当这些数据也分布在不同的系统中时，您需要了解，我如何去检查这些数据，或者如何在另一个系统中看到这些数据，或者如何回放日志？这很有挑战性。我会说是的，可能是时间因素。 瑞兹：马修，有什么想法吗？...因为它们可能会被单独处理，你会希望在不同的时间内对它们做出反应。另一件重要的事情是排序保证，这在数据库中是不会发生的。如果内容在不同的主题中，那么您将无法控制它们的顺序。...如果它变得过大，可能是一种气味。一天结束时，你的模型有好的边界吗？在您的企业中，事件是真实世界的事件吗？它是否与正在进行的某项业务保持一致？这是主要考虑因素。你不想用不同的方式人为地把东西切碎吗？...它可以确保人们意识到这是一个限制，在设计系统以及如何通过这项技术放置数据时，请记住这一点。 克拉克：事实上，我发现即使是伟大的1型，2型，这个想法，这是一个可逆的决定吗？...沙皮拉：我要补充的唯一一件事可能是采样的想法，你可以有一个外部系统来对一些事件进行采样，特别是如果正在进行的一切都是非常大规模的。
在上面的代码中，knn 是指「K-Nearest Neighbors」，df 指的是「DataFrame」——无处不在的 Pandas 数据结构。...例如： def k_nearest_neighbors(dataframe): 现在，即使是外行也知道这个函数在计算什么了，参数的名称（dataframe）也清楚地告诉我们应该传递什么类型的参数。...也就是说，一个函数应该只做一件事。这么做的一大原因是：如果每个函数只做一件事，那么只有在函数做那件事的方式必须改变时，该函数才需要改变。...函数有多重功能的一个致命漏洞是函数名称中含有单词「and」 这种分离还可以简化针对函数行为的测试，而且它们不仅被分离成一个模块中的两个函数，还可能在适当情况下存在于不同的模块中。...那么如果一个函数太长该怎么办？代码重构（refactor）！代码重构很可能是你写代码时一直在做的事情，即使你对这个术语并不熟悉。它的含义是：在不改变程序行为的前提下改变程序的结构。
与多数现代编程语言一样，在 Python 中，函数是抽象和封装的基本方法之一。你在开发阶段或许已经写过数百个函数，但并非每个函数都生而平等。写出「糟糕的」函数会直接影响代码的可读性和可维护性。...在上面的代码中，knn 是指「K-Nearest Neighbors」，df 指的是「DataFrame」——无处不在的 Pandas 数据结构。...那我们如何重新命名这个函数呢？例如： 现在，即使是外行也知道这个函数在计算什么了，参数的名称（dataframe）也清楚地告诉我们应该传递什么类型的参数。...也就是说，一个函数应该只做一件事。这么做的一大原因是：如果每个函数只做一件事，那么只有在函数做那件事的方式必须改变时，该函数才需要改变。...那么如果一个函数太长该怎么办？代码重构（refactor）！代码重构很可能是你写代码时一直在做的事情，即使你对这个术语并不熟悉。它的含义是：在不改变程序行为的前提下改变程序的结构。
在机器学习中，我们经常需要使用类和函数定义模型的各个部分，例如定义读取数据的函数、预处理数据的函数、模型架构和训练过程的函数等等。那么什么样的函数才是漂亮的、赏心悦目的代码呢？...例如： def k_nearest_neighbors(dataframe): 现在，即使是外行也知道这个函数在计算什么了，参数的名称（dataframe）也清楚地告诉我们应该传递什么类型的参数。...也就是说，一个函数应该只做一件事。这么做的一大原因是：如果每个函数只做一件事，那么只有在函数做那件事的方式必须改变时，该函数才需要改变。...函数有多重功能的一个致命漏洞是函数名称中含有单词「and」 这种分离还可以简化针对函数行为的测试，而且它们不仅被分离成一个模块中的两个函数，还可能在适当情况下存在于不同的模块中。...那么如果一个函数太长该怎么办？代码重构（refactor）！代码重构很可能是你写代码时一直在做的事情，即使你对这个术语并不熟悉。它的含义是：在不改变程序行为的前提下改变程序的结构。
