在上一篇文章中,我和你介绍了一主多从的结构以及切换流程。今天我们就继续聊聊一主多从架构的应用场景:读写分离,以及怎么处理主备延迟导致的读写分离问题。我们在上一篇文章中提到的一主多从的结构,其实就是读写分离的基本结构了。这里,我再把这张图贴过来,方便你理解。图1 读写分离基本结构读写分离的主要目标就是分摊主库的压力。图1中的结构是客户端(client)主动做负载均衡,这种模式下一般会把数据库的连接信
转载 2024-07-27 22:41:29
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### Python中分位数的概念 在Python编程中,位数是一种统计指标,用于描述数据集中的位置分布。它可以将数据集按照百比分为若干等分,从而更好地了解数据的整体情况。 ### 位数的定义 位数是指将一组数据按照从小到大的顺序排列后,将其分为几个等分的数值。常用的位数有四数、百数等。 - 四数:将一组数据分为四个等分,分别是1/4数、2/4数(即中位数)
原创 2023-09-18 12:25:33
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# 使用 Python 找到 (Quantiles)是用于描述数据集中数据分布的一种统计量。它们可以帮助我们理解数据的分布情况、识别异常值,并在很多实际应用(如风险管理、数据分析等)中扮演重要角色。在这篇文章中,我们将探讨如何使用 Python 找到数据集中的,并给出相应的代码示例。 ## 什么是是将数据集划分为若干部分的数值,例如: - **四数**
原创 2024-09-22 06:09:54
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# 如何在 Python 中求 ## 流程步骤 以下是在 Python 中求的具体步骤: | 步骤 | 描述 | |-------|-------| | 1 | 导入必要的库 | | 2 | 加载数据 | | 3 | 计算 | | 4 | 可视化分 | ## 具体操作 ### 步骤 1:导入必要的库 在 Python 中,我们首先需要导入 pandas 和 num
原创 2024-03-30 05:40:02
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计算是数据分析领域中的一个重要任务,它可以帮助我们理解数据集的分布情况。Python列表的计算非常简单,借助于NumPy和Pandas等库,我们能够轻松完成这一功能。本文将围绕“python list ”的实现过程,结合备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和监控告警进行详细阐述。 ## 备份策略 为了有效管理数据,制定合理的备份策略至关重要。接下来,将展示备份任
原创 6月前
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# Python 剔除离群实现流程 ## 1. 确定阈值 - 输入数据集,确定阈值,通常我们使用四位数(Q1和Q3)来计算。 - 根据数据集的特性,选择合适的阈值,常用的选择是 Q1 - 1.5 * IQR 和 Q3 + 1.5 * IQR,其中IQR为四数间距。 ## 2. 计算数据集的四数 - 导入 numpy 库,用于进行数值计算。 - 使用
原创 2023-10-05 07:17:16
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前言:既然涉及到计算,那么浮点数定点数的选择和宽的选择是逃不开的。一般来说,定点数和低位宽的组合是低功耗和低资源消耗的,也就是硬件友好型的。首先简单的说明一下浮点数和定点数的区别。1. 浮点数的表示以float32为例,按照 IEEE 754标准的浮点数格式为: 其中s表示符号,0为正1为负;M表示尾数;E表示阶码。在float32中,符号占1,尾数占23,阶
一、一元三次方程求解二、数的三次方根三、数的范围四、巧克力五、四平方和六、机器人跳跃问题七、我在哪?写法一:暴力法写法二:只不过用了python的自带库函数写法三:运用dict 一、一元三次方程求解 当然这一道题我觉得不是纯粹的二,只不过放在二里面了。a,b,c,d=map(float,input().split()) x=-100 while x<=100: if -0.0
# Python t分布的科普 在统计学中,t分布是一种用于小样本数据的概率分布。它由威廉·戈塞特(William Sealy Gosset)于1908年首次引入,以助于我们在样本量较小的情况下进行假设检验和置信区间估计。本文将探讨如何在Python中使用t分布,并提供代码示例来帮助理解这一重要概念。 ## t分布的基本概念 t分布是一种对称的、呈现钟形的分布,其形状与正态分布相
原创 10月前
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在数据分析过程中,计算是一项常见的任务,Python 提供了一些简单易用的方法来完成这一操作。本博文将详细介绍如何在 Python 中计算,包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展等,帮助你轻松掌握这一技能。 ### 环境准备 在开始之前,需要确保你的开发环境搭建完善。本节将介绍依赖的安装方法以及版本兼容性矩阵。 #### 依赖安装指南 计算点主要依
