诸多知名大公司都在使用MySQL，其中包括Google、Yahoo、NASA和Walmart。此外，其中部分公司的表囊括数十亿行，却又性能极佳。...虽然很难保持MySQL数据库高速运行，但面对数据堆积，可以通过一些性能调整，来使其继续工作。本文则将围绕这一问题展开讨论。 导论 设计数据库之前，有必要先了解一下表的使用方法。...虽然新加载的数据库能够很好地有序运行，但随着数据库进一步扩展，这种有序操作将难以保持，从而导致更多的随机I/O和性能问题。...尽管“反归一化”可能颠覆了一些传统认知，但随着“元数据”理念兴起，为求性能和扩展性的双重提升，包括Google、eBay和Amazon在内的众多主要参与者，都对其数据库进行了“反归一化”调整。...存储 存储的标准协议，是将其连接至数个spindle和RAID（独立磁盘冗余阵列）。新版2.5 SAS（串行连接SCSI接口）硬盘驱动器虽然很小，通常却比传统大型驱动器运行得更快。
在实际的问题中，数据分析者面对的可能是有几十万条记录、几百个变量的数据集。处理这种大型的数据集需要消耗计算机比较大的内存空间，所以尽可能使用 64 位的操作系统和内存比较大的设备。...但是，对于大型数据集，该函数读取数据的速度太慢，有时甚至会报错。...不过，这个包的操作方式与 R 中其他包相差较大，需要投入一定的时间学习。 3. 模拟一个大型数据集 为了便于说明，下面模拟一个大型数据集，该数据集包含 50000 条记录、200 个变量。...选取数据集的一个随机样本 对大型数据集的全部记录进行处理往往会降低分析的效率。在编写代码时，可以只抽取一部分记录对程序进行测试，以便优化代码并消除 bug。...需要说明的是，上面讨论的处理大型数据集的策略只适用于处理 GB 级的数据集。不论用哪种工具，处理 TB 和 PB 级的数据集都是一种挑战。
在MATLAB中优化大型数据集时，可能会遇到以下具体问题：内存消耗：大型数据集可能会占用较大的内存空间，导致程序运行缓慢甚至崩溃。...解决方案：使用稀疏数据结构来压缩和存储大型数据集，如使用稀疏矩阵代替密集矩阵。运行时间：大型数据集的处理通常会花费较长的时间，特别是在使用复杂算法时。...数据访问速度：大型数据集的随机访问可能会导致性能下降。解决方案：尽量使用连续的内存访问模式，以减少数据访问的时间。例如，可以对数据进行预处理，或者通过合并多个操作来减少内存访问次数。...数据分析和可视化：大型数据集可能需要进行复杂的分析和可视化，但直接对整个数据集进行分析和可视化可能会导致性能问题。解决方案：使用适当的数据采样和降维技术，只选择部分数据进行分析和可视化。...可以使用MATLAB的特征选择和降维工具箱来帮助处理大型数据集。以上是在MATLAB中优化大型数据集时可能遇到的问题，对于每个问题，需要根据具体情况选择合适的解决方案。
前言 在.NET应用开发中数据集的交互式显示是一个非常常见的功能，如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表将数据呈现出来，帮助人们更好地理解数据、发现规律，并支持决策和沟通。...本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示。...ScottPlot类库介绍 ScottPlot是一个免费、开源（采用MIT许可证）的强大.NET交互式绘图库，能够轻松地实现大型数据集的交互式显示。...使用几行代码即可快速创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表。...tickGen.IntegerTicksOnly = true; //告诉我们的自定义刻度生成器使用新的标签格式化程序 tickGen.LabelFormatter
前言 从 ECharts4 支持数据集开始，更推荐使用数据集来管理数据。...https://echarts.apache.org/handbook/zh/concepts/dataset 数据集最大的特点就是数据和数据展示配置的分离。...以前我们都是在系列（series）中设置数据。...}, { type: 'bar', name: '2017', data: [97.7, 83.1, 92.5, 78.1] } ] }; 使用数据集后...，序列中只需要设置x,y展示的列即可。
