从百度查到在django中，使用post方法时，需要先生成随机码，以防止CSRF（Cross-site request forgery）跨站请求伪造，并稍加修改： 注：这是一个js文件，需要引入到html...X-CSRFToken": getCookie("csrftoken") } }); }); // 为防止CSRF（Cross-site request forgery）跨站请求伪造，发post请求时需要在...else return null; } 补充知识：Django解决前端/客户端POST失败提示csrf_tokenxxx的问题 解决：把settings.py里把MIDDLEWARE...-- 其它代码 -- </form 这个CRSF主要也是起一种保护验证的作用，看个人需要来保留吧 如果是安卓或者其它端，建议之间采取前者把那行代码删掉就行了 以上这篇在django中使用post方法时...,需要增加csrftoken的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
节约资源：Dask.array只在需要时执行计算，避免了一次性加载整个数组到内存中，节约了内存和计算资源。...3.3 数据倾斜与rebalance 在使用Dask.array进行计算时，可能会出现数据倾斜的情况。...这使得Dask能够优化计算顺序，并在需要时执行计算。 4.2 Dask任务调度器 Dask使用任务调度器来执行计算图中的任务。任务调度器负责将任务分发到合适的计算节点上，并监控任务的执行进度。...为了使用Dask.array进行分布式计算，我们需要搭建一个分布式集群，并创建一个Dask.distributed客户端。 首先，我们需要启动一个Dask调度器和多个工作节点。...然后，在Python代码中，我们可以使用Dask.distributed的Client类来创建一个分布式客户端： from dask.distributed import Client # 创建一个分布式客户端
T.120: Use template metaprogramming only when you really need to T.120：只在确实有需要时使用模板元编程 Reason（原因） Template...例如，如果你真的需要在编译时AST操作（例如，为了可选的矩阵折叠），C++中应该没有其他方式。...可以使用概念代替。...但是需要参照【使用模板元编程模仿概念】 Example（示例） good Alternative: If the result is a value, rather than a type, use...如果你觉得你需要使用宏来隐藏模板元编程，你可能已经走得更远了。
在前久发现，uptime经常监控到网站504，在防火墙查看日志才知道，它把我CDN全拦截了，但是我明明设置了获取真实IP，还是把我CDN拦截了，中途我换了CDN，发现同样配置有些CDN是真实IP，有些没有...我通过问度娘，给出的方法无非就是在面板开启CDN，或者通过修改日志格式，再或者通过加入下面这个获取真实IP： set_real_ip_from 0.0.0.0/0;real_ip_header X-Forwarded-For...; 根据我的实验，通过修改日志格式的方法确实能在网站日志里看到真实IP，但是防火墙里默认的还是CDN或者其中转IP，这样的话，在防火墙里设置的一些拦截IP的规则就没用了，还会严重影响我们网站业务的进行。...通过查看火山引擎文档： 这里给出了部分请求头以及通过nginx获取客户端源IP的方法，但我查看后还是通过修改日志格式的方法获取ip，那这样相当于没解决。...然后我想了下，既然都是通过获取请求头的方式获取IP，那么是否是因为这些CDN的请求头的问题，我换一下获取规则就行了呢？然后开始找文档，发现只有上面哪个提到了请求头。
在本节中，我们使用 Dask 和 dask.delayed 并行化简单的 for 循环样例代码。通常，这是将函数转换为与 Dask 一起使用所需的唯一函数。...在 inc 和 sum 上使用 dask.delayed 并行化以下计算。...当这些函数速度很快时，这尤其有用，并帮助我们确定应该调用哪些其他较慢的函数。这个决定，延迟还是不延迟，通常是我们在使用 dask.delayed 时需要深思熟虑的地方。...当您有多个输出时，您可能需要使用 dask.compute 函数： >>> from dask import compute >>> x = delayed(np.arange)(10) >>> y =...关闭客户端 在继续下一个练习之前，请确保关闭您的客户端或停止此内核。
