图片：KRZYSZTOF BURGHARDT /Wi-Ki共享 这一故事对英特尔照成影响的真正原因归结于英特尔的反应 对于英特尔这一问题不在于问题本身，而在于如何处理这一问题的出现。...说白了，浮点误差虽然糟糕，但宏观上看是微小的。 这就像你拥有一台计算器，在你使用计算器的整段时间里，它都会给你一个错误答案。...在某些使用（如云计算）中，这样的更改实际上意味着使用同一处理器将花费您更多的钱和时间来执行相同的工作。除了重复性损害之外，英特尔仍然试图修复这些缺陷。 那么又该如何看待浮点错误呢？...在计算机的使用过程中，一旦出现这样的情况，英特尔公司将与客户共同解决。 正如我在上面指出的，英特尔非常容易遇到百万猴子问题。...4.75亿美元 英特尔召回奔腾芯片必须重新计算有关的注销费用，毕竟任何想要更换新处理器的消费者都可以得到新版本的处理器。
思路 1.估算文件大小 因为告诉文件有千万条，同时每条记录大概在20个字段左右，所以可以大致估算一下整个订单文件的大小，方法也很简单使用FileWriter往文件中插入一千万条数据，查看文件大小，经测试大概在...1.5G左右； 2.如何批量插入 由上可知文件比较大，一次性读取内存肯定不行，方法是每次从当前订单文件中截取一部分数据，然后进行批量插入，如何批次插入可以使用insert(...)values(...)...,(...)的方式，经测试这种方式效率还是挺高的； 3.数据的完整性 截取数据的时候需要注意，需要保证数据的完整性，每条记录最后都是一个换行符，需要根据这个标识保证每次截取都是整条数，不要出现半条数据这种情况...，这个速度还是很快的，不要忘了在每条数据的后面添加换行符(\n\r)； 4.截取数据的完整性 除了需要设置每次读取文件的大小，同时还需要设置一个参数，用来每次获取一小部分数据，从这小部分数据中获取换行符...Github地址中的batchInsert模块，本地设置每次截取的文件大小为2M，经测试1000w条数据(大小1.5G左右)插入mysql数据库中，大概花费时间在20分钟左右，当然可以通过设置截取的文件大小
1.5G左右； 2.如何批量插入 由上可知文件比较大，一次性读取内存肯定不行，方法是每次从当前订单文件中截取一部分数据，然后进行批量插入，如何批次插入可以使用insert(...)values(...)...,(...)的方式，经测试这种方式效率还是挺高的；怎么快速插入 100 条数据，用时最短，这篇看下。...3.数据的完整性 截取数据的时候需要注意，需要保证数据的完整性，每条记录最后都是一个换行符，需要根据这个标识保证每次截取都是整条数，不要出现半条数据这种情况； 4.数据库是否支持批次数据 因为需要进行批次数据的插入...，这个速度还是很快的，不要忘了在每条数据的后面添加换行符(\n\r)； 4.截取数据的完整性 除了需要设置每次读取文件的大小，同时还需要设置一个参数，用来每次获取一小部分数据，从这小部分数据中获取换行符...经测试1000w条数据(大小1.5G左右)插入mysql数据库中，大概花费时间在20分钟左右，当然可以通过设置截取的文件大小，花费的时间也会相应的改变。
然后，根据PC的Windows版本，蠕虫会尝试用两种以前未知的方法中的一个在该PC上获得该管理员的访问权限。同样，在这个蠕虫被发现之前，没有人知道Windows中的这些隐秘的安全漏洞。...该驱动程序由Realtek进行数字签名，这意味着该蠕虫的作者能以某种方式进入某家中国台湾大型公司的最隐秘的安全性最高的位置，窃取该公司的密钥，而Realtek没有发现该密钥。...该蠕虫使用这些漏洞通过本地局域网传播到设施中的所有其他计算机上。 现在，蠕虫开始寻找一种由西门子设计的用于大型工业机械自动化的控制软件。...蠕虫有一个最后的招数。这一招只有纯粹的邪恶天才才想得到。 除了上述它所做的一切之外，蠕虫会在计算机监控显示器上播放21秒的数据记录，这21秒的数据记录，是在离心机正常工作时捕获的。...你永远想不到所有这些问题都是由一种计算机蠕虫引起的，这是一种有史以来最狡猾、最聪明的蠕虫，它由一些拥有无限资金和无限资源的令人难以置信的秘密团队编写，并且设计时只考虑一个目的：潜入并且摧毁某国的核弹计划
