1.LightGBM简介 LightGBM是一个梯度Boosting框架,使用基于决策树的学习算法.它可以说是分布式的,高效的,有以下优势: 1)更快的训练效率 2)低内存使用 3)更高的准确率 4)支持并行化学习 5)可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比,速度是非常快的 2.XGboost的缺点 在讨论LightGBM时,不可避免的会提到XGboost,关于XGboost可以参考此博文 关于XGboost的不足之处主要有: 1)每轮迭代时,都需要遍历整个训练数据多次.如果把整个训练数据

"Hadoop能做什么?" ,概括如下: 1)搜索引擎:这也正是Doug Cutting设计Hadoop的初衷,为了针对大规模的网页快速建立索引: 2)大数据存储:利用Hadoop的分布式存储能力,例如数据备份.数据仓库等: 3)大数据处理:利用Hadoop的分布式处理能力,例如数据挖掘.数据分析等: 4)科学研究:Hadoop是一种分布式的开源框架,对于分布式系统有很大程度地参考价值. Hadoop有三种不同的模式操作,分别为单机模式.伪分布模式和全分布模式.每种模式的详细介绍以及单

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

一.问题描述 公司想尝试使用Elasticsearch来存一部分数据,以此缓解数据增长带来的对数据库的压力.在研究了一段时间后,发现Elasticsearch不适合作为数据存储使用. 二.理由如下 1.mapping不可改,不能改index属性.Elasticsearch中以定义的mapping不能修改名字和属性,无法修改名字勉强能接受,但无法需要改属性. 官方文档中介绍了几种修改mapping的方法.一个是新建一个字段,程序中所有地方修改名字,这对于复杂的项目容易出错,而且无法保留原来的数据:

NoSQL数据库都被贴上不同用途的标签,如MongoDB和CouchDB都是面向文档的数据库,但这并不意味着它们可以象JSON(JavaScript Object Notation,JavaScript对象标记)那样以结构化数据形式存储文本文档. JSON被认为是XML的代替品,它是一个轻量级的,基于文本交换数据的标准,和XML一样具有人类易读的特性.简单的JSON数据结构叫做对象,可能包括多种数据类型,如整型(int),字符串(string),数组(array),日期(date),对象(obj

测试准备 需要将InfluxDB的源码放入 go/src/github.com/influxdata 目录 单写测试代码(write1.go): package main import ( "log" "time" "fmt" "math/rand" "github.com/influxdata/influxdb/client/v2" ) const ( MyDB = "testInfluxdb&

Hadoop简介 官方网站:  http://hadoop.apache.org/ 中文网站:  http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/ Hadoop设计来源 根据Google的三大论文 GFS(Google File System): Google的分布式文件系统       http://www.cnblogs.com/999-/p/7120490.html MapReduce: Google的MapReduce开源分布式并行计算框架 http://

Hadoop 基础知识 大数据已经火了很长很长时间了,从最开始是个公司都说自己公司的数据量很大,我们在搞大数据.到现在大数据真的已经非常成熟并且已经在逐渐的影响我们的生产生活.你可能听过支付宝的金融大数据,滴滴的出行大数据以及其他的诸如气象大数据等等,我们每个人都是数据的制造者,以后又将享受大数据技术所带来的生活的便利. 作为一个IT相关的从业人员,你肯定听过Hadoop,Spark了.毕竟技术在发展,现在大家上班下班地铁公交都交流啥,机器学习,人工智能,AI,搞大数据都不太敢说话.为啥,因为技

Redis 是一个高性能的key-value数据库. redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便. 1. 按照我们一般的使用Redis的场景应该是这样的: 也就是说:我们会先去redis中判断数据是否存在,如果存在,则直接返回缓存好的数据.而如果不存在的话,就会去数据库中,读取数据,并把数据缓存到Redis中. 适用场合:如果数据量比较大

本篇随笔除了介绍 iOS 数据持久化知识之外,还贯穿了以下内容: (1)自定义 TableView,结合 block 从 ViewController 中分离出 View,轻 ViewController 的实现,提高 TableView 的复用性 (2)Model「实体层」+View「视图层」+ViewController「视图控制器层」+Service「服务层」+Database「数据库层」,MVC 多层架构的实现 (3)TableView 单元格滑动手势控制显示实用按钮,实用按钮为「修改」

前段时间.看了罗女士( 资深技术顾问 - Oracle 中国 顾问咨询部)关于<大批量数据处理技术的演讲>视频.感觉受益良多,结合多年的知识积累,柯南君给大家分享一下: 交流内容: 一.Oracle的分区技术 (一)分区技术内容 1. 什么是分区? 分区就是将一个很大的table或者index 依照某一列的值.分解为更小的,易于管理的逻辑片段---分区. 将表或者索引分区不会影响SQL语句以及DML(见备注)语句,就和使用非分区表一样,每一个分区拥有自己的segment(见备注).由于,DDL

