是否可以在LMDB中存储不同大小的记录，或者它们是否需要具有完全相同的大小？

LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）是一种高效的键值存储数据库，它可以在内存中进行快速的读写操作。LMDB中存储的记录可以具有不同的大小，不需要完全相同的大小。

LMDB使用B树数据结构来组织数据，每个记录都有一个唯一的键和对应的值。记录的大小可以根据实际需求进行灵活设置，可以存储不同大小的记录。

LMDB的优势包括高性能、低内存占用、事务支持、并发读写等。它适用于需要快速读写操作的场景，特别是对于大量小数据的存储和访问。

在LMDB中，可以使用不同的API来进行数据的读写操作，包括基本的插入、删除、更新等操作。同时，LMDB还提供了事务支持，可以保证数据的一致性和可靠性。

对于LMDB的使用，腾讯云提供了云原生数据库TDSQL-C，它是基于LMDB开发的一种高性能、高可靠性的云数据库产品。TDSQL-C支持自动扩缩容、备份恢复、监控告警等功能，适用于各种云计算场景。

更多关于TDSQL-C的信息和产品介绍，可以访问腾讯云官网的链接：https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc

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在画图软件中，可以画出不同大小或颜色的圆形、矩形等几何图形。几何图形之间有许多共同的特征，如它们可以是用某种颜色画出来的，可以是填充的或者不填充的。

(1)使用继承机制，分别设计实现抽象类图形类，子类类圆形类、正方形类、长方形类，要求： ①抽象类图形类中有属性包括画笔颜色(String类型)、图形是否填充(boolean类型：true表示填充，false...表示不填充)，有方法获取图形面积、获取图形周长等； ②使用构造方法为其属性赋初值； ③在每个子类中都重写toString()方法，返回所有属性的信息； ④根据文字描述合理设计子类的其他属性和方法...(2)设计实现画板类，要求： ①画一个红色、无填充、长和宽分别为10.0与5.0的长方形； ②画一个绿色、有填充、半径为3.0的圆形； ③画一个黄色、无填充、边长为4.0的正方形； ④分别求三个对象的面积和周长...，并将每个对象的所有属性信息打印到控制台。...：" +getColour() +"\t"+"有无填充:" +isFill()+ "半径为："+getR()+"的圆形面积为："+area()+"周长为："+perimeter() ; } }

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Caffe学习笔记(三)：cifar10_quick_train_test.prototxt配置文件分析

Caffe主要处理两种形式的数据流：图像和标签在网络上的传输，随着网络的传输，它们转化更高层次的表示，最终以得分或者概率值的形式输出。 ...那么这个均值怎么来的呢，实际上就是计算所有训练样本的平均值，计算出来后，保存为一个均值文件，在以后的测试中，就可以直接使用这个均值来相减，而不需要对测试图片重新计算。 ...根据数据的来源不同，数据层的类型也不同（后面会详细阐述）。一般在练习的时候，我们都是采用的LevelDB或LMDB数据，因此层类型设置为Data。...该层（layer）是属于训练阶段的层，还是属于测试阶段的层，需要用include来指定。如果没有include参数，则表示该层既在训练模型中，又在测试模型中。...在后面的pooling_param中，我们可以设定池化层的特有参数。必须设置的参数： kernel_size: 池化的核大小。也可以用kernel_h和kernel_w分别设定。

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Caffe学习笔记(二)：使用Python生成caffe所需的lmdb文件和txt列表清单文件

5.训练模型注意：还有一种不需要db文件和计算图片数据的均值的训练方法，而是只需要一个txt列表清单，另一种训练步骤在讲完此种学习方法后进行讲解。...二、图片数据转换成db(leveldb/lmdb)文件 1.概述在深度学习的实际应用中，我们经常用到的原始数据是图片文件，如jpg,jpeg,png,tif等格式的，而且有可能图片的大小还不一致...在caffe根目录的/examples/image目录下，有两张共我们测试的图片，它们是cat.jpg和fish-bike.jpg。...我们可以使用eog命令在终端查看这两个图片(远程登录ssh不行，vnc可以，当然不是远程登录是可以使用的)，它们分别如下： ? ? ...在运行中，要求所有图片的尺寸一致，因此需要改变图片大小。程序调用opencv库的resize（）函数来对图片放大缩小，默认为0，不改变 check_size: 检查所有的数据是否有相同的尺寸。