与CPU内核的变化类似，本地和云使用的网络传输速度已从1 Gb / s变为商用10-100 Gb / s连接。...工作节点中的数据使用Apache Arrow对象存储，这些对象在节点上工作的所有进程之间提供零对象共享。工作节点具有自己的本地调度程序，进一步减少了全局调度程序的开销。...它支持本地（串行，线程，多处理，Loky）和分布式后端（Spark，Dask，Ray）。类似地调用分布式框架，在可能的情况下将数据分布在整个管道中。...Loky和Dask都有越来越多的时间使用，大致在同一时间使用串行收敛，但随着数据量的增加，可能会超过串行时间使用。这种奇怪行为的可能原因是流程之间缺乏共享以及此任务需要两次向每个工作人员发送字典。...当使用额外的节点时，它有效处理辅助数据的问题似乎更加复杂，因此在最大的1.28M文档条件下，只能从457s加速到420s，并且随着任务的增加，加速不断降低。
读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。...之前也介绍过另一种文件格式 Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗，在文件并行写和增量写方面非常友好，尤其是涉及到大文件时。...如果不是一定要netCDF格式的话，可以尝试使用zarr格式。 后话：虽然本文使用了dask，但是涉及到dask的内容比较少。...最近在处理数据时用到了dask，后面有时间可能会更一些dask相关的推文，比如数据并行处理。
Dask 是一个纯 Python 框架，它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。...Spark 是独立于 Python 生态的另一个项目，但如果是在 JVM 环境下开发，并且十分需要使用 Spark SQL 等特性，可以考虑使用Spark。...但是因为 Dask 需要支持分布式，所以有很多 api 不完全和 pandas 中的一致。并且在涉及到排序、洗牌等操作时，在 pandas 中很慢，在 dask 中也会很慢。...JVM 生态的开发 你需要一个更成熟、更值得信赖的解决方案 你大部分时间都在用一些轻量级的机器学习进行商业分析 你想要一个一体化的解决方案 选择 Dask 的原因 你更喜欢 Python 或本地运行，...如果你已经在使用大数据集群，且需要一个能做所有事情的项目，那么 Spark 是一个很好的选择，特别是你的用例是典型的 ETL + SQL，并且你在使用 Scala 编写程序。
为了验证这个问题，让我们在中等大小的数据集上探索一些替代方法，看看我们是否可以从中受益，或者咱们来确认只使用Pandas就可以了。...首先，必须初始化Spark会话。然后使用python API准备步骤，也可以使用Spark SQL编写SQL代码直接操作。 ?...首次运行任何Julia代码时，即时编译器都需要将其翻译为计算机语言，这需要一些时间。这就是为什么任何代码的第一次运行都比后续运行花费更长的时间的原因。...并且有时在初始化Modin库导入命令期间会中断。...另外这里有个小技巧，pandas读取csv很慢，例如我自己会经常读取5-10G左右的csv文件，这时在第一次读取后使用to_pickle保存成pickle文件，在以后加载时用read_pickle读取pickle
导言 XGBoost是一种强大的机器学习算法，但在处理大规模数据时，单节点的计算资源可能不足以满足需求。因此，分布式计算是必不可少的。...设置分布式环境 在进行分布式计算之前，首先需要设置分布式环境。XGBoost提供了Dask和Distributed作为分布式计算的后端。...以下是一个简单的示例，演示如何使用Dask设置分布式环境： from dask.distributed import Client # 创建Dask客户端 client = Client() # 查看集群信息...(client, params, dtrain, num_boost_round=100) # 查看模型结果 print(xgb_model) 分布式特征工程 在进行分布式计算时，还可以使用分布式特征工程来处理大规模数据...通过这篇博客教程，您可以详细了解如何在Python中使用XGBoost进行分布式计算和大规模数据处理。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定大规模数据处理任务的需求。
像 dask 和 ray 这样的库是令人惊叹的库，您可以在其中动态地在正在运行的集群上分派函数。...Dask（注：Dask 是一个灵活的 Python 并行计算库） 完全用 Python 编写，通过序列化 Python 函数并使用 TCP 将它们发送到在本地线程池中运行它们的工作进程来解决这个问题。...然后他提到这样做有一个问题，就是客户端进程和工作进程的二进制文件要是相同的（注：对，这是这个方法的限制，因为闭包的序列化和反序列化需要在两端使用相同的闭包类型，不知道这样说对不对）。...二、再说回答 第一种讨论是，在分布式节点中，可以考虑让 WASM模块 与本机计算库交互，但是如果需要高性能和高效率，就需要评估Wasm和本机代码之间的差异了。...当使用编译语言时，这是一个棘手的部分，函数序列化在 Rust 中并不那么简单……NCLL 遵循 MPI 接口，使用起来可能很棘手。
