概述MySQL中的锁比较繁杂，但其实MySQL中的锁本质上并没有那么多，只是我们站在不同维度上对锁进行的分类，本文主要介绍MySQL中锁的类型及用途。锁的分类基于锁的属性分类，可以分为：共享锁排他锁基于锁的粒度分类，可以分为：行级锁（InnoDB）表级锁（InnoDB、MyISAM）页级锁（BDB引擎）记录锁间隙锁临键锁基于锁的状态分类：可以分为：意向共享锁意向排他锁锁介绍共享锁（ShareLock）共享锁又称读锁，简称S锁。当一个事务为数据加上读锁后，其他事务只能对该数据加读锁而不能对数据加写锁，直到所有的读锁释放之后其他事务才能对其加写锁。共享锁的特性主要是为了支持并发的读取数据，读取数据
概述MySQL中的锁比较繁杂，但其实MySQL中的锁本质上并没有那么多，只是我们站在不同维度上对锁进行的分类，本文主要介绍MySQL中锁的类型及用途。锁的分类基于锁的属性分类，可以分为：共享锁排他锁基于锁的粒度分类，可以分为：行级锁（InnoDB）表级锁（InnoDB、MyISAM）页级锁（BDB引擎）记录锁间隙锁临键锁基于锁的状态分类：可以分为：意向共享锁意向排他锁锁介绍共享锁（ShareLock）共享锁又称读锁，简称S锁。当一个事务为数据加上读锁后，其他事务只能对该数据加读锁而不能对数据加写锁，直到所有的读锁释放之后其他事务才能对其加写锁。共享锁的特性主要是为了支持并发的读取数据，读取数据
kraken是微生物组分析进行物种分类的工具，目前已经是第二代kraken2了。kraken2对比kraken重点优化了数据库创建速度和数据库大小，以及分类速度。kraken用k-mer方法对输入数据的每一条序列进行分类分析。将每一条序列分成多个k-mers,每个k-mer在分类数据库寻找LCA(lowestcommonancestor),序列所有k-mers所在的分类及其祖先组成一个分类树————属于总分类树的子集，这个分类树每个节点的权重是序列k-mers分配到该分类的次数。分类树上每个RTL(root-to-leaf)路径得分是这些权重总分，得分最高的路径是分类路径。然后将该路径分类le
kraken是微生物组分析进行物种分类的工具，目前已经是第二代kraken2了。kraken2对比kraken重点优化了数据库创建速度和数据库大小，以及分类速度。kraken用k-mer方法对输入数据的每一条序列进行分类分析。将每一条序列分成多个k-mers,每个k-mer在分类数据库寻找LCA(lowestcommonancestor),序列所有k-mers所在的分类及其祖先组成一个分类树————属于总分类树的子集，这个分类树每个节点的权重是序列k-mers分配到该分类的次数。分类树上每个RTL(root-to-leaf)路径得分是这些权重总分，得分最高的路径是分类路径。然后将该路径分类le
数据分类方法—ArcGISPro|文档1.相等间隔法Equalinterval1.1定义EqualIntervalclassification-GISWiki|TheGISEncyclopedia Theequalintervalclassificationmethoddividesattributevaluesintoequalsizeranges.Unlikequantileclassification（分位数分类法）,thenumberofrecordsthatfallintoeachcategory(orbin)willdiffer.EqualIntervalClassifica
数据分类方法—ArcGISPro|文档1.相等间隔法Equalinterval1.1定义EqualIntervalclassification-GISWiki|TheGISEncyclopedia Theequalintervalclassificationmethoddividesattributevaluesintoequalsizeranges.Unlikequantileclassification（分位数分类法）,thenumberofrecordsthatfallintoeachcategory(orbin)willdiffer.EqualIntervalClassifica
机器学习根据任务的不同，可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。具体总结成如下图所示：机器学习算法分类图监督学习训练数据包含了类别信息。要解决的问题是分类和回归，分类典型的算法有神经网络、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树分类、k-近邻算法、支持向量机分类等，回归典型的算法有线性回归、XGBoost回归、随机森林回归、决策树回归、支持向量回归、多项式回归、逻辑回归、神经网络。注意有些算法既可以用于回归又可以用于分类。分类和回归的区别：分类算法中的标签是离散的值，如+1，-1；回归算法中的标签值是连续的值，如通过人的身高、性别等信息预测人的年龄，年龄是连续的正整数。监督学习分类图无监督学习
机器学习根据任务的不同，可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习。具体总结成如下图所示：机器学习算法分类图监督学习训练数据包含了类别信息。要解决的问题是分类和回归，分类典型的算法有神经网络、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树分类、k-近邻算法、支持向量机分类等，回归典型的算法有线性回归、XGBoost回归、随机森林回归、决策树回归、支持向量回归、多项式回归、逻辑回归、神经网络。注意有些算法既可以用于回归又可以用于分类。分类和回归的区别：分类算法中的标签是离散的值，如+1，-1；回归算法中的标签值是连续的值，如通过人的身高、性别等信息预测人的年龄，年龄是连续的正整数。监督学习分类图无监督学习
原文：https://neptune.ai/blog/how-to-deal-with-imbalanced-classification-and-regression-data（原文有好多有意思的图）数据不平衡是在处理真实数据经常会遇到的问题，然而大多数的机器学习算法都是假设数据类别是均匀分布的。同样的，对于回归问题也存在数据分布不平衡的问题。目前主要有3种从不平衡数据中学习的方法，分别是：数据方法算法方法混合（集成）方法1.不平衡的分类数据在现实场景中，一些很少见的情景反而是更加重要的，比如残次品检测。1.1数据方法主要致力于改变类别的数据分布，让分布变得平衡，包括：过采样（Oversam
原文：https://neptune.ai/blog/how-to-deal-with-imbalanced-classification-and-regression-data（原文有好多有意思的图）数据不平衡是在处理真实数据经常会遇到的问题，然而大多数的机器学习算法都是假设数据类别是均匀分布的。同样的，对于回归问题也存在数据分布不平衡的问题。目前主要有3种从不平衡数据中学习的方法，分别是：数据方法算法方法混合（集成）方法1.不平衡的分类数据在现实场景中，一些很少见的情景反而是更加重要的，比如残次品检测。1.1数据方法主要致力于改变类别的数据分布，让分布变得平衡，包括：过采样（Oversam
