多云部署为很多组织的数据存储策略带来了许多挑战。通过将大量数据需求的应用程序存储在AWS、谷歌云和Azure等公共云提供程序上，组织的存储基础设施和整体存储管理将变得更加复杂。...然而，组织必须接受这种新的复杂性：多云正在迅速成为默认的云计算应用方式，而云计算本身就是组织IT的基础。 在复杂的多云部署中，数据存储的最佳实践是什么?哪种数据存储基础设施更能满足多云的需求?...组织需要哪种类型的数据存储基础设施才能最好地满足多云的需求? 关于数据存储和多云的最佳实践是什么?...|| 云原生：对象存储vs.块存储vs.文件存储 Lee：正如人们所指出的那样，对象存储和云原生应用程序堆栈或架构确实是相辅相成的。 对象存储在现代应用程序中扮演着重要角色。...支持这些最佳实践的必要技术需要一些时间才能真正巩固。 另一方面，我认为数据存储通常是客户面临的最大挑战，因此，我认为客户需要花费一些时间才能真正解决这个问题。
在MySQL中有一个UUID () 函数，通常用UUID做唯一标识，需要在数据库中进行存储。使用此函数可以让MySQL生成一个UUID值，并以VARCHAR(36)类型的可读形式返回。...，由5个十六进制数字组成的utf8字符串表示，我们以图1中的UUID值为例： 432a4ec8-3642-11e9-805a-0050568238b5，每对字符实际上是一个在00-FF范围内的十六进制数...也许在某些应用程序中，文本形式仍然是必需的。那么我们可以使用虚拟列（MySQL5.7的新特性，虚拟列不占用存储空间）来存放文本形式的UUID。 然后，还有如何巧妙地重新排列二进制形式的字节的问题。...test_uuid中和调用函数uuidtobin(UUID())写入数据到test_uuid_ordered中，一次插入1万行数据到相应的表中 4)测试结果 数据尺寸...横轴-插入次数 x 10,000 纵轴-数据文件尺寸(单位MB) UUID表的用varchar(36)存储的文件大小几乎比有序UUID表用BINARY(16)存储的文件大
在大模型技术的快速演进中也暴露了若干挑战。...比如聚焦在大模型平台的存储领域，如何管理海量的大模型训练物料、如何提升存储系统的性能、如何做好数据安全和信息合规等等，这些问题已成为领域内的火热话题，也成为了国内大模型工程领域能否更上一层楼的关键因素。...本文围绕了大模型训练的存储场景，分享TStor CSP作为腾讯内外部大模型训练场景的存储底座的心得和最佳实践。...在大模型系统中同样如此，存储系统的IO中断或数据丢失会直接影响模型训练效果，严重者会导致近几个epoch任务需要推倒重做，大大影响了业务效率。...在耗时几个月的大模型训练过程中，TStor CSP未出现一例故障，严格保障了系统可用性和数据可靠性。
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...我们从基础设施、数据和算法这三个层面来看大模型这一新的技术和应用形态到底需要的是什么。...针对生成式AI的内容产出，数据万象能够基于腾讯内部的丰富业务实践，提供非常好的数据合规治理能力。 除了数据合规治理能力之外，数据万象还提供了多模态检索能力。
1 前言 作为最常见的骨干网络，ResNet 在目标检测算法中起到了至关重要的作用。...2 rsb 和 tnr 在 ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 的训练策略，然后再描述如何在下游目标检测任务中微调从而大幅提升经典检测模型的性能。...策略，将图片 Resize 为 236, 然后 crop 成 224 可以看出，相比 ResNet-base 版本，由于训练 epoch 变长，训练中引入了很多新的数据增强和模型扰动策略。...3 高性能预训练模型 在目标检测任务上的表现 本节探讨高性能预训练模型在目标检测任务上的表现。本实验主要使用 COCO 2017 数据集在 Faster R-CNN FPN 1x 上进行。...3.3 mmcls rsb 预训练模型参数调优实验 通过修改配置文件中预训练模型，我们可以将 ResNet 的预训练模型替换为 MMClassification 通过 rsb 训练出的预训练模型。
