数据量第26页

Continual Learning/Lifelong Learning/Incremental Learning

增量学习是可取的，因为它允许通过消除新数据到达时从头再训练的需要来有效地使用资源；通过防止或限制所需存储的数据量来减少内存使用，在施加隐私限制时也很重要；学习更接近于人类的学习。

Si_ang_·2024-01-05 20:14

常见问题（六）Cluster 下的带宽消耗

个，当节点数多起来的时候，节点间的消息交互量会提升；带宽消耗表现的3个方面消息发送频率：当节点发现与其他节点最后通信时间超过cluster-node-timeout的1/2时，会发送ping消息；消息数据量

乌鲁木齐001号程序员·2024-01-05 18:04

RocksDB系列十四:Partitioned Index Filters

虽然cache_index_and_filter_blocks配置只允许filter/indexblock数据的一部分cache在blockcache中，但是还是会因为数据量的庞大影响RocksDB的性能

薛少佳·2024-01-05 17:48

linux设置page cache大小,Linux Page Cache调优在Kafka中的应用

一、优化背景当业务快速增长，每天需要处理万亿记录级数据量时。在读写数据方面，Kafka集群的压力将变得巨大，而磁盘IO成为了Kaf

刑律小陈·2024-01-05 17:39

分布式集群架构场景化解决⽅案

第⼀部分：⼀致性Hash算法第⼆部分：集群时钟同步问题第三部分：分布式ID解决⽅案数据表A（ID），A的数据量很⼤的情况下，我们会进⾏分表操作，A（ID）表拆分成了A1表（ID）+A2表(ID)，需要⼀

碎月无晴灬·2024-01-05 16:40

PLC内不用编程，实现西门子PLC与GE的PAC/PLC、罗克韦尔(AB)的PLC之间数据交互通信

无需编程开发，只须配置数据的起始地址和数量即可，通讯速度快、数据量大，支持多台PLC之间通讯，支持热插拔，断电重启后自恢复运行，在实际的工程项目中应用方便。

埃和智能·2024-01-05 16:41

架构设计的人工智能：AI与机器学习在架构中的应用

随着数据量的增加，计算能力的提升以及算法的创新，人工智能技术的应用也逐渐从科幻小说中走出来，成为现实生活中不可或缺的一部分。

OpenChat·2024-01-05 16:32

测试工具1-通过fiddler模拟响应数据

通过fiddler模拟响应数据目标和解决问题：测试UI的功能或者是回归UI功能，经常发现需要验证特定的数据量内容。常用的方法是去手工重复构造数据，或者是高级些的使用接口自动化方式构造数据。

所以经济危机就是没有新技术拉动增长了·2024-01-05 14:18

Redis7--基础篇8（集群cluster）

1.集群（cluster）介绍由于数据量过大，单个Master复制集难以承担，因此需要对多个复制集进行集群，形成水平扩展每个复制集只负责存储整个数据集的一部分，这就是Redis的集群，其作用是提供在多个

UntifA·2024-01-05 14:37

Spark调优解析-spark数据倾斜优化2（七）

1数据倾斜优化1.1为何要处理数据倾斜（DataSkew）什么是数据倾斜对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜？

有语忆语·2024-01-05 12:53

Spring Boot中进行分库编程

分库是一种解决单数据库性能瓶颈和数据量大的解决方案，通过将数据分散到多个数据库中，可以提升数据库的读写性能和数据存储能力。

Byte Beat·2024-01-05 10:49

使用umy-ui的大数据量编辑表格（ux-grid）获取修改列进行提交

背景最近的一个新项目需要用到大数据表格编辑，苦于在elementUI中的table控件不支持虚拟滚动和对表格内编辑不友好，我们只能寻求其它支持大数据展示的控件库，最后选用了umy-ui进行前端大数据表格开发。而最近在使用表格编辑时候看到了有获取编辑行的方法（getUpdateRecords），但由于我们可能会多个人同时编辑一行但是不同列的原因，不允许直接把当前行的结果进行提交，然而我没有在官方文档