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caffe随记（六）---tools工具举例

可以看到有很多可执行文件，我就举几个常用的例子 1、compute_image_mean.bin（计算图像平均值）一般在数据读取层的Transform阶段，需要去均值操作。...（图像数据转换成db（leveldb/lmdb)文件） caffe数据输入层的数据一般都以LEVELDB或者LMDB输入，所以要把原始数据进行转换，caffe中也提供了这样的工具根目录下输入：....，要检测输入图像是否拥有同样大小的尺寸，默认为false) -encode_type(可选：将图片编码为哪一个格式，从cpp中来看，如果这一个不设置的话，它其实可以自己去根据图片的后缀名来识别图片的类型...) -encoded(是否将原图片编码放入最终的数据中，默认为false，当这个选项打开，被编码的图片就会被存储进datum中) -gray(但这个选项打开，表示图片都是灰度图) -resize_height...大家想要了解tools中工具的一些更为细节的东西，可以去 caffe目录下的tools中寻找cpp源码，这里我们看的可执行文件是在caffe的build目录下的tools中，要注意区分

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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

图片放在不同的文件夹之下，注意图片的size需要规约到统一的格式，不然计算均值文件的时候会报错。 ? 2、将内容生成列表放入txt文件中。两个txt文件，train训练文件、val测试文件。...---- 二、利用create_imagenet.sh生成LMDB文件 Caffe中需要固定的格式，所以需要利用create_imagenet.sh生成LMDB文件。...这里一般都是需要统一成一样的size会比较好。提问——RESIZE=TRUE时候，是否需要安装opencv？答：不用，不是一个模块 2、文件运行并检查 Sh 或者来到文件夹直接....如果这个数据包好了我们所有的训练图片数据，查一下这个文件的大小是否符合预期大小，如果文件的大小才几k而已，那么就代表你没有打包成功，估计是因为路径设置错误。.../lmdb_test/train/train_lmdb 这里的EXAMPLE是需要你的训练集LMDB路径 $DATA代表的是生成均值文件的目录，而且文件名字你可以随便修改，存放路径可以随意一些。

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LMDB笔记_pdf怎么做笔记

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。作为一个计算机底层小白，在了解一个知识点的时候时常需要恶补很多基础知识。本文记录在了解LMDB过程中接触的知识点。...LMDB基本架构一个比较官方的解释：lmdb的基本做法是使用mmap文件映射，不管这个文件存储实在内存上还是在持久存储上。...lmdb把整个虚拟存储组织成B+Tree存储,索引和值读存储在B+Tree的页面上.对外提供了关于B+Tree的操作方式，利用cursor游标进行。可以进行增删改查。解读慢慢解读上面这段话。...1. mmap Memory map: 一种内存映射文件的方法。mmap将一个文件或者其他对象映射进内存。文件被映射到多个页上，如果文件的大小不是所有页的大小之和，最后一个页不被使用的空间将会清零。...不一样 Linux只有当物理内存用完的时候才会去动用虚拟内存（即swap分区） swap类似于windows的虚拟内存，不同之处在于，Windows可以设置在windows的任何盘符下面，默认是在C盘，

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Lmdb、Boltdb 和 mmap

[image.png] bolt 可以看成是 lmdb 的一个 go 版本实现，目前活跃的是 etcd 的分支 bbolt，作为 etcd 的存储引擎使用。...freelist 页面存储当前可以使用的页面 id，包括回收的页面【参考 how append only b+tree works】, 如果当前磁盘页面已经不够分配了，boltdb就需要扩大磁盘文件的大小...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...（TCP 协议栈优化）在 mongodb 中的使用 MongoDB在3.0 之前使用 mmap 引擎作为默认存储引擎。

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Pytorch数据加载的分析

1、定位问题在优化数据加载前，应该先确定是否需要优化数据加载。数据读取并不需要更快，够快就好。...一般的，显存占用率很高，利用率却很低的时候，通常会怀疑是数据加载太慢导致，但不是唯一原因，比如模型内大量的循环也会导致GPU利用率低。可以尝试固定数据看看是否可以提高GPU利用率。...）为节省阅读时间，先给结论，数据加载慢主要是由于计算性能的瓶颈，而不是IO瓶颈和数据拷贝瓶颈（测试数据为1920x1080的大图，小图片可能结论不同）。...这里插一句，lmdb文件大小为实际使用大小且小于map_size，但window下生成lmdb大小不正常为map size大小，读取一下后会变成实际大小。...cv2.IMREAD_COLOR) label = np.frombuffer(self.txn.get(label_path.encode())).reshape(-1, 5) #lmdb存储后numpy

