总有那么一些Bug让你切实的感觉到了自己知识的局限，让你对未知感到了恐惧亦或是愤怒 那么你该如何去做呢 首先你要对要解决的问题有个初步的了解，有个大体的框架。...如果你不了解，大概可以直接放弃了~ 平复自己的内心，平复自己的内心，平复自己的内心，假装这个问题并不难处理。 要坚信你可以解决这个问题，只是时间问题。 首先，先脱离这个问题。...由问题导致的现象出发，对这个问题做一个宏观的猜想，列出所有可能导致该问题的原因。 带着上面的可能导致问题的列表，逐一排查。切记要细心，所有的都要细细排查。避免“我以为这块肯定不会出问题”这种情况出现。...如果上述并没有解决问题(需要确保上述的可能情况确实不是导致该问题的原因)。这一步便是 从头开始，沿着数据流单步调试。绝大多数问题都是可以解决的。 如果还没有，那么你可能就需要求助了。...关于信心 信心才是最重要的。当然这不是盲目的自信，而是在有一定的知识掌握的基础上的自信。 最后 路漫漫其修远兮~ 如果你的才华撑不起你的梦想，那么你该需要学习了~ 共勉~~~~~~
数据百问系列：“未知”数据该如何处理？ 0x00 前言 本次讨论的主题是：数据维度分类中，习惯将无法归类或者数据模糊的归为“未知”,那么对于这些未知数据， 我们应该怎么处理呢?...问题： 1、“未知”对数据分析和可视化有什么影响？好处和坏处是什么？ 2、需求方经常反馈看不懂“未知”数据，认为“未知”数据量级过大，你会怎么处理这种情况的？...分析： 本话题是一个发散性的话题，并没有限制太多的内容，主要是想跟大家讨论一下当我们遇到未知数据的时候，我们应该怎么处理它们才是合适的。...以减少维度的枚举值数量。 2、需求方经常反馈看不懂“未知”数据，认为“未知”数据量级过大，你会怎么处理这种情况的？...最后讲讲如何处理“需求方经常反馈看不懂“未知”数据，认为“未知”数据量级过大”的情况。对于这个问题，我结合了群友们的讨论，从以下四个点来进行简单的总结： 1、控制数据来源中的“未知”数据比例。
前文学习了ajax、jsonify、数据库返回结果、echarts柱状图等用法，关于折线图原来想象着没有多困难的事情，结果碰了一大堆钉子，终于得到圆满解决，第一个要解决的是数量未知的折线图如何构造，没办法只能动态构造...，第二个要解决的事情是如何构造json文件，第三个要解决的事情是如何生成数据，第四个要解决的事情js如何解析json数据。...千万不要先将内部的对象序列化成字符串，然后再序列化外边的对象。 再复杂的结构都可以表示为一个dict， 而之前不需要做任何序列化操作！！！ 经过多轮测试，提前序列化会导致很多解析问题！！！...千万不要先将内部的对象序列化成字符串，然后再序列化外边的对象。再复杂的结构都可以表示为一个dict，而之前不需要做任何序列化操作！！！经过多轮测试，提前序列化会导致很多解析问题！！！...app.route('/echartdemo6') def echartdemo6(): return render_template('echartdemo6.html') 第六步：在前台进行json数据的处理
阅读字数：2852 | 8分钟阅读 摘要 本次演讲将介绍性能诊断方法论，以及观测工具在MySQL性能分析过程中的运用，并通过实际案例展示面对未知环境的性能问题，该如何诊断。...上图中的绿线就是Amdahl所计算的并发和吞吐量之间的关系，从图中可以看出整个曲线最终会趋近于一个常数，这表示后续无论系统资源和并发如何增长吞吐量都是恒定。...因此我们在实际工作中会设法找到最优点，而不是通过不断的增加资源和并发来提升性能。 这些基础理论帮我们界定出了性能的边界，对如何提升性能有更深入的认识。...任何资源都可以理解为一个队列系统，这个系统中也会有使用率、饱和率，当队列饱和无法处理请求的时候会进入错误阶段，分为逻辑错误和压力过大造成的错误。...下方的Server端又被分为计算层和存储层，计算层负责所有连接的处理，包括SQL解析、SQL执行计算以及SQL优化等。
理论上的参数量 之前翻译了 Christopher Olah 的那篇著名的 Understanding LSTM Networks，这篇文章对于整体理解 LSTM 很有帮助，但是在理解 LSTM 的参数数量这种细节方面...本文就来补充一下，讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。 建议阅读本文前先阅读 Understanding LSTM Networks 的原文或我的译文。 首先来回顾下 LSTM。...图中的A 就是 cell，xt 中的词依次进入这个 cell 中进行处理。...可以看到其实只有这么一个 cell，所以每次词进去处理的时候，权重是共享的，将这个过程平铺展开，就是下面这张图了： ?...的总参数量就是直接 × 4： ((embedding_size + hidden_size) * hidden_size + hidden_size) * 4 注意这 4 个权重可不是共享的，都是独立的网络
