我们都知道 InterSystems 的 Studio 可以创建存储过程。但这个存储过程我们保存的时候是保存在哪里？存储逻辑如果我们在 Studio 创建存储过程的话，存储过程是存储在数据库上面的。...本地文件夹中是没有存储的。选择系统下面的存储过程，然后选择 Go 去查看系统中存储的存储过程。然后选择命名空间中的 USER，然后在右侧可以看到存储的存储过程。...然后可以单击 Code 来查看当前存储在系统上面的存储过程的代码。我们在本地的代码修改会自动上传到服务器上的，所以如果服务器崩溃，你的本地代码可能没有保存。...所以，感觉可能还是需要本地保存下存储过程为好。https://www.isharkfly.com/t/intersystems/15214
爬虫请求解析后的数据，需要保存下来，才能进行下一步的处理，一般保存数据的方式有如下几种： 文件：txt、csv、excel、json等，保存数据量小。...关系型数据库：mysql、oracle等，保存数据量大。 非关系型数据库：Mongodb、Redis等键值对形式存储数据，保存数据量大。 二进制文件：保存爬取的图片、视频、音频等格式数据。...: f.write(i+"\n") #写入数据 保存数据到csv CSV（Comma-Separated Values、逗号分隔值或字符分割值）是一种以纯文件方式进行数据记录的存储格式...()写入一行数据，使用writerows()方法写入多行数据。...pandas支持多种文件格式的读写，最常用的就是csv和excel数据的操作，因为直接读取的数据是数据框格式，所以在爬虫、数据分析中使用非常广泛。
如果做得好，将存储在数据中的程序状态存储在控制流中，可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。 在说更多之前，重要的是要注意并发性不是并行性。...本文的其余部分通过一些具体的例子来说明我一直在做的关于在控制流中存储数据的相当抽象的主张。它们恰好是用 Go 编写的，但这些想法适用于任何支持编写并发程序的语言，基本上包括所有现代语言。...这个程序如此不透明的主要原因是它的程序状态被存储为数据，特别是在名为 state 的变量中。当可以在代码中存储状态时，这通常会导致程序更清晰。...在这些情况下，调用方一次传递一个字节的输入序列意味着在模拟原始控制流的数据结构中显式显示所有状态。 并发性消除了程序不同部分之间的争用，这些部分可以在控制流中存储状态，因为现在可以有多个控制流。...局限性 这种在控制流中存储数据的方法不是万能的。以下是一些注意事项： 如果状态需要以不自然映射到控制流的方式发展，那么通常最好将状态保留为数据。
这样就能够实现，热数据表放SSD里，数据量大的表放HDD里了。 4. 可以支持memcached插件了，关系型数据库和memcached缓存实现在一起，支持几十万的吞吐量，是不是简化了系统架构？...可以支持只读实例了，这样就能够实现： (1)把InnoDB表放在DVD或CD里，方便共享； (2)多个实例公用一份数据了； 这些有意思的特性，你会最想尝试哪一个呢？
InnoDB，能将数据存储在DVD里？...这样就能够实现，热数据表放SSD里，数据量大的表放HDD里了。 4. 可以支持memcached插件了，关系型数据库和memcached缓存实现在一起，支持几十万的吞吐量，是不是简化了系统架构？...可以支持只读实例了，这样就能够实现： (1)把InnoDB表放在DVD或CD里，方便共享； (2)多个实例公用一份数据了； 这些有意思的特性，你会最想尝试哪一个呢？...查看数据库里阻塞和死锁情况.sql 数据库中间件cobar调研笔记
Docker mysql 把数据存储在本地目录，很简单，只需要映射本地目录到容器即可 1、加上-v参数 $ docker run -d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=admin --name...mysql/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf -v /data/mysql/data:/var/lib/mysql -p 3306:3306 mysql 1 这样，即可修改配置文件，还能把数据存在本地目录
上期已经安装了图数据库，本期就该讨论到底这个图数据库里面的一些基本的概念和如何操作。...中的关键的几个属性： 1 节点：下图中每个方块可以看做一个节点 2 属性：每个节点有多个属性，以 KEY VALUE 的形式来进行描述 3 关系： 节点和节点之间的关系，也是通过key value的方式来存储...图数据库是什么个人总结一下，一个通过key value来存储数据，并且在在查询前就建立了JOIN关系的，数据字段属于多个表的 “weirdo” 出现了。...实际上在安装完neo4j 本身他就拥有自己的exmaple 的指导 在输入 :play movie graph 后，你可以看到上图从如何创建，一个实例的图，找寻数据，查询数据等等这些操作 点击箭头，可以将要执行的...电影里面扮演了 Neo这个角色，同时 Carrie在TheMatrix 这个电影里面扮演了Trinity 这个角色，Laurence 在TheMatrix 电影里面扮演Morpheus角色，Hugo在TheMatrix
