之前在電腦里安裝了MySQL57之后,一直沒用,卻忘記了root密碼, 在網上找了一些資料修改root密碼,卻一直出錯。...直到試到這個: 用管理員權限打開CMD CD C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.7\bin net stop mysql57 mysqld --skip-grant-tables
3、MySQL57版本,同时支持传统表压缩技术和透明页压缩技术,但透明页压缩技术依赖于内核版本和文件系统的稀疏文件特性和打孔技术,当前测试机环境不能满足,因此MySQL57的压缩只能针对透明表压缩技术进行测试...当并发低于50时候,MyROCKS写入性能略优于MySQL57 随着并发增大,MyROCKS写入性能损耗严重 较高并发下(并发大于50),MyROCKS写入性能远不及MySQL57 (二)、读取性能对比...并发对MyROCKS的读取影响大于MySQL57 当并发低于200时,MyROCKS的读取性能优于MySQL57; 随着并发增大,MyROCKS读取性能也损耗严重 高并发下(并发大于200),MyROCKS...三、测试总结: 通过第二部分的测试和分析,我们得出如下结论: MySQL57的表压缩技术,对读写的性能损耗都比较大 MySQL57的表压缩技术,能降低约60%的磁盘存储 MyROCKS在高并发下的表现...,并没有预期的那么强劲,尤其是在200并发以后,写入和读取性能均下降明显 MyROCKS不开启压缩时候,存储成本高于MySQL57 基于如上测试结论,我们建议: MySQL57的表压缩技术适用于对读写要求不高
| +----+-------+ | 1 | mysql | | 2 | redis | +----+-------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> 1、安全关闭的场景...---------------------------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> (3)关闭主库的 MySQL 这个流程向主库提交 shutdown 命令来安全关闭...由此看来,在特殊场景下,安全关闭MySQL可能导致数据丢失。 这时候将主库重新拉起来,修好主从的半同步,被提交的事务还是会同步到从库的。...在【安全关闭的测试场景】中,正在等待ACK的任务会被提交,那么跟这个流程就有出入,所以我猜测这个流程之前会先关闭【等待ACK的线程】,然后再处理已经建立的连接,这样就能说的通,在【安全关闭的测试场景】中正在等待...四、写在最后 测试结果有点惊讶,曾经认为危险的操作命令却是安全的,曾经认为安全的操作命令反而会导致数据异常。即便如此,我觉得也不用太过纠结了,毕竟丢数据的场景还是很苛刻的。
/bin/mysqld --defaults-file=my.cnf --basedir=/usr/local/mysql57 --datadir=/usr/local/mysql57/data --plugin-dir...my.cnf --skip-grant-tables --skip-networking & 设置了该参数,则实例在启动过程中会跳过权限表的加载,这就意味着任何用户都能登录进来,并进行任何操作,相当不安全...从安全角度出发,建议加上--skip-networking。但因其是静态参数,将其剔除掉需要重启实例。 3....还是存在安全隐患。 4. 不建议通过update的方式修改密码,更通用的其实是alter user。...更优雅的解法 相对于skip-grant-tables方案,我们来看看另外一种更优雅的解法,其只会重启一次,且基本上不存在安全隐患。
| +----+-------+ | 1 | mysql | | 2 | redis | +----+-------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> 1、安全关闭的场景...--------------------------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> (3)关闭主库的 MySQL 这个流程向主库提交 shutdown 命令来安全关闭...由此看来,在特殊场景下,安全关闭MySQL可能导致数据丢失。 这时候将主库重新拉起来,修好主从的半同步,被提交的事务还是会同步到从库的。...在【安全关闭的测试场景】中,正在等待ACK的任务会被提交,那么跟这个流程就有出入,所以我猜测这个流程之前会先关闭【等待ACK的线程】,然后再处理已经建立的连接,这样就能说的通,在【安全关闭的测试场景】中正在等待...四、写在最后 测试结果有点惊讶,曾经认为危险的操作命令却是安全的,曾经认为安全的操作命令反而会导致数据异常。即便如此,我觉得也不用太过纠结了,毕竟丢数据的场景还是很苛刻的。
