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关键词

Tensorflow中批量读取分析及TFRecord文件的打包与读取

单一读取方式:   第一种:slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看,且第一个参必须放在表中,如[. num_epochs=None,不指定迭代次,这样文件队中元素个也不限定(None*集大小)。   !!! 以上所有读取的方法,在Session.run()之前必须开启文件队线程 tf.train.start_queue_runners() TFRecord文件的打包与读取 一、单一读取方式 第一种 :   功能:shuffle_batch() 和 batch() 这两个API都是从文件队中批量获取,使用方式类似; 例4:slice_input_producer() 与 batch() import threads) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == "__main__": main() 到此这篇关于Tensorflow中批量读取分析及

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ClickHouse系--读写方

Distributed表引擎是分布式表的实现,它自身不存储任何都分散存储在分片上,能够自动路由请求至集群中的各个节点,然后进行汇总后返回给用户,Distributed表引擎需要和其他表引擎一起协同工作 一张分布式表底层会对应多个本地分片表,由具体的分片表存储,分布式表与分片表是一对多的关系。 2.本地表 实际存储的表。 2.读一般都是直接读分布式表。 3.写有两种。 1.写本地表 优点: 1.同步操作,直接写入本地表中,速度快,parts大小合适; 2.分片方可以自行决定,可以灵活处理分片逻辑,在复杂业务下,这个灵活性很重要; 缺点: 1.需要客户端额外实现 sharding和路由逻辑,比如轮训或者随机; 2.写分布式表 优点: 1.不需要自行实现分片逻辑,指定分片键/分片表达式和配置分片权重后,自行分发; 缺点: 分布式表接收到后会将拆分成多个

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    Power Query 系 (14) - BOM展开应用

    层次化是一种比较常见的关系,比如 BOM、公司的组织架构、族谱等等。本文讲解应该如何对层次化进行存储和加工输出。 将左边的放在 Excel 工作表中,通过 Ctrl + T 变成表,然后加载到 Power Query,将查询命名为 Hierarchy。示例已经上传到 Github,方便大家对照学习。 Level] = 1)) in Level1 用相同的方法,从 Hierarchy 查询复制出查询 Level2、Level3 和 Level4,分别筛选出 Level 字段为 2、3、4 的 Level 1 到 Level 4 四个查询作为加工的辅助。 然后选中查询 Level1,与 查询 Level2 进行合并查询操作。 Table.ExpandTableColumn(MergedLevel4Table, "Level4", {"Child"}, {"Level4"}) in ExpandedLevel4 示例

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    基于OGG和Sqoop的TBDS接入方-合并方

    导语:本文为系文章《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方》的第三篇,前两篇文章的传送门如下: 第一篇:《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方-总体方》 第二篇:《基于 OGG和Sqoop的TBDS接入方-Sqoop与腾讯大套件TBDS的集成示例介绍》 本文主要讨论了一个基于OGG和Sqoop的TBDS接入后,如何对全量和增量进行合并的方。 概述 本文档给出一个Demo示例,旨在说明如何将一张Oracle源表,通过Sqoop工具离线抽取全量到TBDS,以及通过OGG工具实时同步增量到TBDS之后,全量与增量之间进行合并的方 环境准备 请参考《基于 OGG 的 Oracle 与 Hadoop 集群准实时同步介绍》及《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方-Sqoop与腾讯大套件TBDS的集成示例介绍》以准备相关环境 配置Sqoop 请参考《基于OGG和Sqoop的TBDS接入方-Sqoop与腾讯大套件TBDS的集成示例介绍》,确保源端Sqoop环境已配置无误。 3.3.3.

