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  • 如何解决人员缺失问题
    2022-04-12 17:20:31

    1、前端传入的字段类型是String类型,后端对应字段定义为Long类型,数据库中字段是bigint类型,这种情况前端如果传Long类型数据,就会出现精度缺失的问题,解决的方案是在对应实体类的字段上条件以下注解
    @JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class)

    	/**
    	 * 人员ID
    	 */
    	@ApiModelProperty(value = "人员ID")
    	@TableField(updateStrategy= FieldStrategy.IGNORED)
    	@JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class)
    	private Long projectTeamStructId;
    
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    磁盘坏道、机房断电、服务器遭遇病毒、运维人员误操作等,会造成数据库文件缺失;环境变量设置有误、版本不适配,也会导致库文件丢失。这些情况一旦遇上就是“惊心动魄”的大事,直接影响业务系统的正常运转


    作为保存和管理数据的IT系统软件,数据库在实际应用中会遇到库文件缺失问题,那如何快速解决并保证系统稳定运行呢?

    先了解一个重要的专业术语----动态链接库(Dynamic Link Library,简称DLL),它是可以被其他应用程序共享的文件,其中封装了一些能被共享的例程和资源。

    在Linux系统下,DLL文件的扩展名是so。对于DLL,由于函数库没有被整合进你的程序,而是程序运行时动态的申请并调用,所以程序的运行环境中必须提供相应的库。相对于动态链接,静态链接是指把要调用的函数或过程在编译时链接到可执行文件中,成为可执行文件的一部分。如果DLL编译时没有被编译进目标文件中,当程序执行到对应的函数时,会调用该函数库里的相应函数。如果缺少相应的动态库文件,程序运行失败。

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    注:以上问题都是由于so文件无法找到或缺失导致。

    TIPS

    我们通常把一些公用函数制作成函数库,供其他程序使用。函数库分为静态库和动态库两种。两者对比:

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    KingbaseES如何找so文件? 

    金仓KingbaseES 在编译中使用 -r path 参数告诉编译器,编译生成可执行文件时记住库的位置,运行时不需要再设置这个动态库的位置。但工作中经常会遇到找不到so文件的问题,这就需要设置LD_LIBRARY_PATH环境变量。

    LD_LIBRARY_PATH:动态库的查找路径
    方法一:

    export LD_LIBRARY_PATH=LD_LIBRARY_PATH:/XXX 

    注意:退出当前终端后就失效


    方法二:

    修改~/.bashrc或~/.bash_profile或系统级别的/etc/profile

    在其中添加例如

    exportLD_LIBRARY_PATH=/opt/ActiveP/lib:$LD_LIBRARY_PATH

     source .bashrc (Source命令也称为“点命令”,也就是一个点符号(.)。source命令通常用于重新执行刚修改的初始化文件,使之立即生效,而不必注销并重新登录)

    方法三:

    没有修改LD_LIBRARY_PATH,但效果是一样的实现动态库的查找。

    1)/etc/ld.so.conf下面加一行,如: 

    /usr/local/mysql/lib

    2)保存后执行 ldconfig 生效。ldconfig 命令的用途,主要是在默认搜寻目录(/lib和/usr/lib)以及动态库配置文件/etc/ld.so.conf内所列的目录下,搜索出可共享的动态链接库(格式如前介绍,lib*.so*),进而创建出动态装入程序(ld.so)所需的连接和缓存文件。缓存文件默认为/etc/ld.so.cache,此文件保存已排好序的动态链接库名字列表。

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    库文件缺失的解决思路有哪些?

    敲黑板!KingbaseES库文件缺失,操作思路有以下重要的三点:

    01)如果执行命令,如 ksql,报“error while loading shared libraries” ,可以先执行:ldd path/ksql ,确认丢失的库文件名;

    02)先到 Server/lib 路径下寻找,如果有对应的库文件,那可能是 LD_LIBRARY_PATH 环境变量问题,需要设置该环境变量;

    01)如果Server/lib 路径下没有,再找 /lib64 , /lib 目录。注意:即使 /lib64 或  /lib 目录下有同样的库文件名,也未必可用,因为这些文件可能是PG的。

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     真实场景应用 

    实例1:动态库版本不兼容

    如在initdb时,提示libstdc++版本不兼容。

    729d71e878f6a179b5382fcb9ac698c2.png

    确认kingbase所链接的库的位置:

    9d0c2de65d88fe76d252080fb9e04342.png

    验证操作系统 libstdc++.so.6 文件,确认确实不包含kingbase程序所需要的 CXXABI_1.3.8 版本。

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    问题分析:这种情况通常由于软件在编译时,libc版本较高,而用户现场的版本较低,导致版本不兼容的情况。需要用户现场升级操作系统版本。

    实例2:错误设置LD_LIBRARY_PATH

    ksql 连接数据库时,报错如下:

    f6820e0eaed1cdabc072708d13956c73.png

    从这个错误信息看,ksql 去连接5432端口,而5432 端口是PostgreSQL默认运行的端口,怀疑用户使用了错误lib库文件。

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    果然,ksql 使用了/lib64 下的libpq文件,而这个文件是操作系统安装时带入的PostgreSQL文件。修改LD_LIBRARY_PATH环境变量,指向 /opt/kb86/ES/V8/Server/lib目录。

