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数据集中的拆分数超过了数据集拆分限制，Dremio+Hive+Spark

数据集中的拆分数超过了数据集拆分限制，Dremio+Hive+Spark

数据集拆分是在大数据处理中常见的操作，它将大型数据集分割成更小的部分，以便并行处理和提高处理效率。然而，有时候数据集的拆分数超过了系统的限制，这可能导致处理过程中的性能问题或错误。

在这种情况下，可以考虑使用Dremio、Hive和Spark这些工具来解决问题。

Dremio是一个自助式数据引擎，它可以将各种数据源整合在一起，并提供高性能的查询和分析功能。对于数据集拆分问题，Dremio可以通过优化查询计划和执行引擎来提高查询性能，从而减少对数据集拆分的需求。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类似于SQL的查询语言，可以用于处理大规模的结构化数据。对于数据集拆分问题，Hive可以通过调整数据分区和使用分桶技术来减少拆分数，从而提高查询性能。
Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，它支持分布式数据处理和机器学习等任务。对于数据集拆分问题，Spark可以通过使用数据分区和调整并行度来减少拆分数，从而提高处理性能。

综上所述，当数据集中的拆分数超过了数据集拆分限制时，可以考虑使用Dremio、Hive和Spark这些工具来优化查询计划、调整数据分区和并行度，从而提高处理性能。这些工具可以帮助解决数据集拆分问题，并提供高性能的数据处理和分析能力。

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干货 | 携程Redis治理演进之路（二）

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机器学习——十大数据挖掘之一的决策树CART算法

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ElasticSearch - 海量数据索引拆分的一些思考

能否支持后续的二次拆分，伴随业务后续的发展，第一次拆分后的索引，在过了一两年后可能需要，进行二次拆分操作能否在查询时，尽可能的要降低扫描的数据行数，从而来规避可能遇到的高命中字段影响。...假设因为索引数据有交叉重复的部分，可以对这部分重复数据打上特殊标识，当三类型索引联查时，过滤掉该部分数据，解决数据重复问题。按什么维度拆分，拆多少个一个索引怎么拆，主要看使用的具体场景。...最后就是拆多少个索引，每个索引多少分片。拆多少个索引，主要是看数据的分布，拆多个索引，可以保证每个索引上的数据大致相同，不会有严重的数据倾斜问题。...通过完整的迁移流程设计，来保证最终迁移的数据正确性。全量迁移流程该过程主要为历史数据的迁移，并填充历史全量索引的部分数据，重组后的商品数据，分散写入到拆分后的新索引中。...即使是通过先将一部分数据 Redinex 数据迁移到新集群上，再二次填充也不太满足，因为 ES 跨集群 Reindex 会限制并发数为1，同时需要将两个集群添加白名单，这个需要将集群进行重启，操作成本也相对较高

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cs231n - KNN

, 设想训练集中有和待分类样本数据一样的图, 那么两者之间的距离就为 0 ,肯定是最近的了, 不过这种方法这么粗暴肯定会有短板, 那就是: 每一个训练集都要存储, 占用巨大的存储空间一个待分类样本要与所有训练集进行比较...否则，超参数在你的验证集上跑的特别好，但是换了个验证集就不一定了，这会导致模型过拟合，就像是考试时提前把试卷给你看了，你考了很高的分数，但是换份试卷你就又做不出来了。...然而 k 以及其他超参数可以通过验证集(Validation sets)调优：一种方法是在训练集中取出一些样本作为验证集，在训练集中训练好模型之后，不断改变 k 的值，在验证集中对 k 进行调优，选出模型表现最好时的...，例如 PCA 随机将训练集拆分为训练集和验证集，验证集的比例取决于模型的超参数多少，超参数越多的话就需要越大的验证集来评估你的模型。...如果运算设备 ok 或者你的训练集太少的话，最好用交叉验证，而且拆分的 fold 越多，效果越好，当然，运算的复杂度也越大。

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如何在交叉验证中使用SHAP？

特别是在数据集较小的情况下，结果可能会因数据如何拆分而大为不同。这就是为什么经常建议重复100次交叉验证以对结果有信心的原因。为了解决这些缺点，我决定编写一些代码来实现它。...从图中可以看出，与仅使用训练/测试拆分时相比，现在有更多的数据点（实际上是全部数据点）。这样，我们的过程已经得到了改善，因为我们可以利用整个数据集而不仅仅是一部分。但我们仍然不清楚稳定性。...注：收集每个折叠的测试分数可能也很重要，尽管我们在这里不这样做，因为重点是使用SHAP值，但这可以通过添加另一个字典轻松更新，其中CV重复是键，测试分数是值。...我们应该注意不要陷入机器学习示例中似乎很常见的陷阱，即在测试集中也存在的数据上优化模型超参数。通过简单的训练/测试拆分，我们可以轻松避免这种情况。只需在训练数据上优化超参数即可。...结论能够解释复杂的AI模型变得越来越重要。 SHAP值是一种很好的方法，但是在较小的数据集中，单次训练/测试拆分的结果并不总是可信的。

