抽样对比策略和全量对比策略抽样 VS 全量抽样策略主要分为全部比对与抽样比对两种方式，两者各有利弊。全量比对：优点是能够最大程度覆盖到测试环境所有的情况，可以发现抽样测试不能发现的问题。缺点是验证时间与花费精力显著高于抽样比对，对于*乎*移数据的ods层，投入这些测试资源是否有这个必要抽样比对：优点是最经济型的测试方式，对于*乎*移数据的ods 层，抽样比对性价比无疑是最高的。缺点是可能漏情况。P
通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
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2024-05-25 11:57:04
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时序数据库 Apache-IoTDB 源码解析之元数据索引块（六）原有索引中的不足新版本中索引的设计 上一章聊到 TsFile 索引块的详细介绍，以及一个查询所经过的步骤。详情请见：时序数据库 Apache-IoTDB 源码解析之文件索引块（五）打一波广告，欢迎大家访问 IoTDB 仓库，求一波 Star 。欢迎关注头条号：列炮缓开局，这一章主要想聊聊：原有索引中的不足新版本中索引的设计原有索引
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2024-05-11 13:50:51
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###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构
定义基础函数:产生方波,时频转化
定义功能函数:show_sin
定义功能函数:show_rec
定义功能函数:show_trg
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2023-08-08 21:06:24
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本文主要是根据MC随机抽样思想，进行已知分布的抽样，对于数据分析有用，主要做如下几个版本C++MATLABC#PYTHONCC++版本的主要代码为 （1）数据部分，概率密度分布const double energy[210]={21.000000, 22.000000, 23.000000, 24.000000, 25.000000, 26.000000, 27.000000, 28.0
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2024-07-29 19:24:59
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背景物联网行业，需要存储不同设备的时序数据，数据量比较大，之前使用的是Hbase但是，鉴于Hbase对聚合操作支持的不是很友好，所以，打算替换成国产的IOTDB数据库简介IoTDB 是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，完美对接 Hadoop 与 Spark 生态，适用于工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。
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2024-04-03 15:56:49
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1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
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2024-08-14 19:00:47
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学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
原创
2023-01-12 11:12:58
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遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
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2024-05-16 00:00:44
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1.声明当前内容主要为本人学习和了解当前的iotdb的源码，发现其设计内存表的模型(数据结构)本人是直接在GitHub上面直接拉取的源码2.查看AbstractMemTable源码开始源码查看实际iotdb中采用的是HashMap来实现其中key为一个devcId(即一个时序的前缀)
其中value为另外一个Map存放一个实际的时序后缀+时间集合数组+值集合数组
就是这么简单3.查看IWritab
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2023-10-29 18:36:21
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ClickHouse作为OLAP场景特别优秀的数据库解决方案，写入速度快，查询性能强，尤其是聚合查询能力特别出色，已在腾讯、哔哩哔哩、快手等公司得到有效实践。对ClickHouse感兴趣的同学，跟我们一起来学习研究吧！ClickHouse作为一个基于OLAP场景的数据库，对于集群的支持自然也是理所当然的。我们通常所说的ClickHouse集群，指的是物理集群。即集群各节点之间被同一个zookeep
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2024-05-03 22:44:15
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IoTDB 是清华发起自研、并在Apache社区孵化的时间序列数据库，2014年项目启动研制，2018年11月18号 IoTDB 正式进入 Apache 孵化器。作为开源物联网时序数据库管理系统，Apache IoTDB旨在满足大规模物联网和工业物联网（IoT 和 IIoT）应用对数据、存储和分析的严苛要求。近日Apache IoTDB社区官宣了新加入的PMC和Committer，云智慧智能研究院
什么是时序数据库总体介绍Apache IoTDB 始于清华大学软件学院，是一款时序数据库。主要使用场景是在物联网相关行业，如：车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等，具体应用案例及公司详情可以查看：IoTDB在实际公司中的使用信息收集。它采用了列式存储、数据编码、预计算和索引技术，具有类 SQL 的接口，可支持每秒每节点写入数百万数据点，可以秒级获得超过数万亿个数据点的查询结果。它还可以很容易地与
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2024-05-23 16:22:03
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名词解释Issue: 开源社区的一个任务的统称，通常会有一个Issue 列表，用于表示各种任务，比如功能Issue,Bug Issue, Improvement Issue等。PR(Pull Request): 个人理解是一种工作流程，当你在本地感觉开发好或者说完成某个Issue(不一定是代码，有可能是文档等工作)时，准备提交到社区仓库的master分支时，需要提交一个PR。它表示一个提交请求，并
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2024-05-24 16:21:19
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当前版本：jdk1.8、iotdb 0.11.21. 声明当前内容主要查看Iotdb服务启动过程中的rpc的绑定的源码解析(通过之前的解析可以得到IotDB的rpc服务必定是Thrift的实现，通信中Session使用的为Client)2. 找到启动类一般是通过start-server.bat启动的所以可以通过该脚本发现启动类的位置发现使用org.apache.iotdb.db.service.I
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2024-02-19 10:21:42
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不用调包也能便捷地划分数据集，用随机抽样sample()函数两行代码可以轻松搞定。 #划分训练集
train_data = data.sample(frac = 0.8, random_state = 0)
#测试集
test_data = data.drop(train_data.index)代码讲解：frac 设置抽样的比例，这里的意思是抽取80%的数据作为训练集；random_st
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2023-06-01 16:29:56
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抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。 1、抽签法 2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小
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2023-08-17 21:42:01
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IoTDB应用 灰色部分是IotDB的组件，数据可以通过JDBC/Native API 写入IoTDB，多个IoTDB之间的数据通过TsFile Sync来实现同步，例如边缘站点收集数据生成并TsFile后，可以定期将TsFile同步到云上的IoTDB。IotDB Egine通过TsFile的API讲数据写成TsFile的格式，支持的存储方式有本地存储和HDFS。TsFi
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2024-04-19 13:59:56
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innodb-存储innodb-索引应用以上都是在原理层面对innodb进行了分析，基于此我们才能在日常工作中知道如何高效的使用innodb，而且知其然并知其所以然。 数据库的应用分为两类：OLAP和OLTP。 OLAP联机分析处理（Online Analytical Processing），也叫DSS（Decision Support System）决策支持系统，
抽样平均误差是抽样平均数的标准差，它反映抽样平均数与总体平均数的平均差异程度。1. 重复抽样μx=σn√2. 非重复抽样μx=σ2n⋅(N−nN−1)−−−−−−−−−−−−−√ 显然 N−nN−1<1，因此和重复抽样比较，重复抽样的抽样平均误差更大。
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2016-09-10 22:55:00
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