关于字符串在JVM的哪里 字符串对象在JVM中可能有两个存放的位置：字符串常量池或堆内存。...提供了一个API, java.lang.String.intern()，这个API可以手动将一个字符串对象的值转移到字符串常量池中 JDK1.7之后虽然字符串常量池也转换到了堆中,但是其实字符串常量池是在堆中独立开辟的空间...我们创建一个普通字符串和一个字符串对象结构类似于下图 代码验证 这里其实我们可以看出一些intern()的特性了. intern源码分析 我们来看intern方法的实现，intern方法的底层是一个native方法，在Hotspot...JVM里字符串常量池它的逻辑在注释里写得很清楚....总结 在Java应用恰当得使用String.intern()方法有助于节省内存空间，但是在使用的时候，也需要注意，因为StringTable的大小是固定的，如果常量池中的字符串过多，会影响程序运行效率。
insert数据在s3的存储对segment进行flush操作，会将数据持久化至s3对象存储。...相关核心代码位置:ibNode.flushManager.flushBufferData()主要代码在flushBufferData()函数。...01234是FieldID，value是列数据。...序列化前面的BufferData的数据不会直接存储进s3，而是先序列化后再存储到s3。...向量数据在s3的存储路径：分为insert_log和stats_log。stats_log存储的是主键状态。
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...腾讯云存储在大模型领域中的解决方案 为了应对大模型的技术需求，腾讯云在IaaS、PaaS和SaaS等不同产品方向均提供了多样的技术支持手段，主要体现为三个“快”： 数据读取快：GooseFS数据加速，提供高性能存储...在存储视角下，我们回顾大模型整体技术框架中会涉及存储诉求的环节： 数据采集环节。通过对象存储的海量分布式存储和高可用的公网接入能力，支持多种不同来源的结构化、半结构化、非结构化数据的快速接入。
神经网络里的信息存储在哪里？ 神经元的活性和神经元之间的权重都存储了重要信息，有没有更好的存储方式呢？如何向生物记忆学习呢？...文章一开始就讲明了现在的问题，那就是在传统的Recurrent Neural Networks（RNN）领域，有两种形式的Memory。...在稳定Fast Weights的目的下，文章还使用了Layer Normalization的技术，这里就不复述了。...文章的一些实验结果惊人，比如在一个人造的数据集上，提出的模型的效果能够很容易达到0错误率。而在MNIST的数据上做Visual Attention，提出的模型也能有非常不错的效果。
数据如何应用？值得思考、探索和实践！ ---- 一切可记录的东西，就是数据。数据从哪里来？找到了源头，才好进行数据获取、整合、分析和应用。 数据从哪里来？...其次，从数据的结构来开，数据可以来自结构化数据、半结构化数据、非结构数据。...每一种数据形态都映射出合适的数据结构方式，比方说一个CRM（用户关系管理）的数据，一般都是结构化数据，采用常用的关系型数据库，就可以把这些数据进行很好地记录与存储。 ?...第六，从数据的所属来看，数据可以来自内部数据和外部数据。内部数据就是企业内部通过经营所积累的数据，外部数据就是内部数据之外的数据，可以是公开爬取的数据，可以采购的数据，可以是合作的数据等。...扩大数据的覆盖度，拉伸数据的维度，从而实现更加全面和多维地分析与挖掘，为数据应用“更加有效性、精准性、实时性”添砖加瓦。 ? 总结 数据从哪里来，不同的角度，有不同的出处。
前段时间一个老朋友也联系我咨询郑州房子的事情（难道就因为我在郑州吗？）。那朋友一连串问了我好几个为题，听说郑州现在房子降价了？现在该不该买？买这个XXX楼盘合适吗？ ? 可是，我们是老朋友，你懂的。...本着负责任的态度，今天我们来一块分析下郑州的房价，数据爬取自某房中介网站（我只是数据的搬运工，不对数据真实性负责哈）。 ?...一、数据探索 爬取数据的代码已经上传全球最大同性交友网站，请star ：https://github.com/qinchaofeng/zz_house_price_analysize/blob/master...此次分析的数据共16个特征，11926条记录。 二、数据分析 每个区数据条数如下： df['区'].value_counts() ?...首先对原始数据进行处理，去掉单位，方便后续计算。
docker pull xxx，就可以把想要的镜像拉下来直接使用，但是pull下来的镜像存储在哪里呢？这里做下记录： 此处docker 版本为：Docker version 1.13.1 1....checkpoints config.v2.json hostconfig.json hostname hosts resolv.conf resolv.conf.hash shm 4.在containers
Created by Jerry Wang, last modified on Oct 17, 2014 在product overview page里点With Template button 基于...在popup window里选择一个绑定了webservice的word template: ? word 文档里的variable自动被product BO instance里对应的字段填充: ?...将word的扩展名从.docx改为.zip, 双击， 在如下路径找到item1.xml: ? 能找到通过web service tool创建的web service name和变量元数据: ?