(上) 特征工程之数据预处理(下) 本篇文章会继续介绍特征工程的内容,这次会介绍特征缩放和特征编码,前者主要是归一化和正则化,用于消除量纲关系的影响,后者包括了序号编码、独热编码等,主要是处理类别型、文本型以及连续型特征...---- 3.2 特征缩放 特征缩放主要分为两种方法,归一化和正则化。...本质是因为独热编码之后的特征的表达能力较差。该特征的预测能力被人为的拆分成多份,每一份与其他特征竞争最优划分点都失败。最终该特征得到的重要性会比实际值低。...那么什么时候需要采用特征离散化呢? 这背后就是需要采用“海量离散特征+简单模型”,还是“少量连续特征+复杂模型”的做法了。 对于线性模型,通常使用“海量离散特征+简单模型”。...假设有连续特征j ,离散化为 N个 0/1 特征;连续特征 k,离散化为 M 个 0/1 特征,则分别进行离散化之后引入了 N+M 个特征。
可执行文件目录为 /data/mysql57 添加用户和组的指令 groupadd mysql useradd mysql -g mysql Step 2 . ...chmod -R 755 /data/mysql57/bin chmod -R 755 /data/mysql57/support-files step 4 ..../data/mysql57/bin/mysqld --defaults-file=/etc/my.cnf --initialize --user=mysql --basedir=/data/mysql57.../data/mysql57/bin/mysqld --defaults-file=/etc/my.cnf --initialize --user=mysql --basedir=/data/mysql57...在 [client] 位置添加 user=root password=密码 因为文件中需要保留账号密码,有安全风险。实际环境中要不要如此设置,还需根据具体情况和安全要求而定。
在特征工程之特征选择中,我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程,不过会重点关注于特征表达部分,即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。...主要包括缺失值处理,特殊的特征处理比如时间和地理位置处理,离散特征的连续化和离散化处理,连续特征的离散化处理几个方面。 1....对地理特征,比如“广州市天河区XX街道XX号”,这样的特征我们应该如何使用呢?处理成离散值和连续值都是可以的。如果是处理成离散值,则需要转化为多个离散特征,比如城市名特征,区县特征,街道特征等。...处理方法其实比较简单,比如某特征的取值是高,中和低,那么我们就可以创建三个取值为0或者1的特征,将高编码为1,0,0这样三个特征,中编码为0,1,0这样三个特征,低编码为0,0,1这样三个特征。...比如对于用户的ID这个特征,如果要使用独热编码,则维度会爆炸,如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征,我们会有一个特征嵌入矩阵,这个矩阵的行很大,对应我们该特征的数目。
在本篇中我们聊一下特征表达(或者说特征编码)的问题,即从这些选定的维度,如何去刻画特定的对象。 01 特征表达要考虑哪些方面?...从一个完整的机器学习任务来看,在选择完特征之后,特征表达的任务就是要将一个个的样本抽象成数值向量,供机器学习模型使用。因此,特征表达就要兼顾特征属性和模型需求这两个方面。...特征属性 特征按其取值类型不同,可以简单分为连续型和离散型。而离散型特征,又可以分为类别型和序列型。下面依次简要说明。 连续型特征:取值为连续实数的特征。 比如,身高,175.4cm。...04 特殊特征的处理 有时候,根据模型的需要,需要对一些特征做特殊处理。这里以时间特征和地理特征为例,进行说明。 对时间特征,有时候模型用到的并不是其绝对量,而是相对量,这个情况下就需要求差值。...小结 本文在特征选择的基础上,进一步讨论了特征表达的问题,主要涉及连续和离散型特征的编码方式、特殊特征的处理和缺失值处理等方面。
.也就是说,特征抽取后的新特征是原来特征的一个映射。...也就是说,特征选择后的特征是原来特征的一个子集。 2....相同点和不同点 特征选择和特征抽取有着些许的相似点,这两者达到的效果是一样的,就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目;但是两者所采用的方式方法却不同:特征抽取的方法主要是通过属性间的关系...,如组合不同的属性得新的属性,这样就改变了原来的特征空间;而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的特征空间。...总结 特征选择不同于特征提取,特征和模型是分不开,选择不同的特征训练出的模型是不同的。在机器学习=模型+策略+算法的框架下,特征选择就是模型选择的一部分,是分不开的。