图1.目前已经建立的超大型化合物数据集 商业库 (大写字母、方块)、商业DNA编码库 (大写字母,双三角形)、专有空间 (数字,钻石) 和公共合集 (小写字母、球体)。...这是化学信息学指纹分析平台chemfp所采取的方法，该平台包括命令行工具和用于指纹生成和高性能相似度搜索的Python库。在一个应用中，指纹压缩和切分已经与chemfp数据库一起使用。...Google BigQuery中科学数据集的可用性为利用KNIME分析平台或OntoChem的SciWalker对公共生命科学数据进行高效的探索和分析提供了新的可能。...化学空间可视化 化学科学正在产生大量前所未有的包含化学结构和相关性质的大型高维数据集。需要算法对这些数据进行可视化，同时保留全局特征和局部特征，并具有足够的细节层次，以便于人类的检验和解释。...该系统充分利用了公司合成历史数据库中详细、稳健的反应数据，并不断更新。CChemPrint使用一个注释的反应存储库，其中使用NextMove软件的的NameRxn开发了反应数据库和本体。
索引的选择取决于表大小、分区数据分布或流量模式等因素，其中特定索引可能更适合更简单的操作或更好的性能。...写入索引 作为写入流程的一部分，RLI 遵循高级索引流程，与任何其他全局索引类似：对于给定的记录集，如果索引发现每个记录存在于任何现有文件组中，它就会使用位置信息标记每个记录。...索引过程是对表应用更新的关键步骤，因为其效率直接影响写入延迟。在后面的部分中，我们将使用基准测试结果展示记录索引的性能。 读取流程 记录级别索引也集成在查询端。...何时使用 RLI 总体表现出出色的性能，将更新和删除效率提升到一个新的水平，并在执行键匹配查询时快速跟踪读取。启用 RLI 也很简单，只需设置一些配置标志即可。...由于 RLI 跟踪所有记录键和位置，因此对于大型表来说，初始化过程可能需要一些时间。在大型工作负载极度倾斜的场景中，由于当前设计的限制，RLI 可能无法达到所需的性能。
LMQL 是 Python 的超集，帮助开发者使用大型语言模型 据其创作者表示，一种新的 Python 超集编程语言使开发者能够从大型语言模型中提取更多价值。...“关于自然语言的问题在于，从定义上来说，它不是正式语言，而是一种非正式的语言形式，这意味着它不够精确，”瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）计算机科学系的博士生 Luca Beurer-Kellner...“我们观察到的根本问题是……你与它们（LLMs）的工作方式，你提示它们，询问它们关于各种事情，以便为你完成各种任务，” Beurer-Kellner 告诉 The New Stack。...但是，当您构建输入并且希望从外部源拉入一些数据或将不同的内容连接在一起时，这可以采用完全命令式的风格，就像在 Python 中一样，” Beurer-Kellner 解释道。...使用 LMQL 的一个有用的副作用是，它实际上可以通过减少或缩短模型的 API 调用来减少使用 LLMs 的成本，LMQL 的创作者发现了这一点。
WenetSpeech数据集 10000+小时的普通话语音数据集，使用地址：PPASR WenetSpeech数据集 包含了10000+小时的普通话语音数据集，所有数据均来自 YouTube 和 Podcast...为了提高语料库的质量，WenetSpeech使用了一种新颖的端到端标签错误检测方法来进一步验证和过滤数据。...TEST_NET 23 互联网 比赛测试 TEST_MEETING 15 会议 远场、对话、自发和会议数据集 本教程介绍如何使用该数据集训练语音识别模型，只是用强标签的数据，主要分三步。...然后制作数据集，下载原始的数据是没有裁剪的，我们需要根据JSON标注文件裁剪并标注音频文件。...，跟普通使用一样，在项目根目录执行create_data.py就能过生成训练所需的数据列表，词汇表和均值标准差文件。
糟糕的代码，对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响，所以，先设计再实现，谋而后动。 这里的循环查询，指的是在一个for循环中，不断访问数据库来查询数据。...在刚接手公司数据报表系统时，发现有很多每日报告跑的出奇的慢，通过一番诊断后，发现主要来自两个方面的因素：一是需要对数据库的某些字段建立和优化索引，二是存在了很多糟糕的代码，这些代码在一个循环中不断的访问数据库...本文将摘取其中的三个例子来说明如何避免循环查询带来的性能问题，涉及常用的三种数据存储：MySQL，MongoDB和Redis。 1....使用pipeline来查询redis Redis通常用来做数据缓存，降低数据库的命中率，从而提供并发性能。然而，如果使用不当，你会发现虽然使用了缓存，但是时间查询效率并没特别大的提升。...虽然都是实现同样的逻辑功能，但是如果没有进行一番设计和思考，必然会写出一些糟糕的代码，其会对代码维护、性能、团队协作都会造成负面影响。
