在使用PyTorch进行深度学习训练时，我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers，它定义了用于数据加载的线程数。然而，一些开发者可能会发现，在某些情况下，将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因，并提供解决方法。
本文[1]提供了有关如何构建用于深度学习的多 GPU 系统的指南，并希望为您节省一些研究时间和实验时间。
数据库中一个核心的功能就是数据的访问， 数据的访问与计算单元越近越好，而CPU中的缓存的价格是昂贵的，并且也是稀少的，这就需要有CPU的 1 2 3 级别的缓存，CPU有一大部分的时间在处理这些缓存之间的信息交换，当然这些CACHE 也不大够处理我们的数据，所以就有了内存，同时为了永久的存储信息，将这些信息又存储到了磁盘。这就是我们整体的数据处理和存储最基本的原理，而数据库软件也一直以此来设计数据库的软件，并让他达到最大性价比。
ETL流程是数据仓库建设的核心环节，它涉及从各种数据源中抽取数据，经过清洗、转换和整合，最终加载到数据仓库中以供分析和决策。在数据仓库国产化的背景下，ETL流程扮演着重要的角色，今天我们就来讲讲ETL流程的概念和设计方式。
还记得那些年，你写的那些多线程 BUG 吗？明明只想得到个 1 + 1 = 2 的预期，结果他有时候得到 1，有时候得到 3，但偏偏有时候他也会返回正确的 2。明明在本地运行的好好的，一上线一堆诡异的 BUG。你一遍一遍的检查代码，一行一行 debug，结果无功而返。 变量为何突然变异？代码为何乱序运行？条件为何形同虚设？欢迎收看今天的《走进科学》之半夜。。。哦，不对，欢迎阅读今天的《并发那些事》之可见性问题的万恶之源。就像上面说的，我们在写并发程序时，经常会出现超出我们认识与直觉的问题，而按我们的以往的经验，很难去察觉到他的问题所在。而又因为我们不了解他发生的诱因，即使我们按照书上的方案解决了，但是下次还是会出现。所以本文的主旨并不是解决问题的术，而是解决问题的道。一起来探究多线程问题的根源。 首先揭开谜底，大多数并发问题的发生都是这三个问题导致的，可见性问题、原子性问题、有序性问题。那么又是什么导致这三个问题的出现呢？本文将一步步解析可见性问题出现的原因。
由此可知，缓存是用来提高数据交换速度的。我们今天要讲的缓存不是CPU中的缓存，而是在应用程序中对数据库的缓存。应用程序先于数据库，从缓存中读取数据，以降低数据库的压力，提高应用程序的读取性能。
数据猿导读 随着城商行业务的发展，银行内部业务系统的处理日益加重，处理逻辑日益复杂。若以传统方式直接从数据来源系统供给分析类业务系统，而又不影响各个业务系统的处理效率已经不现实。 本篇案例为数据猿推出
而Fayson在以前的文章中也基于C5的环境介绍过如何在Hive中使用多分隔符，参考《Hive多分隔符支持示例》。本文主要介绍在CDH6中如何让Hive支持多分隔符。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/load-csv-machine-learning-data-weka/
简述： Kafka是一个消息中间件，一个分布式的流平台, 是Spark生态中重要的组件,支持分布式，高可用，高吞吐，多副本 是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统 Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。 能力： 1. 发布和订阅流数据，类似消息队列或消息系统 2. 高容错存储流数据 3. 支持处理数据流 Kafka能解决什么问题： 1. 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。 2. 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。 3. 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。 4. 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。 5. 流式处理：比如spark streaming和storm
这篇文章最初由Stephen Mallette和Daniel Kuppitz在Aurelius发表。
因此，Conv2d图层需要使用Cin通道将高度为H且宽度为W的图像作为输入 。现在，对于卷积网络中的第一层，的数量in_channels将为3（RGB），并且out_channels用户可以定义数量。kernel_size大多采用3×3是，并且stride通常使用为1。
在今年的Oracle Cloud World，Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
