最近突然发现本站的全文检索功能失效了，在本地进行调试，发现抛出 TokenStream contract violation异常，很奇怪的异常，因为之前本功能是好好的，也没改动，并且我也没使用TokenStream...，异常如下： Exception in thread "main" java.lang.IllegalStateException: TokenStream contract violation:...原来我之前使用的是Lucene 4.6，现在改用maven管理后，而引进mmseg4j-analysis-1.9.1分词器后，默认引入了lucene 4.3的依赖包， 这就导致了Lucene在分词的时候抛出异常
在分析数据的时候，总有那些一些数据异常无法找到适当的理由进行合理解释，也许可以换个角度来看待这些异常。...为什么明明数据发生较大的起伏波动，我们绞尽脑汁还是无法找到合理的原因，这些到底是怎么样的异常，是不是存在一些共性，或者这些异常是不是我们平常所说的异常，抑或是应该归到其他类别，不妨先叫它们“难以解释的异常...因为这里给出了完整的曲线变化趋势，所以犯这种错误的可能性会降低，但当我们比较短时间内的数据变化，或者简单看数据同环比的时候，就很容易误把回归均值当做一种异常。...C线中每个渠道的数据都未出现明显异常，但由于多个渠道的流量因为随机波动碰巧同时都到了一个较低的点，这个时候总体访问量也会出现明显低于正常水平的情况，于是就出现了“难以解释的异常”。 ...所以，这些“难以解释的异常”之谜可以揭晓了，当很多因素同时作用于某个指标的时候，即使所有的影响因素都没有出现显著的异常，指标数据仍然可能表现异常，虽然这个概率非常低，但确实会发生，这是因为多个因素共同作用下的叠加效应导致的
Mysql数据库异常 1.1....数据库问题之Got error 28 from storage engine 原因首先检查磁盘是否已满，df -h一下 很可能是日志数据过大，查看该目录下文件夹和文件大小 du -h --max-depth...=1 参考 https://blog.csdn.net/en_joker/article/details/76020875 ps: 之后又新的数据库问题，陆续补充
大家好啊，今天承接上篇给大家介绍一下数据异常值相关知识，在原理这块需要点数学基础。...异常值概念 最早的定义由 Hawkins 提出：“异常是在数据集中与众不同的数据，使人们怀疑这些数据并非随机产生的，而是产生于完全不同的机制；常见称呼由孤立点、离群点、噪音等。...以我近期操作的气象数据为例（见下图） 在日降雨量中出现32766数值，结合数据自带相关特征值说明，很容易理解32766不可能代表实际意义； 除说明外，还需从数据整体上判断数值是否存在异常（如x地x年x...天出现百年一遇暴雨事件，会让该值偏离其他数据，但此时数据是真实的，这时需对数据进行异常值检测。）...xi的平均值，δ是所有点xi的标准偏差 原理： 异常值是分布尾部的数据点，因此远离数据的平均值。
得到：idtr=8003f400 使用 dq 8003f400 -L40 查看中断描述表 ?...80548e00`000831a0 等这些差不多的，其实真正的是两边的 8 个，805431a0，中间的是一些属性，后面再说 我们要做的就是：用程序写一个函数，他会去触发中断，一旦执行中断之后就可以执行异常...，异常的处理地址是我们可以用 windbg 的 eq 命令写入的，触发异常之后就可以执行高权限的命令了 具体做法是构造一个裸函数，这个裸函数是我们用来执行高权限代码的地方，这个函数的入口就是 401000...使用 eq 8003f500 0040ee00`00081000 把 00401000 写到 8003f500 的地方 （这里注意应该是 ee00 而不是 8e00，否则用户态的进程是没法访问的，ee...("pause"); } tips： 如果在 XP 上显示不是有效的 win32 => 右键项目 => 属性 => 配置属性 => 常规 => 平台工具集 => 选择 XP 的 主要是通过控制了一个异常
看了数据挖掘的异常检测部分，写一点笔记。 1.0 概述 什么是数据挖掘：数据挖掘 什么是异常检测：异常检测 异常检测的目标是发现与大部分其他对象不同的对象。...通常，异常对象被称为离群点，因为在数据的散布图中，他们远离其他数据点。异常检测也称为偏差检测、例外挖掘。 ...1.1 异常的成因 数据来源于不同的类 自然变异 数据测量和收集误差 1.2 异常检测方法 1. 基于模型的技术 首先建立一个模型，异常是那些不能完美匹配的对象。...半监督的异常检测 训练数据包含被标记的正常数据，但是没有关于异常对象的信息。目标是使用有标记的正常对象的信息，对于给定的对象集合，发现异常标号。 1.4 问题 1....2.3 异常检测的混合模型方法 数据用两个分布的混合模型建模，一个分布为普通数据；另一个为离群点。 初始时将所有对象放入普通对象集，而异常对象集为空。
