1. 连续值和缺省值的处理 ---- 决策树模型 决策树基于“树”结构进行决策 每个“内部结点”对应于某个属性上的“测试” 每个分支对应于该测试的一种可能结果(即该属 性的某个取值) 每个“叶结点”对应于一个“预测结果” 学习过程: 通过对训练样本的分析来确定“划分属性”(即内部结点所对应的属性) 预测过程: 将测试示例从根结点开始，沿着划分属性所构成的“判定测试序列”下行，直到叶结点 总体流程: “分而治之”(divide-and-conquer) 自根至叶的递归过程 在每个中间结点寻找一个“划分”(sp
在Scala看来，一切皆是对象，对象是Scala的核心，Scala面向对象涉及到class、object、构造器等，本文就将对class中的重点内容进行介绍；
继续学习，这一篇主要是通过scala来吐槽java的，同样是jvm上的语言，差距咋就这么大呢？ 作为一个有.NET开发经验的程序员，当初刚接触java时，相信很多人对java语言有以下不爽（只列了极小一部分）： 1. 一堆的setter/getter方法，没有c#中的property属性概念 2. 方法的参数值，不能设置缺省值 3. 不定个数参数的写法太单一 ... 然后java的拥护者讲出一堆大道理，说这样设计是如何如何有道理，各种洗脑，时间长了，也就被迫习惯了。要不是遇到scala，我还真就信了，你看看
总控信息中定义的变量属于流程私有变量，主要应用于模块代码。变量信息主要包括：变量名称、变量值、变量类型、是否加密等信息。
本文描述用于不同类型接口的基本命令，这些命令对应于手册包括的接口配置任务，有关配置要点，参考下面列出的各项内容。
这个命令仅仅适用于备份端口是拨号端口。一般情况下，对于拨号端口，当主端口协议Down的时候，会告知路由器报文可以从备份端口发送，但是并不主动拨号，而是等待上层要通过这个备份端口发送数据时才拨号并发送报文。如果配置了这个命令，则备份端口将在主端口协议Down后立即拨号，并始终保持连接状态。
当我们请求去查询一条记录,先到redis中查询后到mysql查询都发现找不到该条记录,但是请求每次都会打到数据库上面去,导致后台数据库压力暴增,这些请求像“穿透”了缓存一样直接打在数据库上，这种现象就叫做缓存穿透。这种现象我们称为缓存穿透,这个redis变成了一个摆设。
http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
在编写ORM时，给一个Field增加一个default参数可以让ORM自己填入缺省值，非常方便。并且，缺省值可以作为函数对象传入，在调用save()时自动计算。
1 CREATE DATABASE 句法 2 3 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name 4 5 CREATE DATABASE 以给定名字创建一个数据库。允许的数据库名规则在章节 6.1.2 数据库、表、索引、列和别名 中被给出。 如果数据库已经存在，并且你没有指定 IF NOT EXISTS，这时会产生一个错误。 6 7 在 MySQL 中，数据库以包含数据库表对应文件的目录实现的。因为数据库在初始创建时没有表，所以 CREAT
字节码精简：优化代码，直到编译后的字节码最少，这样，CPU缓存可以加载更多的程序代码； 优化代理和拦截器：减少代码，例如HikariCP的Statement proxy只有100行代码，只有BoneCP的十分之一； 自定义数组类型（FastStatementList）代替ArrayList：避免每次get()调用都要进行range check，避免调用remove()时的从头到尾的扫描； 自定义集合类型（ConcurrentBag）：提高并发读写的效率；
因为Oracle中的自增序列与MySQL数据库是不一样的，所以在这里记录一下Oracle的自增序列。
https://pypi.python.org/pypi/DBUtils/1.2
ALTER DATABASE 允许修改数据库的特征，所有关于数据库的特征都存储在db.opt文件中。你必须先具备该数据库的ALTER特权，才能完成对数据库的ALTER操作。
前些天我介绍了如何通过 Twemproxy 实现 Redis 连接池，进而提升 PHP/Redis 的性能。今天我要介绍一下 ProxySQL，通过它可以实现 MySQL 连接池，进而提升 PHP/MySQL 的性能，实际上原理是差不多的，本来没必要再写一篇文章赘述，不过我在配置使用 ProxySQL 的过程中，遇到了一些小问题，感觉还是应该记录一下。