原创 6月前
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# 项目方案:使用Python ## 项目背景 在统计学中,是指把一组数据分成等分的,通常以百比的形式表示。例如,中位数就是将数据分成50%的。在数据分析和统计建模中,求解是一个常见的需求,可以帮助我们更好地理解数据的分布和特征。 ## 项目目标 本项目旨在使用Python编程语言来求解给定数据集的各种,包括最小值、最大值、中位数、四数等。 ## 技术方案
原创 2024-07-11 06:04:41
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对于一个多元函数,用最速下降法(又称梯度下降法)求其极小值的迭代格式为其中为负梯度方向,即最速下降方向,αkαk为搜索步长。一般情况下,最优步长αkαk的确定要用到线性搜索技术,比如精确线性搜索,但是更常用的是不精确线性搜索,主要是Goldstein不精确线性搜索和Wolfe法线性搜索。为了调用的方便,编写一个Python文件,里面存放线性搜索的子函数,命名为linesearch.py,这里先只编
目录一、什么是箱线图1)四数2)第一四数3)第二四数4)第三四数5)四间距6)Whiske上界7)Whiske下界二、绘制箱线图1)绘制单个箱线图2) 绘制单个水平箱线图3)绘制多个箱型图一、什么是箱线图箱线图(Box-plot)又称为盒式图或箱型图,是一种用来显示一组数据分散情况的统计图,它能显示一组数据的上界、下界、中位数、上下四数以及异常值等。箱线图的各部分组成及其含
转载 2024-10-25 20:28:29
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# 实现MySQL ## 简介 MySQL是一种用于统计和分析数据分布的方法。它可以将数据按照指定的划分为若干个区间,并计算出每个区间的数据量和所占比例。对于数据分析和业务决策来说,是一种非常有用的工具,它可以帮助我们更好地理解数据的分布情况。 在本文中,我将向你介绍如何在MySQL中实现计算。我会逐步指导你完成每一步,包括创建测试表、导入测试数据、计算等操
原创 2024-01-26 08:50:57
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目录前言一、识别异常值1.1 箱线图处理异常值1.2 3α原则1.3 boxcox二、异常值处理2.1 截尾法2.2 单一变量代替2.3 用缺失值代替总结 前言异常值处理的意义在于提高数据分析的准确性和可靠性。异常值往往会影响数据的统计特征,如平均值、方差等,从而导致错误的结论或预测结果。此外,异常值还可能干扰模型的拟合效果,使得模型对数据的解释能力变弱。 因此,对于数据分析任务,我们通常需要进
# Python 卡方分布的科普文章 卡方分布(Chi-Squared Distribution)是一种重要的概率分布,广泛应用于统计学、机器学习、科学实验等领域,尤其是在假设检验、方差分析、以及与频数数据相关的检验中。在本文中,我们将探讨卡方布的的计算方法,特别是在Python中如何实现,最后我们还将使用流程图和关系图来帮助理解整体的概念。 ## 什么是卡方分布? 卡方分布是
原创 7月前
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关键点检测本质上来说,并不是一个独立的部分,它往往和特征描述联系在一起,再将特征描述和识别、寻物联系在一起。NARF 算法可以成两个部分,第一个部分是关键提取,第二个部分是关键信息描述,本文仅涉及第一个部分。  在文章开始之前,有非常重要的一要说明,云中任意一,都有一定概率作为关键。关键也是来自原始点云中的一个元素。和图像的边缘提取或者关键点检测算法追求n次插值,最终求的亚像素坐标
转载 2024-07-31 17:43:35
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numpy.percentilenumpy.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False)    [source]计算沿指定轴的数据的第q个百数。返回数组元素的第q个百。参数 :a :array_like输入
很多算法包无法直接基于字符串做矩阵运算,例如Numpy以及基于Numpy的sklearn。标志法: 独热编码转换后: 不使用男-1,女-2是因为1和2本身已经带有距离为1的差异,其他任意数字都有这样的差异,然而实际上男女是没有差异的。代码实操OneHotEncoder-独热编码:直观来说就是有多少个状态就有多少比特,而且只有一个比特为1,其他全为0的一种码制举例:三种
位数(Quantile),亦称,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值,常用的有中位数(即二数)、四数、百数等。常见分类 1.二数 对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,则中位数不唯一,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数,即二数。 一个数集中最多有一半的数值小于中位数,也最多有一半的数值大于中
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