启动不了咋整，看log呗，报什么异常情况，查看error如下： 2017-09-21 14:41:18 4255 [Note] InnoDB: The InnoDB memory heap is disabled...注: 在check table的时候，遇到大数据的表会比较慢，耐心等待即可!...看起来基本没有问题了，那咱就先把Zabbix Server启动起来看看吧，然后用tail命令MYSQL的error日志中还会有什么异常情况。...这种情况之前遇到过，需要清理系统表数据和删除表，然后导入mysql_system_tables.sql即可，操作如下： 1、登录数据库，进入mysql库，执行如下SQL删除5张表 mysql> use...记住，一定要是drop table if exists 2、停止数据库，进入到数据库数据文件所在目录，删除上面5个表所对应的idb文件 /etc/init.d/mysqld stop cd /data/
有人认为在处理大数据时忽略各种异常数据是最好的做法，为此他们创建了复杂的过滤程序，来舍弃那些异常的信息。在处理特定类型的数据时，这可能算是较为稳妥的做法，因为异常往往会导致结果的不准确。...但实践证明，在某些时候和某些特定的情景中，异常数据要比其他的数据更有价值。对此，我们应该认识到的是“在没有进一步分析的情况下，丢弃数据的做法是不正确的”。...在大数据的世界里，“异常数据”可能只是一个条目，在数百万的数据量中，这一个条目可能并不值得注意。...但是很多的数据学家都不愿意为研究异常处理而占用其他任务的资源。 事实上，异常现象很可能是某种趋势的前兆。...通常情况下，只要数据集的规模足够大，异常现象就总会随之出现。
但在这个过程由于线程数量不定，导致了测试数据的可靠性降低。 二是由于现实测试中通常会存在网络异常的情形，极少量的异常值会大大影响对被测对象的性能评估。...在上述场景中，异常的数据与整个测试数据样本相比是很少的一部分，常见的分类算法例如：SVM、逻辑回归等都不合适。...而孤立森林算法恰好非常适合上述场景，首先测试数据具备一定的连续性，其次异常数据具备显著的离群特征，最后异常数据的产生是小概率事件，因此，孤立森林算法在网络安全、交易欺诈、疾病监测等方面也有着广泛的应用。...计算离群点偏离值，当森林中所有样本路径长度 h(x) 计算完毕后，通过运用统计学的方法计算得出所有数据样本期望值 E(h(x)) 和方差 S(h(x))，进而得到偏离期望和方差的异常数据点。...常见机器学习聚类算法通常根据空间距离或者密度来寻找异常数据，孤立森林算法独辟蹊径，采用构建二叉树森林再进行中序遍历计算叶子结点平均高度的方式来寻找异常数据，算法实现了对于海量数据的异常检测仅需 O(n)
java.sql.SQLException: ORA-00928: 缺失 SELECT 关键字
Layui表格分页数据异常 在处理Layui的表格分页时遇到了，在切换搜索条件和列表后，分页数据page参数被保留，从而导致加载出来的表单数据结果异常的情况，其实解决起来非常简单 在 Option 中加入..., page: { curr: 1 //重新从第 1 页开始 } 参考官方实例 ： //这里以搜索为例 tableIns.reload({ where: { //设定异步数据接口的额外参数
起因 最近一段时间，生产系统持续碰到一些数据库异常，导致 sql 执行失败。...若没有设置，一旦如果数据库相关地址参数错误错误，将会长时间阻塞在建立数据库连接上。 使用网上一张图可以清晰的解析前三者关系。 ? 数据库相关异常分析 实际上还存在操作系统层面上 Socket 超时。...综上，若发生 com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure 异常，为数据库连接失效...BatchUpdateException 这个错误是发生在数据批量导入时。当时数据量大概 20 多W条，然后在批量插入时抛出该异常。以下为批量插入代码。...数据库相关异常分析 查看时序图可知，在真正执行 SqlMapClientCallback 回调方法逻辑时，这个时候会首先从 DataSource 获取 Connection， 然后后面开始执行 SqlMapClientCallback
什么是异常(outlier)?Hawkins(1980)给出了异常的本质性的定义：异常是在数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非随机偏差，而是产生于完全不同的机制。...在某个季节里，某一天的气温很高或很低，这个温度数据就是一个异常。异常检测和分析是数据挖掘中一个重要方面，也是一个非常有趣的挖掘课题。...基于密度的异常观点比基于距离的异常观点更贴近Hawkins的异常定义，因此能够检测出基于距离异常算法所不能识别的一类异常数据———局部异常。...局部异常观点摈弃了以前所有的异常定义中非此即彼的绝对异常观念，更加符合现实生活中的应用。 上述的异常检测算法是以静态数据集为研究对象，需要对数据集进行多次扫描，才能得到输出结果。...在现实生活中，对动态的数据集，即流数据的在线处理的需求更为迫切，因此，只需进行一次扫描便得到结果的数据流异常检测算法，成为当前的研究热点。
Python-数据挖掘-请求伪装 ? 一、超时设置 假设有个请求，要爬取1000个网站，如果其中有100个网站需要等待30s才能返回数据，如果要返回所有的数据，至少需要等待3000s。...可以为 HTTP 请求设置超时时间，一旦超过这个时间，服务器还没有返回响应内容，就会抛出一个超时异常，这个异常需要使用 try 语句来捕获。 例如，使用一个 IP，它的响应速度需要2秒。...如果将超时时间设置为 1s，程序就会抛出异常。...① URLError 异常和捕获 URLError 产生的原因主要有以下几种： 没有连接网络； 服务器连接失败； 找不到指定的服务器； 可以使用 try...except 语句捕获相应的异常。...② HttpError 异常和捕获 每个服务器的 HTTP 响应都有一个数字响应码，这些响应码有些表示无法处理请求内容。如果无法处理，urlopen() 会抛出 HTTPError。
