- MinMaxScaler, StandardScaler数据预处理中常用的两种缩放方法,用于将数据标准化或归一化到特定的范围或分布
路人与大师
学习
MinMaxScaler和StandardScaler是数据预处理中常用的两种缩放方法,用于将数据标准化或归一化到特定的范围或分布。这两种缩放方法的主要区别在于它们的目标和实现方式。MinMaxScalerMinMaxScaler会将数据缩放到一个指定的范围,通常是[0,1]或[-1,1]。其目的是将数据映射到一个新的范围,使得数据的每个特征都有一个固定的范围。MinMaxScaler的数学表达式
- 数据无量纲化 学习(1):三种常用数据缩放方法的对比:StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler
Tony Einstein
特征工程机器学习python算法特征工程数据标准化
一、数据无量纲化将不同规格的数据转换到同一规格,或将不同分布的数据转换到某个特定分布的需求,这种需求统称为将数据“无量纲化”。在以梯度和矩阵为核心的算法中,譬如逻辑回归,支持向量机,神经网络,无量纲化可以加快求解速度;在距离类模型,譬如K近邻,KMeans聚类中,无量纲化可以帮我们提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响。一个特例是决策树和树的集成算法们,对决策树、不需要无量
- 机械学习 - scikit-learn - 数据预处理 归一化与标准化- 2
沐 修
机器学习scikit-learnpythonnumpy机器学习
目录关于scikit-learn实现规范化的方法详解一、fit_transform方法1.最大最小归一化手动化与自动化代码对比演示1:2.均值归一化手动化代码演示:3.小数定标归一化手动化代码演示:4.零-均值标准化(均值移除)手动与自动化代码演示:fit、transform是什么?1.MinMaxScaler归一化接口的fit拟合函数MinMaxScaler的fit拟合函数代码演示:2.Stan
- 数据归一化
今天也要加油丫
数据预处理numpypython
什么是数据归一化数据减去最小值再除以极差(最大值-最小值),会被收敛到【0,1】之间,这个过程就叫做数据归一化。什么时候需要归一化当特征数值差异大的时候,数值最大的对计算结果影响比较大,而我们认为特征同等重要的时候,需要对特征归一化处理。即特征等权重。用preprocessing.MinMaxScaler实现tip1:通过inverse_transform可以将归一化结果逆转tip2:使用MinM
- Matlab实现标准化和归一化
Mobius8086
Matlabmatlab开发语言机器学习
一直使用python的sklearn库对数据进行标准化(归一化)处理,已经习惯了sklearn的一套操作(MinMaxScaler,StandardScaler),但是最近项目需要使用Matlab,所以记录一下Matlab的对应处理过程。说明:本文所有的操作都是针对每行一个样本的数据形式,如下图所示,X1~X8分别代表8个特征变量,Y1和Y2表示当前样本所对应的标签数据。1.数据导入在进行数据预处
- 分类3:机器学习处理read-wine(红酒)数据集代码
王小葱鸭
数据分析机器学习分类python
目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4MinMaxScaler归一化5分别使用svm、knn、决策树、随机森林进行实验6使用PCA降维,然后使用随机森林进行分类7GridSearchCV调整rf的参数1介绍红酒分类数据集属于分类问题,共有13个特征,类别共有10个,因此属于分类问题,我们使用svm、knn、决策树、随机森林等方法对其进行分析,本文还包含PCA降维、数据可视化、超参数、数据归一化
- Sklearn的MinMaxScaler,最简单的归一化
qianshishangdi
sklearnminmaxscaler
importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalera=np.array([1,2,3,4,5],dtype='float64')print('a-1D:',a,a.shape)a=a.reshape(-1,1)print('a-2D:',a,a.shape)scaler_2=MinMaxScaler(feature_range=(0
- 报错:AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘reshape‘
Top Secret
python错误处理归纳python
这个错误通常发生在你试图在PandasDataFrame上直接使用`reshape`方法时。`reshape`方法通常与NumPy数组相关联,而不是PandasDataFrame。如果你正在使用PandasDataFrame并希望重新塑造它,你应该使用Pandas的重塑函数,如`pivot`、`melt`或其他根据具体需求的方法。试图标准化的代码:scaler=MinMaxScaler(featu
- 机器学习——特征预处理
风月雅颂
机器学习-基于sklearn机器学习人工智能scikit-learnpython
【说明】文章内容来自《机器学习入门——基于sklearn》,用于学习记录。若有争议联系删除。特征预处理就是对数据进行集成、转换、规约等一系列处理,使之适合算法模型的过程。sklearn提供了preprocessing模块,用于归一化、标准化、鲁棒化、正则化等数据预处理。preprocessing模块常用方法方法名方法含义preprocessing.MinMaxScaler归一化preprocess
- 数据转换
何hw