现在腾讯云的tke托管集群已经需要收费了，针对不同的集群规格，会有一些资源最大的限制，如果超过这个限制，会影响集群可用性，从而导致集群访问异常，具体的限制说明可以参考文档https://cloud.tencent.com.../document/product/457/68804 那么集群的 最大管理节点数量、最大 Pod 数量、最大 ConfigMap 数量、最大 CRD 数量 这4个指标该如何统计当前的数量呢，下面我们来给下对应的统计命令...节点数量统计 kubectl get node -A | wc -l pod数量统计 kubectl get pod -A | wc -l configmap数量统计 kubectl get cm -...grep etcd_object_counts|sort -rn -k2 | grep -i ${i} ; done | awk '{sum+=$NF}END{print sum}' 注意：资源对象数量在不同版本的...TKE为1.22版本时，指标名字apiserver_storage_objects和etcd_object_counts都可以查询到 如果是1.22以上的TKE版本，用下面命令统计 for i in `
如何统计表的数据数量 1. count(*) 在统计一个表行数的时候，我们一般会使用 select count(*) from t。那么count(*) 是如何实现的呢？...server层对于返回的每一行，放数字1进去，然后判断不为null的，累加1 MySQL 针对count(*)做了优化，执行效果较快。 count(字段) 返回的是字段不为null的总个数。...用缓存系统计数 对于更新频繁的数据库，可能会考虑使用缓存系统支持。但是缓存系统有可能丢失更新。另一种情况就是，缓存有可能在多个会话并发操作的时候，出现数据不一致的情况。 3....用数据库计数 将表数量的计数值存放在单独的表中。 3.1 解决了崩溃失效的问题 InnoDB支持崩溃恢复不丢失数据。 3.2 解决了数据不一致问题 ?...在T3时刻，会话A尚未提交，会话B查到的表C的计数器没有加1，而且与查询最近100条记录是对应的。
本次大会主要围绕云计算和数字化领域，全方位地展示火山引擎在云技术、云服务和云场景方面的最新探索、应用与实践，呈现创新发展的战略蓝图。 曾经，增长是一段充满未知的旅程。...而消费者对于音视频，尤其是视频方式获取信息、服务的广泛接受，将深刻影响企业优化消费者体验的方式和路径。如何提升用户的体验创新，将成为下一个差异化与增长前沿。...WTN是如何为火山引擎赋能的呢？开发者可以直接使用基于WebRTC社区版开发的SDK，通过HTTP信令接口接入WTN，在应用里快速嵌入实时音视频通信能力。...时延、游戏体验是云游戏发展的重要属性，保证游戏品质成为云游戏的一大难点。那么，如何基于边缘计算来构建渲染服务为云游戏玩家带来沉浸式的体验，让云游戏的技术跟上消费者的脚步呢？...火山引擎云游戏致力于成为新型生产力和商业化工具，帮助用户持续提高业务分发和试用等场景的转化率，拓展用户获客渠道，整体提升平台活跃用户数量和营收能力。
有的客户在EasyGBS接入大量通道并且播放数量也较多时，会导致服务器的内存以及CPU占用率特别高，虽然我们出过如何降低CPU的方法，但对于一些项目仍是难以解决。...在和客户沟通之后，我们了解到该客户不方便更换服务器的硬件，因此我们考虑采用划分虚拟硬盘的策略，即把EasyGBS放到虚拟硬盘ramdisk里面。...下面分享下解决的过程： 1、首先用windows软件来创造一个空间，这里分配了10G的存储空间放EasyGBS服务； 2、建好虚拟盘之后可以将EasyGBS文件夹拷入新建的ramdisk盘里； 3、...然后把easygbs.ini里面的日志开关给关掉，因为如果接入设备和播放数量较大的情况下，对于10G空间来储存日志是不够的，容易导致nginx崩掉，所以一定要把日志关掉； 4、最后重启服务，运行后检查内存以及...cpu状况，占用率很低，也就达到了我们的需求。
在做一套库的迁移准备，测试的时候有些异常，记录一下处理办法。 如果有处理不对的地方，请不吝赐教。...1.dba_objects表对比发现LOB对象数量差距大 数据泵迁移完对比对象数量，发现LOB对象差距很大。...由于只是迁移测试，并没有停业务，所以首先想到的是不是在迁移完成到对比数据之间的时间之间，创建了大量的LOB对象呢？...最后： 源库回收站中1070+user_lobs中360=1430，这样就跟dba_objects表的数量对起来了，所以这部分忽略即可 obj表是user_objects视图的同义词 --dba_objects...3.ORA-31679 表中含有long类型的列处理 ORA-31679: Table data object “LC”.