很多年以前，网易推了一个tcp流量复制工具叫tcpcopy。2013年07月我入职新公司，大概10月份接触到tcpcopy，为tcpcopy修了两个bug，一个是由于公司内网的IP tunnel的问题tcpcopy无法正常工作；另一个是一个严重的性能bug。两个bug都用邮件方式向原作者反馈了，尤其第二个bug原作者在博客上发文感谢。在接下来的二次开发中，由于没办法看懂tcpcopy的tcp会话部分的代码，当时建议作者按照tcp的11个状态写成状态机，作者拒绝了。于是，我根据当时的业务情况重写了一个新的TCPCOPY叫TCPGO。技术原理和tcpcopy是一样的，但tcp会话部分写成了标准 的11个tcp状态的状态机（见源代码中的tcpsession类，漂亮的运行在应用空间而不是内核态的精简的tcp状态机）。另部署方式很不一样，要简单很多。为了开发效率，开发语言用了C++，用了boost库还加了lua帮助写业务代码。
当帧中继端口与网络相连一般应配为DTE，若路由器为背靠背相连，则一台配成DTE，另一台配成DCE。如果需要双向LMI过程，应配置为NNI。 帧中继标准描述了一个终端用户与一帧中继网络之间的接口，称为UNI，以及邻近帧中继网络之间的接口，称之为NNI。下图描述了UNI和NNI的概念。
1. 使用核心线程的完全多线程。这意味着它能很容易地利用多CPU(如果有)。2. 支持C 、C 、 Eiffel 、 Java、 Perl、 PHP、Python、和 TCL API等客户工具和 API。3. 可运行在不同操作系统平台上。4. 支持多种列类型：1、 2、 3、4、和 8 字节长度的有符号/无符号整数、FLOAT、DOUBLE、CHAR、VARCHAR、TEXT、BLOB、DATE、TIME、DATETIME、 TIMESTAMP、YEAR、SET和ENUM类型。5. 利用一个优化的一遍扫描多
组复制的基本保证是，只有在组中的大多数节点接收到事务并且就并发事务的相对顺序达成一致之后，才会提交事务。其对事务的基本处理流程为：
Python编程中可以使用MySQLdb进行数据库的连接及诸如查询/插入/更新等操作，但是每次连接MySQL数据库请求时，都是独立的去请求访问，相当浪费资源，而且访问数量达到一定数量时，对mysql的
HeartBeat + DRBD以及MySQL replication是很多企业比较普遍使用的方式。对于数据的完整性和一致性的问题，这两种架构需要考虑2个重要的参数innodb_flush_log_at_trx_commit以及sync_binlog参数。本文主要参考了MySQL 5.6 Reference Manual列出对这2个参数的具体描述。
如下函数Sum_2,如果函数既有未被指定缺省值的参数,又有被指定缺省值的参数,那么该函数就被称为半缺省参数:
在SpringBoot中，通过Spring Data JPA 和 Spring Data Rest可以快速构建出一个RESTFul应用。
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用data.frame()函数来创建数据框，其常用参数如下： ...：数据框的构成向量的变量名，顺序即为生成的数据框列的顺序 row.names：对每一行命名的向量 stringAsFactors：是否将数据框中字符型数据类型转换为因子型，默认为FALSE > a <- 1:10 > b <- 10:1 >
缺省参数：缺省的意思是默认，根据缺省参数这个名字我们可以理解为：调用函数时，不给函数传实参，函数的形参就会使用默认的值。 C++的输入&输出 ：C++的输入和输出与C语言有什么不同呢？
[virtualservice gateway destinationrule serviceentry httpapispec httpapispecbinding quotaspec quotaspecbinding servicerole servicerolebinding policy]
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more 命令是常用的文本文件阅读工具，类似于 cat，不过以一页一页的形式显示，更方便使用者逐页阅读。一般文件过大时使用 more 浏览，文件较小时使用 cat。
前言：特征工程是机器学习的重点，他直接影响着模型的好坏。 数据收集 在进行机器学习之前，收集数据的过程中，我们主要按照以下规则找出我们所需 要的数据： 业务的实现需要哪些数据？ 基于对业务规则的理解，尽可能多的找出对因变量有影响的所有自变量数据。 数据可用性评估 在获取数据的过程中，首先需要考虑的是这个数据获取的成本； 获取得到的数据，在使用之前，需要考虑一下这个数据是否覆盖了所有情况以及这个数 据的可信度情况。 数据源 用户行为日志数据：记录的用户在系统上所有操作所留下来的日志行为数据 业务数据： 商
本文分享一篇在工作遇到的一个问题，关于MySQL GROUP_CONCAT函数导致的问题。希望能帮忙到你。
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我们在使用现有 Chart 的时候，通常都不会修改 Chart 的本体，仅通过对变量的控制来实现对部署过程的定制。Istio Helm Chart 提供了大量的变量来帮助用户进行定制。
