同时，表的连接操作也会消耗时间，所以若要深入分析复杂数据，则最好选用大表。惯有认知下，归一化可通过清除冗余来减少数据。然而，归一化也有其负面作用：它会极大地增加索引查找量。...它可通过多种途径提升插入性能，且受到默认支持。...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。...由此看来，如果面对巨量内存，且只想清除其中20%的数据，可利用MySQL将其存入内存。...例如，MySQL包含许多服务器变量，它们都可以进一步优化，且在不久的将来，这些发展就会实现。
与现有的 VOS 数据集相比，MOSE 最主要的特点是在大量复杂场景中包含了拥挤的目标群、各式各样的遮挡、消失并重现的物体、以及不明显的小物体等富有挑战的情景。...可视化 MOSE 数据集中包括大量的拥挤、消失、遮挡和非显著 / 小物体等复杂场景。下面介绍一些数据集中的典型视频。 如下视频展示了一个非常拥挤复杂但贴近现实的球赛场景。...而大型物体（汽车）首先被环境（树木）所遮挡，而后遮挡位于画面后方的较小物体（行人）。 如下视频展示了七只山羊大步往前跑，相互之间外观高度相似且彼此遮挡，极大增加了视频目标分割的难度。...且 mask 标注质量很高，对动物的尾巴和羊角等细节都进行了精细的标注。 更多可视化片段参见项目主页。...总结 研究者构建了一个名为 MOSE 的大规模复杂场景视频目标分割数据集，以推动 VOS 在更真实复杂场景下的应用研究。
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。
1、 大型系统和简单系统设计有什么区别？ 2、 大型系统设计不就是分布式设计吗？ 3、 如何进行大型系统设计？ 二、大型系统与简单系统设计的区别 从系统的简易程度可以将系统分为复杂系统或简单系统。...我们这里成复杂系统为大型系统，大型系统是复杂系统，一般是指规模大、复杂度高的系统。而简单系统是指规模小，复杂度也不高的系统，一般是单体，也可能是分布式架构的简单系统。...简单的对比如下： 对比项/对比类型 大型系统 简单系统 系统类型 分布式系统 一般是单体系统 业务复杂度 复杂 简单 规模复杂度 复杂 简单 技术复杂度 复杂 简单 资源投入 多 少 跨部门系统 是 否...四、如何进行大型系统设计 面对复杂问题，一般采用“分而治之”的思想，将大问题分解为小问题，解决掉小问题，大问题自然迎刃而解。对于系统设计来说，就是将系统拆分到适当的粒度，再组合的过程。...4.1 大型系统的设计步骤 大型复杂系统的设计不是一开始就进行架构设计，核心也不完全是分布式技术架构。而是要从业务开始，进行逐步设计的过程。
数据集MovieSum包括2200部电影剧本及其维基百科情节摘要，用于电影剧本的抽象摘要。该数据集手动格式化电影剧本以表示它们的结构元素。...与现有数据集相比，MovieSum具有几个独特的特点：(1) 它包括电影剧本，这些剧本比电视剧本更长。(2) 它是先前电影剧本数据集的两倍大小。...然而，当输入上下文较长且相关信息分布在整个文档中时，这些模型通常会遇到困难。为了更好地理解这一现象并推动研究，需要包含长格式文档并且重要信息分散于整个文档的数据集。...剧本的平均长度为29,000字，摘要的平均长度为717字。重要的是，这个数据集是之前可用的电影剧本数据集的两倍大小，其中包括格式化的电影剧本。...Comparison with Existing Datasets 将论文的数据集与叙事领域的各种数据集进行了比较，统计数据如表2，所示这些数据集包括ScriptBase-j、ScriptBase-alpha
