這些數(shù)據(jù)的線性擬合和傾斜角梯度值的計(jì)算對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)集是傾斜的。為什么大量數(shù)據(jù)會(huì)傾斜，而少量數(shù)據(jù)不會(huì)？以下內(nèi)容參考:數(shù)據(jù)不平衡也可以叫數(shù)據(jù)傾斜，所有的數(shù)據(jù)傾斜，從任務(wù)粒度來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)傾斜(我相信大部分做數(shù)據(jù)的童鞋都會(huì)遇到數(shù)據(jù)傾斜，數(shù)據(jù)傾斜會(huì)發(fā)生在數(shù)據(jù)開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，比如:1，使用Hive計(jì)算數(shù)據(jù)時(shí)，reduce階段卡在99.99%，2.用SparkStreaming做實(shí)時(shí)算法時(shí)，執(zhí)行器總會(huì)出現(xiàn)OOM錯(cuò)誤，但其他執(zhí)行器的內(nèi)存利用率很低。

基于上一篇文章，采訪被虐成了渣渣，那么我們來(lái)整理記錄一下第一個(gè)問題，關(guān)于數(shù)據(jù)的不平衡。以下內(nèi)容參考:數(shù)據(jù)不平衡也可以叫數(shù)據(jù)傾斜。在實(shí)際應(yīng)用中，不同標(biāo)簽的樣本比例很可能是不平衡的，尤其是在數(shù)據(jù)集的分類中。所以如果直接用算法訓(xùn)練進(jìn)行分類，訓(xùn)練效果可能會(huì)很差。解決實(shí)際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)不平衡問題，可以從三個(gè)方面入手，即處理數(shù)據(jù)、選擇合適的評(píng)價(jià)方法和使用合適的算法。

由于樣本比例不均衡，在條件允許的情況下，可以盡量獲取比例較小的樣本數(shù)據(jù)。(PS:這就是為什么我?guī)缀鯖]有遇到過(guò)數(shù)據(jù)不平衡的問題。每個(gè)測(cè)試中使用的數(shù)據(jù)集盡可能完美地平衡)或者可以通過(guò)使用諸如重復(fù)、自舉或合成少數(shù)過(guò)采樣(SMOTE)的方法來(lái)產(chǎn)生新的稀有樣本。如果簡(jiǎn)單的直接復(fù)制重復(fù)，特征少的話，就會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合的問題。改進(jìn)的過(guò)采樣方法通過(guò)將隨機(jī)噪聲和干擾數(shù)據(jù)添加到幾個(gè)類中或按照一定的規(guī)則生成新的合成樣本(數(shù)據(jù)增強(qiáng))。

這個(gè)工作量很大?？峙聸]人會(huì)幫你。我建議找英漢詞典，而不是找單詞。推薦金山詞霸和有道桌面詞典。金山詞霸有個(gè)潦草的解釋，意思是你可以選擇一段英文，他可以翻譯，但意思稍有不妥。畢竟不是人。但是有一種說(shuō)法是翻譯更準(zhǔn)確更有力，但是不支持單詞的翻譯。安裝MSDN，并檢查幫助下載地址:。

高度傾斜塊在激光位移傳感器的頂面上也有17個(gè)點(diǎn)，用于以10毫米的相等間隔進(jìn)行測(cè)量。高度數(shù)據(jù)的激光測(cè)量裝置也采用線性最小二乘法，傾斜角度是來(lái)自梯度的線性擬合數(shù)據(jù)。傾角的計(jì)算與使用相移技術(shù)的傾角計(jì)算進(jìn)行比較，如激光測(cè)量圖所示。項(xiàng)目8(a)(c)。這些數(shù)據(jù)的線性擬合和傾斜角梯度值的計(jì)算對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)集是傾斜的。計(jì)算出激光測(cè)量數(shù)據(jù)塊A、B和C的傾斜角分別為0.46°、0.57°和0.72°。

數(shù)字8 (a)和(iii)表明，使用相移法和激光測(cè)量法測(cè)量更接近年底的塊長(zhǎng)高度時(shí)，圖像之間的差異最大。傾斜角隨著測(cè)量差的增加而增加。然而，小傾角的激光和相移測(cè)量非常一致。塊B和C中測(cè)量誤差的可能來(lái)源是由于比例因子和不準(zhǔn)確的θ左手關(guān)系。這是因?yàn)閷?shí)際的比例因子隨著塊的高度而變化，但是在這種情況下，膨脹因子是所使用的參考?jí)K的高度。

本文討論的場(chǎng)景僅限于spark計(jì)算引擎，但不限于spark。相關(guān)討論可以遷移到其他計(jì)算引擎。Spark計(jì)算中的數(shù)據(jù)偏斜是什么？所有的數(shù)據(jù)傾斜，從任務(wù)粒度來(lái)說(shuō)，就是單個(gè)任務(wù)的數(shù)據(jù)量，比其他任務(wù)大很多倍。具體來(lái)說(shuō)，我們從任務(wù)總結(jié)中可以看到，max在運(yùn)行的時(shí)候，讀取了很多數(shù)據(jù)，那么為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況呢？

Solution:如果提示無(wú)法切換到此配置文件，錯(cuò)誤:命令失敗:route point 0 . 0 . 0 . 0 mask 0 . 0 . 0，需要打開系統(tǒng)環(huán)境變量設(shè)置，將以下內(nèi)容添加到系統(tǒng)變量的路徑中:%SystemRoot%\\\\System32。GitHub一般通過(guò)星數(shù)和叉數(shù)來(lái)反映項(xiàng)目的火熱程度。所以我們可以通過(guò)限制星叉的數(shù)量區(qū)間來(lái)進(jìn)一步篩選我們想要的物品。

Github發(fā)布了GitHubforWindows，為Windows平臺(tái)開發(fā)者提供了一個(gè)簡(jiǎn)單易用的GitHub圖形客戶端。GitHubforWindows是一個(gè)Metro風(fēng)格的應(yīng)用程序，它集成了自包含版本的Git、bash命令行shell和PowerShell的poshgit擴(kuò)展。

相信大部分做數(shù)據(jù)的童鞋都會(huì)遇到數(shù)據(jù)偏斜的情況，這種情況會(huì)發(fā)生在數(shù)據(jù)開發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié)，比如:1。使用Hive計(jì)算數(shù)據(jù)時(shí)，reduce階段卡在99.99%。2.用SparkStreaming做實(shí)時(shí)算法時(shí)，執(zhí)行器總會(huì)出現(xiàn)OOM錯(cuò)誤，但其余執(zhí)行器的內(nèi)存利用率很低。3.這些問題經(jīng)常困擾著我們。等了幾個(gè)小時(shí)，我們還是得不到數(shù)據(jù)。我們有多難過(guò)。

我來(lái)說(shuō)說(shuō)我自己對(duì)數(shù)據(jù)量的初步理解:數(shù)據(jù)量大是不是很棒？數(shù)據(jù)少，機(jī)器少，計(jì)算能力有限，所以難度是一樣的。為什么大量數(shù)據(jù)會(huì)傾斜，而少量數(shù)據(jù)不會(huì)？這種理解也有道理，但很片面，我們來(lái)比較兩個(gè)場(chǎng)景:公司1:五臺(tái)服務(wù)器，總用戶量1000萬(wàn)，64G內(nèi)存。公司2:10億用戶，1000臺(tái)64G內(nèi)存的服務(wù)器。