用上面的命令成功地在当前Python环境中加载了文件，从而创建了一个DataFrame对象。 train.head() 什么是head？不是人体的顶部的吗？...对于数据科学家而言，最重要的是知道用什么方式进行表达，下面就讨论这个问题，然后演示代码。 表达的方式 进行数据可视化，必须要知道的几件事： 在一张图中要展现几个变量？...Logistic回归能够帮助我们预测某数据的标签是true还是false。基本过程是用给定的数据输入到机器中，然后机器用回归模型进行计算，最后告诉我们一个二进制形式的结果。...那么，Logistic回归在这里对我们有什么用？ 我们已经有用二进制形式表示获救情况的列，这已不是问题。...以上就是计算机如何通过学习进行预测的过程，当然还有别的模型，以后有机会还要介绍对模型的评估方法，比如评估分数、矩阵分数等。 希望此文对你有启发。
当然，Spark 处理完数据后，如何落到集群是比较麻烦的一件事情，不同的记录是要写到不同的文件里面去的，没办法简单的 saveAsTextFile 就搞定。...到这一步位置，日志的每条记录其实是一个 tuple(path,line) 也就是每一条记录都会被标记上一个路径。那么现在要根据路径，把每条记录都写到对应的目录去该怎么做呢？...简单来说，业务有两种： ＊ 幂等的 ＊ 自己保证事务 所谓幂等操作就是重复执行不会产生问题，如果是这种场景下，你不需要额外做任何工作。...spark streaming 是按时间周期的， 需要攒一段时间，再一次性对获得的所有数据做处理 Q3. 什么是文件句柄？ A3. HDFS 写入 你需要持有对应的文件的 client 。...老师能分析一下细节吗？ A10. 这和 Spark Streaming 的设计是相关的。微批处理模式使得我们可以一个周期打开所有文件句柄，然后直接写入几千万条数据，然后关闭。
在函数上也是同样的道理。doEverything() 是一个糟糕的名字，会有很多难以预料的后果。如果这个函数能够做所有事情，那么在测试函数某个特定部分时将变得非常困难。...正如李在《如何构建好软件》中所说，「软件的主要价值不是编写它的代码，而是编写它的人所积累的知识。」 比如说，我们有个似乎没有人用过的、面向随机客户端的 API 终端。因为这些原因，我就应该把它删除吗？...如果整个应用程序只做一件事（就像我所有的学校项目），那么手动测试是可以的。但是如果该应用程序可完成 100 种不同的功能，那该怎么办呢？...我们最近为 BNEF 开发了一个新的搜索系统。做这件事真的很棒。我开始设计本地开发，学习 DPKG（打包和部署）和试图解决部署机密信息的问题。 谁会想到对产品中的机密信息进行部署会变得如此棘手呢？...即使吧组件测试到位，也还不足以了解出错的情况。这些错误通常是由客户来告诉我们的——这看起来不太对劲。 总结 在过去的一年里，我学到了很多东西。当我对这篇文章进行回顾时，我能够更好地体会到我的成长。
如果你了解机器学习算法的工作原理，并且是在低级别上真正理解它，而不仅仅是高级直觉，那么你应该可以自己导出公式。在实践中，记公式是基本不需要做的事情，因为你可以查到它。...，并且使用GAN的话，还同时从完全虚构的数据中学习） 做监督学习，其中监督信号表示多个正确答案中的任何一个都可以接受，而不仅为每个训练示例提供一个具体的回答 用统计生成代替成本高的模拟 从来自生成模型的后验分布取样...理解Volterra序列如何工作的最简单的方法是，它是一系列数字滤波器，用于预估从输入信号到适当的输出的转换。...在测试集上测量你的指标（不是训练，也不是验证） Chomba Bupe，开发机器学习算法 - 96,608阅读，460回答 回答摘选：在分类方法中，可以添加类和训练样本而无需重新训练所有数据的方法，除了...这并不是说他们的工作不重要，他们在推广NN方面是非常重要的，但如果是说诺贝尔奖经常强调的“原创想法”，那么就是LeCun，更早的Fukushima和Schmidhuber。
不同之处只在于规模：如果我们搞砸了，数据库记录就会被破坏；如果他们搞砸了，可能就是一个价值数十亿美元的错误。为什么我们总是如此害怕错误？犯错是件好事，没有什么比失败更好的老师了。...1删除了上千个网址 当我在一家大型金融机构工作时，我开发了一套清理 F5 网络层中未使用路由的系统。在阻塞之前，F5 路由池只能支持大约 5000 个 URL。...约一个月后，在我新入职的第一天，我收到了令我脸色煞白的短信。“哥们，我们团队出事了。有人把代码通过电子邮件发到了公司外部，这涉及到法律问题。你知道是谁干了这事吗？”...我立刻打电话给以前的经理，没有人接。打电话给我的同事，无人接听。法律部门已经介入，让他们与我断绝联系。这真是太可怕了。新经理觉得不对劲，就问起我这件事。他过去是个律师，所以他让我请律师以防万一。...没有人真的把我推到这个系统里，所以我保持距离。当它们出现错误时，我没有解决它们。我没有在他们慢下来时支持他们，也没有人叫我这么做，所以我就没有这样做。我做的是很酷的新东西，事关公司的未来！