1.Z-Score标准化image.pngZ-Score标准化后的数据平均值为0,方差为1.对应的api:(1)scipy.stats.zscore(2)sklearn.preprocessing.StandardScaler()2.min-max标准化将数值缩放到0-1之间image.png对应的api:sklearn.preprocessing.MinMaxScaler()3.独热编码,one
- Pytorch--报错1.TypeError: fit_transform() missing 1 required positional argument: ‘X‘
SpongeBob@Hefei
Pytorch学习笔记人工智能python归一化机器学习
报错问题:TypeError:fit_transform()missing1requiredpositionalargument:‘X’运行的代码如下:fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearnimportpreprocessingresult2=preprocessing.MinMaxScaler.fit_transform(o3
- python中sklearn库在数据预处理中的详细用法,及5个常用的Scikit-learn(通常简称为 sklearn)程序代码示例
小桥流水---人工智能
Python程序代码pythonsklearnscikit-learn
文章目录前言1.数据清洗:使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler和MinMaxScaler进行数据规范化。2.缺失值处理:使用sklearn.impute中的SimpleImputer来填充缺失值。3.数据编码:使用sklearn.preprocessing中的OneHotEncoder进行独热编码。4.数据拆分:使用sklearn.model_select
- python归一化函数MinMaxScaler的理解
qaz57301
sklearnpython机器学习
"""python归一化函数MinMaxScaler的理解classsklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=0,1,*,copy=True)"""fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerimportnumpyasnpx=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1
- 2维array归一化比例不对解决 StandardScaler MinMaxScaler
朱百万
min_max_scaler=MinMaxScaler(feature_range=(1,100),copy=False)data_shape=data.shapemin_max_data=min_max_scaler.MinMaxScaler(data.reshape(-1,1)).reshape(data_shape)核心思路是:归一化处理array的时候只取了某列做fit,并应用到整个arr
- sklearn-6算法链与管道
peter6768
sklearn人工智能python
思想类似于pipeline,将多个处理步骤连接起来。看个例子,如果用MinMaxScaler和训练模型,需要反复执行fit和tranform方法,很繁琐,然后还要网格搜索,交叉验证1预处理进行参数选择对于放缩的数据,一定要最先开始放缩,否则会导致数据放缩不一致,比如SVM+网格交叉,网格需要放缩数据,数据放缩需要带上测试集,否则性能下降,准确率打折扣2构造管道注意管道每次会调用scaler的fit
- MinMaxScaler
喆科
MinMaxScaler作用是每一列,即每一维特征。将每一维特征线性地映射到指定的区间,通常是[0,1]。MinMaxScaler计算数据集的汇总统计量,并产生一个MinMaxScalerModel。注意因为零值转换后可能变为非零值,所以即便为稀疏输入,输出也可能为稠密向量。该模型可以将独立的特征的值转换到指定的范围内。它也有两个参数可以设置:min:默认为0。指定区间的下限。max:默认为1。指
- 33 机器学习(一):特征工程
Micoreal
个人python流程学习机器学习人工智能
文章目录机器学习需要用到的包的介绍机器学习做什么深度学习做什么常见的概念数据介绍数据类型数据的来源数据的构成特征工程one-hot编码接口集特征提取DictVectorizerCountVectorizerTfidfVectorizer特征处理归一化MinMaxScaler标准化StandardScaler标准化和归一化的对比空值处理SimpleImputer特征选择过滤(方差阈值)Varianc
- [转]sklearn中MinMaxScaler/StandardScaler的区别
qtey
原文链接:https://www.zhihu.com/question/20467170/answer/839255695,感谢作者通常来说,它们都是指特征工程中的特征缩放过程,由于中文翻译的原因,网上对它们的解释也是五花八门,但其实我们不考虑它们的名字,直接看它们的作用和操作方法,可能会更容易理解。使用特征缩放的作用是:使不同量纲的特征处于同一数值量级,减少方差大的特征的影响,使模型更准确。加快
- 数据规范化笔记
大鹏的NLP博客
Python机器学习数据规范化scikit
最小-最大规范化(min-maxnormalization)fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpX_train=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler([0,1])X_train_minmax=min_ma
- DataConversionWarning: Data with input dtype uint8, float64 were all converted to float64 by MinM...