Java语言天生适合于分布式计算，因此具有优秀的分布式计算资源。 内存数据库：传统的基于磁盘的数据库在处理大型数据集时可能会变得很慢。...每个分区可以单独地进行操作，从而避免了在大型表中进行复杂的搜索或聚合操作。 消息队列：在大型系统中，消息队列是相当常见的。...压缩算法：使用压缩算法可以将大型数据集压缩成更小的文件，在传输、存储或处理时减少资源消耗。 算法优化：在处理大型数据集时，可以使用一些基本的算法和优化技术来提高性能。...例如，使用合适且巧妙设计的排序算法可以将计算复杂度从O(n^2)降低到O(n log n)，从而加快处理速度。...数据压缩技术：对于大型数据集，可以采用各种压缩技术来减小数据的体积，并在处理、存储或传输时节省相应资源。常见的数据压缩技术包括 Gzip、Snappy 等。
对于公共测序数据的分析，好多二代测序的数据都储存在 [[GEO数据库介绍]] 以及 SRA 这样的平台。...之前介绍过的 [[ARCHS4-公共二代测序数据下载数据库]] 就是把 GEO 的很多 [[RNA-seq]] 的数据进行了统一重新分析最后组合成一个大型数据集。...除了 ARCHS4 之外还有其他的大型数据集比如今天要介绍的这个：Digital Expression Explorer 2(DEE2): http://dee2.io/index.html 背景数据集介绍...其中目前人类当中就包括 617832 个测序数据样本 ---- 数据库使用 作为一个储存大量测序数据集的平台，主要的功能就是下载经过处理的 RNA-seq 的数据。...总的来说 以上就是 DEE2 的基本内容了。主要还是用来下载 RNA-seq 经过处理后的 Count 数据。一般来说测序数据从 Faseq 到 Count 需要很大的计算资源的。
对于大型的肿瘤公共测序数据集而言，其中最出名的肯定还是 TCGA 数据了。对于 TCGA 数据我们之前也做过基本的介绍。 ![[TCGA、ICGC、GTEx-数据库都是啥？...#TCGA]] 但是除了 TCGA 之外，还有很多公共的有组织的大型测序数据集。...GENIE 是一个纳入了 19 个机构肿瘤患者测序数据的综合性数据集。...---- 数据集使用 对于 GENIE 的数据，官网上提供了两种数据分析的方式：在线分析和数据下载。 在线分析 在 GENIE 当中，主要是通过 cbioportal 工具来进行分析的。...其他数据集介绍 测序数据集 [[Met500-肿瘤转移数据集介绍]] [[MSKCC-肿瘤相关基因组检测公共数据库介绍]] [[ENCODE-转录调控必知数据库]] 流调数据集 [[HINTS-美国健康信息趋势调查数据集
Python大数据分析 1 简介 pandas虽然是个非常流行的数据分析利器，但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算“慢”，且内存开销“大”。...特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时，往往会被捉襟见肘的算力所劝退。但其实只要掌握一定的pandas使用技巧，配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析。...图1 本文就将以真实数据集和运存16G的普通笔记本电脑为例，演示如何运用一系列策略实现多快好省地用pandas分析大型数据集。...，且整个过程中因为中间各种临时变量的创建，一度快要撑爆我们16G的运行内存空间。...相信很多朋友都有听说过，它的思想与上述的分块处理其实很接近，只不过更加简洁，且对系统资源的调度更加智能，从单机到集群，都可以轻松扩展伸缩。
导读 今天，“计算机视觉”给大家介绍一个新的大型目标检测数据集Objects365，它拥有超过600,000个图像，365个类别和超过1000万个高质量的边界框。...摘要先前看 Objects365可用作更好的特征学习数据集，用于对位置敏感的任务，例如目标检测和分割。...从DPM这样的传统方法到R-CNN和FPN等基于深度学习的方法，以上两个数据集用作“黄金”基准，以评估算法并推动研究的进行。...将数据集与现有的目标检测基准进行了比较，并在下表中给出了完整的注释。对于检测界来说，它可以作为一个更具挑战性的基准。 ?...新的Objects365数据集直接解决了上述两个问题，并为特性学习提供了更好的选择。
