R- sapply计算标准差时返回一列NA值
社区干货
探索云原生化的服务架构体系的技术风向,攻克云原生化微服务架构的痛点和特性 | 社区征文
# 导航大纲为了方便您理解本篇文章的内容结构和思维逻辑,以下是大纲架构图供您参考。# 前提背景回顾过去的几年,我们目睹了科技界的快速发展,其势头如同一列驶向前方的高速列车。作为...
发布|火山引擎发布ByteHouse性能白皮书,揭秘OLAP性能突破的关键技术(内附下载链接)
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2fa9d835695d4d3cbe96f4323347a8d1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135632&x-signature=il1vddbF9... Runtime Filter以及并行化重构等方向进行了优化。** 以Runtime Filter举例,在 OLAP 场景中,Join 是制约查询性能进一步突破的瓶颈,ByteHouse 则支持根据不同的场景生成最优的 RuntimeFilter,优化了生成和 Apply 的流...
干货 | 以一次Data Catalog架构升级为例,聊聊业务系统的性能优化
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/f2894b2767b34a008f39b8a7c7aac778~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962850&x-signature=vhRJpQqlEPGzh68ZtjZJN0b66UM%3D)扫码进入官方交流群群内定期进行干货分享技术交流、福利放送 字节跳动数据平台> > > 在2021年,字节跳动DataCatalog系统进行过大规模重构,...
火山引擎DataLeap数据质量动态探查及相关前端实现
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049290&x-signature=PKM%2FFoN5QVyWZX1%2BjDhloGIJbaM%3D)## 技术实现除了数据的抽样部分在后端做,其他的都是前端实现的。包括大数据展示,探查计算,卡片联动,操作栈交互,以及未来... 如何管理多种操作进行串行计算这里把所有操作都抽象成了`Input + Logic = Ouput`的结构,Input是输入参数,此处可以是指某一列的数据、上一步操作的结果或者其他计算值,Logic是操作的具体逻辑,负责根据Input转换...
特惠活动
R- sapply计算标准差时返回一列NA值-优选内容
R- sapply计算标准差时返回一列NA值-相关内容
拓扑感知调度
因此容器服务基于 Katalyst 实现了拓扑感知调度功能。 推荐使用拓扑感知调度功能的场景如下: 运行开启 NUMA(Non-Uniform Memory Access,非统一内存访问架构)的弹性裸金属服务器。 计算密集性负载。 在线业务负载。... name: redis resources: limits: cpu: "63" memory: 10Gi requests: cpu: "63" memory: 10Gi 执行以下命令,创建 Pod。bash kubectl apply -f topo-pod.yaml 等待 3~...
无恒实验室联合GORM推出安全好用的ORM框架-GEN
执行SQL也安全#### 😉 查询优雅返回,完美兼容GORMGEN提供了自动同步数据表结构体到GORM模型,使用非常简单,即使数据库字段信息改变,可以一键同步,数据库查询相关代码可以一键生成,CRUD只需要调用对应的方法,开发... 同时也会生成ApplyBasic对应的基础方法 // 可以认为ApplyInterface方法是ApplyBasic的扩展版 g.ApplyInterface(func(model.SearchByTenantMethod,model.UpdateByTenantMethod) {}, // 指定方法interfac...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222073&x-signature=PeMuKGHevjotIQ1TTkl3qQ7sm6E%3D)# 2.边缘计算的构造边缘计算的构造可分为三个层次:设备层、边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括... data = pd.read_csv('patient_data.csv') # 去除异常值 data = data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) data = data.dropna() # 预处理数据 processed_data = data.apply(preprocessing_function)pyt...
一口气看完43个关于 ElasticSearch 的使用建议
(AggregationBuilders.sum("sum_agg").field("field")) ); // 设置size为0,只返回聚合结果而不返回文档 sourceBuilder.size(0);```**03. 日期范围查询使用绝对时间值。**日期字段上使用... sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchAllQuery()); // 创建第一层聚合 TermsAggregationBuilder termAggBuilder1 = AggregationBuilders.terms("term_agg1").field("field_name1...
计算机视觉算法探究:OpenCV CLAHE 算法详解| 社区征文
**CLAHE 算法的基本步骤如下**:1. 将图像按参数 tileGridSize 切分为若干子块,这样图像就分成了 tileGridSize.height 行和 tileGridSize.width;1. 对每个子块进行直方图均衡,计算直方图及累计直方图,得到每块... tilesX_(tilesX), tilesY_(tilesY) { } void CLAHE_Impl::apply(cv::InputArray _src, cv::OutputArray _dst) { ... int histSize = _src.type() == CV_8UC1 ? 256 : 65536; ....
干货 | 字节跳动数据质量动态探查及相关前端实现
res=1715962852&x-signature=eFSVv2HU6BzJG0rk544hTwxPWb4%3D)**需求背景**数据探查上线之前,数据验证都是通过写SQL方式进行查询,从编写SQL,到解析运行出结果,不仅时间长,还会反复消耗计算资源。探... **如何管理多种操作进行串行计算**这里把所有操作都抽象成了`Input + Logic = Ouput`的结构,Input是输入参数,此处可以是指某一列的数据、上一步操作的结果或者其他计算值,Logic是操作的具体逻辑,负责根据In...
分布式数据库TiDB的设计和架构
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/125153dda2484d44bd7a1cba22f0c5e1~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135645&x-signature=m%2FjJ5RG... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716135645&x-signature=BDzdWIC9Sg356KC%2FSKyc8SwXmYY%3D)### SQL 计算层**关系模型到KV的映射** , CollectionUtils.size(splits), splits); assignedRocketMQSplits.addAll(splits);}````### hasMoreElements方法在无界的流计算场景中,会一直返回true保证...
干货|ClickHouse 在UBA系统中的字典编码优化实践
原始的LowCardinality列存在以下两个致命问题:**1. 在LowCardinality列比较多的情况下(平均300+),Part Merge耗时严重,在大量实时写入的场景下,Merge速度跟不上写入速度,最终会导致集群不可用;2. 用户数据中事件属性多种多样,UBA版本通过动态Map列实现用户属性的自由上报,也会导致某些属性基数非常大,不再适合做字典编码,否则会同时导致存储、计算性能下降。如果以上两个问题得不到解决,那么字典编码功能就无法上线使用。...