关于Launcher是啥的问题我想这里就没必要再强调了。由于一些原因迫使最近开始需要研究一下Launcher3源码，为了不再像以前那么傻逼（研究Settings等代码没作笔记），故这里赶紧将阶段性的感悟整理成文章，方便日后回看。其实本文来源于我在项目组内部的一次分享活动的ppt。 在开始学习Launcher3源码之前请务必保证你已经具备如下图所示基础知识技能（相关权重系数已经饼状图标注），如下：
本文主要阐述在单机多卡的场景下，Milvus 是如何调度查询任务的。此外，我们还将讨论在调度实现过程中遇到的问题，解决方案和未来的发展方向。
其中CDM层主要包括DWD层（Data Warehouse Detail）和DWS层（Data Warehouse Summary）两部分。
数据加载速度是评判数据库性能的重要指标，能否提高数据加载速度，对文件数据进行并行解析，直接影响数据库运维管理效率。基于此，AntDB分布式数据库提供了两种数据加载方式：
从本月起，我们将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎，推出WiredTiger存储引擎系列文章。由于源码体量很大，通读工作量巨大，细节之处如有问题和错误，欢迎大家指出。
可执行程序加载到内存中，形成进程时，操作系统要先创建描述进程的结构体对象。进程信息被放在一个叫做进程控制块的数据结构中，可以理解为进程属性的集合。课本上称之为PCB（process control block）， Linux操作系统下的PCB是: task_struct
要想实现ELF文件的入口劫持，不深入掌握其运行原理与组成结构那是不可能的。ELF的内部结构复杂，加载逻辑难以理解，因此我们需要通过切香肠的方式，将这个困难的技术点一点一滴的去攻克。
本文将对这些方面做一个总体性的介绍(尤其是OLAP)，旨在让读者对数据仓库的认识提升到一个全局性的高度。 创建数据仓库 数据仓库的创建方法和数据库类似，也是通过编写DDL语句来实现。在过去，数据仓库系统大都建立在RDBMS上，因为维度建模其实也可以看做是关系建模的一种。但如今随着开源分布式数据仓库工具如Hadoop Hive，Spark SQL的兴起，开发人员往往将建模和实现分离。使用专门的建模软件进行ER建模、关系建模、维度建模，而具体实现则在Hive/Spark SQL下进行。没办法，谁让这些开源工具没
在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？
ETL是Extract、Transfrom、Load即抽取、转换、加载三个英文单词首字母的集合：
Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
CSV 是一种常用的数据格式，用于存储和传输表格形式的数据。它通过逗号分隔不同的值，并可简单地使用纯文本编辑器进行编辑。
Redis 作为高性能缓存经常被广泛应用到各个业务——如游戏的排行榜、分布式锁等场景。 但Redis也并非万能的，在长期的使用过程中，我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐等。 因此，腾讯云数据库Tendis诞生了，今天，我们就结合视频，一起回顾腾讯云数据库Tendis混合存储版的整体架构, 并且详细揭秘其内部的原理。 进入“腾讯云数据库”公众号，后台回复“0331李景军”，即可下载分享PPT。 Redis&Tendis 使用 Redis
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL 是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。我们在下方列出了 7 款开源的 ETL 工具，并讨论了从 ETL 转向“无 ETL”的过程，因为 ELT 正迅速成为现代数据和云环境的终极过程。
1.由于着色器编译 链接过程较为繁琐，我封装了一下,文件名为"OSShaderManager.h" 和"OSShaderManager.m" 如果你对着色器程序加载过程不熟悉请参考OpenGL ES _ 着色器 _ 程序 代码:
在数据处理和分析中，JSON是一种常见的数据格式，而Pandas DataFrame是Python中广泛使用的数据结构。将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中，我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame，并介绍相关的步骤和案例。
本文介绍了如何使用Pentaho Data Integration (Kettle) 和Pentaho Business Intelligence (Kibana)实现大数据的加载、转换、分析和可视化。首先介绍了如何使用Kettle从多个数据源加载数据，然后介绍了如何使用Kibana进行数据转换、分析和可视化。最后介绍了如何使用Kettle和Kibana进行大数据处理，包括数据转换、数据清洗、数据集成和数据可视化等。