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用Python玩转统计数据：取样、计算相关性、拆分训练模型和测试

最后，你会学习给样本分层，并将数据集拆分成测试集与训练集。...sample(n=np.round(strata_expected_counts[bed])), ignore_index=True ) 04 将数据集拆分成训练集、交叉验证集和测试集要建立一个可信的统计模型...原理我们从指定划分数据的比例与存储数据的位置开始：两个存放训练集和测试集的文件。我们希望随机选择测试数据。这里，我们使用NumPy的伪随机数生成器。....最后两行将数据集拆成训练集和测试集。～是逻辑运算“否”的运算符；这样，如果train属性为False，那么“否”一下就成了True。 4. 更多 SciKit-learn提供了另一种拆分数据集的方法。...我们先将原始的数据集分成两块，一块是因变量y，一块是自变量x： # 选择自变量和因变量 x = data[['zip', 'beds', 'sq__ft']] y = data['price'] 然后就可以拆了

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听说你会架构设计？来，弄一个红包系统

概要设计 2.1 系统特点抢红包系统从功能拆分，可以分为包红包、发红包、抢红包和拆红包 4 个功能。对于系统特性来说，抢红包系统和秒杀系统类似。...2、安全性要求红包业务涉及资金交易，所以一定不能出现超卖、少卖的情况。...所以，我们可以在 DB 落盘之前加一层缓存，先限制住流量，再处理红包订单的数据更新。这样做的优点是用缓存操作替代了磁盘操作，提升了并发性能，这在一般的小型秒杀活动中非常有效！...，DB 持久化成功，又可能会出现红包超发的问题。...4.2 红包分配算法抢红包后，我们需要进行拆红包，接下来我们讨论一下红包系统的红包分配算法。红包金额分配时，由于是随机分配，所以有两种实现方案：实时拆分和预先生成。

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ES亿级商品索引拆分实战

按照何种维度去拆分，拆分后的索引是否会有数据倾斜问题。能否支持后续的二次拆分，伴随业务后续的发展，第一次拆分后的索引，在过了一两年后可能需要，进行二次拆分操作。...当需要查全量数据时，扫描三个新索引就可以了，这样全量商品索引，就从物理上存在，变成了逻辑上存在。按什么维度拆分，拆多少个一个索引怎么拆，主要看使用的具体场景。...拆多少个索引，主要是看数据的分布，拆多个索引，可以保证每个索引上的数据大致相同，不会有严重的数据倾斜问题。每个索引有多少个分片，主要是评估拆完后每个索引有多少个数据，以及未来一段时间的增量。...全量迁移流程该过程主要为历史数据的迁移，并填充历史全量索引的部分数据，重组后的商品数据，分散写入到拆分后的新索引中。全量迁移需要做到两点，其中一个是数据不丢失，第二就是较快的迁移速率。...即使是通过先将一部分数据 Redinex 数据迁移到新集群上，再二次填充也不太满足，因为 ES 跨集群 Reindex 会限制并发数为1，同时需要将两个集群添加白名单，这个需要将集群进行重启，操作成本也相对较高

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5个常见的交叉验证技术介绍和可视化

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高糊马赛克秒变高清，「脑补」面部细节，表情帝：这还是我吗？

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GAN能进行股票预测吗？

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，看提供者的心情or紧急程度；你可以直接捞一大批模型使用场景的query然后使用当前模型做检测，收集相应类别置信度比较低的case，然后挑选出来；测试集很重要，测试集一般不是从训练集中切分出来的，从训练集中切分出来的是验证集...也可能是5000等等，当有这个限制的时候，此时框就需要根据分数来排序，取前100、前500或者前5000的框去计算；最后，如果我们需要可视化结果在图上画框的话，这时候是可以卡阈值的，比如大于0.2分数阈值的要...、重点在哪里，然后调整一下参数啥的，最后真正考试的时候就能考好；训练集中拆分出一部分可以做验证集、但是测试集千万不要再取自训练集，因为我们要保证测试集的”未知“性；验证集虽然不会直接参与训练，但我们依然会根据验证集的表现情况去调整模型的一些超参数...四种方式：1、训练分别检测a和检测b的模型，然后分别在对方数据集上进行预测帮忙打标签，控制好分数阈值，制作好新的数据集后训练模型；2、使用蒸馏的方式，同样训练分别检测a和检测b的模型，然后利用这两个模型的...mask-rcnn，也被很多人实现过了；以及最新的DETR使用transformer结构的检测框架，上述这些都可以使用TensorRT部署；其实用什么无非也就是看速度和精度怎么样，是否支持动态尺寸；不过跑分最好的不一定在你的数据上好

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