优化金字塔 应用程序层面 框架层面（Broker层面） JVM层面 操作系统层面 应用程序层面：应当优化业务代码合理使用kafka，合理规划主题，合理规划分区，合理设计数据结构； 框架层面：在不改动源码的情况下，从kafka参数配置入手，结合业务体量和运行数据进行调优 JVM层面：在出现明显缓慢和可
设置虚拟机不同的带宽来进行模拟压测 kafka数据压测 1、公司生产kafka集群硬盘：单台500G、共3台、日志保留7天。 1.1 版本：1.1.0 2、压测kafka。 2.1 使用kafka自带压测工具：bin/kafka-producer-perf-test.sh 命令参数解释： --num
机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。 构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）； 特征选择：递归特征消除(Recursive Feat
目录数组和指针多维数组的物理结构证明数组a和&a不同数组与指针的差别之一什么时候数组名表示整个数组?数组训练理解指针与数组的题所有的数组,都可以看成一维数组.所有的数组传参,最终都会降维成一维数组函数函数的地址函数的规范内存管理malloc返回给用户的只有申请内存的起始地址,那free是如何准确释放
导读 VTable: 不只是高性能的多维数据分析表格，更是行列间创作的方格艺术家！ VTable是字节跳动开源可视化解决方案 VisActor 的组件之一。 在现代应用程序中，表格组件是不可或缺的一部分，它们能够快速展示大量数据，并提供良好的可视化效果和交互体验。VTable是一款基于可视化渲染引擎
在项目中经常能遇到，需要对某些数据集合进行多维度排序的需求。对于集合多条件排序解决方案也有很多，今天我们就介绍一种，思路大致是设置一个分值的集合，这个分值是按照需求来设定大小的，再根据分值的大小对集合排序。 v需求背景 我们来模拟一个需求，现在需要查询一个用户列表，该列表需要实现的排序优先级如下：
假如我有一个需求，就是如果传入的参数是int类型，我就输出int类型，否则就输出T。很显然，根据模板的基础知识，我们可以这么写 template void f(T) { std::cout << "T\n"; } template <> void f(int) { std::co
本文分享自华为云社区《GaussDB(for MySQL)创新特性：灵活多维的二级分区表策略》，作者：GaussDB 数据库。 背景介绍 分区表及二级分区表的功能，可以让数据库更加有效地管理和查询大规模数据，传统商业数据库具备该能力。MySQL支持分区表，与传统商业数据库相比，MySQL对二级分区表
`numpy`的广播计算是指在多维数组上进行的一种高效计算方式。 它可以将计算任务分配到每个维度上，并且可以在计算过程中进行数据共享和同步，从而提高计算效率和精度。 广播计算在数值计算、科学计算、机器学习等领域都有广泛的应用。 例如，在数值计算中，广播计算可以用于求解大规模的非线性方程组；在科学计算
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`numpy`作为一个强大的数值计算库，提供了对多维数组的很多便捷操作。 承接上一篇数组的创建，本篇主要介绍一些数组的基本操作。 # 1. 子数组 首先介绍获取子数组的方法，提取已有数据的一部分来参与计算是比较常用的功能。 对于一维数组，提取子数组：`arr[start:stop:step]` 1.
`numpy` 数组通常是用于数值计算的多维数组，而排序功能可以快速、准确地对数据进行排序，从而得到更加清晰、易于分析的结果。 在数据分析和处理过程中，常常需要对数据进行排序，以便更好地理解和发现其中的规律和趋势。 排序会应用在很多场景中，比如： 1. 数据分类：将数据按照一定的特征进行分类，可以通
前言 昨天 wc(Wyu_Cnk) 提了个问题 C# 里多维数组拷贝有没有什么比较优雅的写法？ 这不是问对人了吗？正好我最近在搞图像处理，要和内存打交道，我一下就想到了在C#里面直接像C/C++一样做内存拷贝。 优雅？no，要的就是装逼，而且性能还要强🕶 概念 首先澄清一下 C# 里的多维数组 (
NumPy 创建数组 NumPy 中的核心数据结构是 ndarray，它代表多维数组。NumPy 提供了多种方法来创建 ndarray 对象，包括： 使用 array() 函数 array() 函数是最常用的方法之一，它可以将 Python 列表、元组甚至其他数组转换为 ndarray 对象。 语法
`NumPy`（Numerical Python）是一个`Python`库，主要用于高效地处理多维数组和矩阵计算。它是科学计算领域中使用最广泛的一个库。 在`NumPy`中，**数组**是最核心的概念，用于存储和操作数据。 `NumPy`数组是一种多维数组对象，可以存储相同类型的元素，它支持高效的数
# 概述 NumPy是一个开源的科学计算库，它提供了高效的数值计算和数组操作功能，主要包括： * 多维数组的创建、操作和索引。 * 数组的切片、拼接和转置。 * 数组的乘法、除法、求导、积分、对数等基本运算。 * 数组的逐元素操作、求平均值、中位数、众数等统计量。 * 数组作为列表、元组等数据类型进
学习资料： 1.B站 - 一只叫小花的猫 2.语雀 - 双愚:kdtree 3.B站视频：学习kdtree的前置知识：KNN算法 KD树简介与背景 k-d树，是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索。关于kd树的背景，它主要是一种解决特征点匹配问题的算法，kd树就是一种高维
前戏 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型、多维数组上执行的数值运算。 快捷键的使用： 添加cell：a或者b 删除：x 修改cell的模式： m：修改成markdown模式
NumPy 数组切片 NumPy 数组切片用于从数组中提取子集。它类似于 Python 中的列表切片，但支持多维数组。 一维数组切片 要从一维数组中提取子集，可以使用方括号 [] 并指定切片。切片由起始索引、结束索引和可选步长组成，用冒号 : 分隔。 语法： arr[start:end:step]
08，DataFrame创建 DataFrame是一个【表格型】的数据结构，可以看做是【由Series组成的字典】（共用同一个索引）。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。 行索引：index
