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我也要
分组topn的几种算法
简单方式
1、用户少或者用户记录少
1）、根据uid分组，组内元素如果少的话就加载到内存 然后orderby me，ts desc
2）、根据uid分组，如果用户少的话就把所有的用户都distinct出来然后，遍历用户，每次都filter出来，然后调用rdd的orderby（spark）
2、用户多，用户记录也多，上边两种都不是适合
1）、重写分区器（根据uid分区）和排序方法，相同分区内的元素取前n条
2）、重写分区器 如果用户过多 会导致分区很多 也不是很完美
3 、绝招 sparksql---->row_number() over()
Pandas数据分析—对每个分组应用apply函数
14.Pandas对每个分组应用apply函数 文章目录14.Pandas对每个分组应用apply函数前言一、怎样对数值列按分组的归一化二、取每个分组的TOPN数据总结 前言 笔者最近正在学习Pandas数据分析，将自己的学习笔记做成一套系列文章。本节主要记录Pandas中对每个分组应用apply函数. GroupByapply(function) function的第一个参数是dataframe functio的返回结果，可是dataframe、series、单个值，甚至和输入dataframe
分组Top N问题(一) - java实现Top n算法基础
前言： 在分析MapReduce、Hive、Redis和Storm、Spark等工具实现分组Top n问题前，我们先看下java最原始实现Top的方法有哪些，为后面奠定些基础，这也是我要整理成一个系列的原因。 对于Top n问题，这里根据数据特点用合并法、快排过程法、大小顶堆和PriorityQueue固定队列四种方式来实现。 合并法： 数据描述：这种方法适用于几个数组有序的情况，来求To
TensorRT-LLM环境配置避坑指南：从安装到实战
本文是一份详尽的TensorRT-LLM环境配置避坑指南。文章重点解析了从Python、CUDA、PyTorch版本选择，到解决mpi4py安装这一核心难题的完整流程，并提供了经过验证的稳定版本组合与实战排错方案，帮助开发者高效部署大语言模型推理优化环境。
评估指标：准确率(Precision)、召回率(Recall)以及F值(F-Measure)
为了能够更好的评价IR系统的性能，IR有一套完整的评价体系，通过评价体系可以了解不同信息系统的优劣，不同检索模型的特点，不同因素对信息检索的影响，从而对信息检索进一步优化。 由于IR的目标是在较短时间内返回较全面和准确的信息，所以信息检索的评价指标通常从三个方面考虑：效率、效果和其他如数据规模。 下面简单介绍几种常用的信息检索评价指标： 1、准确率与召回率（Precision &
自适应滤波算法综述
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S.BUS协议及编解码，C语言源码
1、简介 SBUS本质是一种串口通信协议，采用100K的波特率，8位数据位，两位停止位，偶效验，即8E2的串口通信。 值得注意的有三点： 1.SBUS采用负逻辑，所以无论接收还是发送都要进行硬件取反（注意，一定要硬件取反），电路如下 这是我在网上看资料时看到的电路，实际上我用的是下面这个电路 2.SBUS有两种模式， a.高速模式：每4ms发送一次 b...
大模型中的temperature、topk、topn、repetition_penalty等参数原理
核心就在于采样策略，一图胜千言：上图中(language model) 的预测输出其实是字典中所有词的概率分布，而通常会选择生成其中概率最大的那个词。不过图中出现了一个采样策略 (sampling strategy)，这意味着有时候我们可能并不想总是生成概率最大的那个词。设想一个人的行为如果总是严格遵守规律缺乏变化，容易让人觉得乏味；同样一个语言模型若总是按概率最大的生成词，那么就容易变成 XX讲话稿了。
ESP-01S获取网络时间踩坑全记录：AT指令调试、JSON解析乱码、时区处理，一个都不能少
本文详细记录了使用ESP-01S WIFI模块获取网络时间的完整过程，包括AT指令调试、JSON解析乱码处理以及时区转换等关键步骤。通过实战案例和代码示例，帮助开发者避开常见陷阱，实现稳定的网络时间同步功能。
Spark-分组TopN
Spark的分组TopN （1）自定义分区器，按照key进行分区，使不同的key进到不同的分区 （2）对每个分区运用spark的排序算子进行排序// 构造示例数据// 创建 JavaPairRDD// 自定义分区器，按照键进行分区// 对每个分区使用排序算子进行排序并获取 TopN 值// 指定要获取的 TopN 值的数量});// 打印结果sc.stop();// 自定义分区器@Overridereturn 3;// 指定分区数。
Mac上安装Label Studio
以上步骤详细说明了如何在Mac上通过Anaconda安装Label Studio。记得根据你的具体需求选择是否创建新的环境，并使用conda或pip进行安装。安装完成后，务必验证Label Studio是否成功运行。
OpenClaw Manager Pro - 可视化管理工具
OpenClaw Manager Pro 是一个现代化的 Web 管理界面，用于管理多个 OpenClaw Gateway 实例。🎨美观的界面：深色主题，渐变设计，现代化 UI📡实时监控：WebSocket 实时推送状态和日志🔧完整管理：创建、编辑、删除、启动、停止 Gateway📊多渠道支持：飞书、Telegram、Discord、Slack、微信、钉钉🧩技能管理：可视化配置 61+ 个技能🌍跨平台：支持 macOS、Linux、Windows使用自定义模型系统会自动在中创建},
分组求topn
遇见一个难题：分组求组内topn，由于mysql没有row_number()查阅了许些资料，mark。 需求：取出每个班级的前两名同学(允许并列) 创建表 create table tmp( id int not null auto_increment, sname varchar(10), cname varchar(10), score int, PRIMARY key(id)
Mac安装Typescript报错
根本原因是系统级目录的权限限制。推荐通过修改目录权限或使用nvm彻底解决问题。
hadoop mapreduce求解有序TopN
利用hadoop的map和reduce排序特性实现对数据排序取TopN条数据。 代码参考：https://github.com/asker124143222/wordcount 1、样本数据，假设是订单数据，求解按订单id排序且每个订单里价格最高前三，从高到低排序。 订单ID 商品ID 单价 0000001 Pdt_01 222.8 0000002 Pdt_05 72...