，且不需要修改历史数据； 时间戳：每一条新增的数据都会有一个时间戳记录是什么时候产生的； 多个索引：在 ES 里有一个索引的概念，每一条数据最终会落到它对应的一个索引中，但是数据流是一个更上层、更大的概念...在 ClickHouse 中，一个节点配置的多块盘是有优先级的，默认情况下数据会优先落在最高优先级的盘上。这样实现了 Part 从一个存储介质转移到另外一个存储介质上。...在迁移的过程中，如果底层存储介质的写入性能差，整个迁移的流程也会拖得很长，对于整个 pipeline 或数据管理也会带来一些挑战。...需要注意的是以上测试中对象存储是通过 ClickHouse 的 S3 磁盘类型进行访问，这种方式只有数据是存储在对象存储上，元数据还是在本地磁盘。...有了进一步成功实践后，会分享出来。 相关阅读： JuiceFS 在携程海量冷数据场景下的实践 Shopee x JuiceFS: ClickHouse 冷热数据分离存储架构与实践
当前的最佳实践建议通过“授权码流”这一方式来获取访问令牌: 授权码流是一个两步流程，首先从用户那里收集一个授权许可——授权码，然后应用程序在后台通道中用授权码交换访问令牌。...本地存储中的数据在浏览器选项卡和会话之间可用，也就是说它不会过期或在浏览器关闭时被删除。因此，通过localStorage存储的数据可以在应用程序的所有选项卡中访问。...与本地存储不同，使用sessionStorage对象存储的数据在选项卡或浏览器关闭时会被清除。此外，session存储中的数据在其他选项卡中不可访问。...最佳实践建议在内存中存储令牌时将其保存在闭包中。例如，您可以定义一个单独的方法来使用令牌调用API。它不会向主应用程序(主线程)透露令牌。...令牌处理程序模式 在JavaScript客户端中为OAuth提供最佳实践原则的设计模式是令牌处理程序模式。
的最佳实践。...这篇文章将着重讨论工程师在构建 Hydrogen 时候发现的 RSC 最佳实践，不光是对个人的，也是对团队的。希望能让读者们更加理解如何在 RSC 应用中编写组件，减少你的无效时间。...在少数情况下选择客户端组件 RSC 应用程序中的大多数组件应该是服务器组件，因此在确定是否需要客户端组件时，需要仔细分析用例。...客户端组件中不会使用该组件。（RSC 的限制，客户端组件中不能直接导入服务端组件） 代码从不在客户端上执行（据你所知）。 代码需要访问文件系统或数据库（客户端上不可用）。...代码需要从 StoreFront API 获取数据（在 Hydrogen 中特定的情况）。 如果组件需要在客户端组件中使用，可以先深入研究用例和实现。
在长时间的生产实践中，我们总结了一套基于Scala开发Spark任务的可行规范，来帮助我们写出高可读性、高可维护性和高质量的代码，提升整体开发效率。...，这样我们可以轻松理解这段代码到底是在做什么： 4 Spark开发最佳实践 一、使用Spark cache时，需要考虑它能否带来计算时间上的提升。...Spark cache是使用给定的存储级别来缓存表的内容或查询的输出内容，常用于未来查询中复用原始文件的场景。...Cache的存储级别分为以下几种： NONE：不进行缓存 DISK_ONLY：只在磁盘中缓存 DISKONLY_2：只在磁盘中缓存并进行2次备份 MEMORY_ONLY：只在内存中缓存 MEMORY_ONLY...但是在一些业务场景中的确有这种join的情况，解决方案有两种： 在join前将数据存储到临时目录(一般是HDFS)，再重新加载进来，用来截断血缘。
Flow的最佳实践。...你可能会使用LiveData在这些层之间进行数据传输和转换。但LiveData的主要目的是什么？它是为了进行数据转换而设计的吗？...❝注意：如果你在资源库中没有使用Flow，你可以通过使用liveData builder实现同样的数据转换功能。...储存库 存储库层保持不变，因为我们已经在返回Flow。...最后，它看起来会是这样的。 img 我们将在Fragment里有一个EditText。每当文本被更新时，我们将把它发送到存储在ViewModel中的channel。