比如，在灵积平台的一些AI模型里，像通义千问、Llama2这样的，它们算钱是根据我们输入和输出的小块块数量来的。有时候，一个字符可能就代表一个小块块，有时候可能几个字符才代表一个。...我们可以让AI写一个程序来调用这个token计算API来自动计算文档的token数量。...（这是输入文本对应的token数目），如果文本长度低于6000字符，直接输出信息：{txtfilename}这篇文档的Token数量估计为{usage.input_tokens}个；如果文本长度大于6000...字符，将分拆的各个txt文档的Token数目加总在一起，设为变量{totalusagetokens}，输出信息：{txtfilename}这篇文档的Token数量估计为{totalusagetokens...} 注意： 每一步都要打印相关的信息； 根据API的限流和请求要求，合理安排任务的发送频率，避免触发API的速率限制； 要有错误处理和调试信息，这有助于找出问题所在； 在读取文件时避免递归地处理同一个文件夹下的所有文件
但是有些时候需要每种标签打印不同的份数，这种情况该如何处理，前提是需要借助一个数据库文件，下面小编会详细介绍操作过程。 首先打开条码打印软件，新建一个标签，尺寸按照标签纸的尺寸进行设置。...点击设置数据源，将保存有标签内容的Excel表格导入到软件中，在预览处我们可以看到其中有一项是打印数量，这一列信息就是实现打印不同数量的关键。...01.png 使用单行文字工具输入文字，并插入相应的数据源字段。 02.png 点击打印预览，勾选从记录的字段中读取打印数量，在下拉菜单中选择“打印数量”一项。...最终就会按照Excel表格里设置的打印数量进行打印。从预览界面可以看到标签的打印数量和Excel表中的信息完全符合。...03.png 综上所述就是使用数据库来实现同时打印不同数量的标签，其实运用数据库来处理数据比较方便。
在一个Kafka集群中如何选择topics/partitions的数量 翻译自How to choose the number of topics/partitions in a Kafka cluster...： kafka的基本运行原理 kafka的性能如何 kafka为何效能好 kafka有哪些瓶颈 目前在Kafka 2.0版本中已经支持单集群200K的Partition数量，这真是可喜可贺啊～～～...处理大量的小消息(小于 100字节) 对于一个消息系统来说是比较困难的，无法更有效地利用网络带宽，服务端也会为处理每一个小消息来消耗大量资源。...如果更不幸，坏掉的这台broker正好是Controller，那集群首先需要选举产生新的Controller, 这个选举是集群自动处理的。...相对kafka 1.1.0之前版本，这个parition数量已经有了很大提高，这全部得益于controller处理broker shutdown流程的优化，主要是针对zk的写操作异步化，批量化，将新的metadata
AI 科技评论按：当训练好的图像分类器遇到了训练数据里不存在的类别的图像时，显然它会给出离谱的预测。那么我们应该如何改进分类器、如何克服这个问题呢？...当它面对植物的叶子时，app 能够给出很好的分类结果，然而如果你让 app 处理电脑键盘的图片，它会认为这是一种受损了的植物。如下图。...不幸的是，我不知道有什么简单的方法可以解决这个问题，但是我已经看到了目前有一些策略是对此有所帮助的。显然，我们可以从向训练数据添加一个「未知」类开始处理该问题。...而坏消息是，这样做会引发一连串其它的问题： 「未知」类应该包含怎样的样本？可能属于该类的自然图像无穷无尽，所以你应该如何选择哪些图片应该被纳入该类？ 在「未知」类中，每种不同类别的物体需要包含多少？...例如，添加一个不在 ImageNet 的 1,000 类物体中，而看起来几乎完全相同的品种的狗，可能会使许多本应该正确匹配的物体被迫分类到未知类中。 在训练数据中需要让未知类的样本占多大的比重？
保障业务安全，如何做到“未知攻，焉知防”安全防护中的“未知攻，焉知防”是什么意思“未知攻，焉知防”，业务安全的攻防之道2013年秋天的一次网络安全大会上，知名网络安全专家于旸做了一个《APT防御——未知攻...那一年，2013年，APT高级可持续威胁攻击被行业高度关注，Palo Alto与FireEye主导的未知威胁渐趋成熟。...于旸在讲演中表示，实用有效的安全防御方案需要对攻击技术有深入了解，基于“未知生、焉知死”，他提出“未知攻，焉知防”。“未知攻，焉知防”，这句话后来被广泛应用到无数的安全产品和安全讲演场合。...在日常处理应急过程中，借助安全情报，安全人员会能够快速识别攻击，明确威胁攻击类型，来源以及攻击的意图等。...追踪威胁攻击是一个长期的运营过程，通过对黑灰产战术、技术、过程等威胁信息多个维度的分析提炼，在结合新攻击中暴露的各类细节，进而能够有效追溯溯源。发现未知威胁。
