期间也上线过聚源新闻网站，集成了上述 feed 数据，可惜服务器过期导致网站下线。 restart 2022 年新的一年，又将这个项目拾掇起来了，并且顺带发布了新加入的 BBC News。
聚簇索引和非聚簇索引 在mysql数据库中，myisam引擎和innodb引擎使用的索引类型不同，myisam对应的是非聚簇索引，而innodb对应的是聚簇索引。聚簇索引也叫复合索引、聚集索引等等。...聚簇索引 以innodb为例，在一个数据table中，它的数据文件和索引文件是同一个文件。即在查询过程中，找到了索引，便找到了数据文件。...在innodb中，即存储主键索引值，又存储行数据，称之为聚簇索引。 innodb索引，指向主键对数据的引用。非主键索引则指向对主键的引用。...innodb中，没有主见索引，则会使用unique索引，没有unique索引，则会使用数据库内部的一个行的id来当作主键索引。...在聚簇索引中，数据会被按照顺序整理排列，当使用where进行顺序、范围、大小检索时，会大大加速检索效率。非聚簇索引在存储时不会对数据进行排序，相对产生的数据文件体积也比较大。
Xinxin Wang，Peter Zangari，Howard Zhang 核心观点 本文提出了一种基于数据驱动的行业分类方法，该方法以不同的粒度级别将类似的公司聚集在一起； 机器学习的技术可以从相关数据源中提取特征...关于层次化聚类的层数及每个层次的聚类个数可以对齐传统的行业分类，比如GICS，这样也能方便我们对比该聚类方法与GICS行业分类体系。...也就是说层次化聚类时也分成了三个级别，每个级别中对应的聚类的数量与GICS对应，比如第一层聚类数量与GICS的sector的数量一致，也就是11个。...除了比较聚类暴露因子的收益，本文还比较了聚类内及聚类间，相关基本面因子的离散度。如下表8和9所示。...总结 本文给我们最大的启示，是使用机器学习模型及多源数据对现有的行业分类体系进行改进，最终达到组合投资中更优的分散性。
简介 ---- 层次聚类（Hierarchical Clustreing）又称谱系聚类，通过在不同层次上对数据集进行划分，形成树形的聚类结构。...根据上述步骤绘制谱系图，横坐标就是每个类，纵坐标表示合并两个类时的值： 根据谱系图，如果要聚类为2类，从上往下看首次出现了2个分支的地方，即将样品0分为一类，样品1、2分为另一类。
功能内聚（Functional Cohesion） 功能内聚是最理想的内聚类型，它指模块内的所有元素都共同完成一个单一的功能。...顺序内聚（Sequential Cohesion） 顺序内聚发生在一个模块中的元素输出是另一个元素的输入。...通信内聚（Communicational Cohesion） 通信内聚是指模块中的组件是为了操作同一数据集（例如数据库表）而工作的。...偶然内聚（Coincidental Cohesion） 偶然内聚是最低级的内聚形式，指模块中的元素毫无逻辑地放在一起。...总结来说，理想的内聚类型是功能内聚，因为它确保模块高度集中于执行单一任务，易于理解和维护。而偶然内聚则应该尽量避免，因为它使模块变得杂乱无章，难以维护和扩展。
DBSCAN （Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise） 是一种基于密度的聚类算法，基于密度的聚类寻找被低密度区域分离的高密度区域...若某一点，从任一核心地点出发都是密度不可达的，则称该点为噪声点 DBSCAN 聚类算法实现如下图： ? 当出现奇葩数据时，K-Means 无法正常聚类，而 DBSCAN 完全无问题 ?...、聚类间距差相差很大时参数密度阈值minPts和邻域r参数选取困难 对于高维数据，容易产生“维数灾难”（聚类算法基于欧式距离的通病） DBSCAN 聚类 Python 实现 # coding=utf...# 调用密度聚类 DBSCAN db = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=10).fit(X) # print(db.labels_) # db.labels_为所有样本的聚类索引...（聚类结果中-1表示没有聚类为离散点） # 模型评估 print('估计的聚类个数为: %d' % n_clusters_) print("同质性: %0.3f" % metrics.homogeneity_score
聚类可以分为特征聚类（Vector Clustering）和图聚类（Graph Clustering）。特征聚类是指根据对象的特征向量矩阵来计算距离或者相关性来实现聚类，例如各种层次聚类和非层次聚类。...⑶平均聚合聚类 平均聚合聚类（averageagglomerative clustering）是一类基于对象之间平均相异性或者聚类簇形心（centroid）的进行聚类的方法。...在hclust()函数中有等权重算术平均聚类"average"（UPGMA）、不等权重算术平均聚类"mcquitty"（WPGMA）、等权重形心聚类"centroid"（UPGMC）、不等权重形心聚类"...⑷最小方差聚类 Ward最小方差聚类是一种基于最小二乘法线性模型准则的聚类方法。分组的依据是使组内距离平方和（方差）最小化，由于使用了距离的平方，常常使聚类树基部过于膨胀，可取平方根再进行可视化。...聚类树 聚类树是聚类分析最常用的可视化方法。