试着奔跑的菜鸟·2024-01-05 10:53

MybatisPlus 配置多数据源

MybatisPlus配置多数据源前言配置信息Jar包引入application.yml配置测试案例前言项目之前用的是Postgresql数据库，但因为日志相关数据量比较大入库效率很低，而且关于日志相关的数据查询效率也在变慢

像少年啦飞驰点、·2024-01-05 09:00

java面试八股文_虚拟机篇(jvm)

虚拟机篇文章目录虚拟机篇1.JVM内存结构2.JVM内存参数3.JVM垃圾回收4.内存溢出4.1误用线程池导致的内存溢出4.2查询数据量太大导致的内存溢出4.3动态生成类导致的内存溢出5.类加载6.四种引用

每天写点bug·2024-01-05 09:38

Entity Framework 批量插入

我自己测试下前几天看到一篇文章里提到过，在批量插入时，需要加上Context.Configuration.AutoDetectChangesEnabled=false;文章原话：EF默认会自动的跟踪数据的变化，当变更的数据量较大的时候

weixin_33730836·2024-01-05 09:01

Entity Framework 批量添加 MySQL 数据

通常我们在使用EntityFramework自带的方法插入数据时，EF自身的缺陷，通常只有100/ms以内，当数据量达到数万条，甚至几十万条时，性能相当可怕，甚至可能会拖累整个站点或者App。

chukangguan4310·2024-01-05 09:52

如何在Spring Boot中使用@Scheduled写定时任务判断数据量是否过大，过大则进行分表操作，多张表使用临时视图查询

当数据量过大，在定时任务中执行分表操作1、复制表结构及数据在xml中编写复制表结构及数据（newTableName为新表名、originalTableName为原始表名）只复制表结构：CREATETABLE

番茄Salad·2024-01-05 08:33

java与大数据：Hadoop与MapReduce

它们的出现主要是为了解决传统的数据处理工具无法处理大数据量的局限性。首先，让我们深入了解一下Hadoop。Hadoop是一个分布式计算框架，旨在处理大规模数据集并提供可靠性和可扩展性。

naer_chongya·2024-01-05 08:38

python requests elasticsearch auth reindex alias 通过requests用户名密码验证实现es异步重建并指定别名

在使用elasticsearch7.x的过程中,发现elasticsearch默认的副本数和分片数都为1,随着数据量不断增多，一个分片导致写入索引的效率越来越低，之后决定对业务层和数仓的索引进行重建#-

Cocktail_py·2024-01-05 08:02

大数据开发与低代码：加速数据处理与解决方案开发

随着数据量的爆炸式增长，大数据开发变得愈发重要。然而，传统的大数据开发方法往往需要复杂的编码和开发过程，消耗时间和资源。而低代码开发平台的出现为大数据开发带来了全新的解决方案。

液态不合群·2024-01-05 08:25

《算法》笔记 8 - 二叉查找树

zhixin9001·2024-01-05 07:06

【Python机器学习】理论知识：泛化、过拟合、欠拟合

如果构建了一个对于现有数据量来说过于复杂的模型，这被称为过拟合。如果模型过于简单，不能抓住数据的全部内容以及数据中的变化，甚至在训练集上的表现就很差，就被称为欠拟合。模型越复杂，在训

zhangbin_237·2024-01-05 03:24

XML解析神器：Apache Commons Digester

但是，XML解析有时候会让人头疼，尤其是当文件结构复杂或者数据量巨大时。这时候，一个好用的工具就显得尤为重要了。在Java世界里，有很多工具可以用来解析XML，比如JAXP,JAXB,DOM4J等。

宋小黑·2024-01-05 02:02

深度优先搜索算法，图的深度优先搜索

而对于图的实现方式有两种，一种就是使用递归的方式，递归的过程可以将问题变得简单，但是同时带来了负面影响，就是当数据量较大的时候，会出现运行时间过长，耗时严重。而另一个实现的方式就是非递归的方式