图片在图数据库的数据模型设计中，以下是常用的一些最佳实践或设计原则：节点和关系的定义：合理定义节点和关系的类型以及它们之间的关系，这有助于对数据进行更好的组织和查询。...在设计中，我会仔细考虑哪些属性可能需要索引，并选择合适的索引策略，例如唯一索引、全文索引等。节点和关系的标签和属性的定义：合理定义节点和关系的标签和属性的名称，这有助于提高数据的可读性和可维护性。...在设计中，我会尽量使用直观和具有描述性的标签和属性名称，以便更好地理解数据模型。正确建模关系：正确建模关系是图数据库设计中的关键因素之一。...数据冗余的使用：适量的数据冗余可以提高查询性能和数据的可用性。在设计中，我会评估哪些属性可能会被频繁查询或变更，并考虑将其冗余存储在相关节点或关系上，以减少查询的复杂性和提高性能。...以上是我在图数据库的数据模型设计中经常使用的一些最佳实践和设计原则。每个设计都应该根据具体情况进行评估和调整，以满足实际需求并提高数据库的性能和可维护性。
企业中普遍存在的数据质量问题有：数据不一致、数据重复、数据不准确、数据不完整、数据关系混乱、数据不及时等。 ?...CMMI DMM数据管理能力成熟度评估模型 数据治理成熟度评估是利用标准的成熟度评估工具结合行业最佳实践，针对企业的数据治理现状进行的客观评价和打分，找到企业数据治理的短板，以便制定切实可行的行动方案。...在整个建设过程中，我们围绕着元数据采集、元模型构建、元数据服务以及最后的产品应用进行展开，整体架构如下图所示： ?...离线场景下，敏感数据存储安全要解决两大挑战： 确保仓库侧处理方案既要屏蔽上游业务系统变动带来的影响，又要屏蔽自身策略对下游BI系统的影响。 要避免敏感数据在整个加工链路中的扩散。...为解决敏感数据在整个生产链路的扩散，我们在快照层对敏感数据进行脱敏处理，从快照层开始消除敏感数据，为保障敏感数据的可逆性，将ODS层的敏感数据抽取到安全库中并进行加密存储，实现安全独立管理。
有时候在测试django中一些模块时，不想重新跑一整个django项目，只想跑单个文件，正好写在if __name__ == ‘__main__’: 这样也不会打扰到正常的代码逻辑 方法 正常方法 大家都知道的方法就是...’python manage.py shell’,当然我知道这可能不是你需要的； 更好用的方法 在脚本中import模型前调用下面几行即可： import os, sys BASE_DIR = os.path.dirname...))) os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "dj_tasks.settings") # 你的django的settings文件 接下来再调用...在导入models的时候，还没有在django对应的环境下导入 这里导入的顺序很重要 import os import django os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE...以上这篇在脚本中单独使用django的ORM模型详解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。
面对以上挑战，传统的以私有数据中心为基础的存算一体大数据架构，已无法满足企业海量数据分析的需求。业界知名分析机构IDC在最新的报告中明确指出：企业上云已成必然趋势。...但在实际使用场景中，因为可能存在多个数据存储源管理复杂，部分业务场景对数据源的IO访问密集造成网络压力大，访问不稳定等问题。...但直接使用计算存储分离架构，也引入了新的问题： 1.在IO密集型的场景下，网络带宽会成为瓶颈, 可能导致计算 & 存储资源利用不充分 2.数据本地化不够，导致很多shuffle过程的重复计算，造成部分浪费计算资源的浪费...提高数据本地性：利用Alluxio提供的分布式缓存服务，在部署Alluxio数据节点(Alluxio-Worker)时和计算节点部署在一起，可以直接从数据节点中以内存级IO速度检索读取数据，而不是从底层云存储或对象存储中检索读取...在云存储和对象存储系统上进行常见的文件系统操作（如列出目录和重命名）通常会导致显著的性能开销。当访问云存储中的数据时，应用程序没有节点级数据本地性或跨应用程序缓存。
热点数据的实时缓存（比如feed，数据库、缓存同时写） 3. 热点列表数据缓存（首页、热门话题等） 4. counter（计数器，大多是用缓存实现的） 5.