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【云原生进阶之数据库技术】第一章MySQL-3.1-整体架构

比如表缓存，记录缓存，权限缓存，引擎缓存等。如果查询缓存有命中的查询结果，查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。...MySQL存储引擎是插件式的，服务器中的查询执行引擎通过接口与存储引擎进行通信，接口屏蔽了不同存储引擎之间的差异。现在有很多种存储引擎，各有各的特点，最常见的是MyISAM和InnoDB。...想查看完整的使用show full processlist; 2.2 查询缓存（Cache&Buffer）这是MySQL的一个可优化查询的地方，如果开启了查询缓存且在查询缓存过程中查询到完全相同的...SQL语句，则将查询结果直接返回给客户端；如果没有开启查询缓存或者没有查询到完全相同的 SQL 语句则会由解析器进行语法语义解析，并生成“解析树”。...缓存Select查询的结果和SQL语句执行Select查询时，先查询缓存，判断是否存在可用的记录集，要求是否完全相同（包括参数值），这样才会匹配缓存数据命中。

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caffe示例实现之4在MNIST手写数字数据集上训练与测试LeNet

3.定义MNIST网络在定义自己的网络之前可以运行示例中给出的代码训练网络： sh examples/mnist/train_lenet.sh 1 过程与CIFAR-10中的一样，所用solver...中读入数据 backend: LMDB batch_size: 64 #批次大小，即一次处理64条数据 scale: 0.00390625 #...in-place（猜测可以翻译为在原位置，也就是不开辟新内存）的操作来节省内存，这是通过简单地把bottom blob和top blob设成同样的名字来实现，当然了，不要在其他类型的层中这么干。 ...它需要两个blob，第一个是预测，第二个是数据层生成的label。该层不产生输出，只是计算loss函数的值，在反向传播的时候使用，并初始化关于ip2的梯度。...最后的模型存储在一个二进制的protobuf文件lenet_iter_10000.caffemodel中，在训练其他数据集的时候可以把它作为基础模型。

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Akka 指南之「分布式数据」

简介当需要在 Akka 集群中的节点之间共享数据时，Akka 分布式数据非常有用。通过提供类似 API 的键值存储的 Actor 访问数据。键是具有数据值类型信息的唯一标识符。...所有数据条目都通过直接复制和基于gossip的协议传播到集群中的所有节点或具有特定角色的节点。你可以对读写的一致性级别进行细粒度控制。自然CRDTs可以在不协调的情况下从任何节点执行更新。...Replicator Actor 必须在集群中的每个节点上启动，或者在标记有特定角色的节点组上启动。它与运行在其他节点上的具有相同路径（而不是地址）的其他Replicator实例通信。...我们需要格外小心，不要将两者混合，因为它们具有相同的类型，所以编译器不会提示错误。...具有持久数据的节点的停止时间不应超过此持续时间，如果在此持续时间之后再次加入，则应首先手动（从lmdb目录中）删除其数据。 CRDT 垃圾 CRDT的一个问题是，某些数据类型会累积历史记录（垃圾）。

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非易失性数据库系统存储与恢复方法

但是和DRAM不同，写到NVM就持久化了，因此重启后或者崩溃重启后不需重新加载数据库就可直接访问tuple。 NVM的优点显而易见，在OLTP数据库中充分利用他们非常重要。...copy-on-write update引擎（CoW）该存储引擎更新前先拷贝记录，更新拷贝的记录。不需要记录WAL。使用不同的director访问数据库中不同版本。...CoW使用LMDB的copy-on-write B+tree完成shadow paging。存储：在文件系统中存储directors。元组以HDD/SDD优化的格式存储。...每个database独立存储，master record在文件中固定位置。支持二级索引。即使更新元组一个字段，也需要创建元组的备份。存储引擎需要追踪元组的不同版本，这样才能够回收不用版本记录的空间。...为了正确处理事务回滚和DBMS恢复，NVM-InP引擎只有在确定它们不再需要时才释放由元组或非内联字段占用的存储空间。

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mmdetection最小复刻版(一)：整体概览

故这里写的都是我自认为比较关键的，需要理解的部分。做个记录也不错。一旦mmdetection进行更新，且和本文不一致，我会实时同步。由于是个人学习记录笔记，故可能不是非常规范，啥都有。...ACTIVATION_LAYERS.register_module(module=nn.ReLU) 直接注册自己实现或者任何地方已经实现的类到注册器中，一旦注册进去了，那么在配置里面就可以通过...lmdb库的使用需要将数据集先制作成lmdb的格式，然后就可以采用lmdb快速索引，图片的读取就可以省略了。...不同大小的输入图片，输出的图片size是不一样的，如果不保持比例，则说明img_scale是目标图片的w,h，直接对图片resize到指定的img_scale即可，输出图片大小都是一样的。...在train或者val模式下，运行逻辑是： 1.