1、子查询，查询出的数据随便起一个别名，然后根据分组和条件查询出的数据，作为一个具有一列的一个表，然后外面的查询查询这个数据表的这一列的总数，即可。
什么是存储过程，如何创建一个存储过程 存储过程的英文是 Stored Procedure,它的思想很简单，就是 SQL 语句的封装; 一旦存储过程被创建出来，使用它就像使用函数一样简单; 我们直接通过调用存储过程名即可...，新增100W条数据 --创建表 CREATE TABLE `user`(`user_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,`user_name` VARCHAR(40) NOT...，时间为 2021 年 1 月 16 日 0 点 0 分 0 秒，然后用 date_temp 变量计算每个用户的注册时间，新的注册用户与上一个用户注册的时间间隔为 60 秒内的随机值。...然后使用 REPEAT … UNTIL … END REPEAT 循环，对 max_num 个用户的数据进行计算; 在循环前，将 autocommit 设置为 0，这样等计算完成再统一插入，执行效率更高...，因此我们就需要临时定义新的 DELIMITER，新的结束符可以用（//）或者（$$）; 如果你用的是 MySQL(指的客户端)，那么上面这段代码，应该写成下面这样： --创建表 CREATE TABLE
什么是存储过程，如何创建一个存储过程 存储过程的英文是 Stored Procedure,它的思想很简单，就是 SQL 语句的封装; 一旦存储过程被创建出来，使用它就像使用函数一样简单; 我们直接通过调用存储过程名即可...使用Mysql的储存过程，新增100W条数据 --创建表 CREATE TABLE `user`(`user_id` INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT,`user_name` VARCHAR...，时间为 2021 年 1 月 16 日 0 点 0 分 0 秒，然后用 date_temp 变量计算每个用户的注册时间，新的注册用户与上一个用户注册的时间间隔为 60 秒内的随机值。...然后使用 REPEAT … UNTIL … END REPEAT 循环，对 max_num 个用户的数据进行计算; 在循环前，将 autocommit 设置为 0，这样等计算完成再统一插入，执行效率更高...，因此我们就需要临时定义新的 DELIMITER，新的结束符可以用（//）或者（$$）; 如果你用的是 MySQL(指的客户端)，那么上面这段代码，应该写成下面这样： --创建表 CREATE TABLE
实际需求很普遍，比如求销售数据的每天与头一天的销售增长量。这里用一个汽车行驶数据来做例子： 先初始化数据： CREATE TABLE [dbo]....One.Mileage - LAG(One.Mileage) over(PARTITION BY CarId order by One.NodeId),0) AS '增量' FROM ONE 这里使用LAG函数来计算...2015 1 11 5 1 3 50 2015 1 11 50 感谢 SOD开发技术群（PWMIS开发框架-SOD会员群 43109929）朋友提供的程序
没想到今天恰巧有人问，在这里简单记录一下： 问题描述： 加载一个列表，当列表数据符合一定要求时去掉该item（无论是使用listview还是recyclerview加载列表道理等同） 刚开始遇到这个问题想到的第一种解决方案就是在...如果你是这样处理的你会发现就算gone掉，在原本应该显示该item的地方会出现一条空白，也就是说item的位置还在那里，只是content不显示而已，像这种情况这种解决方案解决不了问题。...原因就是你的数据源----暂且称为mList 包含着那条item数据，item的view的加载数量是有mlist.size()决定的，gone掉之后那条item已经加载出来会占有一个位置。