在模型训练之前，先要对这些原始视频进行处理，截取其中的关键帧保存为照片。然后再由专业数据标注团队在图片上标记关键信息，比如红绿灯、道路标记等。...本篇文章来自 JuiceFS 某自动驾驶行业客户的架构实践，在百亿规模小文件训练场景下进行了一系列成功的探索，希望能为相关行业的应用带来一些参考和启发。...JuiceFS 的商用元数据引擎采用 Raft 算法组成分布式集群，保证数据的可靠性、一致性和高可用性。元数据全部存储在节点的内存中，保证低时延响应。...多机房的数据同步与管理 在这个实践案例中，客户有两个 IDC，相距上千公里，训练任务也会被分配到两个 IDC 中，因此数据集也需要在两个 IDC 中被访问。...总结 完整架构设计 下图是本案例的整体架构图，在机房 A、B 中都部署了 JuiceFS 的元数据集群以及对应的独立缓存集群，模型训练时将会优先通过缓存集群读取数据集，如果缓存没有命中再从对象存储读取数据
4 本地集成测试中使用内存数据库 Spring batch在运行时需要数据库支持，因为它需要在数据库中建立一套schema来存储job和step运行的统计信息。...而在本地集成测试中我们可以借助Spring batch提供的内存Repository来存储Spring batch的任务执行信息，这样既避免了在本地配置一个数据库，又可以加快job的执行。...，在重试时出现重复调用服务或者重复发送消息的情况。...在处理百万级的数据过程过程中难免会出现异常。...在使用的过程中我们仍需要坚持总结一些最佳实践，从而能够交付高质量的可维护的批处理应用，满足企业级应用的苛刻要求。 ---- ----
❝本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes ❞ 1 简介 在日常使用Python的过程中，我们经常会与...类似的，JSONPath也是用于从json数据中按照层次规则抽取数据的一种实用工具，在Python中我们可以使用jsonpath这个库来实现JSONPath的功能。...2 在Python中使用JSONPath提取json数据 jsonpath是一个第三方库，所以我们首先需要通过pip install jsonpath对其进行安装。...，JSONPath中设计了一系列语法规则来实现对目标值的定位，其中常用的有： 「按位置选择节点」 在jsonpath中主要有以下几种按位置选择节点的方式： 功能 语法 根节点 $ 当前节点 @ 子节点...(@.polyline)][polyline,road]', result_type=None) 以上介绍的均为jsonpath库中的常规功能，可以满足基础的json数据提取需求，而除了jsonpath
本文将以集成测试为主题，分析其在软件开发过程中的作用，分享一些实践原则，以及一个具体的案例，帮助大家理解并有效运用集成测试。 1....集成测试的定义 在分层测试策略中，集成测试位于单元测试之后，系统测试之前。单元测试关注的是单一组件或模块的功能，而集成测试则关注这些组件或模块如何协同工作。...这样的测试对于发现和修复组件间的接口问题、数据不一致问题、性能问题等具有重要价值。...再测试原则中，我们系统底层的测试尽可能快，所以单元测试不应该涉及太多模块和外部依赖环境，可以把这类测试用例交给集成测试。 3....集成测试的最佳实践 以下是一些实施集成测试的最佳实践： 明确测试的边界：明确哪些是集成测试的范畴，哪些是单元测试或系统测试的范畴。 自动化测试：自动化测试可以降低测试的人力成本，提高效率。
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