某网站现在的数据量至多是5000万条，可以设计每张表容纳的数据量是500万条，也就是拆分成10张表。 那么如何判断某张表的数据是否容量已满呢？...可以在程序段对于要新增数据的表，在插入前先做统计表记录数量的操作，当万条数据，就直接插入，当已经到达阀值，可以在程序段新创建数据库表（或者已经事先创建好），再执行插入操作。 4....所以分库分表还就是一个比较好的选择了。 那么分库分表多少合适呢? 经测试在单表1000万条记录一下,写入读取性能是比较好的....这样在留点buffer,那么单表全是数据字型的保持在800万条记录以下, 有字符型的单表保持在500万以下。...如果按 100库100表来规划,如用户业务: 500万*100*100 = 50000000万 = 5000亿记录。 心里有一个数了，按业务做规划还是比较容易的。
这样做有好处，就是可以让您的数据在数据库中按照ID进行物理排序，但笔者认为这样做意义不大。 ...虽然我们的where语句可以仅仅限制当前用户尚未签收的情况，但如果您的系统已建立了很长时间，并且数据量很大，那么，每次每个用户打开首页的时候都进行一次全表扫描，这样做意义是不大的，绝大多数的用户1个月前的文件都已经浏览过了...很多人认为只要把任何字段加进聚集索引，就能提高查询速度，也有人感到迷惑：如果把复合的聚集索引字段分开查询，那么查询速度会减慢吗？...年1月1日以后的数据有50万条，但只有两个不同的日期，日期精确到日；之前有数据50万条，有5000个不同的日期，日期精确到秒。 ...所以说，我们要建立一个"适当"的索引体系，特别是对聚合索引的创建，更应精益求精，以使您的数据库能得到高性能的发挥。
如果作者能够证明（通过数据或基于原理的一些事实）他的方法是同样有效的，那么reviewer应该接受作者的偏好。否则，代码风格选择取决于软件设计的标准原则。...当达成共识变得特别困难时，reviewer和作者需要进行面对面会议，而不是仅仅试图通过代码审查注释来解决冲突。（不过，如果这样做，请确保将讨论结果记录在CL的评论中，以供将来的读者阅读。）...如果在第一时间认为不应该发生这种变化，请立即说明为什么不该这样做的原因。当拒绝类似这样的更改时，向开发人员提供建议告诉他们应该怎么做什么也是一个好主意。...(注意:这并不意味着你应该中断开发去回复——请找到适当的中断时间点去做) 很重要的是，reviewer员要花足够的时间来进行review，确保他们给出的LGTM，意味着“此代码符合我们的标准”。...因为通常他们比你更了解代码，所以他们可能真的比起你来说对代码的某些层面具有更好的洞察力。他们的论点有意义吗?从代码质量的角度来看它是否合理?如果是的话，让他们知道他们是对的，然后让问题沉下去。
以下是一次你和顾客的电话对话。 顾客：Hey，麻烦帮我记住我邻居的生日。 你：好。你邻居生日是什么时候？ 顾客：1月2日。 你：（在一个本子，翻到这位顾客的一页，记录下他邻居的生日。）好的，已记录好。...John：Hey 你：你好，欢迎拨打记忆公司电话，有什么可以帮到你吗 John：可以告诉我去新泽西的航班是什么时候吗 你：当然。...你的设计建立在两人良好沟通的前提下，如果出现沟通无法进行的情况，系统就出现问题了。也就是说，你的设计没有达到 分区容忍性（partition tolerant）的要求。...一致性：一旦顾客更新了记录，下次再打电话查询时，总能获取最新的记录 可用性：只要你和妻子有人上班，记忆公司总能为顾客提供服务 分区容忍性：即使你和妻子的沟通无法进行，记忆公司仍然可以提供服务 番外篇：...许多 NoSQL 系统就使用了这个方法，一个节点更新了数据，背后会有一个进程将数据同步到其他节点。 这种设计存在的问题是可能在短时间内丢失一致性。例如，顾客打电话进来要求记录，妻子接听到这个电话。