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    Power Query 系 (17) - BOM展开应用例(2)

    在本系的第 14 篇,我介绍了类似 BOM 的应该怎么存储,以及在 Power Query 中如何展开。那篇文章使用创建辅助查询的方法,从而简化了在查询编辑器的操作,小白都是可以理解和掌握的。 但如果我们来回顾一下处理的过程,有很多重复的操作,比如合并和展开第 2 级,合并和展开第 3 级等等。有编程概念的人立即想到,应该用循环来解决啊。 上篇介绍了 List.Generate 函之后,我们可以对 BOM 的展开进行优化了。 因为本博客是一个系,前面有专门文章讲合并操作的查询,就不每次重复贴图了。我们将重点放到 M 语言的代码中来。 - parentTable:父表,尽管现在连接是根 level 就可以确定,但后面需要迭代逐步变化,所以作为参 - linkFieldInParent: 父表的关联字段,子表的关联字段是固定的,总是

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    Python+pandas实现时间序扩展例一则

    在分析时序的有些场合下,可能每个月只能拿到一个,然而实际处理时,需要把这个扩展到该月的每天,且每天的相同。 演示代码: ? 某次运行结果: ?

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    订阅

    订阅暂不支持view,触发器和外键。 订阅初次配置需要对相关 binlog_row_image 参做调整,会根符合条件自动 kill 老的 session 使参立即生效。 订阅目前支持的字符集包括 latin1,utf8,utf8mb4。 本文将以一个简单例来说明订阅中拉取对应表到 Kafka 的功能,并且提供简易 KaflkaDemo下载 。 选择订阅 登录 传输DTS控制台,选择左侧的【订阅】,进入订阅页面。 选择需同步的 CDB 实例名,然后点击启动,再返回订阅,点击你所创建的订阅。 context.setSecretKey("test111usdfsdfsddsfRkeT"); 请填写 你从云API获取的secretKey. // 在迁移服务里面通过订阅获取到对应的 ,发现在 Kafka 订阅的 testtop 里面能看到已经有过来了。

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    实时同步方

    为了保证的有序性,每个instance只能被一个client接收。而且称队方式消费消费,有且仅能被消费一次。 col:名称 val:当前的值 type:当前类型,为当前库规定的类型,比如mysql的varchar。 全表同步时,所有都会同步至hbase中,部分同步时,只同步指定 类YZHBaseTransfer 该类主要负责格式化。将kafka接收的消息按照同步对应关系要求。 all表示全表同步,part表示仅同步表的一部分is_deleteTINYINT是否删除update_timelong记录当前修改时间 2.3.2对应关系表yzdc_sync_column_mapping familytb_idint对应的表主键update_timelong修改时间is_deleteboolean是否删除 附录一、kafka无序性解决方 为了解决负载均衡,通常情况下会为kafka

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    分析系——SQL

    分析系——SQL库 总第49篇 ▼ 本文知识只是用作于常用的分析中,并未涉及专业库搭建等知识。 向库中添加时,名和值要一一对应,如果未写出名,则添加的默认顺序是的存放顺序,这就引出两种添加方式,一种是向全部字段(即)添加,只需不写出名就可以;另一种是向部分字段添加,需要写出具体的添加名 1)、查询表中的全部:SELECT* FROM table_name; 2)、查询某几,SELECT column_name1, column_name2, FROM table_name; ORDERBY子句后面可以放置1或多,在每一后面还要指定该的排序方式,DESC代表的降序排,ASC代表的是升序排。 HAVING子句要放在GROUPBY 子句之后,也就是要对进行分组,然后再对其按条件进行筛选。还有一点使用HAVING语句作为条件时,条件后面的只能是在GROUPBY子句后面出现过的

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    概述----《大

    一、大之hadoop 学习框架最简单快捷的方法是看官网:http://hadoop.apache.org/ Hadoop是一个框架,它可以允许分布式处理大集可以用简单工程模式实现计算机集群。 2、HDFS:一个分布式文件系统,它提供高流量传递应用。 3、YARN:一个工作调度和资源管理的框架。 4、MapReduce:一个基于YARN之上的并行计算大集的计算框架。 ? 1、NameNode是负责管理文件系统元, 2、DataNodes是存储真实的的 ? 者配置可以使框架有效地安排任务在以前的在这个节点上,计算结果通过带宽整合到集群上。 MapReduce.png 后面还有系总结。

