我使用偏移量来访问LMDB数据库中的元素，但它太慢了。为什么会这样呢？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...背景介绍文章https://blog.csdn.net/jyl1999xxxx/article/details/53942824中介绍了使用LMDB的原因： Caffe使用LMDB来存放训练/测试用的数据集...在文章http://shuokay.com/2018/05/14/python-lmdb/中类似提到： 为什么要把图像数据转换成大的二进制文件？简单来说，是因为读写小文件的速度太慢。...那么，不禁要问，图像数据也是二进制文件，单个大的二进制文件例如 LMDB 文件也是二进制文件，为什么单个图像读写速度就慢了呢？这里分两种情况解释。...环境中的所有数据库共享相同的文件。因为描述符存在于主数据库中，所以如果已经存在与数据库名称匹配的 key ，创建命名数据库的尝试将失败。此外，查找和枚举可以看到key 。

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如果谁再问你“如何优化mysql分页查询”，请把这篇文章甩给他

握草，我一听就觉得事情不对，肯定没好事，走过去一看，同事对我说，他维护的这张日志表数据已经超过500w了，可能是测试的同事在做压力测试，导致了数据库的用户操作日志记录一下子就突破了几百万，现在，同事写的分页查询速度已经很慢很慢了...如何优化问题是找到了，那是因为当数据库存放的记录过大的时候，查询也靠后的记录速度越慢，为什么查询越靠后的记录就越慢呢？...也就是说偏移量越大，查询的时候就越久，这是问什么呢？明明都是从查询10条记录，为什么偏移量越大，查询时间越久呢？ limit分页的原理 为什么会慢？...像可以借助mycat之类的中间件，阿里云也提供了数据库的分表技术，当然，你也可以自己手写分表，但是自己手写分表的时候需要注意id重复以及如何定义搭配当前id在那张表中，算法推荐使用hash值。...，这个时候你可能会说我可以使用缓存来降低数据库的访问，这只是治标不治本，只有写出漂亮的sql才能让程序立于不败之地。

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Lmdb、Boltdb 和 mmap

lmdb 简介 LMDB 是 Lightning Memory-Mapped Database 的简称, 简单来说，就是使用 mmap 技术实现的一般是基于 b+ tree 的 kv 数据库 lmdb...Bolt 专注于简单性和易用性，例如，LMDB 允许执行一些不安全的操作，如直接写操作。 Bolt 选择禁止可能使数据库处于损坏状态的操作。读使用 mmap，写则通过文件读写【写时机可控】。...同时，如果进程A和进程B都映射了区域C，当A第一次读取C时通过缺页从磁盘复制文件页到内存中；但当B再读C的相同页面时，虽然也会产生缺页异常，但是不再需要从磁盘中复制文件过来，而可直接使用已经保存在内存中的文件数据...换句话说，但凡是需要用磁盘空间代替内存的时候，mmap都可以发挥其功效关于 mmap 的介绍和为什么有性能优势可以参考这篇文章在 boltdb 中的使用 mmap 设置了选项 PROT_READ，表示只读...mmap 主要用来加速读的性能，在 boltdb 中抽象了存储结构为 4k 大小的 page，在内存中 page 又被转化为 node 即 btree 的node，这样在读 btree 的时候，实际就使用了

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利用GPU和Caffe训练神经网络

它表面上类似于JSON，但却又显著不同，实际上应该在需要进行验证（通过自定义模式的方式——像Caffe的这个这样）和序列化的数据文档中取代它。 ?...在这种情况下，它与训练规范大体上是一致的——但它缺乏数据层（因为我们不从产品的数据源中读取数据）并且Soft Max层不会产生损耗值但有分类的可能。另外，准确性层现在已经没有了。...LMDB（闪电内存映射数据库） LevelDB HDF5格式 HDF5可能是最容易使用的，因为你只需要采用HDF5格式把数据集存储到文件中。LMDB和LevelDB是数据库，所以你必须按照他们的协议。...HDF5格式存储数据集的大小会被内存限制，这就是为什么我抛弃它的原因。LMDB和LevelDB之间的选择是相当随便的——从我掠过的资源来看，LMDB似乎更强大，速度更快，更成熟。...在我将学到的知识总结形成文本之后，我自己都要从头读一下。我认为Caffe有一个光明的未来——只要添加新的功能，它将不仅仅是水平的增长，而且会垂直的重构和改善所有用户的体验。