后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。 1....特征的来源 在做数据分析的时候,特征的来源一般有两块,一块是业务已经整理好各种特征数据,我们需要去找出适合我们问题需要的特征;另一块是我们从业务特征中自己去寻找高级数据特征。...选择合适的特征 我们首先看当业务已经整理好各种特征数据时,我们如何去找出适合我们问题需要的特征,此时特征数可能成百上千,哪些才是我们需要的呢? ...寻找高级特征 在我们拿到已有的特征后,我们还可以根据需要寻找到更多的高级特征。比如有车的路程特征和时间间隔特征,我们就可以得到车的平均速度这个二级特征。...根据车的速度特征,我们就可以得到车的加速度这个三级特征,根据车的加速度特征,我们就可以得到车的加加速度这个四级特征。。。也就是说,高级特征可以一直寻找下去。
这样,一个block内所有cell的特征向量串联起来便得到该block的HOG特征。这些区间是互有重叠的,这就意味着:每一个单元格的特征会以不同的结果多次出现在最后的特征向量中。...则一块的特征数为:3*3*9; (5)收集HOG特征 最后一步就是将检测窗口中所有重叠的块进行HOG特征的收集,并将它们结合成最终的特征向量供分类使用。 (6)那么一个图像的HOG特征维数是多少呢?...Dalal提出的Hog特征提取的过程:把样本图像分割为若干个像素的单元(cell),把梯度方向平均划分为9个区间(bin),在每个单元里面对所有像素的梯度方向在各个方向区间进行直方图统计,得到一个9维的特征向量...,每相邻的4个单元构成一个块(block),把一个块内的特征向量联起来得到36维的特征向量,用块对样本图像进行扫描,扫描步长为一个单元。...最后将所有块的特征串联起来,就得到了人体的特征。
start-position=n | mysql -u -p -S mysqlbinlog mysql-bin.000002 ... mysql-bin.n | mysql -u -p -S 直接管道进去的方式,并不一定安全...修改relay.info文件和relay-log.index文件 将relay.info的第二三行改成需要执行的第一个binlog(现在是relaylog)的文件名和position: /data/mysql57.../data/mysql57/relaylog/mysql-relay.000003 /data/mysql57/relaylog/mysql-relay.000004 /data/mysql57/relaylog.../mysql-relay.000005 /data/mysql57/relaylog/mysql-relay.000006 /data/mysql57/relaylog/mysql-relay.000007.../data/mysql57/relaylog/mysql-relay.000008 /data/mysql57/relaylog/mysql-relay.000009 /data/mysql57/relaylog
由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中,可以说特征工程是机器学习成功的关键。 那特征工程是什么?...特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。...(特征构造)等子问题,本章内容主要讨论特征构造的方法。...创造新的特征是一件十分困难的事情,需要丰富的专业知识和大量的时间。机器学习应用的本质基本上就是特征工程。 ——Andrew Ng 0x01 特征构造介绍 空间特征构造以及文本特征构造具体方法: ?...适用范围:只有一个词语或者包含多个词语的特征。例子: 只有一个词语的特征:职业。 有多个词语的特征:用户兴趣特征为“健身 电影 音乐”。
特征工程之特征关联 0.说在前面 1.皮尔逊 2.pointbiserialr系数 3.Spearman's 系数 4.总结 5.作者的话 0.说在前面 昨天学习了seaborn绘制图形...,以及单变量与多变量之间的绘图,那么今天从统计学角度实战分析在处理特征工程过程中所涉及的三个相关系数(具体的三个系数数学推导,在后续更新)。...在这里吧,我们可以注意到以下几种特征都是连续变量: lat long sqft_above sqft_basement sqft_living sqft_lot yr_built yr_renovated...针对连续变量,我们在做特征工程时,需要做的便是皮尔逊系数分析!...由于运行的结果众多,这里拿一个说明,如上图所示,pearsonr系数为0.7,说明与price的关联程度很强,那么在提取特征时,就得着重关注!
