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ADO.NET 2.0 中的新增 DataSet 功能

在 ADO.NET 1.x 中，我们必须首先将 DataTable 添加到 DataSet 中，只有这样我们才能读取或写入 XML，这是因为完成该工作的方法只能在 DataSet 上使用！...它采取的形式是对 SQL Server 2005 XML 数据类型的支持、扩展 XSD 架构支持、改进的 XSD 架构推理引擎，以及两个通常很讨厌的限制的消除：(i) DataSet 和 DataTable...在这种情况下，为了解决冲突而通常需要完成的工作是将 DataSet 与数据源重新进行同步，以便这些行的原始值与当前数据库值相匹配。...LoadOption 使我们可以显式指定我们在加载数据时的意图（同步或聚合），以及我们因此希望如何合并新行和现有行。...但是，在使用 ReadXML 将数据加载到 DataSet 中时，行被标记为“已添加”。

3.1K100

Pytorch中的Distributed Data Parallel与混合精度训练（Apex）

然而他并没有如何使用 nn.DataParallel 的例程。 4. 大纲 本教程实际上是针对那些已经熟悉在Pytorch中训练神经网络模型的人的，本文不会详细介绍这些代码的任何一部分。...重要的是，本文还将解释如何运行代码。 另外，本文还演示了如何使用Apex进行简单的混合精度分布式训练。...只有梯度会在进程/GPU之间传播，这样网络通信就不至于成为一个瓶颈了。 ? 训练过程中，每个进程从磁盘加载自己的小批（minibatch）数据，并将它们传递给自己的GPU。...这个函数需要知道如何找到进程0（process 0），一边所有的进程都可以同步，也知道了一共要同步多少进程。...这就叫做“blocking”，也就是说只有当所有进程都加入了,单个进程才会运行。这里使用了 nccl 后端，因为Pytorch文档说它是跑得最快的。

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聊一聊深度学习分布式训练

若采用参数平均法，训练的过程如下所示：基于模型的配置随机初始化网络模型参数 将当前这组参数分发到各个工作节点 在每个工作节点，用数据集的一部分数据进行训练 将各个工作节点的参数的均值作为全局参数值 若还有训练数据没有参与训练...因此梯度的同步有 同步(sync) 、 异步(Async) 和 混合 三种范式。 同步范式就是上述提到的，只有所有worker完成当前的计算任务，整个集群才会开始下一次迭代。...这种情况下基于Reduce的架构比PS架构更合适一些，因为不需要一个显式的PS，通过进程内的Reduce即可完成梯度同步。...ParameterServerStrategy：经典的PS架构，多机多卡、数据并行、同步/异步更新 使用Estimator+Strategy 实现分布式训练[3]，参考代码 第三种方式 Keras +...DDP每个batch只需要一次数据传输；而DP可能存在多次数据同步(不用worker之间可能快慢不一样)。

2.9K61

从IDC到云端架构迁移之路（GITC2016）

做技术的都知道，设计时要考虑回滚方案，如果只有上线方案而没有回滚方案，这便是一个“不成功便成仁”的方案，根据经验，不成功便成仁的操作结果，往往就“便成仁”了。...，不允许cache miss，则需要双写缓存，或者缓存使用主从同步的架构。...搭建好数据库之后，接下来进行数据同步，自建机房可以使用数据库MM/MS架构同步，阿里云可以使用DTS同步，DTS同步有一个大坑，只能使用公网进行同步，但问题也不大，只是同步的时间比较长（不知道现能通过专线同步数据了吗...数据库同步完之后，如何进行切换和迁移呢？能不能像缓存的迁移一样，运维改一个数据库内网DNS指向，然后切断数据库连接，让服务重连新的数据库，这样业务服务不需要改动，也不需要重启，这样可以么？...举个例子，假设原有数据库实例端口用了5858，很吉利，而阿里云要求你使用3200，就必须改端口重启。