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利用GPU和Caffe训练神经网络

它表面上类似于JSON，但却又显著不同，实际上应该在需要进行验证（通过自定义模式的方式——像Caffe的这个这样）和序列化的数据文档中取代它。 ?...在这种情况下，它与训练规范大体上是一致的——但它缺乏数据层（因为我们不从产品的数据源中读取数据）并且Soft Max层不会产生损耗值但有分类的可能。另外，准确性层现在已经没有了。...LMDB（闪电内存映射数据库） LevelDB HDF5格式 HDF5可能是最容易使用的，因为你只需要采用HDF5格式把数据集存储到文件中。LMDB和LevelDB是数据库，所以你必须按照他们的协议。...HDF5格式存储数据集的大小会被内存限制，这就是为什么我抛弃它的原因。LMDB和LevelDB之间的选择是相当随便的——从我掠过的资源来看，LMDB似乎更强大，速度更快，更成熟。...在我将学到的知识总结形成文本之后，我自己都要从头读一下。我认为Caffe有一个光明的未来——只要添加新的功能，它将不仅仅是水平的增长，而且会垂直的重构和改善所有用户的体验。

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教妹学 Java 第 27 讲：数组

我指着显示屏上这串代码继续说。数组是一个对象，它包含了一组固定数量的元素，并且这些元素的类型是相同的。数组会按照索引的方式将元素放在指定的位置上，意味着我们可以通过索引来访问这些元素。...C语言有一个很重要概念，叫做指针，它实际上是一个偏移量，距离开始位置的偏移量，第一个元素就在开始的位置，它的偏移量就为 0，所以索引就为 0。”此刻，我很自信。 “此外，还有另外一种说法。...前面提到过，可以通过索引来访问数组的元素，就像下面这样： anArray[0] = 10; 变量名，加上中括号，加上元素的索引，就可以访问到数组，通过“=”操作符可以对元素进行赋值。...当数组的元素非常多的时候，逐个访问数组就太辛苦了，所以需要通过遍历的方式。...如果数组提前进行了排序，就可以使用二分查找法，这样效率就会更高一些。Arrays.binarySearch() 方法可供我们使用，它需要传递一个数组，和要查找的元素。

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Redis有哪些潜在的慢操作？

周末的时间，学了一下redis。 Redis作为内存数据库，访问速度快是最大的特点，那么，什么情况下，Redis也会变慢呢？...为什么哈希表操作变慢了？既然是哈希表，可能存在哈希冲突。redis解决哈希冲突的方法是链地址法，即同一个哈希桶中的多个元素用一个链表来保存，它们之间用指针相连。...可以理解为和Java里的HashMap扩容一样。增加现有哈希桶数量，让增多的元素在更多的桶之间分散保存。 redis中rehash的方法是： 1. redis默认使用了2个全局哈希表 2....压缩列表： • 类似数组，表头有3个字段zlbytes、zltail、zllen，分别表示列表长度、列表尾的偏移量、列表中entry个数。...哈希表 O(1) 跳表 O(logN) 双向链表 O(N) 压缩列表 O(N) 整数数组 O(N) 思考：压缩列表和整数数组的查找时间复杂度比较高，为什么redis还要用它们呢？

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Caffe MNIST 简要分析

/examples/mnist/train_lenet.sh MNIST database,一个手写数字的图片数据库,每一张图片都是0到9中的单个数字。...数据分布 MNIST数据库的来源是两个数据库的混合,一个来自Census Bureau employees(SD-3),一个来自high-school students(SD-1);有训练样本60000...这个proto文件的规则来训练，如果使用CPU的话，需要将最后一行的solver_mode改为CPU。...测试自己的手写数字图片在训练好模型之后，如何才能应用到实际当中呢？对于MNIST，就是要把符合格式的图片输入给神经网络，然后看预测是否符合标准。...今天在 centos 上安装 caffe，实在太费劲了…… 我在编译的时候，把 leveldb 和 lmdb 全部都取消了，这就导致 MNIST 的数据格式不能识别！解决方法：更改配置，重新编译。