特征提取——纹理特征 LBP图像特征 图像处理之特征提取(二)之LBP特征简单梳理 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72859957...https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 LBP特征理解。...http://blog.csdn.net/hqh45/article/details/24501097 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子...Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取。...而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征; lbp理论: 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为
特征提取——局部特征 LOG,HOG,DOG微分算子在近圆的斑点检测方面效果很好 HOG特征 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details...最后将所有块的特征串联起来,就得到了人体的特征。...特征总数: 一个cell有9个特征(9个梯度方向),每个特征cell块里有 num*9个特征,步长像素规格:(列像素数-步长)/步长*(行像素数-步长)/步长, 总特征数:(列像素数-步长)/步长*(行像素数...,但是其运算量过大,通常可使用DoG(差分高斯,Difference of Gaussina)来近似计算LoG Haar特征 Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板...由此可以确定一个SIFT特征区域。 特征点描述 在每个特征点周围的邻域内,在选定的尺度上测量图像的局部梯度,这些梯度被变换成一种表示,这种表示允许比较大的局部形状的变形和光照变换。
特征工程系列:聚合特征构造以及转换特征构造 本文为数据茶水间群友原创,经授权在本公众号发表。...由此可见,特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中,可以说特征工程是机器学习成功的关键。 那特征工程是什么?...——Andrew Ng 0x01 特征构造介绍 特征构造意味着从现有的数据中构造额外特征,这些特征通常分布在多张相关的表中。...对于表格数据,特征构建意味着将特征进行混合或组合以得到新的特征,或通过对特征进行分解或切分来构造新的特征;对于文本数据,特征够自己按意味着设计出针对特定问题的文本指标;对于图像数据,这意味着自动过滤,得到相关的结构...以下将介绍聚合特征构造以及简单变换特征构造的方法。 ? 0x02 聚合特征构造 通常基于 id 值(用户id、商品id等)或类别特征的某个类别计算数值特征的一些统计量,一般在多个表好操作一些。
机器学习问题,始于构建特征。 特征质量的好坏,直接影响到最终的模型结果。 构建特征是一个很大的工程,总体来讲包括“特征选择”、“特征表达”和“特征评估”3个部分。...我们也按这3个部分,并结合自己的具体实践,用3篇文章来和大家聊一下特征工程的相关问题。 本篇文章,我们讨论一下特征选择。特征选择指的是,在全部的特征中,挑选出对最终的机器学习任务有用的特征。...在进行特征选择时,可以丢弃那些方差特别小的特征。...子集选择 基于模型,我们也可以用子集选择的思路来选取特征。假设特征的维度为N,要从中选出n个(n < N)特征,目标是让模型在选出的特征上效果最好。...如果我们先从N个特征中选出一个最好的特征,然后让其余的N-1个特征分别与第一次选出的特征进行组合,从N-1个二元特征组合中选出最优组合。之后,再次在上次的基础上,添加一个新的特征,考虑3个特征的组合。
下文中,我们首先会厘清“特征评估”的概念,然后讲述特征评估的标准,最后是问题的反向排查。 厘清概念 什么是特征评估? 特征评估从概念上很容易跟特征选择纠缠到一起,因此非常有必要先厘清概念。...在特征选择的过程中,我们需要对特征的每个维度进行评估,来选择出相对更重要的特征。然后,对于选择出的特征维度,我们会根据原始数据,对特征进行编码,进而得到特征。...本文所说的特征评估,指的是对已经生成的特征的整体评估,发生在特征选择和特征编码之后,因此不要跟特征选择过程中的对单个特征维度相对重要性的评估弄混了。 评估标准 分析前需要优先考虑哪些特征?...2 特征的问题 在数据源确定的情况下,影响特征质量的因素主要是特征选择和特征编码。在特征选择方面,我们要考虑选择出的特征是否完备,冗余度如何等。...没有这些相关同事的工作,特征工程就是巧妇难为无米之炊了。 小结 本文在“特征选择”和“特征表达”的基础上,聊了一下特征评估的问题。至此,特征工程系列终于结束。
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