2 dask-geopandas的使用 很多朋友应该听说过dask，它是Python生态里非常知名的高性能计算框架，可以针对大型数组、数据框及机器学习模型进行并行计算调度优化，而dask-geopandas...np.random.uniform(0, 90)) for i in range(1000000) ] } ) # 写出到本地.../demo_points.gdb', driver='OpenFileGDB') 在使用dask-geopandas时，我们首先还是需要用geopandas进行目标数据的读入，再使用from_geopandas...geopandas在常见GIS计算任务下的性能表现，可以看到，在与geopandas的计算比较中，dask-geopandas取得了约3倍的计算性能提升，且这种提升幅度会随着数据集规模的增加而愈发明显，...因为dask可以很好的处理内存紧张时的计算优化： 当然，这并不代表我们可以在任何场景下用dask-geopandas代替geopandas，在常规的中小型数据集上dask-geopandas反而要慢一些
官方：https://dask.org/ Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构，并且既可在本地计算机上运行，也可以扩展到在集群上运行。...基本上，只要编写一次代码，使用普通的Pythonic语法，就可在本地运行或部署到多节点集群上。这本身就是一个很牛逼的功能了，但这还不是最牛逼的。...这些集合类型中的每一个都能够使用在RAM和硬盘之间分区的数据，以及分布在群集中多个节点上的数据。...Dask的使用是非常清晰的，如果你使用NumPy数组，就从Dask数组开始，如果你使用Pandas DataFrame，就从Dask DataFrame开始，依此类推。...替代品大约需要10秒钟。
读者在使用ArcGIS软件完成前两步时未遇到明显问题，但在执行第三步时遇到了性能瓶颈，即使用ArcGIS和GeoPandas进行空间连接操作时系统会卡死。...这是因为这些操作往往需要大量的内存和CPU资源。 空间连接特别是在点数据量很大时，是一个资源密集型的操作，因为它需要对每个点检查其与其他几何对象（如行政区边界）的空间关系。...如果在使用dask-geopandas时遇到错误，可能是由于多种原因导致的，包括但不限于代码问题、内存管理、任务调度等。 为了更好地诊断问题，需要检查错误消息的具体内容。...例如，在合并或连接操作之前，仔细考虑是否所有列都需要参与操作。 使用更高效的空间连接 在使用dask_geopandas进行空间连接时，确保操作是高效的。...你可能需要实验不同的npartitions值来找到最佳平衡。 检查最终保存步骤 在保存结果时，如果尝试将整个处理后的数据集写入单个文件，这可能也会导致内存问题。
如果你感兴趣，那么本文的主要内容总结如下： 设置环境并从Kaggle下载ARXIV数据 使用dask将数据加载到Python中 使用MILVUS矢量数据库进行语义相似性搜索 本文中使用的技术不仅仅局限在科学论文...Dask Dask是一个开源库，可以让我们使用类似于PANDA的API进行并行计算。通过运行“ pip install dask[complete]”在本地计算机上进行安装。...MILVUS矢量数据库进行语义相似性搜索 Milvus是最受欢迎的开源矢量数据库之一，所以我们在本文中选择使用它，并且我们这里使用的是单机版，因为我们只在本地机器上运行Milvus。...步骤1：本地安装MILVUS矢量数据库 使用Docker安装Milvus Vector数据库很简单，因此我们首先需要安装Docker。...步骤3:遍历Dask分区，使用SPECTER进行文本嵌入，并将它们插入到Milvus。 我们需要将Dask DATAFRAME中的文本转换为嵌入向量来进行语义相似度搜索。所以首先需要生成文本的嵌入。
使用 Pandas on Ray，用户不需要知道他们的系统或集群有多少个核心，也不需要指定如何分配数据。...事实上，在 Pandas on Ray 上体验可观的加速时，用户可以继续使用之前的 Pandas notebook，甚至是在同一台机器上。仅仅需要按照下面描述的修改 import 语句。...需要注意的是，我们没有在 Pandas on Ray 上做任何特殊的优化，一切都使用默认设置。...在 columnar operation 上，Dask 比 Pandas on Ray 快，但是它需要一些超出传统 Pandas 之外的知识。...Ray 的默认模式是多进程，因此它可以从一台本地机器的多个核心扩展到一个机器集群上。