提到“端口”，通常大家想到的是网络端口，例如计算机中的80端口、21端口，但在知行EDI系统中，“端口”被具象化为一个个功能模块，在EDI工作流中扮演着不同的角色。...既然不同的EDI软件版本与端口数有关，那么，企业进行软件版本评估时，如何估算端口呢？ 要进行端口评估，首先需要了解知行EDI系统的端口分类。...要想最大程度地发挥EDI系统的优势，建议将EDI系统与企业业务系统集成，可实现数据的自动化抓取和处理，减少因人工操作而带来的损失。...使用中间数据库表的方式集成ERP系统时，ERP仅需在这个数据库表中存放要发送给合作伙伴的业务数据，并且读取EDI接收进来的业务数据。...这些端口均可以根据实际项目需求进行选择性的补充。 了解知行EDI系统中的端口类型之后，预估端口数量还需明确企业的实际EDI需求、需要对接的交易伙伴数量以及业务单据类型。
问题 最近搞压测，写了一个压测的工具，就是想通过go来实现一秒发多少个请求，然后我写了一段这样的代码，如下，当然压测的代码我就没有贴了，我贴了主要核心代码，主要是起一个定时器，然后通过但仅此去读定时器的通道...，这个是标准输出造成的。...解决方案 1：不同的应用程序，消耗的资源是不一样的。比较推荐的方式的是：应用程序来主动限制并发的协程数量。 关于上面的问题代码我们进行优化，通过channel来控制并发数。...make(chan struct{}, 300) 创建缓冲区大小为 300 的 channel，在没有被接收的情况下，至多发送 300 个消息则被阻塞。...2：调整系统资源的上限 可以使用 ulimit -n 999999，将同时打开的文件句柄数量调整为 999999 来解决这个问题
我们在制作条码标签时会批量打印，一般会有几种形式：比如流水号条码批量打印，条码重复批量打印，使用数据库内容批量打印和不同的条码分别打印不同的数量。...前几种形式实现起来比较简单，但是最后一种就需要借助字段来读取打印数量。下面小编会详细介绍操作过程。 首先建立一个Excel文件，将条码标签要打印的内容输入到表格中，如下图所示。...02.png 使用单行文字工具输入文字，并插入相应的数据源字段。 03.png 使用条码工具绘制一个条形码，选择条码的类型并插入相应的数据源字段。...04.png 点击打印预览，选择从记录的字段中读取打印数量，在下拉菜单中选择“打印数量”一项。最终就会按照我们设置的打印数量进行打印。...05.png 综上所述就是使用数据库内容来设置打印数量的具体操作方法，有需要的小伙伴可以下载软件试用。
最近为某客户做一个Exadata的PoC测试，要求是X8 1/8 rack配置，目前机器是1/4 rack的硬件。 OEDA配置时只选择了1/8 rack选项，其他都没有配置。...但是在一键刷机时会发现跳过了计算节点的1/8 rack配置，只对存储节点进行了1/8 rack配置，如下： Initializing Disabling Exadata AIDE on [dbm08celadm01...= 58142 mS [0.0 minutes] Fri Jun 04 14:21:26 CST 2021]] 那么现在已经刷机完成，此时需要对计算节点也限制cpu核数，匹配 1/8 rack配置，该如何操作呢...running DBMCLI> list DBSERVER attributes coreCount, cpuCount 24/48 48/48 此时可以看到已经成功减半了CPU的核数...，匹配 1/8 rack配置，另外的计算节点同样操作即可，不再赘述。
---- Hive自身和Spark都提供了对Hive的SQL支持，用SQL的交互方式操作Hive底层的HDFS文件，两种方式在写文件的时候有一些区别： 1....从执行日志中可以看到整个任务启用了62个mapper和1个reducer，由于最终写数据的过程是在reducer中完成，所以最终写数据的文件数量也应该只有1个。...supergroup 268 2019-12-20 16:31 /user/hive/warehouse/temp.db/czc_hive_game/000000_0 注：Hive控制reducer数量的规则如下...： Hive自己如何确定reduce数： reduce个数的设定极大影响任务执行效率，不指定reduce个数的情况下，Hive会猜测确定一个reduce个数，基于以下两个设定： hive.exec.reducers.bytes.per.reducer...（每个reduce任务处理的数据量，默认为1G） hive.exec.reducers.max 即，如果reduce的输入（map的输出）总大小不超过1G,那么只会有一个reduce任务； Spark
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