问题导读 1.什么是Hudi？ 2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作？ 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点？ 前两天我们About云群大佬公司想了解Hudi ，并上线使用。...Hudi解决了我们那些痛点 1.实时获取新增数据 你是否遇到过这样的问题，使用Sqoop获取Mysql日志或则数据，然后将新增数据迁移到Hive或则HDFS。...什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...2.增量视图 - 在数据集之上提供一个变更流并提供给下游的作业或ETL任务。...Hudi可以应用在数据处理引擎的内部以提升批处理的性能，例如，Hudi可以用作处理DAG内的状态存储（StateStore，类似于Flink使用rocksDB的方式）。
机器之心报道 参与：李亚洲、路 在正在火热进行的 CVPR 2019 现场，一直对技术都较为保密的 Waymo 宣布开源全新的自动驾驶数据集。...但在自动驾驶创业公司代表 Waymo 看来，到了 2019 年，KITTI 这样的数据集已经太小了，在使用过程中需要大量的时间做数据增强、防止过拟合，算法结果也不能很好地泛化到更大数据集上。 ?...等数据集的对比数据如下，在传感器配置、数据集大小上都有很大的提升。...如上图所示，Waymo 数据集的传感器包含 5 个激光雷达、5 个摄像头，激光雷达和摄像头的同步效果也更好。...此外，在数据集多样性上，Waymo Open Dataset 也有很大的提升，该数据集涵盖不同的天气条件，白天、夜晚不同的时间段，市中心、郊区不同地点，行人、自行车等不同道路对象，等等。 ?
提高质量：更清晰的数据确保模型能够使用可靠且一致的信息，帮助我们的模型从准确的数据中进行推断。 促进分析：清晰的数据易于解释和分析。例如，使用纯文本训练的模型可能难以理解的表格数据。...通过清理我们的数据（尤其是非重构数据），我们为模型提供了可靠且相关的上下文，从而提高了生成，降低了幻觉的可能性，并提高了 GAI 的速度和性能，因为大量信息会导致更长的等待时间。 2....认识到没有一刀切的解决方案，我们将使用常见的清理技术来调整我们的方法以适应不同的问题和文本类型： 标记化：将文本分割成单独的单词或标记。...2.3 步骤 3：元数据处理 元数据收集，例如识别重要的关键字和实体，使我们可以轻松识别文本中的元素，我们可以使用这些元素来改进语义搜索结果，特别是在内容推荐系统等企业应用程序中。...当使用更干净、更可靠的数据进行操作时，RAG 模型可提供更准确、更有意义的结果，使 AI 用例能够在跨领域提供更好的决策和解决问题的能力。
【概要】随着人工智能（AI）技术的广泛应用，确保AI技术没有偏见变得越来越重要。IBM计划发布一个大型的、无偏见的人脸图像数据集，以推动无偏见的人脸识别研究。...在IBM，科研人员采取以下措施来确保以负责任的方式来创建并训练面部识别技术： （1）导致面部分析领域出现偏见的最大问题之一是缺乏训练系统的各种数据。...目前，可用的最大面部属性数据集包含20万个图像，因此这个具有一百万个图像的新数据集将是一个巨大的进步。...这将为算法设计人员识别和解决面部分析系统中的偏见提供特别帮助。解决偏见问题的第一步是确认存在偏见--这就是该数据集的目标所在。...使用IBM面部图像数据集的竞赛结果将公布在该研讨会上。此外，IBM的研究人员将继续与广大的利益相关者、用户和专家合作，以了解可能影响AI决策的其他偏见和漏洞，从而不断改善系统。
视频是从美国不同的地点收集的，如上图所示。数据库涵盖了不同的天气条件，包括晴天，阴天和雨天，包括白天和夜间的不同时间。下表是当前数据集与以前的相比较，这表明我们的数据集更大，更多样化。 ?...不同类型的对象统计 数据集也适用于研究一些特定的领域。例如，如果你对在街道上检测和避开行人感兴趣，也可以来研究我们的数据集，因为它包含比以前的专业数据集更多的行人实例，如下表所示。 ?...如果你准备尝试使用自己的车道标记预测算法，就不要再犹豫了。以下是与现有车道标记数据集的比较。 ? 可行驶的区域 我们是否可以在道路上行驶不仅取决于车道标记和交通工具。...还取决于与其他共享道路的物体的复杂交互。最后，了解哪个区域可以行驶是很重要的。为了研究这个问题，还提供了可驾驶区域的分段注释，如下所示。根据车辆的轨迹将可驾驶区域分为两类：直接行驶和替代行驶。...由于我们的视频处于不同的领域，因此我们还提供实例分割注释以便比较不同数据集的域转换。获得完整像素级分割可能是成本高且耗费精力。幸运的是，使用我们自己的标记工具，标记成本可以降低50％。