<<Kubernetes进阶>>系列将kubernetes系统的设计理念进行深入梳理与分享。 在这篇文章中我会主要介绍CPU相关的一些重要概念和技术，以此作为后续对于kubelet组件相关分析的铺垫。
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部的原理。
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3dtiles协议具备了超大规模的数据加载调度的能力。本人分析了cesium的源码，结合自己的理解总结了一下加载调度的实现。
在你编写用于处理数据的软件时，当只用一个小的示例文件做测试，软件就可以很好地运行。但是，当加载实际数据时，程序立刻崩溃。
由于冷启动相对于其他启动方式多了进程的创建（Zygote进程fork创建进程）以及应用的资源加载和初始化（Application的创建及初始化），所以相对来说会比较耗时，所以我们一般说的App启动优化一般指的都是App的冷启动优化。
在Power Query及Power Pivot系列课程中，对大家日常学习和使用过程中的较多问题和可能遇到的坑有诸多讲解，比如，PQ系列课一开始就有新手经常遇到问题提示，让大家有一定的印象（也可能很多朋友直接跳过去了）：
在上一篇文章中，我们从安装在智能车辆上的传感器收集数据，并描述了ROS嵌入式应用程序，以准备用于训练机器学习（ML）模型的数据。本文展示了从边缘到云中数据湖的数据流。数据采用图像的形式以及与我们的自动驾驶汽车收集的每个图像相关的元数据（例如，IMU信息，转向角，位置）。我们将数据流定向到ClouderaDistribution Hadoop（CDH）集群，在该集群中将存储和整理数据以训练模型。
现代操作系统都采用的是逻辑地址，即我们在程序中定义的地址都是逻辑上的并不是真正的物理地址，原因是因为在多道程序中是不能确定到程序运行后的物理地址的，有可能被其他程序占用，有可能会动态的改变其地址，例如物理地址在02位置，当01位置的数据变大后导致数据02的空间需要被占用，此时物理地址会发生变化。逻辑地址可以让每个进程自己的地址都是连续的即在逻辑上是连续的。
对于innoDB存储引擎来说，数据是存储在磁盘上，而执行引擎想要操作数据，必须先将磁盘的数据加载到内存中才能操作。当数据从磁盘中取出后，缓存内存中，下次查询同样的数据的时候，直接从内存中读取，这样大大提高了查询性能。
我们聊到了Buffer Pool，很多朋友估计还是不是很了解，本文咱们就来聊聊。
作者：jingjunli，腾讯 IEG 后台开发工程师 Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务, 比如游戏的排行榜, 分布式锁等场景。经过在 IEG 的长期运营, 我们也遇到 Redis 一些痛点问题, 比如内存占用高, 数据可靠性差, 业务维护缓存和存储的一致性繁琐。由 腾讯互娱 CROS DBA 团队 & 腾讯云数据库团队联合研发的 Tendis 推出了: 缓存版 、 混合存储版 和 存储版 三种不同产品形态, 针对不同的业务需求, 本文主要介绍 混合存储版 的整体架构, 并且详细揭秘内部
左侧的 EAX , EBX , ECX , EDX , ESI , EDI , EBP , ESP , CS , DS , ES , FS , GS , SS , EFLAGS , EIP 等
昨天，发布了文章《你可能从来没用透视表干过这件事，太有意思了！》，其中用透视表实现了月历的显示方式，并且提到，“月历型”报表的问题，众多朋友表示非常期待。
但有的时候，我们不希望企业内部的图片暴露在网络中，最好可以内置在 Power BI 中，这可以实现吗？
之前有位 VIP 读者提问：C++ 如何将 OpenGL ES 的着色器程序二进制（保存），然后在其他地方加载使用？现在写篇文章介绍下。
Redis 作为高性能缓存被广泛应用到各个业务，比如游戏的排行榜，分布式锁等场景。
12月2日，Oracle在其官网正式推出“MySQL Database Service with Analytics Engine”。作为MySQL产品的一个重大增强，这一特性颇引人注目。周末抽空做了个简单了解，各位从中可窥其一二。（部分资料、插图来自Oracle官方网站）。
1)介绍 百度推出的一款纯 Javascript 的图表库。 官方网址：http://echarts.baidu.com/index.html 2)基本使用
前段时间，我写了文章《开始用Power BI？别急！这几个选项配置值得注意！| PBI实战》，其中，提到了关于缓存、自动检测数据类型、自动关系、自动日期等设置的调整。
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