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在控制流中存储数据

如果做得好，将存储在数据中的程序状态存储在控制流中，可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。 在说更多之前，重要的是要注意并发性不是并行性。...本文的其余部分通过一些具体的例子来说明我一直在做的关于在控制流中存储数据的相当抽象的主张。它们恰好是用 Go 编写的，但这些想法适用于任何支持编写并发程序的语言，基本上包括所有现代语言。...这个程序如此不透明的主要原因是它的程序状态被存储为数据，特别是在名为 state 的变量中。当可以在代码中存储状态时，这通常会导致程序更清晰。...在这些情况下，调用方一次传递一个字节的输入序列意味着在模拟原始控制流的数据结构中显式显示所有状态。 并发性消除了程序不同部分之间的争用，这些部分可以在控制流中存储状态，因为现在可以有多个控制流。...局限性 这种在控制流中存储数据的方法不是万能的。以下是一些注意事项： 如果状态需要以不自然映射到控制流的方式发展，那么通常最好将状态保留为数据。

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数据湖存储在大模型中的应用

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。...在算法层面则需要关注确保模型的产出符合业务预期，一方面是提供高质量的内容产出，另一方面则需要确保内容是符合相关规范和要求的。 所以，大模型的这些技术特点，总结出来是存储系统中的“多快好省”。...数据加速器GooseFS可以将训练数据加载到GPU内存、本地盘或者可用区全闪存储集群等不同级别的缓存中，缩短IO路径，提升数据访问性能。

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    在Cookie中存储对象

    https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/46955119 背景介绍 ---- 做项目过程中，用户登陆之后，需要将用户的信息存到Cookie...中，但因为Cookie中只能存储字符串，所以想到了先把用户实体序列化成Json串，存储在Cookie中，用到的时候再拿出来反序列化。...串反序列化为实体 UserInfoViewModel userInfo = JsonToObject(strUserInfo) as UserInfoViewModel; 说明：实体的属性值有中文时，序列化的字符串存储到...Cookie中时会产生乱码，为了防止产生乱码，我们在存入Cookie之前先用UrlEncode()和UrlDecode()对Json串进行编码与解码。...而且，一般的浏览器支持的Cookie存储的容量为4k（差也就差一两个字节），足够存储一个经过序列化的对象了。

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    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    Python大数据分析 1 简介 HDF5（Hierarchical Data Formal）是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。...其文件后缀名为h5，存储读取速度非常快，且可在文件内部按照明确的层次存储数据，同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹，其内部可存放不同类型的数据。...在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...()-start2}秒') 图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启...time.clock() df2 = pd.read_csv('df.csv') print(f'csv读取用时{time.clock()-start2}秒') 图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时

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    JuiceFS 在 ElasticsearchClickHouse 温冷数据存储中的实践

    在 ClickHouse 里，数据分成 Partition 来存储，每个 Partition 会有一个标识； Part：在每个 Partition 中，又会再进一步地细分为多个 Part。...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。...，在创建表或者修改这个表的 schema 时，可以在 SETTINGS 中设置 storage_policy 为前面定义的 hot_and_cold 存储策略。

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    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...图7 2.2 读入文件 在pandas中读入HDF5文件的方式主要有两种，一是通过上一节中类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象，接着使用键索引或者store对象的get()方法传入要提取数据的key...图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： ?...图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启HDF5压缩的情况下，接下来我们关闭所有IO连接，运行下面的代码来比较对上述两个文件中数据还原到数据框上两者用时差异： import pandas...图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时，HDF5是你不错的选择。

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    在.NET中调用存储过程

    因为做项目要用到数据库，因此存储过程是必不可少的，看了一点如何在.NET中调用存储过程的资料，颇有点心得，觉得这个东西是当用到数据库的时候必须要会的一项技术。...下面是它的定义： 存储过程（Stored Procedure）是一组为了完成特定功能的SQL语句集，经编译后存储在数据库中。用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。...存储过程是数据库中的一个重要对象，任何一个设计良好的数据库应用程序都应该用到存储过程。....NET中调用存储过程。...在VS2005里面新建一个控制台程序，新建一个方法如下： public void nopara() { SqlConnection con = new SqlConnection

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    为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据

    为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据 在推荐系统中，MongoDB是一个常用的数据库选择，它提供了许多特性和功能，使其成为推荐系统的理想选择。...在推荐系统中，用户的个人信息、观看历史和电影数据可能是多层嵌套的结构，使用MongoDB可以方便地存储和查询这些数据。...在推荐系统中，我们需要根据用户的喜好和观看历史，进行复杂的查询操作来获取推荐结果。MongoDB的查询性能优秀，可以快速地返回满足条件的数据。...在推荐系统中，用户数量和数据量可能会随着时间的推移而增长，MongoDB的可扩展性和高可用性可以保证系统的稳定性和性能。...MongoDB在推荐系统中的使用具有灵活的数据模型、高性能的查询、可扩展性和高可用性等优势。通过具体的案例和代码示例，我们可以看到MongoDB在存储和查询推荐系统数据方面的便利性和效果。