1.5K50

多机房多活架构，究竟怎么玩？

，临时性多机房架构如何实施？...如上图所示，多机房多活架构，最理想状态下，除了异步数据同步跨机房通讯，其他所有通讯均为“同机房连接”： （1）web连业务服务； （2）业务服务连基础服务； （3）服务连数据库，主库写，从库读，读写分离...，只有跨机房读“写”库了； 该方案没有完全避免跨机房调用，但它做到了“最小化”跨机房调用，只有写请求是跨机房的。...画外音：除非，站点和服务使用内网IP，而不是内网域名连接数据库。架构师之路已经强调过很多次，不要使用内网IP，一定要使用内网域名。...伪多机房多活架构，是一个实践性，落地性很强的架构，它对原有架构体系的冲击非常小，和单机房架构相比，仅仅是： （1）跨机房主从同步数据，会多10毫秒延时； 画外音：主从同步数据，本来就会有延时。

1.3K21

【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

转自：vivo互联网技术 作者：李勇 1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理...但是如果是在sql语言中，没有方法，只有表达式。where后边的表达式起的作用正是过滤的作用，而这部分语句被sql 层解 析处理后，在数据库内部正是以谓词的形式呈现的。...是的，你没看错，确实没有值，因为左表过滤结果只有id为1的行，右表过滤结果只有id为2的行，这两行是不能内连接上的，所以没有结果。...同时两表查询条件依然使用OR进行连接。试想，如果不能提前对两表 进行过滤，那么会有非常巨量的数据要首先进 行连 接处理，这个代价是非 常大的。...但是如果按照我们在2中的分析，使用OR连 接两 表的过滤条件，又不能随意的进行谓词下推，那要如何处理呢？

1.3K30

DataSet之间的赋值

DataSet 一个具有很多内置方法的程序集,在绑定数据中,使用率非常之高,虽然没有自定义泛型灵活性高,强类型的数据严谨性,而且一次性加载所有数据也稍微影响性能,但无可比拟的开发效率,在一些对性能要求不高的中小型绑定资料里...//非常之简便,3行代码+1个控件,就可以把数据库里信息反应出来 --------------------------------------------------罪恶的分割线-----------...= new DataTable("table"); ds.Tables.Add(dt); //事实上这个表根本没有被其他DataSet所使用，也不知道什么原因,不过解决办法如下: DataSet ds...、分布式数据方案的核心对象 ，用途非常广泛.我们很多时候需要使用其中的数据，比如取得一个DataTable的数据或者复制另一个DataTabe中的数据或者是DataRow的数据，但是只有DataSet和...DataTable的复制是支持深层复制的，就是说不仅能复制元素的结构，而且能复制元素的数据，而DatatDataRow没有相关的复制的方法，下面将简单介绍下这些数据元素的复制问题。

1.1K20

上云不停服，自顶向下的平滑机房迁移方案！！！

在迁移数据库之前，服务通过专线跨机房连数据库。 如何进行数据库迁移呢？ 步骤六，先在新机房搭建新的数据库。 画外音：自建机房，需要自己搭建新的MySQL实例；到家直接使用阿里云的RDS。...步骤七，数据同步。自建机房可以使用数据库MM/MS架构同步数据，阿里云可以使用DTS同步数据。...画外音：DTS同步有一个大坑，只能通过公网同步非RDS的数据，至少在16年是这样，不知道现在产品升级了没有。 数据库同步完之后，如何进行数据源切换呢？...举个例子，假设原有数据库实例端口用了5858，而阿里云要求你使用3200，就必须改端口重启。...架构师之路-分享技术思路 相关文章： 《当年，我们是怎么平滑上云的？》 《多机房多活架构，究竟怎么玩？》 讨论： 贵司是如何上云的，步骤如何？ 画外音：长文阅读量太低了，春节不写技术了。

2.1K30

LNG：首个基于图的对抗样本检测方法

，这比 DkNN中单纯使用类标签获得了更丰富的信息 LNG在检测中包含了对抗邻居和良性邻居，而 DkNN 仅利用了良性邻居 Contributions 本文将对抗样本检测的问题转化为了一个图分类问题，...此时我们得到了两个嵌入矩阵（1）用于存储邻居样本的嵌入向量，其中每一行代表一个样本的嵌入向量（2）编码了邻域中所有样本对之间的流形关系。由于本文中未知，下文将介绍如何基于嵌入距离来估计。...Reference Dataset 这里reference dataset，分为两类：一类从正常样本中随机采样一部分，一类先对正常样本的reference dataset数据进行对抗攻击得到对抗样本，因此对抗样本的...reference dataset数据量是正常样本的reference dataset的两倍。...上表显示了本文所提方法在使用干净与对抗参考集上的 (AUC) 性能。 上表展示了使用不同连接方式的 (AUC) 性能比较。NC：节点之间没有连接，AC：全连图，CC：只有中心节点连接到所有节点。