层次聚类(Hierarchical Clustering)是聚类算法的一种，通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。...层次聚类怎么算 层次聚类分为自底向上和自顶向下两种，这里仅采用scikit-learn中自底向上层次聚类法。...聚类过程的散点图变化一下，就是我们要的层次图 层次聚类 Python 实现 import numpy as np from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering...data = np.random.rand(100, 3) #生成一个随机数据，样本大小为100, 特征数为3 #假如我要构造一个聚类数为3的聚类器 estimator = AgglomerativeClustering...(n_clusters=3)#构造聚类器 estimator.fit(data) print(estimator.labels_)#获取聚类标签 主函数 AgglomerativeClustering
怎么想、怎么做，全在乎自己「不断实践中寻找适合自己的大道」 0 今日话题 有个粉丝朋友和我聊到，大约是16年刚毕业时，工作原因给客户单位部署安装系统，绝大多数单位都是oracle数据库，只有一个安全级别极高的单位使用的是达梦数据库...时隔多年，我都换了两次工作了，现在我们的甲方的数据库又要从vertica数据库迁移到国产的GBase数据库了，培训了两次，好像已经感觉到不是那么好用了，是我心理的原因还是真的会不好用？...以后国内大趋势是不是都会用国产的数据库啊？ 嘿，你还别说，还真不幸被你说中了。clickhouse已经计划不再开源，只有云版，被市场淘汰，kafka+spark是主流，flink还多存在广告水文中。...1搞信创 参与搞信创要满足信创要求的，才必须用国产数据库。而所谓国产数据库，不少都是拿MySQL或PostGresgl改了下就号称自主可控了。...今年下半年的金仓和去年这个时候的金仓，优化后几乎就是两个东西，给国产数据库一点时间，它成长的比你想象的要快。 原文出自于： 编程严选网（www.javaedge.cn）
参考 https://blog.csdn.net/BlueCY/article/details/76164941 1、新建数据源 默认情况下Windows系统创建数据源时，是没有Oracle驱动程序的...2、准备Oracle数据源 从Oracle主站下载两个文件： https://www.oracle.com/technetwork/topics/winx64soft-089540.html （1）...3、新建Oracle数据源 控制面板–>管理工具–>ODBC数据源（64位） ? 切换到“系统DSN”，单击“添加”按钮 ?...可以发现已经有了Oracle数据源，选择Oracle驱动程序，单击“确定”按钮 ? 出现配置项界面 ? Data Source Name字段，指定一个名称即可。...数据源名称选择上面我们设置的数据源名称，然后输入用户名和密码，单击测试连接。 ? （3）通过文本编辑器打开后缀名为udl的文件，即可获得连接信息。
但是官方的只能支持单数据源的， 不支持多数据源的。 要是配置多数据源的情况下， 还要配置多个redisConnectionfactory ， 配置多个redistemplate 同样的代码要写多份。...类似mybatis-plus 团队的动态数据源一样是基于注解和配置文件的。 我在网上找了很多资料，大部分都是怎么切换redis 数据库的， 没有切换redis数据源的。...下面我们就来自己搞一个基于配置文件和注解的redis 动态数据源和动态数据库的切换。...2， 代码逻辑 3， 正式的写代码 大部分的代码都和之前那个老哥文章代码差不多， 这里我只是加上了切换redis 数据库的逻辑。...static final ThreadLocal currentRedisName = new ThreadLocal(); /** * 当前redis的db数据库
聚类分析 scikit-learn的sklearn.cluster模块提供了多种聚类方法 K-means聚类 仿射传播聚类 均值漂移聚类 谱聚类 凝聚聚类 密度聚类 高斯混合聚类 层次聚类 K-means...#%% #例10-4 对两个分类样本进行聚类，使用肘部法则确定最佳K值， #使用特征集进行聚类，使用类标签对聚类结果进行对比 import numpy as np import matplotlib.pyplot...') #子图4，聚类结果与原类别的对比 ax = p.add_subplot(2,2,4) #获取错误聚类样本的索引 index_wrong=np.where(labels!...']) plt.title('聚类错误样本与原类别的对比') plt.show() 多分类样本的可视化 #%% #例10-5 对4个分类样本进行聚类，使用肘部法则确定最佳K值， #使用特征集进行聚类...') plt.title('聚类结果与原始分类结果对比') plt.legend(['原始分类','聚类结果']) plt.show()