对调用堆栈中当前批处理的内部批处理是不可见的，对会话中随后的批处理也是不可见的。 （4）根据国外专家的经验，对于大数据，偏向使用临时表，小数据量（一般来说小于100行）则可以使用表变量。....版本存储 开启乐观并发模式后，会使用Temp DB存放修改前的版本数据。...三、TempDB上的存在的性能问题 3.1 空间使用情况 TempDB是系统数据库，被很多地方用到，如果配置和使用不当，空间会被迅速消耗，可能出现报错，影响服务器的正常运行。...查看TempDB的空间使用情况。 3.1.1 可以用性能监视器看下SQL server的空间使用情况。 3.1.2 用SQL语句查询空间使用情况。...最少需要3个物理磁盘，一个用来存放奇偶校验信息，另外两个用来存放数据，。具有容灾特性。浪费50%的磁盘空间。 RAID 10 或RIAD 0+1 组合。读写性能最好且具有容灾性。
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 一、TempDB是什么? 1.TempDB是一个系统数据库。从SQL Server2000开始就一直存在。...对调用堆栈中当前批处理的内部批处理是不可见的，对会话中随后的批处理也是不可见的。 （4）根据国外专家的经验，对于大数据，偏向使用临时表，小数据量（一般来说小于100行）则可以使用表变量。....版本存储 开启乐观并发模式后，会使用Temp DB存放修改前的版本数据。...三、TempDB上的存在的性能问题 3.1 空间使用情况 TempDB是系统数据库，被很多地方用到，如果配置和使用不当，空间会被迅速消耗，可能出现报错，影响服务器的正常运行。...查看TempDB的空间使用情况。 3.1.1 可以用性能监视器看下SQL server的空间使用情况。 3.1.2 用SQL语句查询空间使用情况。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读9分钟本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度。...使用内存映射文件可以提高I/O性能，因为通过系统调用进行的普通读/写操作比在本地内存中进行更改要慢得多，对于操作系统来说，文件以一种“惰性”的方式加载，通常一次只加载一个页，因此即使对于较大的文件，实际...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了。 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。...使用内存映射文件可以提高I/O性能，因为通过系统调用进行的普通读/写操作比在本地内存中进行更改要慢得多，对于操作系统来说，文件以一种“惰性”的方式加载，通常一次只加载一个页，因此即使对于较大的文件，实际...对于更多的介绍请参考Numpy的文档，这里就不做详细的解释了 基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。...这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
2017年QuickDraw数据集应用于Google的绘图游戏Quick，Draw。该数据集由5000万幅图形组成。...图纸如下所示： 构建您自己的QuickDraw数据集 我想了解您如何使用这些图纸并创建自己的MNIST数据集。...它们以hdf5格式保存，这种格式是跨平台的，经常用于深度学习。 用QuickDraw代替MNIST 我使用这个数据集代替MNIST。...在Keras 教程中，使用Python中的自动编码器进行一些工作。下图显示了顶部的原始图像，并使用自动编码器在底部显示重建的图像。 接下来我使用了一个R语言的变分自编码器的数据集。...quickdraw数据集的可视化的潜在空间。
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