问：在Spring生态下，实现预热功能（比如提前加载本地缓存），需要使用哪些扩展点？为什么？ 答： 1、实现SmartLifecycle接口。...5、使用注解@PostConstruct（在当前bean初始化完后就会执行目标方法）。...6、实现接口 org.springframework.beans.factory.InitializingBean（在当前bean初始化完后就会执行目标方法） 注意5、6不要异步执行，可能会碰到死锁现象哦...因为实现预热功能，需要在流量流入系统之前，容器启动准备之后实现业务逻辑。...1、SmartLifecycle的运行时机：在容器启动最后finishRefresh阶段，在web服务真正启动之前（WebServerStartStopLifecycle，自己实现的SmartLifecycle
下面看下用于ETL的Python数据转换工具，具体内容如下所示： 前几天，我去Reddit询问是否应该将Python用于ETL相关的转换，并且压倒性的回答是”是”。 ?...优点 可扩展性— Dask可以在本地计算机上运行并扩展到集群 能够处理内存不足的数据集 即使在相同的硬件上，使用相同的功能也可以提高性能(由于并行计算) 最少的代码更改即可从Pandas切换 旨在与其他...优点 最小化系统内存的使用，使其能够扩展到数百万行 对于在SQL数据库之间进行迁移很有用 轻巧高效 缺点 通过很大程度地减少对系统内存的使用，petl的执行速度会变慢-不建议在性能很重要的应用程序中使用...Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame，从而使您可以使用各种其他库) 与Jupyter笔记本电脑兼容 内置对SQL，流和图形处理的支持 缺点 需要一个分布式文件系统，例如S3...使用CSV等数据格式会限制延迟执行，需要将数据转换为Parquet等其他格式 缺少对数据可视化工具(如Matplotlib和Seaborn)的直接支持，这两种方法都得到了Pandas的良好支持 进一步阅读
它提供了高级的数据结构，如分布式数组（Dask Array）和数据帧（Dask DataFrame），使得用户能够在分布式内存中处理数据，就像操作常规的NumPy数组或Pandas DataFrame一样...它基于线程，适合执行大量I/O密集型任务，如网络请求和文件读写，因为线程在等待I/O时可以被切换出去，让其他线程继续执行。线程池自动管理线程的创建和回收，减少了线程创建的开销。...3.91 s ± 33.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each) 为什么要将函数和并行分开呢 因为multiprocessing需要确保函数定义在顶级作用域...默认情况下，multiprocessing 使用 pickle 模块来序列化要传递的对象，但 pickle 不能序列化定义在交互式会话或某些特定上下文中的函数。...资源改为4核16g时，并行超越了单循环 当你核数和内存都没困扰时当然是上并行快 ，但是环境不一定能适应多线程 资源匮乏或者无法解决环境问题时还是老实循环或者在列表推导式上做点文章
安装MySQL数据库在云服务器上我们需要安装MySQL数据库,这里选择较新版本的MySQL 8.0:安装MySQL repo源wget http://dev.mysql.com/get/mysql80-...MySQL,设置密码并登录:初始化mysql_secure_installation登录mysql -u root -p 三、优化MySQL配置为充分利用GPU并行加速,需要优化MySQL的一些配置:设置...-c nvidia -c rapidsai -c numba -c conda-forge \rapids-blazing=21.08 python=3.7 cudatoolkit=10.2然后我们需要初始化...七、多GPU并行处理针对超大规模数据,我们还可以使用多块GPU并行处理:初始化分布式Dask CUDA集群from dask_cuda import LocalCUDAClustercluster =...(transform_on_gpu) df = df.groupby(['dept']).mean().compute()上述代码使用Dask在多GPU上并行读取数据分片和处理,可以实现数百GB甚至TB
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