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MySQL复制

使用复制功能的目的在于: 向外扩展的解决方案 — 通过在多台服务器之间分散负载来提高性能.在这种环境下,所有写和更新操作都在master服务器上进行,而读操作则发生在一台或多台slaves服务器上....如何启动复制 1.1 创建一个用于复制的用户 每个slave都必须使用标准MySQL用户名和密码连接到master,任何帐号都可以,只要被授予了REPLICATION...Slave上的二进制日志功能的开启不必须的,但开启可以用来作slave上的数据备份或灾难数据恢复,同时也可以使用slave作为更复杂复制拓扑架构的一部分(如:某个slave作为其它slaver的master...需要注意的此时只有退出了连接客户端这个”锁”才能被释放掉....需要更多数量的行锁定 需要扫描整个表的UPDATE(因为没有在WHERE中使用索引)比RBR要锁定更多的行 对InnoDB,使用了AUTO_INCREMENT的INSERT会阻塞其它非冲突的INSERT

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【D3使用教程】(1) 开始 | 加载数据

当然，并不是只有文本内容才算数据，那些表示图像、音频、视频、数据库、流、模型、文档等一切比特和字节也是数据。 对于D3和浏览器可视化的角度来说，我们只讨论文本数据。即那些可以表现为数值或字符串的东西。...数据可视化说到底就是把数据映射到图形，数据入而图形出。而映射的规则有你来定。例如，数值越大条形越长等。 在D3中，为了实现映射规则，需要把数据输入的值绑定到DOM中的元素上。...（2）绑定数据 那么，如何绑定？ D3中通过的selection.data()方法把数据绑定到DOM元素。但必须具备两个条件： 数据 选中的DOM元素 首先，加载数据。 （2.1）加载CSV数据。...第一行一般作为标头，充当每一“列”的列名。...**使用enter()函数。**当要创建新的绑定数据的元素，必须使用enter()。这个方法会分析当前选择的DOM元素和传给它的数据，如果数据值比对应的DOM元素多，就创建一个新的占位元素。

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使用 TensorFlow 进行分布式训练

在同步训练中，所有工作进程都同步地对输入数据的不同片段进行训练，并且会在每一步中聚合梯度。在异步训练中，所有工作进程都独立训练输入数据并异步更新变量。...通常情况下，同步训练通过全归约（all-reduce）实现，而异步训练通过参数服务器架构实现。...就分布式训练架构而言，TPUStrategy 和 MirroredStrategy 是一样的，即实现同步分布式训练。...它实现了跨多个工作进程的同步分布式训练（多机多卡分布式版本），而每个工作进程可能有多个 GPU。...您可以在调用 tf.distribute.Strategy.experimental_distribute_dataset 之前使用此 API 来创建数据集。 迭代数据的另一种方法是显式地使用迭代器。

1.4K20

HTML5 data-* 自定义属性

在HTML5中添加了data-*的方式来自定义属性，所谓data-*实际上上就是data-前缀加上自定义的属性名，使用这样的结构可以进行数据存放。...test.dataset.my = 'Byron'; *使用JavaScript操作dataset有两个需要注意的地方 （1） 我们在添加或读取属性的时候需要去掉前缀data-*，像上面的例子我们没有使用...（2） 如果属性名称中还包含连字符(-)，需要转成驼峰命名方式，但如果在CSS中使用选择器，我们需要使用连字符格式 如： [data-birth-date.../setAttribute可以操作所有的dataset内容，dataset内容只是attribute的一个子集，特殊就特殊在命名上了，但是dataset内只有带有data-前缀的属性 那么为什么我们还要用...data-*呢，一个最大的好处是我们可以把所有自定义属性在dataset对象中统一管理，遍历啊神马的都哦很方便，而不至于零零散散了，所以用用还是不错的。