引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（SGD）。对于SGD算法，最重要的就是如何计算梯度。...如果你学过微积分，我相信你一定知道如何计算梯度，或者说计算导数。对于深度网络来说，其可以看成多层非线性函数的堆积，即： ?...如果大家细致观察的话，可以看到要求出最终的导数，你需要计算出中间结果：p与q。计算中间结果的过程一般是前向（forward）过程，然后再反向（backward）计算出最终的导数。...活学活用： 实现一个简单的神经网络 上面我们讲了链式法则，也讲了BP的思想，并且也讲了如何对矩阵运算求梯度。...，就是如何计算梯度。
在这篇文章中，我将深入探讨如何在如此大量的数据上保持毫秒级的查询响应时间，以及 TiDB 是一个开源的 MySQL 兼容的 NewSQL 混合事务/分析处理( HTAP)数据库，如何为我们提供支持获得对我们数据的实时洞察...我将介绍为什么我们选择 TiDB，我们如何使用它，我们学到了什么，优秀实践以及对未来的一些想法。...我们的痛点 本节介绍了我们的 Moneta 应用程序的体系结构，我们尝试构建的理想体系结构，以及数据库可伸缩性作为我们的主要难点。...出色的系统性能：我们的应用具有高吞吐量和严格的响应时间要求。 易于扩展：随着业务的发展和应用程序的发展，我们希望我们的系统可以轻松扩展。...我们如何使用 TiDB 在本节中，我将向您展示如何在 Moneta 的架构中运行 TiDB 以及 Moneta 应用程序的性能指标。
很多企业并不确定在云中运行工作负载将会支付多少费用，因此需要了解其定义的参数才能启动和运行，并避免代价高昂的意外中断。 购买一定数量的基于云计算的计算和存储容量将需要多少成本并不难估计。...以下将回顾一些最佳实践，以确定组织的云计算总体拥有成本(TCO)，同时制定预算，以及在启动和运行工作之后如何避免意外中断。...在此，假设组织正在考虑迁移到云计算提供商的基础设施，而不是针对PaaS或无服务器配置重构应用程序。 接下来，计算该规范化值的平均资源单元大小，以及用于计算平均值的基础。...获取成本构成 要捕获构成现有内部部署支出的详细信息并映射将如何转换为云计算，需要从通常属于资本支出的硬件开始。内部部署软件也通常算作资本支出，尽管它可以像数据库那样作为运营支出。...采用云计算不一定节省成本，因此成本不应该是唯一的决定性因素。但是，如果组织知道云计算的总体拥有成本，则可以更好地采用云计算做出明智的决定。
{{item.answerD}} 复制代码 图四 运行结果：渲染了113*20条数据 通过大致计算...，在不影响代码运行和可读性的前提下，尽量减少标签的嵌套，可以大幅的增加页面数据的列表条数，毕竟公司不是按代码行数发工资的。...那要如何处理呢？...计算误差，页面渲染的数据有小幅度的浮动，但是已经完全不会超过小程序页面的节点数量的限制。...7.待优化事项 列表每一行的高度需要固定，不然会导致可视区域数据的index的计算出现误差 渲染玩列表后往回来列表，如果手速过快，会导致above，below区域的数据渲染不过来，会出现短暂的白屏，白屏问题可以调整
第二层节点作为叶子节点，存放的是大小为16kb的页数据，页数据里每一行记录大小为1kb，那么，一个叶子节点的页里就可以存放16条数据。...既然已经知道一个叶子节点的页中可以存放16条数据，那么，只需要知道根节点存在多少页地址指针即可，就能通过 “根节点页地址指针数量 * 单个叶子节点记录行数”。...接下来，通过以下计算步骤，就可以统计出两层的B+数大概可以存储多少条记录数据—— 一、先计算一个节点的字节大小：16kb * 1024 = 16384 字节。...二、16384 字节 / 14 字节 = 1170 ，意味着，根节点有1170个页地址指针，然后，每个页地址指针指向的叶子节点可以存放16条数据。...“第二层最多有1170个节点数量 * 每个节点里最多有1170个指针数量”，也就是1170 * 1170 四、最后，计算第三层所有叶子数量 * 各个叶子节点存放的16条数据； 最后，1170 * 1170