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PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取

； NFS 的情况：在 NFS 的场景下，系统的一次读写首先要进行上百次的网络通讯，并且这个通讯次数和文件的大小无关。...重复Environment.open_db() 调用相同的名称将返回相同的句柄。作为一个特殊情况，主数据库总是开放的。命名数据库是通过在主数据库中存储一个特殊的描述符来实现的。...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 。...关于这个类的参数：https://lmdb.readthedocs.io/en/release/#transaction-class 所有操作都需要事务句柄，事务可以是只读或读写的。...abort(): 中止挂起的事务。重复调用 abort() 在之前成功的 commit() 或 abort() 后或者在相关环境关闭后是没有效果的。 commit(): 提交挂起的事务。

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caffe随记（二） --- 数据结构简介

Blob封装了运行时的数据信息（存储、交换和处理网络中正反向传播时的数据和导数信息），并且在CPU和GPU之间具有同步处理的能力。...比如传统的多层感知机，就是比较简单的全连接网络，用2D的Blob，调用innerProduct层来计算就可以了。在模型中设定的参数，也是用Blob来表示和运算。它的维度会根据参数的类型不同而不同。...比如：在一个卷积层中，输入一张3通道图片，有96个卷积核，每个核大小为11*11，因此这个Blob是96*3*11*11....//##指定是否需要向底部进行反向传播，如果没有指定Caffe会自动推断每个输入是否需要反向传播来计算参数梯度。...数据来源可以来自高效的数据库（如LevelDB和LMDB），也可以直接来自于内存、也可来自磁盘的HDF5文件和图片文件。

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非易失性数据库系统存储与恢复方法

但是和DRAM不同，写到NVM就持久化了，因此重启后或者崩溃重启后不需重新加载数据库就可直接访问tuple。 NVM的优点显而易见，在OLTP数据库中充分利用他们非常重要。...copy-on-write update引擎（CoW）该存储引擎更新前先拷贝记录，更新拷贝的记录。不需要记录WAL。使用不同的director访问数据库中不同版本。...存储引擎需要追踪元组的不同版本，这样才能够回收不用版本记录的空间。该存储引擎具有很大的写放大现象，增加了NVM设备的磨损，缩短了使用寿命。...仅仅在WAL中记录tuple的非易失指针。指针和指向的tuple都存储在NVM。可以通过指针访问tuple无需回放。将B+tree存储到NVM，重启后无需重建，立即可访问。...为了正确处理事务回滚和DBMS恢复，NVM-InP引擎只有在确定它们不再需要时才释放由元组或非内联字段占用的存储空间。

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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。 ?...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。...在将数据加载到LMDB时，你可以看到个别案例或特征向量存储在Datum的对象上。整型数据被存储在（字节串格式）data中，浮点型数据存储在float_data中。...一开始我犯错将浮点型数据分配到data中，从而导致该模型不学习任何东西。在将Datum存储到LMDB之前，你需要将对象序列化成一个字节的字符串表示。

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关于HDFS应知应会的几个问题

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Python操作SQLiteMySQLLMDBLevelDB

做的事情还是非常简单易懂的，向学生信息表中插入（1，Alice）、（2，Bob）、（3，Peter）三条记录，删除（1，Alice），修改（3，Peter）为（3，Mark）。 “?”...test_query.py fetchall()返回的是记录数组，可以通过WHERE子句做更细致的选择。 2.3.4 完整的例子把上面的操作写成函数形式： ? 运行一下，输出结果为： ?...使用时import MySQLdb（注意大小写）。 3.2 操作流程同为关系型数据库，MySQL的操作方法和SQLite是大同小异的。...LMDB 4.1 准备学习LMDB的时候不禁想到知乎上的提问“有哪些名人长期生活在其他名人的光环下”，说实话感觉查它的人基本都是为了用Caffe…… Anyway，LMDB和SQLite/MySQL等关系型数据库不同...某种意义上，学习技术和背单词一样，当前掌握的单词越多，背新单词就越容易——因为可以把新单词和已经掌握的同义词联系在一起，在脑海里聚成簇。

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