泡泡_e661
往往大多数人对于warning的态度就是忽略他,但我认为想办法去解决warning是一种更好的方法。对于这个warning的解决办法很简单。下面是我的原始codefromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerscaler=MinMaxScaler().fit(x)然后出现了标题的warning,现在给出解决办法如下:scaler=MinMaxScaler()
- sklearn 归一化、标准化模型保存与加载
100分100开心
python学习技巧scikit-learnpython入门学习计划sklearnpython机器学习
sklearn中归一化、标准化模型保存与加载归一化模型保存归一化模型加载归一化模型保存fromsklearnimportpreprocessingmin_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()X=min_max_scaler.fit_transform(X)importjoblibjoblib.dump(min_max_scaler,'scalar01')归
- 机器学习和数据挖掘04-PowerTransformer与 MinMaxScaler
丰。。
机器学习与数据挖掘大数据数据分析人机交互笔记学习
概念PowerTransformer(幂变换器)PowerTransformer是用于对数据进行幂变换(也称为Box-Cox变换)的预处理工具。幂变换可以使数据更接近正态分布,这有助于某些机器学习算法的性能提升。它支持两种常用的幂变换:Yeo-Johnson变换和Box-Cox变换。代码实现fromsklearn.preprocessingimportPowerTransformerimportn
- sklearn Preprocessing 数据预处理功能
菜鸟Octopus
机器学习sklearn人工智能python
`scikit-learn`(或`sklearn`)的数据预处理模块提供了一系列用于处理和准备数据的工具。这些工具可以帮助你在将数据输入到机器学习模型之前对其进行预处理、清洗和转换。以下是一些常用的`sklearn.preprocessing`模块中的类和功能:1.数据缩放和中心化:-`StandardScaler`:将数据进行标准化,使得每个特征的均值为0,方差为1。-`MinMaxScaler
- 机器学习实战4-数据预处理
wa的一声哭了
机器学习人工智能
文章目录数据无量纲化preprocessing.MinMaxScaler(归一化)导库归一化另一种写法将归一化的结果逆转preprocessing.StandardScaler(标准化)导库实例化查看属性查看结果逆标准化缺失值impute.SimpleImputer另一种填充写法处理分类型特征:编码与哑变量preprocessing.LabelEncoder:标签专用,能够将分类转换为分类数值pr
- python pandas报错'Series' object has no attribute 'reshape'
苏啦啦哇咔咔
'Series'objecthasnoattribute'reshape'数据归一化时候的错误:data=pd.read_csv("G:/dataset/wine.csv")#获取数据的基本情况print(data["Alcohol"].describe())minMax=MinMaxScaler()#将数据进行归一化x_std=minMax.fit_transform(data["Alcohol
- Data Preprocessing Note
華麗過去了會灰到記起
数据预处理可以先把数据读成二维列表的形式然后用pd.DataFrame(data),也可以用pd的csv相关东西直接读.注意针对特征的预处理一定要记得从一维升上去数据预处理需要在sklearn.preprocessing中对相关的内容进行importScaler线性变换归一化(normalization):不涉及梯度距离,需要压缩数据实例化MinMaxScaler类以线性投影的形式把这一个数据项变
- sklearn.preprocessing.MinMaxScaler
Justin_stf
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sklearn.preprocessing.MinMaxScalersklearn.preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(0,1),copy=True)将数据的每一个特征缩放到给定的范围,将数据的每一个属性值减去其最小值,然后除以其极差(最大值-最小值)原理实现:X_std=(X-X.min(axis=0))/(X.max(axis=0)-X.min(
- 为什么要对数据进行「归一化」?
Dreamcatcher风
机器学习/深度学习机器学习深度学习人工智能神经网络
看别人做数据分析/训练模型的时候,总会看到在数据预处理阶段有一步「数据归一化」,scikit-learn代码如下:fromsklearnimportpreprocessingx=...#x为样本数据min_max_scaler=preprocessing.MinMaxScaler()x_new=min_max_scaler.fit_transform(x)那么,为什么需要这样做呢?主要原因是为了数
- 机器学习项目记录
处女座_三月
机器学习机器学习人工智能python
一数据归一化后,测试数据怎么转换为同一逻辑使用preprocessing.MinMaxScaler()进行归一化后,可以使用以下方法保存用于归一化的参数:1在训练阶段,创建并拟合MinMaxScaler对象,将其应用于训练数据,并获取归一化的参数:fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerscaler=MinMaxScaler()scaled_data=
- 短期光伏发电量短期预测(Python代码,基于LSTM模型)
深度学习的奋斗者
光伏/风速发电预测机器学习深度学习
一.代码流程(运行视频:短期光伏发电量短期预测(Python代码,基于LSTM模型)_哔哩哔哩_bilibili)数据预处理:读取CSV文件,并使用Pandas库将数据加载到DataFrame中。将时间列转换为日期时间格式。对数据进行重采样和插值,将数据转换为每分钟的数据。将数据保存到CSV文件中,并重新读取为新的DataFrame。数据预处理和模型训练:使用MinMaxScaler进行数据归一化
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&