记一次大型域渗透实战 0x01 前提与准备： A.前言 ---- 我是后面接手这个域环境，而前面的dalao已经到域控的部分了，我因为写文章的原因，所以需要从原地出发，学习一下dalao是如何打到域控的...实战过程所植入的Beacon掉了几次，所以图中有些地方的进程号(PID/PPID)可能会有对不上的地方，请大家原谅 4.本文涉及敏感信息的部分统一使用别名，例如：child.xiaoli，IP Address...图12 BloodHound结果分析：从上图我们能看到，最短路径的分析，首先用户ra（我们当前的用户）是一个名为SN组的成员，而这个组又是计算机PGO的管理员，接着主机PGO上面有一个名为PGO用户的session...若你是想往下探索该子域的子域的，请跳到（3-3） （3-1）From DA to EA：攻击到根域child.xiaoli（不讲武德） 我们在子域域控收集根域的域控信息，这里使用powersploit的模块...） （3-2）Form DA to child DA：Child to child（从子域到子域的子域） 为了方便理解，我把子域的子域称为SUB-Child 很多时候，SUB-Child的东西也挺多的，
元数据分为四个分区：文件、列统计信息、布隆过滤器和记录级索引。 元数据表与时间轴上的每个提交操作同步更新，换句话说，对元数据表的提交是对Hudi数据表的事务的一部分。...初始化 为现有 Hudi 表初始化 RLI 分区可能是一项费力且耗时的任务，具体取决于记录的数量。就像典型的数据库一样，构建索引需要时间，但最终会通过加速未来的大量查询而得到回报。...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。...与任何其他全局索引类似，RLI 要求表中所有分区的记录键唯一性。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。 未来的工作 在记录级别索引的初始版本中有某些限制。
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)。...SAVI是由一组可靠可用且价格低廉的起始材料产生的，其使用的是高度预测且注释丰富的转换规则，该项目是用最早应用于合成分析的逻辑和启发式 (LHASA) 的CHMTRN/PATRAN语言对编写的。...各种查询格式 (例如,SMARTS、 QuerySLN、QueryMolfile或QueryCDX) 在数据库外部进行预处理，解析为共同的内部表示，然后转化为相当复杂的SQL查询语句。...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。...MQN映射是由MQN定义的42维属性空间的投影。雷蒙德的团队利用MQN maps对GDB进行可视化和搜索。FUn框架由客户端和服务器模块组成，有助于创建基于Web的、交互式的大数据集三维可视化。
拟合参数分布 还可以使用distplot()将参数分布拟合到数据集，并可视化地评估其与观察数据的对应关系： ? 绘制双变量分布 在绘制两个变量的双变量分布也是有用的。...双变量分布的最熟悉的可视化方式无疑是散点图，其中每个观察结果以x和y值表示。这是两个方面的地毯图。...HexBin图 直方图的双变量类似物被称为“hexbin”图，因为它显示了落在六边形仓内的观测数。该图适用于较大的数据集。...通过matplotlib plt.hexbin函数和jointplot()中的样式可以实现。 它最好使用白色背景： ? 核密度估计 使用上述内核密度估计程序可视化双变量分布也是可行的。...为了获得更多的灵活性，您可能需要直接使用JointGrid绘制图形。jointplot()在绘制后返回JointGrid对象，您可以使用它来添加更多图层或调整可视化的其他方面： ?