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LMDB使用说明_ldd教程

Caffe中DataLayer默认的数据格式是LMDB。许多example中提供的输入数据是LMDB格式。使用extract_features.bin提取特征时支持的输出格式之一也是LMDB。...既然有ImageDataLayer可以直接读取图像文件，为什么还要用数据库来放数据集，增加读写的麻烦呢？我认为，Caffe引入数据库存放数据集，是为了减少IO开销。...读取大量小文件的开销是非常大的，尤其是在机械硬盘上。LMDB的整个数据库放在一个文件里，避免了文件系统寻址的开销。LMDB使用内存映射的方式访问文件，使得文件内寻址的开销非常小，使用指针运算就能实现。...LMDB数据库只有一个文件，你的介质有多块，就能复制多快，不会因为文件多而慢如蜗牛。 Caffe中的LMDB数据接下来要介绍Caffe是如何使用LMDB存放数据的。...Caffe中读写LMDB的代码要想知道Caffe是如何使用LMDB的，最好的方法当然是去看Caffe的代码。Caffe中关于LMDB的代码有三类：生成数据集、读取数据集、生成特征向量。

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学不好 SQL 数据库的两个根本原因，我替你总结下

那么，为什么正反 5000 人，会对 SQL 和数据库，有那么大的理解差距呢？我今天试着讲讲两个关键点。对于刚立志入行数据库的朋友，最头疼的问题，是什么? 是搭建环境？...仅仅是挑选数据库丛书，大多数初学者都会范头疼的通病。到底哪本书适合我呢，是厚的，1000多页的那本，还是薄的，200多页的那本？我想，大部分人的选择都是，薄的那本。...“希望那本书看完就能增长 1 个甲子的功力，带我飞。”说实话，这样的想法，并不另类。谁不想，事半功倍呢！...好，假设都按照我说的，不急，咱慢慢看。又会出现另一种极端，太贪。在之前的两篇文章中，我始终在强调用体系去解决数据库问题。一个 SQL 运行得慢了，并不一定是你写得不好。...你的 SQL 碰巧慢了，数据库今天运行不稳定了，我想一定不是你故意搞成这样慢。数据库的应用，是个动态的过程，数据日积月累，用户也与日俱增，应用花样时时刻刻都在产品经理的嘴里翻腾。

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【C语言期末不挂科——指针初阶篇】

可能你还会有疑问：“为什么内存会以字节为单位划分呢？” 其实经过前人的计算与考量，发现一个字节给一个对应的地址是比较合适的。...我相信你还有一些疑问：“还是那个问题，既然指针只需要一个字节的地址，那为什么还要分什么类型，我全都是char *不就完了吗？”。 ...数组和指针指针和数组是什么关系呢？我们前面也使用了数组名作为首元素地址，那么数组与指针究竟有着什么样的渊源呢？...，一模一样，所以说，数组名就是首元素地址，那么以后你就可以不使用[]来访问数组的内容了，可以使用指针 + 偏移量 的方式来访问数组元素： int a[1000]; int *p = arr; for(int...，而每个元素的类型都是char*所以我们可以使用偏移量来对每个指针变量所指向的数组进行访问。

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CopyOnWriteArrayList 是如何保证线程安全的？

3.1 CopyOnWriteArrayList 的属性 ArrayList 的属性很好理解，底层是一个 Object 数组，我要举手提问 ‍♀️：疑问 1： 为什么 array 字段要使用 volatile...小朋友总是有太多问号，举手提问 ‍♀️：疑问 4：在添加方法中，为什么扩容只增大 1 容量，而 ArrayList 会增大 1.5 倍？...提示：关于 “数据一致性和顺序一致性” 的区别，在小彭的计算机组成原理专栏讨论过《已经有 MESI 协议，为什么还需要 volatile 关键字？》，去看看。 为什么是 “弱” 的呢？...在 static 代码块中，会使用 Unsafe API 获取 CopyOnWriteArrayList 的 “lock 字段在对象实例数据中的偏移量” 。...字段的偏移量是什么意思呢？简单来说，普通对象和 Class 对象的实例数据区域是不同的： 1、普通对象：包括当前类声明的实例字段以及父类声明的实例字段，不包括类的静态字段。