聚簇索引：主索引文件和数据文件为同一份文件。表数据按照索引的顺序存储的，索引项的顺序与表中记录的物理顺序一直。...非聚簇索引：B+树的叶子节点上的data，并不是数据本身，而是数据存放的地址。表数据存储顺序与索引顺序无关。叶子节点包含索引字段值以及指向数据行的逻辑指针。
层次聚类（Hierarchical Clustering算法） 层次聚类算法又称为树聚类算法，它根据数据之间的距离，透过一种层次架构方式，反复将数据进行聚合，创建一个层次以分解给定的数据集。...常用于一维数据的自动分组 层次聚类方法 hclust(dist) dist 样本的距离矩阵 距离矩阵的计算方式 dist(data) data 样本数据 层次聚类的代码实现： pColumns...result 1 2 3 setosa 50 0 0 versicolor 0 23 27 virginica 0 49 1 我们可以看到，层次聚类对这份数据的聚类得到的结果并不是太好
假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤： 1、（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度； 2、寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个...整个聚类过程其实是建立了一棵树，在建立的过程中，可以通过在第二步上设置一个阈值，当最近的两个类的距离大于这个阈值，则认为迭代可以终止。另外关键的一步就是第三步，如何判断两个类之间的相似度有不少种方法。
关于聚簇索引和非聚簇索引的内容。 聚簇索引不是一种单独的索引类型，而是一种数据存储方式。将数据存储与索引放到了一块，找到索引也就找到了数据。...InnoDB 中，在聚簇索引之上创建的索引称之为辅助索引，辅助索引访问数据总是需要二次查找，非聚簇索引都是辅助索引，像组合索引、前缀索引、唯一索引，辅助索引叶子节点存储的不再是行的物理位置，而是主键值。...当表有聚簇索引时，它的数据行实际存放在索引的叶子节点中。 聚簇索引默认是主键，如果没有定义主键，InnoDB 会选择一个唯一的非空索引代替。...如果没有这样的索引，InnoDB 会隐式的定义一个主键来作为聚簇索引。InnoDB 只聚集在同一个页面的记录。 聚簇索引的优缺点, 优点： 可以把数据保存到一起。...Copyright: 采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 Links: https://lixj.fun/archives/聚簇索引和非聚簇索引
：存储数据的地方 数据源：数据源顾名思义是数据的来源，存储了连接数据库所需要的信息，也可以说是用于管理数据库连接池，并不存储真正的数据，仅仅记录了连接哪个数据库，怎么连接。...如果把数据库比作一个文件的话，那么数据源存储的就是文件的名称，可以通过文件名称来找到对应的文件，算是一个抽象的映射，一个数据库对应一个数据源，数据源可能是一个连接，也可能是一个连接池 如果你是玫瑰，他就是牛粪...Spring系列之数据源的配置 数据库 数据源 连接池的区别 呸呸呸，说错了 如果数据是水，数据库就是水库，数据源就是管道，终端用户看到的数据集是管道里流出来的水。 ?...Spring系列之数据源的配置 数据库 数据源 连接池的区别 Spring功能这么强大，怎么可能少的了数据源呢 Spring配置数据源 配置步骤： 1.导入数据源的坐标与数据库驱动坐标 2.创建数据源对象...Spring系列之数据源的配置 数据库 数据源 连接池的区别 Spring配置数据源 将DataSource的创建权交给Spring容器去完成 DataSource有无参构造方法，Spring默认就是通过无参构造方法实例化对象
MySQL 北京理工大学：http://mirror.bit.edu.cn/mysql/Downloads/ 中国电信天翼云：http://mirrors.ctyun.cn/Mysql/ 搜狐镜像源：...3.Xcode 腾讯：http://android-mirror.bugly.qq.com:8080/Xcode/（从7.2之后不再更新，建议直接从官网下载） （四）、容器 lxc国内镜像源：
cloud/bioconda/ - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ show_channel_urls: true 添加源：
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