如何处理Bader电荷数据

Bader分析

一.背景理查德·贝德(Richard Bader)开发了一种将分子分解为原子的直观方法.他对原子的定义纯粹基于电子电荷密度.Bader使用所谓的零磁通表面来划分原子.零通量表面是2D表面,其上电荷密度垂直于表面.通常在分子系统中,电荷密度在原子之间达到最小值,这是将原子彼此分开的自然位置.除了作为分子中原子可视化的直观方案外,Bader的定义通常也可用于电荷分析.例如,Bader体积内的电荷与原子的总电子电荷很接近.电荷分布可用于确定相互作用的原子或分子的多极矩.Bader的分析也被用来定义原

mysql如何处理亿级数据，第一个阶段——优化SQL语句

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from

JavaScript如何处理解析JSON数据详解

JSON (JavaScript Object Notation)一种简单的数据格式,比xml更轻巧. JSON 是 JavaScript 原生格式,这意味着在 JavaScript 中处理 JSON 数据不需要任何特殊的 API 或工具包. JSON的规则很简单: 对象是一个无序的“‘名称/值’对”集合.一个对象以“{”(左括号)开始,“}”(右括号)结束.每个“名称”后跟一个“:”(冒号):“‘名称/值’ 对”之间使用“,”(逗号)分隔.具体细节参考http://www.json.org/j

[apue] 如何处理 tcp 紧急数据（OOB）？

在上大学的时候,我们可能就听说了OOB(Out Of Band 带外数据,又称紧急数据)这个概念. 当时老师给的解释就是在当前处理的数据流之外的数据,用于紧急的情况.然后就没有然后了…… 毕业这么多年了,回想一下,还真是没有接触过OOB的场景,更没有实地发送.接收过OOB. 那么到底该怎样处理OOB呢?OOB在所谓的紧急情况下是否有用呢?下面一一道来. 首先产生OOB是非常简单的,只需要在寻常send的最后一个参数,加入MSG_OOB标志位: ret = send (sockfd, ptr, n

PayPal高级工程总监：读完这100篇论文就能成大数据高手（附论文下载）

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文就能成大数据高手作者白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

如何使用R语言解决可恶的脏数据

转自:http://shujuren.org/article/45.html 在数据分析过程中最头疼的应该是如何应付脏数据,脏数据的存在将会对后期的建模.挖掘等工作造成严重的错误,所以必须谨慎的处理那些脏数据. 脏数据的存在形式主要有如下几种情况: 1)缺失值 2)异常值 3)数据的不一致性下面就跟大家侃侃如何处理这些脏数据. 一.缺失值缺失值,顾名思义就是一种数据的遗漏,根据CRM中常见的缺失值做一个汇总: 1)会员信息缺失,如身份证号.手机号.性别.年龄等 2)消费数据缺失,如消费次数.

Controller将Model数据传给View层，View层应该如何处理？

首先,我们在Model层中添加一个Person类. namespace MVCTest.Models{ public class Person { public string IdCard { get; set; } public string Name { get; set; } public string Sex { get; set; } public int Age { get; set; } }} 在Contro

PayPal 高级工程总监：读完这 100 篇文献，就能成大数据高手

原文地址开源(Open Source)对大数据影响,有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用:另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具涌现,乱花渐欲"迷"人眼.为了掌控住这些"新玩意",数据分析的达人们不得不"殚精竭虑"地"学而时习之

Meteor 之数据的发布于订阅（Publish and subscribe ）

发布和订阅发布(Publication)和订阅(Subscription)是 Meteor 的最基本最重要的概念之一,但是如果你是刚刚开始接触 Meteor 的话,也是有些难度的. 这已经导致不少误解,比如认为 Meteor 是不安全的,或者说 Meteor 应用无法处理大量数据等等. 人们起初会感觉这些概念很迷惑很大程度上是因为 Meteor 像变魔法一样替你做了很多事儿.尽管这些魔法最终看起来很有效,但是它们掩盖了后台真正做的工作(好像魔术一样).所以让我们剥去魔法的外衣来看看究竟发生了什

【 D3.js 选择集与数据详解 — 4 】 enter和exit的处理方法以及处理模板

绑定数据之后,选择集分为三部分:update.enter.exit.这三部分的处理办法是什么呢?本文将讲解其处理方法,以及一个常用的处理模板. 1. enter的处理方法如果没有足够的元素,那么处理方法通常是使用append()添加元素.请看下面的代码: <body> <p></p> <script> var dataset = [3, 6, 9]; var p = d3.select("body").selectAll("p

Python 数据科学系列の Numpy、Series 和 DataFrame介绍

本課主題 Numpy 的介绍和操作实战 Series 的介绍和操作实战 DataFrame 的介绍和操作实战 Numpy 的介绍和操作实战 numpy 是 Python 在数据计算领域里很常用的模块 import numpy as np np.array([11,22,33]) #接受一个列表数据创建 numpy array >>> import numpy as np >>> mylist = [1,2,3] >>> x = np.array(my