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程序猿修仙之路--数据结构之你是否真的懂数组？

数组是在程序设计中，为了处理方便，把具有相同类型的若干元素按无序的形式组织起来的一种形式。 ——百科 ? 正如以上所述，数组在应用上属于数据的容器。不过我还是要补充两点： 1....优势我相信所有人在使用数组的时候都知道数组可以按照下标来访问，例如 array[1] 。作为一种最基础的数据结构是什么使数组具有这样的随机访问方式呢？...为什么说是误解呢,是因为这种说法不够准确，准确的说数组适合按下标来查找元素，而且按照下标查找元素的时间复杂度是O(1)。为什么呢？...其实确切的说，n的本质是一个离首元素的偏移量，所以array[n]就是距离首元素n个偏移量的元素，因此计算array[n]的内存地址只需以上公式。 ?...我们是不是可以这样做：比如当前会员等级为3，判断是否到达等级4的经验值，只需要array[4]的值判断即可，大多数人把配置放到DB，资源耗费太严重。也有的人放到其他容器缓存。

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程序猿修仙之路--数据结构之你是否真的懂数组？

数组是在程序设计中，为了处理方便，把具有相同类型的若干元素按无序的形式组织起来的一种形式。 ——百科 ? 正如以上所述，数组在应用上属于数据的容器。不过我还是要补充两点： 1....优势我相信所有人在使用数组的时候都知道数组可以按照下标来访问，例如 array[1] 。作为一种最基础的数据结构是什么使数组具有这样的随机访问方式呢？...为什么说是误解呢,是因为这种说法不够准确，准确的说数组适合按下标来查找元素，而且按照下标查找元素的时间复杂度是O(1)。为什么呢？...其实确切的说，n的本质是一个离首元素的偏移量，所以array[n]就是距离首元素n个偏移量的元素，因此计算array[n]的内存地址只需以上公式。 ?...我们是不是可以这样做：比如当前会员等级为3，判断是否到达等级4的经验值，只需要array[4]的值判断即可，大多数人把配置放到DB，资源耗费太严重。也有的人放到其他容器缓存。

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Caffe中LMDB的使用

这次绕不过去了，就顺便研究了一下Caffe对LMDB的使用，一些心得写下来和大家分享一下。提取特征的内容下一篇再写。 Caffe中DataLayer默认的数据格式是LMDB。...既然有ImageDataLayer可以直接读取图像文件，为什么还要用数据库来放数据集，增加读写的麻烦呢？我认为，Caffe引入数据库存放数据集，是为了减少IO开销。...读取大量小文件的开销是非常大的，尤其是在机械硬盘上。LMDB的整个数据库放在一个文件里，避免了文件系统寻址的开销。LMDB使用内存映射的方式访问文件，使得文件内寻址的开销非常小，使用指针运算就能实现。...LMDB数据库只有一个文件，你的介质有多块，就能复制多快，不会因为文件多而慢如蜗牛。 Caffe中的LMDB数据接下来要介绍Caffe是如何使用LMDB存放数据的。...Caffe中读写LMDB的代码要想知道Caffe是如何使用LMDB的，最好的方法当然是去看Caffe的代码。Caffe中关于LMDB的代码有三类：生成数据集、读取数据集、生成特征向量。

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Caffe︱构建lmdb数据集、binaryproto均值文件及各类难辨的文件路径名设置细解

测试集： Pic3:jpg 0 Pic4.jpg 1 这样简单方便，即可达到效果。之后可以看编辑create_imagenet.sh时候，会跟这边有关联关系。...注意：Train.txt文件最好是以标签0的图片开始，作为第一张这样会比较好。 2、图片名称需要规范成统一的格式吗？图片名称倒是没有严格规定，但是呢，有规定方便你日后查找。...，就得仔细看看了呢 $EXAMPLE/train_lmdb == /caffe/examples/lmdb_test/train/train_lmdb 这里呢，主要就是生成LMDB文件夹，所以名字可以任意修改...参考博客：（原）caffe中通过图像生成lmdb格式的数据 ---- 4、h5py格式数据 Lmdb是一张图片一个标签，但是如果是人脸识别这样的，一张图片要输入4个，那么则需要使用h5py格式数据。...http://www.voidcn.com/blog/garfielder007/article/p-5005545.html） ---- 三、利用make_imagenet_mean.sh生成图片均值 为什么需要让图片减去均值呢

