚举. 在我的理解里,从概念理解上来讲,大数据的目的在于更好的数据分析,否则如此大数据的存储便没有这么大的意义了.至于从技术上, 恰好之前在<淘宝技术这十年>的引言部分,读到一篇小文,觉得放在这个大数据的讨论下,也还很贴切: “据不可靠消息,在双十一当天高峰,淘宝的访问流量最巅峰达到871GB/S.这个数字意味着需要178万个4Mb带宽的家庭宽带才能负担的起, 也完全有能力拖垮一个中

  大数据的流行一定程序导致的爬虫的流行,有些企业和公司本身不生产数据,那就只能从网上爬取数据,笔者关注相关的内容有一定的时间,也写过很多关于爬虫的系列,现在收集好的框架希望能为对爬虫有兴趣的人,或者想更进一步的研究的人提供索引,也随时欢迎大家star,fork ,或者提issue,让我们一起来完善这个awesome系列 github地址 Awesome-crawler A collection of awesome web crawler,spider and resources in dif

通常我们处理缩略图是使用后台代码(PHP..net.Java等)根据大图片生成一定尺寸的缩略图,来供前台页面调用,当然也有使用前台javascript脚本将加载后的大图强行缩放,变成所谓的缩略图,这种方法不可取.但是,针对网站内容页,如本站文章详情页,如果需要加载一张很大的图片时,为了防止"撑破"布局,我们使用jQuery来等比例缩放图片.我们分两种情况来讲述: 1.已知图片尺寸  代码如下: <div id="demo1"> <img src=&

一.大文本存取: 我们有一本约10M的小说,现存入数据库: 代码如下:以junit测试的方式给出 package com.dzq.lob; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.Reader; import java.io.Writer; import java.sql.Connection; import java.sql.PreparedStateme

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke

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