Spark大数据针对性问题。

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

数据存储之归档解档 NSKeyedArchiver NSKeyedUnarchiver

在构建应用程序时,有一个重要的问题是如何在每次启动之间持久化数据,以便重现最后一次关闭应用前的状态.在iOS和OS X上,苹果提供了三种选择:Core Data.属性列表(Property List)和带键值的编码(NSKeyedArchiver).当涉及到建模.查询.遍历.持久化等复杂的对象图时,Core Data无可替代.但并非所有应用程序都需要查询数据.处理复杂对象图,有时候使用NSKeyedArchiver更为简单. 1. 使用NSKeyedArchiver 如果要将各种类型的对象存储到

【mysql优化】大数据量分页优化

limit 翻页原理 limit offset,N, 当offset非常大时, 效率极低, 原因是mysql并不是跳过offset行,然后单取N行, 而是取offset+N行,返回放弃前offset行,返回N行. 效率较低,当offset越大时,效率越低通过show profile可以查看: mysql> show profiles; +----------+------------+------------------------------------+ | Query_ID | Dura

$Java-json系列（一）：用GSON解析Json格式数据

GSON是谷歌提供的开源库,用来解析Json格式的数据,非常好用.如果要使用GSON的话,则要先下载gson-2.2.4.jar这个文件,如果是在Android项目中使用,则在Android项目的libs目录下添加这个文件即可:如果是在Java项目中,则把gson-2.2.4.jar先添加到当前项目的任意一个包中,然后右键点击这个jar包 -> 构建路径 -> 添加至构建路径.这样准备工作就做好了. (一)单条无嵌套Json数据的解析比如有如下Json数据:{"name"

ASP.NET MVC案例教程（基于ASP.NET MVC beta）——第四篇：传递表单数据

摘要本文将完成我们“MVC公告发布系统”的公告发布功能,以此展示在ASP.NET MVC中如何传递处理表单的数据. 前言通过前几篇文章,我们已经能比较自如的使用ASP.NET MVC来呈现页面和数据了.但是,有一个大问题没有解决:如何处理表单数据.例如,我们将要实现的公告发布功能,用户肯定是在某个表单页面输入标题.正文等内容,而后提交,然后表单数据要被传递到相应的地方交由业务逻辑组件处理. 在传统的ASP.NET下,使用的是Model1模式,每个aspx页面有一个同名的a

（数据科学学习手札69）详解pandas中的map、apply、applymap、groupby、agg

*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库:https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 pandas提供了很多方便简洁的方法,用于对单列.多列数据进行批量运算或分组聚合运算,熟悉这些方法后可极大地提升数据分析的效率,也会使得你的代码更加地优雅简洁,本文就将针对pandas中的map().apply().applymap().groupby().agg()等方法展开详细介绍,并结合实际例子帮助大家更好地理解它们

大数据理论篇 - 通俗易懂，揭秘谷歌《The Dataflow Model》的核心思想(一)

目录前言目标核心的设计原则通用的数据处理流程切合实际的解决方案总结延伸阅读最后作者:justmine 头条号:大数据达摩院创作不易,未经授权,禁止转载,否则保留追究法律责任的权利. 前言这是分布式数据处理系统系列的第一篇,也是当下实时流计算引擎实现的奠基石,为了帮助大家从理论到实现形成一个完整的知识体系,计划分为理论篇(剖析分布式数据处理系统的核心思想)和实现篇(详解当下实时流计算引擎如何实现核心思想):大数据的核心是分布式数据处理,建议大家关注[大数据达摩院],后期更精彩

在dubbo的一端，看Netty处理数据包，揭网络传输原理

如今,我们想要开发一个网络应用,那是相当地方便.不过就是引入一个框架,然后设置些参数,然后写写业务代码就搞定了. 写业务代码自然很重要,但是你知道: 你的数据是怎么来的吗?通过网络传输过来的呗. 你知道网络是通过什么方式传输过来的吗?光纤呗,TCP/IP协议呗. 看起来都难不住我们的同学们,但是,以上问题都不是我们关注的重点,我们今天要关注的是,TCP.IP协议是如何把数据传输到我们的应用服务器,而且准确地交到对应的业务代码手上的? 我们也不关注TCP协议的三次握手四次挥手,我们只需要确认一点,

Flume+Kafka+Storm+Redis 大数据在线实时分析

1.实时处理框架即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路

MySQL数据操作语句精解

用于操作数据库的SQL一般分为两种,一种是查询语句,也就是我们所说的SELECT语句,另外一种就是更新语句,也叫做数据操作语句. 言外之意,就是对数据进行修改.在标准的SQL中有3个语句,它们是INSERT.UPDATE以及DELETE. 在MySQL中又多了一个REPLACE语句,因此,本文以MySQL为背景来讨论如何使有SQL中的更新语句. 一.INSERT和REPLACE INSERT和REPLACE语句的功能都是向表中插入新的数据.这两条语句的语法类似.它们的主要区别是如何处理重复的数据

巴特西