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    MySQL例:一个丢失惨

    前言 最近,有一位朋友突然微信联系我,说MySQL出现了丢失的情况;毫无疑问,对于一个DBA而言,这无疑是最令人紧张的一件事情,没有之一;听到这个消息后,我也就立刻投入到问题排查中。 例复现 看完刚刚的排查过程,相信很多童鞋都会有疑问,为什么修改字段长度对导致被截断?MySQL难道不会不会做校验吗?让我们接着往下看。 ”;场景2是执行成功,导致“部分丢失”;那么,MySQL是没有进行校验吗? 其实MySQL都有对进行校验的,只是在场景2中,因为sql_mode配置有问题,没有设置STRICT_TRANS_TABLES,导致MySQL没有阻止该操作执行,从而导致“丢失”惨。 总结 至此,“丢失”惨也就可以告一段落,根本原因是sql_mode没有设置STRICT_TRANS_TABLES;这个例也是在提醒我们,sql_mode是一个非常关键的配置,千万不可随便设置和修改

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    库恢复方

    库恢复方 摘要 这里所谈的内容是对备份的恢复,不是对损坏表的恢复,或者说灾难恢复。 目录 1. 背景 2. 备份方式分析 3. 恢复方 3.1. 第一种 3.2. 第二种 3.3. 你是否适用 mysqldump 每隔一段时间备份一次库,每个备份一个文件。 公司决策你是不是因为持续增加,有些已经不会再查询,会删除旧的历史。 备份方式分析 首先看看备份方式,你是不是采用这种方法备份 我使用一串字表述递增情况,的增长变化 垂直轴表示备份时间轴 最常见的备份方法,完全备份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 但逆向就不同了,逆时序恢复与上面第三种相同, 恢复过程中旧在 insert 的时候不会覆盖现有的新。 仅仅将失去的恢复到库中。 操作要十分谨慎,理解正向与逆向的不同,方能操作。 4.

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    库恢复方

    恢复方 3.1. 第一种 3.2. 第二种 3.3. 第三种 3.4. 第四种 4. 手工恢复 1. 背景 我们来假设一个场景。 你是否适用 mysqldump 每隔一段时间备份一次库,每个备份一个文件。 公司决策你是不是因为持续增加,有些已经不会再查询,会删除旧的历史。 备份方式分析 首先看看备份方式,你是不是采用这种方法备份 我使用一串字表述递增情况,的增长变化 垂直轴表示备份时间轴 最常见的备份方法,完全备份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 第三种 比较复杂,因为本档中存在重复记录,费点脑筋 第四种 最复杂,看似复杂,其实也不复杂,跟第三种差不多. 3.1. 但逆向就不同了,逆时序恢复与上面第三种相同, 恢复过程中旧在 insert 的时候不会覆盖现有的新

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    库恢复方

    库恢复方 摘要 这里所谈的内容是对备份的恢复,不是对损坏表的恢复,或者说灾难恢复。 目录 1. 背景 2. 备份方式分析 3. 恢复方 3.1. 第一种 3.2. 第二种 3.3. 你是否适用 mysqldump 每隔一段时间备份一次库,每个备份一个文件。 公司决策你是不是因为持续增加,有些已经不会再查询,会删除旧的历史。 备份方式分析 首先看看备份方式,你是不是采用这种方法备份 我使用一串字表述递增情况,的增长变化 垂直轴表示备份时间轴 最常见的备份方法,完全备份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 但逆向就不同了,逆时序恢复与上面第三种相同, 恢复过程中旧在 insert 的时候不会覆盖现有的新。 仅仅将失去的恢复到库中。 操作要十分谨慎,理解正向与逆向的不同,方能操作。 4.