Python大数据分析 1 简介 HDF5（Hierarchical Data Formal）是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。...其文件后缀名为h5，存储读取速度非常快，且可在文件内部按照明确的层次存储数据，同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹，其内部可存放不同类型的数据。...在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...()-start2}秒') 图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启...time.clock() df2 = pd.read_csv('df.csv') print(f'csv读取用时{time.clock()-start2}秒') 图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时
同时，在存储介质方面，随着云计算的发展，对象存储以低廉的价格和弹性伸缩的空间获得了企业的青睐。越来越多的企业将温、冷数据迁移至对象存储。...比如，一般用户为了性能会给 ClickHouse 节点配置 SSD 盘；对于一些温冷数据，用户可以把数据存储在成本更低的介质，如机械盘。ClickHouse 的用户对底层存储介质是无感知的。...温冷数据所需的存储容量比热数据大很多，尤其是随着时间推移，会产生大量需要长期保存的数据，如果这些数据都存储在本地，相应的运维工作将不堪重负。...需要注意的是以上测试中对象存储是通过 ClickHouse 的 S3 磁盘类型进行访问，这种方式只有数据是存储在对象存储上，元数据还是在本地磁盘。...所有数据本质上都是放在 JuiceFS 上，它的底层是对象存储，因而数据的可靠性已经足够高了，所以在 ES 这边可以适当降低副本数，节省存储空间。
1 简介 HDF5（Hierarchical Data Formal）是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。...其文件后缀名为h5，存储读取速度非常快，且可在文件内部按照明确的层次存储数据，同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹，其内部可存放不同类型的数据。...在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： ?...图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时，HDF5是你不错的选择。
中国用户所产生的数据不存储在中国，难道要存储在美国的服务器里吗？ “想要动中国的数据？收起那套贼喊捉贼，抹黑中国的把戏吧！” ?...中国用户所产生的数据不存储在中国，难道要存储在美国吗？ “谈大数据必谈贵阳，谈贵阳必谈大数据。”这是网友把数据比成贵阳特产的调侃。...其实，谈起苹果的数据到底放在了哪里，许多网友已经发现了正是在贵阳郊区，一栋高400多米的白色建筑已经建造完成。该建筑正被一堵高高的墙包围着，而且墙上还挂有中国国旗与苹果的logo。...据悉，之所以兴建这座建筑，是因为苹果正计划将中国用户的个人数据存储在由中国国有企业负责运营的计算机服务器内。相关文件显示，苹果公司必须在 2021 年 6 月之前完成数据迁移。 ?...但实际情况就是，迁移数据这件事实际上是“物归原主”。 早在2016 年 11 月，中国就曾通过过一项法律，该法律中就明确规定——任何企业在中国收集到的所有“个人信息及重要数据”存储必须是在中国境内。
桶排序应用 桶排序可以解决海量数据的排序问题，比如： 有10亿个浮点数，数值在[0, 100000]区间内几乎均匀分布，内存有限的条件下，该如何排序呢？...桶的扩展应用 我们已经了解了桶排序的过程，接下来看这样一个问题： 有10亿个浮点数，数值在[0, 100000]区间内几乎均匀分布，内存有限的条件下，该如何求中位数呢？...这是典型的海量数据的中位数问题，在各种笔试面试中也是经常碰到，我们当然可以采用桶排序来处理。 然而，完全不必要如此。目的是找中位数，压根不需要对所有文件桶中的数据进行排序。...比如，由于数据几乎均匀分布，所以中位数不太可能在第一个文件桶中，所以不需要对第一个文件桶内数据进行排序。...根据每个文件桶内实际数据的多少，我们可以计算出中位数在哪个文件桶，然后可以对这个文件桶进行排序一下就行。 桶是一种分而治之的思想，化大为小，在处理海量数据问题时，尤其有优势。
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