首页 > TAG信息列表 > sst

清风数模课---拟合算法

使用目标: 与插值问题不同,在拟合问题中不需要曲线一定经过给定的点。拟 合问题的目标是寻求一个函数(曲线),使得该曲线在某种准则下与所 有的数据点最为接近,即曲线拟合的最好(最小化损失函数)。 最基础的一次函数拟合  plot(x,y,'o')  % 给x和y轴加上标签  xlabel('x的值')  yl

多元统计分析sse,sst,ssr

SSE(和方差、误差平方和):The sum of squares due to error MSE(均方差、方差):Mean squared error RMSE(均方根、标准差):Root mean squared error R-square(确定系数):Coefficient of determination Adjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted coefficient of determination 下

GLUE Dataset

GLUE Dataset 1. XNLI2.QQP3.QNLI4.SST-25.CoLA6.STS-B7.MRPC8.RTE9.WNLI 1. XNLI Multi-Genre Natural Language Inference(Cross-lingual),跨语言的自然语言推断,huggingface-xnli-zh-train部分在线示例。 判断premise是否被hypothesis蕴含。label:neutral, entailment

RocksDB学习笔记

RocksDB RocksDB是一个可嵌入的持久性key-value存储。它是一个日志结构的数据库,并针对快速存储进行了优化。RocksDB可以作为内嵌式数据库来使用,也可以作为自研数据库的底层存储引擎来使用,其主要的数据结构是LSM tree,保证了读写效率。业界采用RocksDB作为存储引擎的有:MyRocks

python 如何实现5°×5°的空间窗口滑动

python 如何实现5°×5°的空间窗口滑动 近期,在处理数据分析资料时,需要对数据进行空间窗口滑动,统计每个窗口内数据的数目等信息。举个例子,对数据进行每5°为间隔的经纬度滑动,每次都是一个5×5的窗口。其实,对于空间窗口的滑动,无非是对经纬度数据进行循环读取。对于纬度的滑动,

OISST的海温日平均数据 画地图分布图

参考1: link. 参考2: link. # coding:utf-8 # __author__ ='Y' import netCDF4 as nc from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib.patches import Polygon import numpy as np from mpl_toolkits.basemap import Basemap from scipy import interpolate im

一文读懂GaussDB(for Mongo)的计算存储分离架构

IDC认为,目前阶段来看,企业亟待解决的是数字化能力提升,包括:与业务的深入结合能力;数据处理和挖掘能力;以及IT技术运营和管理能力。特别是数据处理和挖掘能力,因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型,对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提,对数

rocksdb

一、概述 RocksDB 改自LevelDB,是一个持久化存储的KV系统,和Redis这种内存型的KV系统不同,LevelDB不会像Redis一样狂吃内存,而是将大部分数据存储到磁盘上。 数据结构:LSM-Tree(Log-Structured-Merge-Tree)。LSM从命名上看,容易望文生义成一个具体的数据结构,一个tree。但LSM并不是一个

从 Level0直接将sst文件写入到LevelN 现象 来看rocksdb对compaction的优化

文章目录 现象分析优化总结 关于compaction的详细逻辑介绍可以参考: 1. SST文件详细格式源码解析 2. Compaction 完整实现过程 概览 本文仅关注于讨论标题中提到的优化,不会对compaction细节有过多描述。 ps: 涉及到的源代码都是基于rocksdb 6.4.6版本 现象 最近观察一

一文读懂GaussDB(for Mongo)的计算存储分离架构

摘要:IDC认为,目前阶段来看,企业亟待解决的是数字化能力提升,包括:与业务的深入结合能力;数据处理和挖掘能力;以及IT技术运营和管理能力。特别是数据处理和挖掘能力,因为数字化转型推进企业从以流程为核心向以数据为核心转型,对海量、异构、多类型的数据处理和挖掘能力是释放数据价值的前提

鸟哥笔记-专题一:Linux文件的权限rwx、特殊权限sst、隐藏权限ia

鸟哥笔记-专题一:Linux文件的权限rwx、特殊权限sst、隐藏权限ia ========================================================================================== 目录: 一、Linux文件和目录的权限 二、Linux文件和目录的特殊权限 三、Linux文件和目录的隐藏权限 ==================

leveldb源码分析之写sst文件

本篇文章分析下leveldb写sst文件的源码,本质上就是为immemtable compaction到leveldb0文件提供接口,主要是插入。如果要理解这部分的源码,首先必须先将上篇sst文件格式搞清楚,否则,看源码会非常吃力,或者说毫无头绪。 这部分源码涉及到table文件下的block_builder.h/.cc,filter_block.h/.

CodeForces 1200F

题意略。 思路: 如果是问一下然后搜一下,那必然是不现实的。因此我们要预处理出所有的答案。 我们令mod = lcm(m1,m2,...,mn)。可知,在任意一点,我们挑选两个不同的数c1、c2,其中c2 = k * mod + c1,这两种出发状态一定会走出相同的路径。 由此,我们把每个点拆成mod个状态点,那一共是n * mo

caffe: 训练自己的数据集

https://blog.csdn.net/sst___/article/details/79847697

LSM-tree

应用于LevelDB 可以支持put,delete,get,batch 存储节点有两种:内存中叫MemTable,磁盘中叫SSTable 当内存的(Mem)存满以后,会转移到SST0,SST存在很多级别一般大的是小的10倍, 如果某一个级别满了,会合并到下一级 SST中有很多block,每个block有很多kv,最后一个额外的block记录每个block的第一个key