X Y sawyer·2024-01-05 02:04

分布式训练与主流并行范式

随着数据量变得非常大，单台机器无法再为企业提供理想的性能，尤其是在黑色星期五等网络流量可能意外高的情况下。

Garry1248·2024-01-05 00:58

大数据管理面临的挑战及其解决方案

大数据是一个术语，用于描述企业中经常以各种形式存在并来自几个来源的巨大且快速扩展的数据量，换句话说，它是广阔、多样和分散的。大数据对几乎每个行业的公司如何决策、创造产品和管理运营产生了巨大影响。

呆码科技·2024-01-04 23:16

金色麦芒的2023

随着数据量的快速增长，大数据处理技术变得越来越重要。通过学习Hadoop、Spark等框架，我掌握了大数据的存储、处理和分析技术，能够更高效地处理大规模数据集。同时，我也深入学习

溜达的大象·2024-01-04 22:44

池化层

最直接的目的，就是降低了下一层待处理的数据量。

小幸运Q·2024-01-04 20:46

直播预告｜StarRocks 3.2 全面解读：易用性和性能的双重提升

具体而言，在新版本中，优化后的随机分桶机制会根据集群信息、导入中的数据量、以及导入方式按需动态调整Tablet数量，让创建出来的分桶

StarRocks_labs·2024-01-04 20:38

每日一题——LeetCode1046.最后一块石头的重量

方法一暴力排序保证数组从小到大排序，所以最后两个就是最大的石头，每次取最后两个元素进行比较，一样重就直接下一次循环，不一样重就把两个石头重量差push进数组，把数组再次排序循序嵌套sort排序时间复杂度较高，只是本题测试数据量小才能通过

zbsnzj·2024-01-04 19:11

我们一起聊聊MySQL 索引的底层逻辑

最基本的查询算法当然是顺序查找，这种复杂度为O(n)的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找、二叉树查找等。

胖头鱼不吃鱼-·2024-01-04 19:11

数据库索引类型介绍及其优缺点、区别、适用场景

而索引其实就是在无序的数据中建立索引，每次查询可以根据索引迅速查到我们想要的数据（就像字典的目录a-z一样）优点提高数据查找速度提高groupby、orderby分组与排序的时间缺点每增加数据都需要更新索引，随者数据量增大

我思知我在·2024-01-04 18:17

Nosql数据库的分类及应用场景

它最大的特点在于要求的数据量大，对事物的要求低。NoSQL它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL

zjqbobo·2024-01-04 18:47

数据库表数据量大读写缓慢如何优化（4）【分库分表】

在第二篇文章中说到，查询分离中存在三大不足，其中一个不足就是：当主数据量越来越大，写操作缓慢，遇到这个问题我们该如何解决呢？为此，这篇文章我们主要围绕这个问题来讨论，拆分存储如何进行技术选型？

我爱娃哈哈76·2024-01-04 17:08

分布式ID生成规则

拿MySQL数据库举个栗子：在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。

_micang·2024-01-04 16:50

JAVA批量新增、批量修改

JAVA批量新增、批量修改若数据量非常大，可以把List拆成多份，每份1000条数据。

独莫子凡·2024-01-04 15:21

python思路学习

本人是后端java开发，因为想做些数据分析，想看看python怎么爬数据，了解后大概分为几点第一首先要确定爬哪些网站，并且去看该网站的页面数据结构，可以根据规律，循环获取，数据量大的话也是可以根据条数获取第二通过数据结构进行解析

qq_35483372·2024-01-04 15:54

调参

+你要验证自己的训练脚本的流程对不对.这一步小数据量,生成速度快,但是所有的脚本都是和未来大规模训练一

三点水_787a·2024-01-04 13:41

CESS 构建存储新范式：智能空间管理

如集中式的数据中心所存储的数据量更大，使得数据更易受到攻击和泄露，同时数据被存储提供商或平台所中心化控制，通过将数据贩卖至第三方机构获利、未经授权泄漏隐私数据等问题也日益突出。