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    审计对存储在MySQL 8.0中的分类数据的更改

    通常，此类数据将包含一个分类级别作为行的一部分，定义如何处理、审计等策略。在之前的博客中，我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...敏感数据可能被标记为– 高度敏感 最高机密 分类 受限制的 需要清除 高度机密 受保护的 合规要求通常会要求以某种方式对数据进行分类或标记，并审计该数据上数据库中的事件。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据的管理员。 敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起，例如 公开 未分类 其他 当然，您可以在MySQL Audit中打开常规的插入/更新/选择审计。...以下简单过程将用于写入我想在我的审计跟踪中拥有的审计元数据。FOR和ACTION是写入审计日志的元数据标签。...在这种情况下，FOR将具有要更改其级别数据的名称，而ACTION将是在更新（之前和之后），插入或删除时使用的名称。

    4.7K10

    Pandas在爬虫中的应用：快速清洗和存储表格数据

    关键数据分析在本案例中，我们将以 贝壳网（www.ke.com） 上的上海二手房信息为例，演示如何使用 Pandas 进行数据清洗和存储。目标是获取楼盘名称、价格等信息，并进行房价分析。1....# 存储为 Excel 文件df.to_excel('shanghai_ershoufang.xlsx', index=False)代码演变模式可视化在实际应用中，爬虫代码可能需要多次迭代和优化。...) |+------------------+ +------------------+ +------------------+在实际项目中，可能还会涉及其他技术，如数据库存储...总结结合 Pandas 和爬虫技术，可以高效地获取、清洗和存储网页中的表格数据。通过合理设置爬虫代理、User-Agent 和 Cookie，可以有效应对反爬虫机制。...数据清洗是数据分析中至关重要的一步，Pandas 提供了丰富的功能来处理各种数据清洗任务。

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    在 Hadoop 中，如何管理集群中的元数据？如何优化 NameNode 的元数据存储？

    在 Hadoop 中，元数据管理主要集中在 NameNode 上。NameNode 负责存储文件系统的命名空间信息，包括目录结构、文件属性以及块的位置信息等。...为了确保高效和可靠的元数据管理，可以采取以下措施来优化 NameNode 的元数据存储：1. 配置合适的内存大小NameNode 的性能很大程度上取决于其可用的内存大小。...确保 NameNode 有足够的内存来缓存文件系统元数据是非常重要的。...NameNode 或 Checkpoint 节点二级 NameNode（Secondary NameNode）或 Checkpoint 节点定期从 NameNode 获取编辑日志并合并到文件系统镜像中，...这有助于防止 NameNode 在长时间运行后因日志文件过大而变得不稳定。3.

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    【数据存储】浮点型数据在内存中的存储

    目录 1-0常见的浮点数 1-1浮点数在内存中的存储引入 1-2浮点数存的规则 1-3浮点数取的规则  1-4重新研究引入的那一题：（结合存和取） 1-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1-7 完结...,撒花,等等,不如来一个小测试: ---- 1-0常见的浮点数 两种表示形式： 直接表示：3.14 类似科学计数法：1E10 常见的浮点数类型：float ,double（更多细节在float.h中定义...，可使用软件everything里搜索） 1-1浮点数在内存中的存储引入 先来看一道题引入 #include //浮点型数据在内存中的存储 int main() { int...同时按照整数（浮点数）的视角拿出来是正常的 2.但是按整数（浮点数）的方式存进去，同时按照浮点数（整数）的视角拿出来不正常（和我们开始想的不一样）的 总结： 从这里我们可以看出整数和浮点数在内存中的存储方式是有区别的...：指数E的计算值减去127（或1023），得到真实值，在将有效数字M前加上第一位的1 情况2.当E为全0时 这时，浮点数的指数E等于1-127（或者1-1023）即为真实值（规定） 有效数字M

    1.6K30

    Flask session的默认将数据存储在cookie中的方式

    Flask session默认使用方式说明 一般服务的session数据是在cookie处存储session的id号，然后通过id号到后端中查询session的具体数据。...为了安全，一般session数据都是存储在后端的数据库中。...但是也有其他的存储方式，如下： Flask session的默认存储方式是将整个数据加密后存储在cookie中，无后端存储 将session的id存储在url中，例如：url?...sid=sessionid，这是session id针对于无法存储cookie情况的做法。 那么本章节主要介绍Flask默认将session数据存储在cookie中的方式。...其中可以知道session的数据是存储在这个cookie的value中的，而为了保证一定程度的安全，所以设置了密钥进行加密。

