HBase/TiDB都在用的数据结构:LSM Tree,不得了解一下?
LSMTree(Log-structuredmerge-tree)广泛应用在HBase,TiDB等诸多数据库和存储引擎上,我们先来看一下它的一些应用:这么牛X的名单,你不想了解下LSMTree吗?装X之前,我们先来了解一些基本概念。设计数据存储系统可能需要考虑的一些问题有:ACID,RUM(Read,Write,Memory)。ACIDACID相信小伙伴都被面试官问过,我想简单讨论的一点是:如何持久化数据才能保证数据写入的事务性和读写性能?事务性可简单理解为:1.数据必须持久化。2.一次数据的写入返回给用户写入成功就一定成功,失败就一定失败。读写性能可简单理解为:一次读或一次写需要的IO次数,
JavaScript 数据结构与算法之递归
1.前言算法为王。排序算法博大精深,前辈们用了数年甚至一辈子的心血研究出来的算法,更值得我们学习与推敲。因为之后要讲有内容和算法,其代码的实现都要用到递归,所以,搞懂递归非常重要。2.定义方法或函数调用自身的方式称为递归调用,调用称为递,返回称为归。简单来说就是:自己调用自己。现实例子:周末你带着女朋友去电影院看电影,女朋友问你,咱们现在坐在第几排啊?电影院里面太黑了,看不清,没法数,现在你怎么办?于是你就问前面一排的人他是第几排,你想只要在他的数字上加一,就知道自己在哪一排了。但是,前面的人也看不清啊,所以他也问他前面的人。就这样一排一排往前问,直到问到第一排的人,说我在第一排,然后再这样一
JavaScript 世界万物诞生记
一.无中生有起初,什么都没有。造物主说:没有东西本身也是一种东西啊,于是就有了null:现在我们要造点儿东西出来。但是没有原料怎么办?有一个声音说:不是有null嘛?另一个声音说:可是null代表无啊。造物主说:那就无中生有吧!于是:JavaScript中的1号对象产生了,不妨把它叫做No.1。这个No.1对象可不得了,它是真正的万物始祖。它拥有的性质,是所有的对象都有的。__proto__是什么呢?是“生”的意思,或者叫做继承。二.制造对象的机器既然已经有了一个对象,剩下就好办了,因为一生二,二生三,三生万物嘛。不过造物主很懒,他不想一个一个地亲手制造对象。于是他做了一台能够制造对象的机器:
10+个很酷的VueJS组件,模板和实验示例
众所周知,Vue.js组件是Vue创建自定义元素的重要功能之一,同时,模板可帮助你避免从头开始创建网页设计。总之,这些工具对于希望其开发过程更快,更高效的任何Web开发人员都是必不可少的。此外,在过去的几年中,Vue.js变得非常流行,许多企业将其添加到他们的技术栈中。该框架的优点是它具有内置的数据绑定和MVC模型(模型、视图、控制器),与Angular.js和React.js相比,它使配置更加容易。另外,Vue.js的学习曲线很小,与Angular.js相比,Vue更易于学习,理解和使用。知道了这一点,我们收集了一份Vue.js组件、模板和实验清单,如果你是一个初学者,可以帮助你对这个框架的
2000字总结3种项目和面试中常用的集成学习算法
1概念俗话说,“三个臭皮匠,顶个诸葛亮”,多个比较弱的人若能有一种方法集中利用他们的智慧,也可以达到比较好的效果,这就是集成学习的思想。集成学习是指通过构建并结合多个学习器来完成学习任务的一种机器学习方法其结构如下图所示:根据个体学习器的特点,可以分为以下两类:同类型(如全是神经网络)的个体学习器,又称基学习器,构成同质集成不同类型的个体学习器,又称组件学习器,构成异质集成一般而言,个体学习器是所谓的弱学习器,即泛化能力略优于随机猜测的学习器。使用弱学习器进行集成学习已经可以获得足够好的泛化性能。当然也可以使用比较强的学习器。理想的个体学习器应该具有好而不同的特点,即:好:有一定的准确性不同:
3000字详细总结机器学习中如何对模型进行选择、评估、优化
引入对于一个机器学习工程而言,我们可以选择的模型众多。对于一个模型而言,我们也有很多模型参数需要人工选择,本章将对模型的评估选择和优化进行详细介绍。1概念介绍1.1过拟合和欠拟合在机器学习中,我们期望通过训练集来得到在新样本上表现的很好的学习器,找出潜在样本的普遍规律,在训练过程中,可能会出现两种情形:欠拟合:指对训练样本的一般性质尚未学好。过拟合:学习器把训练样本学得“太好”了的时候,可能把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质,这样就会导致泛化性能下降。可以通过下图来辅助理解:过拟合与欠拟合在机器学习中,我们尤其要预防过拟合的发生,但由于机器学习的问题常常是NP难甚至是
怎样的变量命名,才显得有文化?
ThereareonlytwohardthingsinComputerScience:cacheinvalidationandnamingthings.计算机科学领域只有两大难题:缓存失效和命名。--PhilKarlton相信不少程序员都为变量命名这个问题伤透了脑筋。变量名太短了别人看不懂,太长了又显得啰嗦,不长不短又考验词汇量,一不留神就跟已有变量名重复。取得一手好名字确实是一个挑战,也是一门艺术。今天我们就来聊聊,到底要怎样命名,才能显示出水平?不同的编程语言有不同的具体命名规范,通常包含在语言的风格指南里。本文不打算讨论各种语言的代码风格问题,只讨论跟具体语言无关的命名准则。为什么需要命
安利十二个常用的IPython魔法命令
不能以偏概全哈,就我个人而言,在日常编程中一般都会用到两个编译器——Pycharm和Jupyter,在刷算法、写爬虫时会用到前者,因为我习惯用Pycharm里的Debug功能调试,很容易找出代码中的Bug。而进行数据分析、机器学习时就会用到后者,因为Jupyter编译器利用的IPython是一种交互式计算和开发环境,对数据的可视化十分友好,这类单元格的形式每一步都有运行结果,便于整理自己思路,并且很大程度上节约了运行时间,在调试的时候只需要运行出错的部分代码,而不是全部。IPython中有一些特有的魔法命令,如果能合理的利用这些魔法命令,会省去很多不必要的操作,为编程带来很大程度的便利,下面就
HBase可用性分析与高可用实践
HBase作为一个分布式存储的数据库,它是如何保证可用性的呢?对于分布式系统的CAP问题,它是如何权衡的呢?最重要的是,我们在生产实践中,又应该如何保证HBase服务的高可用呢?下面我们来仔细分析一下。1.什么是分布式系统的CAP?CAP是指一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partitiontolerance)。Consistency一致性一致性指更新操作成功并返回客户端完成后,分布式系统中所有节点在同一时间的数据完全一致。从客户端的角度来看,一致性主要指的是并发访问时获取的数据一致。从服务端来看,则是更新如何复制分布到整个系统,以保证数据最终
SQL Join 中,表位置对性能的影响
图|榖依米SQLJoin中,表位置对性能的影响出这样一个话题,老读者估计要说我炒冷饭。其实还真不是。两表的Join,Internals(内幕)还是有很多可以讨论。比如join算法,Predicate优化,Join顺序对性能的影响,或者DOP(degreeofparallel).今天我们谈最简单的一个,Join中表顺序,对性能的影响。经过前面4篇Join文章的论述,相信大家对于Join的算法已经不陌生了。至少知道三种基础Join算法的使用。比如NestedLoopJoin.今天我们要讨论的还真是和NestedLoopJoin算法有关。NestedLoopJoin有两种输入集,一是OuterInp