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慎用BitMap, 小心玩爆你的内存

由于当时我还忙于其他项目, 因此对此没有太放到心上....与偏移量 1762177145 有什么关系呢? 通过存储单位换算可以验证得到, 所谓的偏移量就是指在Redis占用内存的字节大小!...而偏移量数值的大小, 取决于字符串被hash过的值, 因为我们的服务中, 使用的是钉钉的userId, 而钉钉的userId又是采用字符串+数字的形式, 因此只能使用上面代码片中的方法1(即传入...解决措施下面有几个我想到的思路放弃使用BitMap, 转而使用数据库来进行日活统计(最简单, 但需要入库) 使用BitMap统计当日的数据, 然后结合定时任务在每天00:00将上一天的数据入库(较为简单..., 且应用了BitMap对用户活跃数统计) 将所有用户i钉钉中的所有用户入库, 与数据库中int类型主键建立关系.

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如何在 CSS 中设计出漂亮的阴影？

为什么要使用阴影？我保证，我们很快就会谈到有趣的CSS技巧。但首先，我想退后一步，谈谈为什么阴影存在于CSS中，以及我们如何最大限度地利用它们。阴影表示高程，而较大的阴影表示更高的高程。...我们可以使用高程作为引导注意力的工具。当我使用阴影时，我这样做时会考虑到这些目的之一。要么我想增加特定元素的突出性，要么我想让我的应用程序感觉更有触感和逼真感。...这是内聚阴影的第一个技巧：页面上的每个阴影都应该共享相同的比率。这将使每个元素看起来都来自同一光源。相同的比率？您可能想知道为什么我建议对每个元素使用相同的比率。...一切都会以相同的角度投射阴影。出于实用性，我选择让所有阴影共享相同的角度，因为尝试为每个元素计算唯一角度对我来说听起来太麻烦了。接下来，让我们更多地讨论高程。...每个阴影的颜色数据使用 CSS 变量--shadow-color。每次我更改背景颜色（在Wrapper和BlueWrapper中），我也会更改--shadow-color。

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如何将Python内存占用缩小20倍?

目前，这是大幅度减少RAM中类实例的内存占用的主要方法。这是因为在内存中，对象引用会紧跟标题之后被存储在内存中——属性值，并通过类字典中的特殊描述符来访问它们: ?...namedtuple函数的目的是自动生成这样的类: ? 它会创建一个元组子类，其中定义了用于按名称访问字段的描述符。在我们的例子中，它看起来是这样的: ?...内存中实例的结构与使用__slots__的情况相同，但是没有PyGC_Head: ? ? 为了访问字段，还可以使用特殊的描述符通过它从对象开始的偏移量来访问，这些偏移量位于类字典中: ?...但是，为了在纯Python中进行有效的处理，你应该使用那些主要使用了numpy包中的函数的处理方法。 ? 使用函数创建一个由N个元素组成的数组，并将其初始化为0: ?...内存中数组的大小是可能的最小值: ? 正常访问数组元素和行需要将Python对象转换为C中的 int值，反之亦然。提取单个行会创建一个包含单个元素的数组。它的追踪就不再那么简单了: ?

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面试：InnoDB 中一棵 B+ 树可以存放多少行数据？

这个问题的简单回答是：约2千万。为什么是这么多呢？因为这是可以算出来的，要搞清楚这个问题，我们先从InnoDB索引数据结构、数据组织方式说起。...，所以一个页中能存储多少行数据呢？...如果数据库只按这样的方式存储，那么如何查找数据就成为一个问题，因为我们不知道要查找的数据存在哪个页中，也不可能把所有的页遍历一遍，那样太慢了。所以人们想了一个办法，用B+树的方式组织这些数据。...下面我们对数据库表空间文件做想相关的解析：因为主键索引B+树的根页在整个表空间文件中的第3个页开始，所以可以算出它在文件中的偏移量：16384*3=49152（16384为页大小）。...最后回顾一道面试题有一道MySQL的面试题，为什么MySQL的索引要使用B+树而不是其它树形结构?比如B树？

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