92120

在AWS Glue中使用Apache Hudi

无论如何，一个支持增量数据处理的无服务器架构的数据湖是非常吸引人的！...不过，对于Glue来说，这个问题就比较棘手了，基于笔者的使用经历，早期遇到的大部分问题都出在了同步元数据上，究其原因，主要是因为Glue使用了自己的元数据服务Glue Catalog，而Hudi的元数据同步是面向...-> "false" 是前面没有提到的，而这一项配置是在Glue下同步元数据至关重要的。...而上述代码显式地关闭并释放了当前的Client（即主动关闭并释放已经无法再使用的Client实例），这会促使Hudi在下一次同步元数据时重建新的Client实例。...，我想再次引用文章开始时使用的一句话作为结尾：无论如何，一个支持增量数据处理的无服务器架构的数据湖是非常吸引人的！

1.5K40

使用“BERT”作为编码器和解码器(BERT2BERT)来改进Seq2Seq文本摘要模型

来源：Deephub Imba本文约1500字，建议阅读5分钟在本文中，想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。 BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。...让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。 Transformer 架构由两个主要构建块组成——编码器和解码器——我们将它们堆叠在一起形成一个 seq2seq 模型。...在本文中，想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。我们将使用 BERT 作为编码器和解码器来训练一个摘要模型。...=train_data,   eval_dataset=val_data, ) trainer.train() 训练的结果如下： 在 CNN/DM 数据集上微调的 BERT-to-BERT 模型性能。...只有 1% 的差异通常不会转化为句子质量的巨大变化。这里我们也没有做任何的超参数调整，如果调整优化后会变得更好。 混合搭配方法可以让我们进行更多的实验。

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Diffusion Model 扩散模型 速览

在本文中，我将解释它如何使用说明。...使用不同的符号和下标区分它们很重要，因为它们是独立的并且它们的值在采样后可能不同。 但是我们如何从第 4 行跳到第 5 行呢？ 有些人觉得这一步很难理解。...在这里我将向您展示它是如何工作的： 第4行到第5行的详细推导 让我们用 X 和 Y 来表示这两项。它们可以被视为来自两个不同正态分布的样本。...对于其他空间对齐的输入（例如语义映射、图像、修复），可以使用连接来完成调节。 训练 稳定扩散模型的训练目标 训练目标（损失函数）与纯扩散模型中的目标非常相似。...唯一的变化是： 输入潜在数据 zₜ 而不是图像 xₜ。 向 U-Net 添加了条件输入 θ(y)。

71030

使用“BERT”作为编码器和解码器(BERT2BERT)来改进Seq2Seq文本摘要模型

BERT是一个著名的、强大的预先训练的“编码器”模型。让我们看看如何使用它作为“解码器”来形成编码器-解码器架构。...在本文中，想展示如何使用仅编码器模型的预训练权重来为我们的微调提供一个良好的开始。我们将使用 BERT 作为编码器和解码器来训练一个摘要模型。...=train_data, eval_dataset=val_data, ) trainer.train() 训练的结果如下： 在 CNN/DM 数据集上微调的 BERT-to-BERT 模型性能...只有 1% 的差异通常不会转化为句子质量的巨大变化。这里我们也没有做任何的超参数调整，如果调整优化后会变得更好。 混合搭配方法可以让我们进行更多的实验。...在为所有问题选择 SOTA 模型之前，为自定义数据集使用不同的网络是一种很好的做法。使用 BERT（与 BART 相比）的主要区别在于 512 个令牌输入序列长度限制（与 1024 相比）。

1.2K20

如何快速同步第三方平台数据？

不知道你有没有跟银行对接过，SFTP在银行业务中经常会用到。 那么，如何用SFTP同步数据呢？ 2. 如何使用SFTP？ 说起SFTP，就不得不说一说FTP。 我们都知道，FTP是用来传送文件的协议。...链接方式不同：FTP使用TCP的21号端口建立连接。而SFTP是在客户端和服务器之间通过 SSH 协议 (即TCP22号端口) 建立的安全连接来传输文件。...使用协议不同：FTP使用了TCP/IP协议，而SFTP使用了SSH协议。 安全通道：SFTP协议提供了一个安全通道，用于在网络上的主机之间传输文件。而FTP协议没有安全通道。...因此可见，我们使用SFTP来传输文件还是比较安全的。 那么，如何使用SFTP来实现同步历史数据的需求呢？ 答：这就需要我们做好SFTP的账号、目录和文件格式的规划了。...如果第三方后面产生的增量数据，只有新增，没有删除和修改，使用上面的方案是没有问题的。 但如果增量的数据，包含了删除和修改的数据，可能会有问题。

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