在数据仓库的基本报表制作过程中，通常会使用SQL作为数据源，可是普通的SQL实在不适合处理一些较为复杂的逻辑判断；一般而言，待查询的数据类型主要包括日期型、数字型、字符串这三类数据类型；在报表查询界面前段，实际上会对查询的数据作一些缺省处理，例如有些字段可输可不输，输入的字段需要按照输入的内容进行查询，而未输入的字段通常会选择忽略该条件的存在，如何判断该字段是否输入了呢，当然是针对这些未输入的字段提供一些缺省值了，例如某个数字类型的字段未输入，则赋一个缺省值-1，某个字符串字段未输入，则赋一个缺省值为’ ‘，某个日期未输入，则赋一个缺省值为SYSDATE；这个时候只要在SQL中针对不同的缺省值和应该输入的值进行处理就OK了。
真正约束字段的是数据类型，但是数据类型约束很单一，需要有一些额外的约束，更好的保证数据的合法性，从业务逻辑角度保证数据的正确性。所谓约束，就是避免犯一些低级错误，比如类似于语法错误，编译器的编译失败实际上也算是一种约束。
格式一：decode（条件，值1，翻译值1，值2，翻译值2，…，值n，翻译值n，缺省值） 格式二：decode（字段，比较1，值1，比较2，值2，…，比较n，值n，缺省值）
1、错误提示：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
本篇文章将向你介绍缺省参数，希望对你的C++学习有帮助。使用这种短文章的形式是希望读者朋友们尽可能读完。当然之后也会出一个类似总集篇的长文。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。
**缺省值确实是与初始化列表相对应的，并且只有在初始化列表没有显式初始化成员变量时，缺省值才会被使用。参数传递只是提供了一个在初始化列表中使用的值的方式。通过参数传递的值，如果在初始化列表中显式使用，则将覆盖声明处的缺省值。 **
基于GlusterFS构建的集群NAS系统是一个复杂的系统工程，其整体性能表现与特定应用特征、硬件和软件配置等息息相关。系统部署时，如果性能与估算或经验值相差较大，则需要根据实际情况进行性能调优。根据Gluster系统组成，性能调优主要从硬件、OS系统和GlusterFS文件系统三大部分着手，通过测试和实验分析得出影响性能的关键点，然后有针对性的实施调优方法。导致性能问题的典型情景有如下几种：
tcpdump 是一款强大的网络抓包工具，dump the traffice on anetwork，对网络上的数据包进行截获的包分析工具。熟练掌握tcpdump 可以方便我们跟踪解决网络丢包，重传，数据库链路调用等问题。
服务器启动后，还要经过一系列配置，才能被客户端程序所连接。本篇说明如何配置客户端身份认证，HAWQ的权限管理机制，HAWQ最常用的命令行客户端工具psql及与mysql命令行常用命令类
最近在使用java操作远程的mysql数据库的时候，第一次请求非常的慢，而且极其容易引起系统的崩溃报错连接超时
缺省参数是声明或定义函数时为函数的参数指定一个缺省值。在调用该函数时，如果没有指定实 参则采用该形参的缺省值，否则使用指定的实参。
前些年，HandlerSocket的横空出世让人们眼前一亮，当时我还写了一篇文章介绍了其用法梗概，时至今日，由于种种原因，HandlerSocket并没有真正流行起来，不过庆幸的是MySQL官方受其启发，研发了基于InnoDB的Memcached插件，总算是在MySQL中延续了NoSQL的香火，以前单独架设Memcached服务器不仅浪费了内存，而且还必须自己维护数据的不一致问题，有了Memcached插件，这些问题都不存在了，而且借助MySQL本身的复制功能，我们可以说是变相的实现了Memcached的复制，这更是意外之喜。
REST 框架包括对可自定义分页样式的支持。这允许您修改将大型结果集拆分为各个数据页的方式。
首先，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理（中心化处理）和无量纲化处理。 同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。 无量纲化处理主要为了消除不同指标量纲的影响，解决数据的可比性，防止原始特征中量纲差异影响距离运算（比如欧氏距离的运算）。它是缩放单个样本以具有单位范数的过程，这与标准化有着明显的不同。简单来说，标准化是针对特征矩阵的列数据进行无量纲化处理，而归一化是针对数据集的行记录进行处理，使得一行样本所有的特征数据具有统一的标准，是一种单位化的过程。即标准化会改变数据的分布情况，归一化不会，标准化的主要作用是提高迭代速度，降低不同维度之间影响权重不一致的问题。
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