2.数据不平衡导致内存溢出： 数据不平衡除了有可能导致内存溢出外，也有可能导致性能的问题，解决方法和上面说的类似，就是调用repartition重新分区。这里就不再累赘了。...DataFrame则不同，DataFrame由于有类型信息所以是可变的，并且在可以使用sql的程序中，都有除了解释器外，都会有一个sql优化器，DataFrame也不例外，有一个优化器Catalyst，...基于这个思想，在两个RDD进行join操作的时候，如果其中一个RDD相对小很多，可以将小的RDD进行collect操作然后设置为broadcast变量，这样做之后，另一个RDD就可以使用map操作进行join...hbase中的数据存储在HFile中， 通常单个HFile都会比较大，另外Spark在读取Hbase的数据的时候，不是按照一个HFile对应一个RDD的分区，而是一个region对应一个RDD分区。...如果RDD的每个分区数据比较多，每个分区处理时间过长，就应该把 spark.locality.wait 适当调大一点，让Task能够有更多的时间等待本地数据。
当我们这样做时，这意味着我们就不必那么经常进行正则化了。这很好，因为我们经常进行正则化…让我们试试吧！ 记住，在 sklearn 逻辑回归中，C是正则化惩罚的倒数。...他们所做的是将其与其他方法在其他数据集上进行比较。其中一件事是他们尝试了 IMDB 数据集。...在前一节中，我实际上添加了一个循环，对训练 DataFrame 和测试 DataFrame 进行以下操作： 对于每个数据框中的每个单元格，我都进行了以下操作： 接下来，有一系列单元格我首先要为训练集和测试集运行...因为请记住，在现实生活中，我们实际上不需要创建那个矩阵。相反，我们可以只有四个系数，然后进行索引查找，这在数学上等同于在独热编码上进行乘法。所以这不是问题。 有一件事要提到。...问题：这只是一个广泛的问题，你知道人们正在做一些什么来处理数据中的偏见吗[1:38:41]？你知道，这目前是一个有争议的话题，有人试图使用算法方法，他们基本上试图说我们如何识别偏见并将其减去。
在部分分区数据丢失时，Spark 可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对 RDD 的所有分区进行重新计算。...如果是 reduceByKey 这种聚合类的 shuffle 算子，那么会选用 Map 数据结构，一边通过 Map 进行聚合，一边写入内存；如果是 join 这种普通的 shuffle 算子，那么会选用...如果是普通的map算子，假设一个partition有1万条数据，那么map算子中的function要执行1万次，也就是对每个元素进行操作。...针对上述的两个问题，我们分别进行分析： 针对第一个问题，既然分区的数据量变小了，我们希望可以对分区数据进行重新分配，比如将原来4个分区的数据转化到2个分区中，这样只需要用后面的两个task进行处理即可，...针对第二个问题，解决方法和第一个问题的解决方法非常相似，对分区数据重新分配，让每个partition中的数据量差不多，这就避免了数据倾斜问题。 那么具体应该如何实现上面的解决思路？
在处理数据之前了解数据不仅仅是一个好主意，而且是一个优先项。...在进入机器学习或统计建模之前，这是一个重要的步骤，因为它提供了解决现有问题的适当模型。 基本要点是，我们需要提前知道我们的数据构成，这样才能有效地选择预测算法或描绘数据准备的其他步骤。...• 使用缺少的数据，Pandas文档 • pandas.DataFrame.fillna，Pandas文档 有很多方法可以在Pandas DataFrame中完成填充缺失值，并将其替换为所需的内容。...Stack Overflow • 什么时候你应该记录一个分配（数字）的日志吗？...在Python生态系统中，这通常是一个numpy ndarray（或矩阵）。
我们实际上已经通过这种方式对模型进行了很多改进。当你在 ChatGPT 中按下按钮时，这实际上有点像向我们的团队发出一个信号，“这是一个你应该收集反馈的薄弱环节。”...这样做是为了另一个人工智能生成数据，使其对人类更有用。...就像，我怀疑有很多人在看这个，你看着那个，你会想，“哦，天哪，关于我工作方式的几乎每一件事，我都需要重新思考。”就像，那里只有新的可能性。我对吗？谁认为他们必须重新考虑我们做事的方式？...这意味着如果你继续投资并发展它们，那么在某个时候可能会出现一些东西？GB：是的。而且我认为，我的意思是，老实说，我认为那里的故事很有说明性，对吧？...（笑声）所以我认为重要的是我们一步一步来。我们说，好吧，当我们继续进行书籍摘要时，我们必须适当地监督这项任务。我们必须用这些机器建立记录，他们能够真正实现我们的意图。
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