CESS_Cloud·2024-01-04 11:35

Element｜InfiniteScroll 无限滚动组件的具体使用方法

无限滚动基本用法详细说明v-infinite-scroll指令infinite-scroll-disabled属性infinite-scroll-distance属性总结需求背景：项目统计管理列表页面，数据量过多时在

雨季mo浅忆·2024-01-04 09:45

报告解读：中国新一代终端安全市场洞察，2023

IDC：伴随着全球数字化转型的快速发展，企业IT系统发生了翻天覆地的变化，特别是在边缘创造和处理的数据量正在呈指数级增长。

亚信安全官方账号·2024-01-04 08:42

大数据StarRocks(二) StarRocks集群部署

一、生产机器资源评估1.梳理数据量，包括每天增量数据接入和全量数据接入2.数据存储时间长度（1个月/3个月/半年/1年/三年等）3.报表的SQL查询数量，SQL查询占用资源的统计，需要提前做好压测4.压测可以采用官网提供的压测工具先进行测试

运维仙人·2024-01-04 07:55

python测试框架--＞pytest结合数据驱动-yaml（五）

数据量小的测试用例可以使用代码的参数化来实现数据驱动，数据量大的情况下建议大家使用一种结构化的文件（例如yaml，json、excel、csv等）来对数据进行存储，然后在测试用例中读取这些数据。

橙子软件测试菇凉·2024-01-04 07:01

SeaTunnel同步SQLserver数据至ClickHouse

ClickHouse是一种OLAP类型的列式数据库管理系统，ClickHouse完美的实现了OLAP和列式数据库的优势，因此在大数据量的分析处理应用中ClickHouse表现很优秀。

万山数据@yqj1987·2024-01-04 06:28

QT上位机开发（数据库sqlite编程）

但是一旦数据量大了之后，建议还是用数据库来进行管理比较好。数据库在增、删、改、查这方面还是比较好用的。目前，有一种小型的开源数据库sqlite，特别适合大家来使用。它是嵌入在软件程序里面的。

嵌入式-老费·2024-01-04 06:12

Python 迭代器和 iter() 、next() 方法

在Python列表推导式Listcomprehensions_一分耕耘一分收获中说过了Python的列表推导式的用法，也提到了在处理的数据量很大的时候，性能会有所下降。

江南野栀子·2024-01-04 05:02

DataLoader 和 Dataset

接下来，我们就要弄明白怎么对数据进行预处理，然后加载数据，我们以前手动加载数据的方式，在数据量小的时候，并没有太大问题，但是到了大数据量，我们需要使用shuffle,分割成mini-batch等操作的时候

深度学习的奋斗者·2024-01-04 04:04

BLE协议—广播和扫描

在BLE中，扫描和广播是通信的基础，用户可以直接用扫描和广播进行数据的传输（数据量不大，功耗要求较高的情况下），也可以在广播和扫描的基础上进行连接后点对点通信。

小黑子来咯·2024-01-04 03:35

DDIA读书笔记第一章——可靠性、可扩展性、可维护性

现今大多数系统是数据密集型系统，而非计算密集型，所以CPU一般很少成为这类系统的瓶颈，数据量、数据复杂性、数据的变更速度往往是这类系统更关心的问题。

fayadexinqing·2024-01-04 03:56

第一章可靠性、可扩展性、可维护性

数据系统首先讲述了大多数应用都是数据密集型而非计算密集型，更多的问题来自于数据量、数据变更速度，列举一些通用组件数据库系统：存储数据；缓存系统：提升读取速度；搜索索引：按照关键字搜索，以及过滤；批处理：

法号大威天龙·2024-01-04 03:55

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