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    确认已链接到正确的libpq文件。验证ksql连接正常:

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    总结:针对数据库可执行程序启动时缺少动态库的问题,可按照以下步骤可解决

    首先通过ldd命令查看可执行程序需要加载的动态库;

    检查LD_LIBRARY_PATH变量配置是否正确;

    通过find命令查找缺失的so动态库文件;

    建立查找到的动态库文件到数据库系统lib目录下的软链接;

    重新启动应用程序;

    如果不能找到缺失的动态库,需要安装相应的软件包。

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  • 文章在简要介绍EM算法的基础上,对MCMC算法,特别是DA算法实现缺失数据补全做了深入探讨,介绍了DA算法迭代模拟过程,并对DA算法与EM算法进行了比较。
  • 1.缺失值产生原因 数据预处理过程常常占据模型构建与分析过程中70%的工作量。在实际的各种场景当中,出现缺失值的情况经常出现甚至是不可避免的,这主要是由于信息系统设计的不完备以及数据库设计过程中完整性定义...

    目录

    1.缺失值产生原因

    1.1 机械原因

    1.2 人为原因

    2.数据缺失机制

    3.缺失值处理的三种主要类型

    3.1 删除对象

    3.2数据补齐

    3.2.1人工填充

    3.2.2平均值填充

    3.2.3热卡填充

    3.2.4KNN填充

    3.2.5使用所有可能的值填充

    3.2.6组合完整化方法

    3.2.7回归方法

    3.2.8期望值最大化方法

    3.2.9多重填补

    3.2.10 C4.5方法

    3.3 不处理

    4.总结

    5.参考文章


    1.缺失值产生原因

    数据预处理过程常常占据模型构建与分析过程中70%的工作量。在实际的各种场景当中,出现缺失值的情况经常出现甚至是不可避免的,这主要是由于信息系统设计的不完备以及数据库设计过程中完整性定义有缺陷。总体可总结为“机械原因”和“人为原因”。缺失值的存在导致“系统丢失了大量的有用信息”以及“影响模型性能”。

    1.1 机械原因

    机械原因是由于机械原因所导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败存储器损坏机械故障导致某段时间数据未能收集(对于定时数据采集而言)。

    1.2 人为原因

    人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失,比如,在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案,或者回答的问题是无效的,数据录入人员失误漏录了数据造成数据缺失的原因是多方面的。主要有一下几种:

    1)有些信息暂时无法获取。例如在医疗数据库中,并非所有病人的所有临床检验结果都能在给定的时间内得到,就致使一部分属性值空缺出来。又如在申请表数据中,对某些问题的反映依赖于对其他问题的回答。

    2)有些信息是被遗漏的。可能是因为输入时认为不重要、忘记填写了或对数据理解错误而遗漏,也可能是由于数据采集设备的故障、存储介质的故障、传输媒体的故障、一些人为因素等原因而丢失了。

    3)有些对象的某个或某些属性是不可用的。也就是说,对于这个对象来说,该属性值是不存在的,如一个未婚者的配偶姓名、一个儿童的固定收入状况等。

    4)有些信息(被认为)是不重要的。如一个属性的取值与给定语境是无关的,或训练数据库的设计者并不在乎某个属性的取值(称为dont-care value)。

    5)获取这些信息的代价太大

    6)系统实时性能要求较高,即要求得到这些信息前迅速做出判断或决策。

    2.数据缺失机制

    不含缺失值的特征(变量)称为“完全变量

    含有缺失值的特征(变量)称为“不完全变量

    1)完全随机缺失(Missing Completely at Random,MCAR)。数据的缺失与不完全变量以及完全变量都是无关的。

    2)随机缺失(Missing at Random,MAR)。数据的缺失仅仅依赖于完全变量。

    3)非随机、不可忽略缺失(Not Missing at Random,NMAR,or nonignorable)。不完全变量中数据的缺失依赖于不完全变量本身,这种缺失是不可忽略的。

    从缺失值的所属属性上讲,如果所有的缺失值都是同一属性,那么这种缺失成为单值缺失,如果缺失值属于不同的属性,称为任意缺失。另外对于时间序列类的数据,可能存在随着时间的缺失,这种缺失称为单调缺失

    3.缺失值处理的三种主要类型

    3.1 删除对象

    优点:操作简单,被删对象占总对象比重较小时非常有效,通常在类别标号缺少时使用

    缺点:资源大量浪费,丢弃了大量隐藏在删除对象中的信息,不适用于缺失值非随机分布的情况,可能导致数据发生偏离

    3.2数据补齐

    该种方法通常基于统计学原理,根据当前缺失值所在特征的其他非缺失特征值的分布情况来进行填充,常用的几种数据补齐方法如下:

    3.2.1人工填充

    优点:对数据更加了解,产生的数据偏差最小,可能是填充效果最好的一种

    缺点:费时费力,当数据规模较大时或缺失值较多时,该种方法不可行

    3.2.2平均值填充

    优点:采用现存数据的多数信息来推测缺失值

    缺点:对异常值较为敏感

    3.2.3热卡填充

    优点:概念相对简单,利用的是相似对象的值来进行填充(找一个与缺失值对象最相近的对象)

    缺点:难以定义相似标准,主观因素太多

    3.2.4KNN填充

    优点:效率较高

    缺点:易引入自相关,且后期填充采用均值填充方式,对特殊特征值的敏感度较高

    3.2.5使用所有可能的值填充

    优点:缺失值填充效果较好(空缺特征的所有可能取值进行填充)

    缺点:当数据量较大或缺失值较多时,计算代价很大,可能的测试方案很多

    3.2.6组合完整化方法

    优点:缺失值填充效果较好(第一步:同3.2.5;第二步:从最终结果中选择最好的一个作为填补属性值)

    缺点:当数据量较大或缺失值较多时,计算代价很大

    3.2.7回归方法

    优点:缺失值对象缺失值的回归预测,效率较高

    缺点:当变量(特征)不是线性相关或预测变量高度相关时会导致有偏差的估计

    3.2.8期望值最大化方法

    优点:适用于大样本

    缺点:可能陷入局部极值,收敛速度不是很快,并且计算复杂

    3.2.9多重填补

    优点:①为每个缺失值生成一组可能的随机插补值(反映了无响应模型的不确定性),产生若干完整数据集②分别构建模型③判断最终模型性能,选择模型性能最优的填补值

    缺点:填充值可能受到空缺值的不确定性的影响,计算复杂

    3.2.10 C4.5方法

    优点:通过寻找属性之间的关系来对遗失值进行填充(代理属性->原始属性)

    缺点:仅能 处理奇数较小的名词性属性

    3.3 不处理

    “贝叶斯网络”+“人工神经网络”

    4.总结

    大多数数据挖掘系统都是在数据挖掘之前的数据预处理阶段采用第一、第二类方法来对空缺数据进行处理。并不存在一种处理空值的方法可以适合于任何问题。无论哪种方式填充,都无法避免主观因素对原系统的影响,并且在空值过多的情形下将系统完备化是不可行的。从理论上来说,贝叶斯考虑了一切,但是只有当数据集较小或满足某些条件(如多元正态分布)时完全贝叶斯分析才是可行的。而现阶段人工神经网络方法在数据挖掘中的应用仍很有限。值得一提的是,采用不精确信息处理数据的不完备性已得到了广泛的研究。不完备数据的表达方法所依据的理论主要有可信度理论、概率论、模糊集合论、可能性理论,D-S的证据理论等。

    5.参考文章

    https://www.cnblogs.com/magle/articles/6110195.html

     

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    昨晚,在教我前端交流群里面的朋友搭建vue开发环境和构建vue项目的时候发现我自己之前能正常构建vue项目的现在却不行了,排查之下发现

    通过脚手架构建项目的时候项目缺失了node_modules文件夹,在我排除了node环境、和配置的环境变量、vue-cli和webpack等一切都没有问题的情况下

    差点重新删除node环境和vue脚手架等重装了,但是幸亏我多看了几眼cmd, 发现了貌似是和package-lock.json有关,于是我尝试通过:

    npm install express 来解决问题,结果是 node_modules文件夹已经出来了,但是依然没有办法通过  npm run dev  正常运行

    于是继续 npm install  发现还是不行,后来发现其实问题很简单,

     npm install的执行过程是这样的:

      1. 发出npm install命令

      2. npm 向 registry 查询模块压缩包的网址

      3. 下载压缩包,存放在(本地NPM缓存路径)目录

      4. 解压压缩包到当前项目的node_modules目录

      也就是说一个模块安装以后,本地其实保存了两份。一份是 npm 目录下的压缩包,另一份是 node_modules 目录下解压后的代码。但是,运行 npm install 的时候,只会检查 node_modules 目录,而不会检查 npm 目录。如果一个模块在 npm 下有压缩包,但是没有安装在 node_modules 目录中,npm 依然会从远程仓库下载一次新的压缩包。

      利用已经在缓存中,之前已经备份的模块实现离线模块安装的 cache 机制已经在V5的时候重写了,缓存将由 npm 来全局维护,不再需要开发人员操心,离线安装时将不再尝试连接网络,而是降级尝试从缓存中读取,或者直接失败。就是如果你 offline(离线) ,npm将无缝地使用您的缓存。

      所以解决办法就是执行命令清除缓存,npm cache clean --force 命令就是清除这种缓存的,

    在执行清除命令之后再重新 npm  install 初始化项目如果卡住一直不动,可以重新 npm install 重新初始),初始化成功之后再通过 npm run dev 就可以正常运行了

    由于解决问题的时候没有截图,所以只能使用文字来描述。

    在解决了之后以后的项目就可以通过普通的方法构建项目了,直到再次出现这样的问题才需要进行上面的操作。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/hermit-gyqy/p/11219113.html

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