Proteus-51单片机-LCD1602显示DS1302时钟
本文详细介绍了如何使用Proteus仿真51单片机配合LCD1602显示DS1302时钟的步骤，包括DS1302时钟芯片的主要特性、引脚定义、外围电路以及LCD1602的原理和技术参数。此外，还讲解了LCD1602的指令集和显示字符的方法，并给出了初始化及显示操作的步骤。
NTscan扫描工具
ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。
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原始数据如下：每个用户的评分不同，有的乐观评分高，有的悲观评分低，按用户做归一化处理。取每个分组的TOPN数据，并获取每个月最高温度的2天数据。
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利用微波反演土壤水分时候，利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟
pandas【14】对每个分组应用apply函数
取每个分组的TOPN数据，并获取每个月最高温度的2天数据。数据归一在 【-1，1】区间。
sparkRDD总结及小案例代码编写
RDD及其特点 1、RDD是Spark的核心数据模型，但是个抽象类，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。 2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集） 3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，...
Hadoop之02：MapReduce编程模型
Hadoop架构图Hadoop由HDFS分布式存储、MapReduce分布式计算、Yarn资源调度三部分组成 MapReduce是采用一种分而治之的思想设计出来的分布式计算框架MapReduce由两个阶段组成：那什么是分而治之呢？reduce阶段有一个关键的函数reduce()函数此函数的输入也是键值对（即map的输出（kv对））输出也是一系列键值对，结果最终写入HDFSMapReduce编程中，key有特殊的作用①数据中，若要针对某个值进行分组、聚合时，需将此值作为MR中的reduce的输入的key如当前
力扣高频 SQL 50 题阶段总结（五）
本文总结了LeetCode高频SQL进阶题型的核心考点和解题思路，涵盖自连接层级关系（1978）、奇偶行交换（626）、UNION ALL陷阱（1341）、滑动窗口计算（1321）、社交网络统计（602）、Top1排序（585）和分组TopN查询（185）。重点分析了每题的解题步骤、SQL实现模板和常见错误点，强调识别题目模型对提高解题效率的重要性。通过掌握这些典型SQL模式，可以快速应对各类复杂查询场景。
Spark分组取TopN
前言 说到分组，我们很快就想到group by，但是如果在分组的基础上进行取TopN，我们很快又想到开窗函数，group by一般和聚合函数搭配使用，那么聚合函数和开窗函数有啥区别呢？ 普通的聚合函数聚合的行集是组,开窗函数聚合的行集是窗口。因此,普通的聚合函数每组(Group by)只返回一个值，而开窗函数则可为窗口中的每行都返回一个值。简单理解，就是对查询的结果多出一列，这一列可以是聚合值，...
MySQL分组TOPN终极详解
MySQL分组TOPN终极详细解释 终极终极详细解释…因为比较详细，适合小白看（大佬请绕道） 代码比较简单，但是我一开始纠结了好久，脑壳疼 首先gruop by+limit 肯定是不可以的，下面演示一下 1.建表 CREATE TABLE `score_info` ( `id` BIGINT(18) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(20) DEFAULT NULL, `class_no` VARCHAR(10) DEFAULT NULL, `s
Java实现GroupBy/分组TopN功能
介绍在Java 8 的Lambda（stream）之前，要在Java代码中实现类似SQL中的group by分组聚合功能，还是比较困难的。这之前Java对函数式编程支持不是很好，Scala则把函数式编程发挥到了机制，实现一个group by聚合对Scala来说就是几行代码的事情：val birds = List("Golden Eagle","Gyrfalcon", "American Robin"
MySQL实现排名、分组筛选、TopN问题
通过对LeetCode第176,177,178,184,185题的归纳总结，梳理基于MySQL实现排名、分组精确筛选和分组范围筛选的实现方法
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