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    来袭

    主要来源于两个方面:1、各业务部门通过业务系统产生的业务转为档;2、档部门通过人工填写、录入、搜集归类后转为档。 即便是同一个业务部门产生档,也会由于档门类、信息元不同,形成的档不同。 档部门除了采用业务系统收集档以外,还采用人工方式生成档。 因此,我们应从档的源头充分考虑未来的应用范围,把握档“快、广、大、乱”的特点,把来得“快”的档及时处理,把产生“广”的档各个击破,把存量“大”的档化整为零,把内容“乱”的档有序归类 档的存储 档给传统仓库架构带来了一系的冲击和挑战,仅从存储层面来审视,仓储的构建者不得不面对来自两方面的焦虑:一是规模急速增长,现有的共享磁盘架构能否适应海量的存储;二是结构复杂多样 通常结合信息检索、分析及挖掘技术,将信息进行适当的分类及抽取或形成一组问答序,并将这些信息进行提取,形成解决某一问题域的集市,挖掘出一定的专门知识,作为决策的依

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    mysql备份方

    制定合理的mysql备份方,并写备份脚本,要求把备份传输到备份服务器。 本机保存1个月,备份server保存3个月。 复制公钥到此文件 在 /etc/my.cnf中添加mysqldump的user和password [mysqldump] user=root password[email protected]123 备份整个库脚本 ,并删除本地30天以外的库!

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    湖建设方

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    Scrapy框架系--综合例之租房的现状(4)

    (2) 爬取不保存,就是耍流氓(3) 八月份的时候,由于脑洞大开,决定用 python 爬虫爬取了深圳的租房,并写了文章《用Python告诉你深圳房租有多高》,文章得到了一致好评和众多转载。 此次分析采集了广州 11 个区,23339 条,如下图: ? 样本 其中后半部分地区量偏少,是由于该区房源确实不足。因此,此次调查也并非非常准确,权且当个娱乐项目,供大家观赏。 与小伙伴抱团租房是最好的选择了,不然与不认识的人一起合租,可能会发生一系让你不舒服的事情。字体越大,代表户型量越多。 ? 户型 ? 租房描述 爬虫技术分析 请求库:scrapy、requests HTML 解析:BeautifulSoup 词云:wordcloud 可视化:pyecharts 库:MongoDB 库连接: 这里主要通过 pymongo 的一些聚合运算来进行统计,再结合相关的图标库,来进行的展示。

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    Raid5磁盘阵恢复思路分析--附真实

    1.raid5磁盘阵恢复思路分析 Raid5磁盘阵是一种相对安全的磁盘阵形式,分布状态有点类似于raid0磁盘阵。 但是raid5阵比raid0阵更为安全的一点就是阵的每一组平行块中都包含了一个校验块,校验块的作用主要表现在阵有一块硬盘掉线的时候,可以保证磁盘阵依旧正常运行,不受影响。 raid5磁盘阵组成原理图解.png 由于raid5阵的每一块硬盘中都包含有校验信息,因此恢复raid5阵时需要考虑三点因素。第一点,考虑硬盘的排顺序。第二点,考虑阵中每个块的大小。 第三点,考虑每个块所占的扇区。 2. raid5磁盘阵恢复例 某客户一组raid5磁盘阵,2块硬盘由于未知原因离线。 然后进行分析,去掉客户自己上线的那块盘,将另一块离线盘加入阵,通过虚拟环境搭建raid平台。做了简单的调整后进行提取,所有被成功恢复。 整个恢复过程用时仅一个工作日。

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    结构-队

    概述 什么是队,简单而言:先进先出。 队中没有元素时,称为空队。 队元素又称为队元素。 在队中插入一个队元素称为入队,从队中删除一个队元素称为出队。 因为队只允许在一端插入,在另一端删除,所以只有最早进入队的元素才能最先从队中删除,故队又称为先进先出(FIFO—first in first out)线性表。 5的队 queue = Queue(5) # 先把1-5的入队 for index in range(1, 6): queue.add(index ) # 打印下队 queue.show() # 打印下队头 print(queue.first())

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