可视化是一种使用不同的图形和图来可视化数据的技术。在数据科学中，我们通常使用数据可视化技术来理解数据集，找到数据之间的关系。可视化还可以帮助找到用于进一步分析的数据集中的模式。...AutoViz可以找到最重要的功能，并只使用那些自动选择的功能绘制有影响力的可视化。此外，AutoViz的速度非常快，几秒钟内就能实现可视化。 让我们在一些数据集的帮助下开始探索AutoViz。...pip install autoviz 加载数据集和分析 在这里，我将使用不同的数据集来可视化/探索AutoViz可以生成的不同类型的图表/图。你可以从Github仓库中下载所有的数据集。...https://github.com/hmix13/AutoViz 这个数据集包含不同汽车制造商的不同属性。让我们使用AutoViz来可视化这个数据集。 AutoViz可以通过以下3个简单步骤实现。...在本文中，我们看到只需一行代码就可以可视化数据集，并且可以相应地找到数据集中的模式。 AutoViz能够适应任何数量的不同数据上下文，如回归、分类，甚至时间序列数据。
TRICONEX 6700 高度复杂且技术强大的解决方案图片其结果是一个高度复杂且技术强大的解决方案，结合了作为中心OPC UA服务器的安全集成服务器和SAP Business Suite之间的无缝交互...该客户现在可以从其所有国家/地区的运营中访问整合的安全数据，这构成了其生产场所计划的IIoT应用程序的起点。Softing还在项目开始前向客户提供免费的概念验证支持。...在初步讨论后，客户从系统架构的情况/现状分析和定义到实际实施，全程获得建议和帮助，同时获得技术建议、免费支持和Softing的OPC UA专业知识。
今天奥迪公司的研究人员在发布的论文 A2D2: Audi Autonomous Driving Dataset 中，公布了其大型自动驾驶数据集A2D2，并提供开放下载。 ?...目标为推进计算机视觉、机器学习、自动驾驶的商用和学术研究。 数据类型： 即包含RGB图像，也包括对应的3D点云数据，记录的数据是时间同步的。...数据规模： 标注的非序列数据，41227帧，都含有语义分割标注和点云标签。 其中含有前置摄像头视野内目标3D包围框标注12497帧。 另外，该库还包括 392,556 连续帧的无标注的传感器数据。...图像中的车牌和人脸都进行了模糊化处理。 A2D2与其他自动驾驶数据集的比较： ? 语义标注示例： ? 标注数据分布： ? ? 使用PSPNet进行语义分割的实验结果： ?...不同场景的测试集图像上的视觉效果： ? 总数据量很大，2.3TB。 使用许可： CC BY-ND 4.0，所以官方允许将此数据集在商用场景中使用。
谷歌也不甘落后，近日，这家科技巨头宣布开源大型 deepfake 视频数据集，以支持社区对 deepfake 检测的研究。 深度学习催生出许多几年前难以想象的技术。...作为赛事的数据库，该数据集已被 150 多个研究机构和工业界组织下载，目前该数据集已向公众免费开放。...近日，谷歌 AI 与 Jigsaw（原 Google Ideas）合作发布了大型视觉 deepfake 数据集，该数据集已被纳入慕尼黑工业大学和那不勒斯腓特烈二世大学创建的 FaceForensics...这些真假视频共同构成了该数据集，谷歌创建此数据集的目的是支持 deepfake 检测方面的研究。...deepfake 技术发展迅速，谷歌表示将继续增加该数据集中的数据，并在该领域中持续开展合作。谷歌坚定地支持研究社区减轻合成媒介滥用所带来的潜在危害，而该数据集的发布就是其中的重要一步。
网上各种数据集鱼龙混杂，质量也参差不齐，简直让人挑花了眼。想要获取大型数据集，还要挨个跑到各数据集的网站，两个字：麻烦。 如何才能高效找到机器学习领域规模最大、质量最高的数据集？...太方便了 这个网站上，共收集到了100多个业界最大型的数据集。 根据任务类别，这些数据集中又分为三大类：计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和音频数据集。 ?...计算机视觉领域 先来看一下CV领域，汇总中收纳了70个大型数据集，很多经常遇到的经典数据集都在里面。 看看你能认出几个： ?...数据集采用了逐像素语义分割标注的方式，是环境复杂、标注精准、数据量大的自动驾驶数据集。 ?...音频数据集 还有四个大型音频数据集： ?
，为网络复杂性的可视化提供了许多新的机会，也提出了许多令人兴奋的新挑战。...在网络可视化领域内，已经有许多现有系统可以可视化具有多层网络许多特征的数据集，以及许多适用于其可视化的技术。在本次综合讲座中，我们提供了当代多层网络可视化的概述和结构化分析。...这不仅适用于可视化研究人员，也适用于那些旨在将复杂系统领域中的多层网络可视化的人，以及那些解决应用领域内问题的人。...但也适用于那些旨在将复杂系统领域中的多层网络可视化的人，以及那些解决应用领域内问题的人。我们探索了可视化文献，以调查适用于多层网络可视化的可视化技术，以及应用领域内的工具、任务和分析技术。...我们还确定了研究机会并研究了多层网络可视化的突出挑战以及解决这些问题的潜在解决方案和未来研究方向。但也适用于那些旨在将复杂系统领域中的多层网络可视化的人，以及那些解决应用领域内问题的人。
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