作者 | godweiyang 出品 | 公众号：算法码上来（ID：GodNLP） - BEGIN - 今天刷知乎看到个挺有意思的问题：「如何优雅地利用c++编程从1乘到20？」...我想这有啥难的，还能写出花来不成？结果看到高赞回答，感觉自己的智商有点不够用了。...随便来看一个高赞回答是怎么写的： 这个其实还算比较简单的，没啥难度，还有更晦涩的： 这个乍一看根本看不懂在写啥，当然平时也很少会写这种晦涩的代码。 CUDA花式整活！...今天我就教大家用CUDA来计算一下20的阶乘，就当作是CUDA的一个入门例子。...感谢@NekoDaemon老哥提供的优化建议，只需要在计算的时候根据线程号计算对应乘积元素就行，但是线程数仍然需要分配32个。
MySQL中InnoDB引擎的表存储容量我们有什么方法可以计算出来？...MOS的这篇文章《How can I determine the total size of my InnoDB tables/dataset?》(Doc ID 1516454.1)给了我们答案。...按照文章所说，可以从数据库层面通过information_schema的tables视图了解innodb存储引擎的表容量（包括数据和索引）， mysql> select round((sum(data_length...index_length))/1024/1024) AS tables_M from information_schema.tables where engine="innodb"; 返回：313 还可以通过统计操作系统的数据库文件容量来计算...因此如果有监控工具需要对MySQL空间容量进行监控的需求，就需要根据实际的需求，用准确的统计，避免出现误算。 如果您认为这篇文章有些帮助，还请不吝点下文章末尾的"点赞"和"在看"，或者直接转发朋友圈，
| 问题 请求被限流 之前的文章提到过我们服务使用Hystrix进行服务限流，使用的是信号量方式，并根据接口的响应时间和服务的峰值QPS设置了限流的配额。...限流配额的计算方式为： 我们接口单机单个接口的峰值QPS为1000，平均影响时长15ms，我们认为Hystrix的信号量是并发量，那么一个信号量在一秒内能允许1000ms/15ms~66个请求通过，那么服务...当然这是在忽略上下文切换和GC时间的情况下，考虑上这些因素，每个并发量每秒能服务的时长约为900ms，用同样的公式计算所需要的信号量是17，为了应付突发流量，我将这个值设置为了30。...“平均”的陷阱 重新来计算一下，即使JVM每秒都有160ms在进行GC，可系统有服务时间也还有840ms，使用上文中的公式，信号量的还是完全足够的。...也就是说即使jdk的bug修复了，信号量限制最少还是要设置为95才不会拒绝请求。 | 限流配额的正确计算方式 概念 那么限流配额的正确计算方式是怎样的呢？
限流配额的计算方式为： 我们接口单机单个接口的峰值QPS为1000，平均影响时长15ms，我们认为Hystrix的信号量是并发量，那么一个信号量在一秒内能允许1000ms/15ms~66个请求通过，那么服务...当然这是在忽略上下文切换和GC时间的情况下，考虑上这些因素，每个并发量每秒能服务的时长约为900ms，用同样的公式计算所需要的信号量是17，为了应付突发流量，我将这个值设置为了30。...从错误日志里找了一个服务拒绝数较多的时间点，再观察服务当时的状态。错误日志上除了一些请求被拒绝的报错外就没有其他的了，但我在gclog里发现了奇怪的日志。...“平均”的陷阱 重新来计算一下，即使JVM每秒都有160ms在进行GC，可系统有服务时间也还有840ms，使用上文中的公式，信号量的还是完全足够的。...也就是说即使jdk的bug修复了，信号量限制最少还是要设置为95才不会拒绝请求。 | 限流配额的正确计算方式 概念 那么限流配额的正确计算方式是怎样的呢？
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