异常值处理 指那些偏离正常范围的值，不是错误值 异常值出现频率较低，但又会对实际项目分析造成偏差 异常值一般用过箱线图法(分位差法)或者分布图(标准差法)来判断 异常值检测可以使用均值的二倍标准差范围，...也可以使用上下4分位数差方法 异常值往往采取盖帽法或者数据离散化 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter...\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据预处理' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv...td> TRUE 0.0 5 rows × 22 columns # 对价格异常值处理...# 计算价格均值 x_bar = df['Price'].mean() # 计算价格标准差 x_std = df['Price'].std() # 异常值上限检测 any(df['Price'] >
，会自动调用@HystrixCommand标注好的fallbackMethod调用类中的指定方法 上图故意制造两个异常： int number = 10/0; 计算异常 我们能接受3秒钟，它运行...5秒钟，超时异常。...1：快照时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快照时间窗，默认为最近的10秒。 2：请求总数阀值：在快照时间窗内，必须满足请求总数阀值才有资格熔断。...,Hystrix 依然会返回一个 Observable 对象， 但是它不会发射任何结果数据， 而是通过onError 方法通知命令立即中断请求，并通过onError()方法将引起命令失败的异常发送给调用者...整图说明 复杂情况下的仪表盘数据图表
对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。...去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。 分析思路包括以下5个步骤： 1....当然作为数据分析师也可能凭借数据敏感，发现异常数据。 这个步骤主要思考4个小问题： 什么叫异常数据？ 异常数据真的是问题吗？对比标准是什么：KPI？去年同期？...小结：异常数据分析属于“事后诸葛亮”式的后验分析，做得好也是可以发现业务中存在问题的，但同时提需要提醒数据一定要形成闭环，即从业务中来，更需要回到业务中去，落实到业务执行，分析才不会白费...附1：异常数据分析流程（去年） 附2：此图为一些分析视角，仅供参考
一、Python 异常简介 1、异常概念 Python 异常 是在程序运行过程中发生的错误或问题的表示 ; 出现异常可能会中断程序的正常执行流程 , 并引发一个异常对象 ; 此时 , 需要 捕获和处理...import time with open("file3.txt", "r", encoding="UTF-8") as file: print("使用 write / flush 函数向文件中写出数据...(以追加模式打开文件): ") # 写出数据 file.write("Tom and Jerry") # 刷新数据 file.flush() # 关闭文件...---- 程序出现异常有两种情况 : 整个应用因为该异常停止运行 ; 对异常进行捕获处理 , 应用正常运行 ; 1、异常处理简介 程序出现异常导致无法运行 , 这种情况下 并不是要求程序没有异常完美运行..., 而是在力所能及的范围内 , 对可能出现的异常进行处理 ; 异常处理 就是 在可能出现异常的代码块中 , 对可能出现的异常做好提前准备 , 出现异常时将异常捕获 , 然后针对异常类型进行不同的处理
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1.问题描述 ---- 在使用PySpark的SparkSQL读取HDFS的文本文件创建DataFrame时，在做数据类型转换时会出现一些异常，如下： 1.在设置Schema字段类型为DoubleType...，抛“name 'DoubleType' is not defined”异常； 2.将读取的数据字段转换为DoubleType类型时抛“Double Type can not accept object...u'23' in type ”异常； 3.将字段定义为StringType类型，SparkSQL也可以对数据进行统计如sum求和，非数值的数据不会被统计。...具体异常如下： 异常一： NameError: name 'DoubleType' is not defined NameErrorTraceback (most recent call last) in...3.总结 ---- 1.在上述测试代码中，如果x1列的数据中有空字符串或者非数字字符串则会导致转换失败，因此在指定字段数据类型的时候，如果数据中存在“非法数据”则需要对数据进行剔除，否则不能正常执行。
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