Redis 是一个高性能的key-value数据库. redis的出现,很大程度补偿了memcached这类key-value存储的不足,在部 分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用.它提供了Python,Ruby,Erlang,PHP客户端,使用很方便. 1. 按照我们一般的使用Redis的场景应该是这样的: 也就是说:我们会先去redis中判断数据是否存在,如果存在,则直接返回缓存好的数据.而如果不存在的话,就会去数据库中,读取数据,并把数据缓存到Redis中. 适用场合:如果数据量比较大

摘要:本文以本人目前所做项目为基础,从设计的角度探讨数据可视化的设计的方法.过程和结果,起抛砖引玉之效.在技术方案上,我们采用通用web架构和d3js作为主要技术手段:考虑到项目需求,这里所做的可视化案例都是数据演示工具,不是数据探索工具.其中所用截图,并非最终效果图. 一．             基础说明 1.       基础技术 使用D3js绘制图形 图1,五彩斑斓的d3js D3js是应用在web开发上的开源JS组件库,是一个数据可视化工具.D3的全称是Data-Driven Docu

网上搜集了一些关于开源数据交换工具Kattle的文章,特收藏例如以下: 文章一:ETL和Kettle简单介绍 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.反复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,假设当中存在着

PHP, Python, Node.js 哪个比较适合写爬虫? 1.对页面的解析能力2.对数据库的操作能力(mysql)3.爬取效率4.代码量推荐语言时说明所需类库或者框架,谢谢.比如:python+MySQLdb+urllib2+reps:其实我不太喜欢用python(可能是在windows平台的原因,需要各种转字符编码,而且多线程貌似很鸡肋.) 2 条评论   按投票排序 按时间排序 35 个回答     梁川,第三方支付.互联网金融从业者 知乎用户.星辕翼玛.YUX IO 等人赞同 主要看

本篇随笔除了介绍 iOS 数据持久化知识之外,还贯穿了以下内容: (1)自定义 TableView,结合 block 从 ViewController 中分离出 View,轻 ViewController 的实现,提高 TableView 的复用性 (2)Model「实体层」+View「视图层」+ViewController「视图控制器层」+Service「服务层」+Database「数据库层」,MVC 多层架构的实现 (3)TableView 单元格滑动手势控制显示实用按钮,实用按钮为「修改」

从这一个介绍里面知道,redis比memcache作为缓存数据库强大的地方,一个是支持的数据类型比较多,另一个就是redis持久化功能. 下面就介绍Redis的持久化之RDB! 一:什么是redis的持久化 官网介绍: 英文:https://redis.io/topics/persistence 中文:http://www.redis.cn/topics/persistence.html 二:Redis的RDB是什么? 在指定的时间间隔内将内存中的数据集快照写入磁盘,也就是行话讲的Snapsho

上篇文章讲了卷积神经网络的基本知识,本来这篇文章准备继续深入讲CNN的相关知识和手写CNN,但是有很多同学跟我发邮件或私信问我关于PaddlePaddle如何读取数据.做数据预处理相关的内容.网上看的很多教程都是几个常见的例子,数据集不需要自己准备,所以不需要关心,但是实际做项目的时候做数据预处理感觉一头雾水,所以我就写一篇文章汇总一下,讲讲如何用PaddlePaddle做数据预处理. PaddlePaddle的基本数据格式 根据官网的资料,总结出PaddlePaddle支持多种不同的数据格式,

其实针对使用自增长还是UUID,大家讨论最多的就是速度和存储空间,这里我加入了安全性和分布式,具体对比如下: 使用自增长做主键的优点:1.很小的数据存储空间2.性能最好3.容易记忆使用自增长做主键的缺点:1.如果存在大量的数据,可能会超出自增长的取值范围2.很难(并不是不能)处理分布式存储的数据表,尤其是需要合并表的情况下3.安全性低,因为是有规律的,容易被非法获取数据使用GUID做主键的优点:1.它是独一无二的,出现重复的机会少2.适合大量数据中的插入和更新操作,尤其是在高并发和分布式环境下3

http://blog.51cto.com/yixianwei/2047886 为什么使用SpringBoot 1.web工程分层设计,表现层.业务逻辑层.持久层,按照技术职能分为这几个内聚的部分,从而促进技术人员的分工2.需要各种XML配置,还需要搭建Tomcat或者jetty作为容器来运行,每次构建项目,都需要经历此流程3.一个整合良好的项目框架不仅仅能实现技术.业务的分离,还应该关注并满足开发人员的“隔离”springBoot是什么Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架

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