    4.4K20

    AI中的数据存储

    流水线中的数据存储类型和量级 图片 每个AI流水线中都涉及到数据存储 数据源-数据提取过程中涉及到: PB级别的顺序写 数据准备过程中: TB级别的顺序读 模型训练过程中: GB级别的随机读 检查点和恢复过程中...中间采用高性能全闪存,通过是TLC, 弥补机械盘性能, 总容量比HDD少 右边采用对象存储, 存储集群或JBODS, 包含大量机械盘, 总容量占比高 AI集群中的数据移动 图片 1.数据采集阶段，原始数据按顺序写入对象存储层...有关建模详细信息，请参阅附录“QLC 功率效率与 HDD” 模型训练与数据存储 AI 数据穿越存储层之旅 最近的检查点基本在SSD上 早期的检查点数据在HDDS AI数据量级和性能 检查点：提高存储容量和吞吐量...更频繁的检查点可带来更多存储空间 • 最新检查点数据：SSD 层中提供最新副本，以实现低延迟访问 • 较旧的检查点数据：在 HDD Blob 存储层上，可用但在需要时访问速度较慢 • GPU 扩展：从...Blob 存储层一次性访问可实现高吞吐量 AI负载中的存储扩展性 总结 AI集群流程中的数据存储需要根据实际业务的量级和性能要求做分层存储, 这样成本可控且性能满足需求 AI行业也会带动存储行业发展,

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    在大数据时代存储是基石，看大佬们在2017中国存储峰会上都说了啥？

    12月5日，由DOIT传媒、存储在线和中国计算机学会存储专委会联合主办的2017中国存储峰会在北京盛大开幕。...“作为数据生存之地，存储在数字经济和智能时代将发挥基石作用。因此，新时期下存储产业仍将是朝阳产业，在闪存技术和软件定义的双引擎推动下，我相信仍将继续保持快速发展。”...DOIT传媒集团创始人兼CEO郑信武在致辞中说。...在上午的主论坛中，IBM大中华区系统部存储系统总经理吴磊表示：“今天，在金融、电信、制造、流通、政府等领域，我们可以看到越来越多的客户把它的核心系统、交易系统往全闪存移动。”...此外，来自戴尔、浪潮、紫光西部数据、三星、EMC、忆恒创源、中存超为、同有飞骥、Cavium、DERA、神州云科、杉岩数据、柏科数据、SUSE、凯翔科技、先智数据、Veeam、QNAP、奥思数据等国内外存储企业的代表也带来了精彩的内容分享

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    如何使用FirebaseExploiter扫描和发现Firebase数据库中的安全漏洞

    关于FirebaseExploiter FirebaseExploiter是一款针对Firebase数据库的安全漏洞扫描与发现工具，该工具专为漏洞Hunter和渗透测试人员设计，在该工具的帮助下，...广大研究人员可以轻松识别出Firebase数据库中存在的可利用的安全问题。...功能介绍 1、支持对列表中的目标主机执行大规模漏洞扫描； 2、支持在exploit.json文件中自定义JSON数据并在漏洞利用过程中上传； 3、支持漏洞利用过程中的自定义URI路径；...exploit.json文件，并利用目标Firebase数据库中的安全漏洞。...检查漏洞利用URL并验证漏洞： 针对目标Firebase数据库添加自定义路径： 针对文件列表中的目标主机扫描不安全的Firebase数据库： 利用列表主机中Firebase数据库漏洞： 许可证协议

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    firebase：一款功能强大的Firebase数据库安全漏洞与错误配置检测工具

    firebase是一款针对Firebase数据库的安全工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员针对目标Firebase数据库执行安全漏洞扫描、漏洞测试和错误配置检测等任务。...接下来，广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/Turr0n/firebase.git 然后切换到项目目录中，使用pip工具和项目提供的...，每行一个数据库名称，该选项不能跟-d或-c一起使用； --dnsdumpster：使用DNSDumpster API收集数据库信息； --just-v：忽略没有安全漏洞的数据库； --amass：amass...扫描的输出文件路径 ([-o]选项)； 工具使用样例 下列命令将查询Alexa排名前150的域名以及DNSDumpster提供的数据库，结果将存储至results_1.json文件中，整个工具脚本将使用...4个并行进程执行任务： python3 firebase.py -p 4 -f results_1.json -c 150 --dnsdumpster 生成的JSON结果文件将包含收集到的数据库安全信息以及转储的内容

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