特征：SQL编写，无问单机/集群、无问商用/开源、无问大牌/新秀 现在为啥跑不快？ 硬件不变，提速关键在于设计出计算量更少的算法。 然后再用程序语言写出来。...再看看这些案例，自己算算提速多少倍 开源 SPL 优化银行预计算固定查询成实时灵活查询 开源 SPL 将银行手机账户查询的预先关联变成实时关联 开源 SPL 优化保险公司跑批优从 2 小时到 17 分钟...业务场景问题描述，包括 简单的业务背景 查询或跑批请求的发起条件 执行频率 主要痛点，等等 选择关键的特性指标，准确描述业务场景的价值，包括： 数据量（<1亿，1亿-10亿，10亿-100亿，100亿以上
案例二：总账跑批业务场景 马上消费金融总账项目是公司第一个完全运行在 TiDB 的项目，也是第一个从项目上线之初就放弃 MySQL，坚定不移选择 TiDB 的项目。...在总账项目数据量基数巨大的前提下，日增量 5 亿到 10 亿，希望每天能在 3 个小时内完成跑批，用 MySQL 单实例跑不下来。而分库分表技术方案对于总账系统出报表需求又具备其客观难题。...总账项目上线后，跑批期间 QPS 如下: [7-QPS.png] 跑批期间的 SQL 响应时间如下: [8-sql-response-time.png] 跑批期间的 TiKV CPU 使用率如下: [9...这类场景在跑批应用中比较常见。我们的优化实践建议如下： 确保表主键是整形类型。 确保表主键离散随机生成，而非自增。...我们积累了账务归档、总账跑批等大数据量、高并发量的 TiDB 实践经验。我们还将所有 TiDB 运行到了 Kubernetes 容器云平台之上，使数据库真正获得了 Cloud-native 能力。
远程服务器上建立独立开发环境以及安装pytorch等安装包，可以使用pycharm连接服务器在服务器terminal进行操作，也可以使用MobaXterm连接服务器进行操作，本文仅对pycharm方法进行说明...连接服务器 1. pycharm顶端任务栏寻找Tools —> Deployment —> Configuration....再次顶端任务栏Tools —> Start SSH Session 此时pycharm terminal除了local terminal之外还出现另外一个服务器的terminal，在这个服务器terminal...注意pycharm连接好服务器后也可以将本地文件上传到服务器目标文件夹中，选中文件右击选择Deployment–>Upload即可。...3） 使用已经连接好服务器的MobaXterm或者pycharm目标服务器的terminal安装anaconda 在文件目录下执行： bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64
Java技术栈 www.javastack.cn 优秀的Java技术公众号 一台Java服务器能跑多少个线程？ 这个问题来自一次线上报警如下图，超过了我们的配置阈值。 ?...当时就想到一台java服务器到底可以跑多少个线程呢？跟什么有关系？现整理如下。 每个线程都有一个线程栈空间通过-Xss设置，查了一下我们服务器的关于jvm内存的配置。
我们一直都有一个很简单的服务器共享业务，详见：生物信息学江湖的开创性产品-共享服务器。因为是同一个机器给很多人错峰使用，所以过去的五年一直运行的蛮好。...但是有一些代码本身有问题，所以也确实是有一些时候会造成整个服务器奔溃，比如一个小伙伴跑一个简单的动态预测模型代码，详见： 教程官网：https://drizopoulos.github.io/JMbayes2..."platelets" "prothrombin" [19] "histologic" "status2" 如果是把上面的312行的数据扩充到十几万条信息然后跑上面的代码...，可能是确实是需要服务器。...这个测试数据，在我们个人电脑通常是十几秒钟就跑完了，但是如果是服务器的话居然是需要十几分钟，就很让用户奔溃，关键是慢就算了还会把服务器卡死，因为调用了服务器所有的计算机资源。。。。
进行腾讯云账号的登录操作： 如未实名，参考实名认证指引：https://cloud.tencent.com/document/product/378/3592 完成账号的创建和实名认证后，我们需要先申请GPU云服务器...申请页面：https://cloud.tencent.com/apply/p/l133eutcwd9 购买实例及初始化 在申请成功以后，我们就可以进入到购买页来进行对应机型的购买，进入云服务器购买页...图片 各个配置的要求，因为是基于服务器，所以按台式机算 图片 最高画质 图片 本次少了一些跑分的视频和参数，后来实际想想，好像对于测评的意义并不是很大，大家如果对于卡的性能有兴趣，完全可以去查nvdia
最近在做一个项目，顺便把前段时间学习的ElasticSearch给用上，所以我在服务器上面安装了ES 结果忽视了个条件，ES默认的JVM内存占用为1G，而我服务器总共才2G，结果当然是寄了。
源起 puerts群上问得最多的一个问题是：为什么npm下载的有些库跑不起来。...可以看笔者之前写的这篇文章《c++游戏服务器嵌入v8 js引擎胎教级教程》 ，里面介绍了怎么在C++程序里头嵌入nodejs，UE也是C++程序，自然也适用。
背景：前段时间帮学长跑实验，在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑，半夜跑，跑了5、6次，一次因为电脑死机，一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费，想想就气。...而且在本地跑实验十分占用CPU等资源，耗电又有风险。想着自己还有个服务器，这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤，避免大家采坑。...---- 主要内容： 本文将讲解如果利用现有的云服务器来跑python程序。...使用到了Anaconda 实现了PyCharm同步云服务器，实现本地编辑自动同步至云服务器，并且本地运行python程序时使用云服务器来跑代码（从而不需要消耗本地电脑资源） 或是不用PyCharm编辑，...3.在服务器上运行python程序并且挂载后台实现跑实验 需求：我们不想通过PyCharm来运行服务器上的python，想让服务器后台挂载python程序，让它自己去连夜跑实验（压榨劳动力）那么就与我的
批标准化提出了一种机会可以重参数化所有深度网络的优雅方法。重参数化显著减少了多层之间协调更新的问题。批标准化可应用于网络的任何任何输入层或隐藏层。...这意味着，梯度不会再简单地增加 的标准差或均值：标准化操作会除掉这一操作的影响，归零其在梯度中的元素，这是批标准化方法的一个重大创新。...使用批标准化后，我们得到的归一化 恢复了零均值和单位方差的特性。对于底层的几乎任意更新而言， 仍然保持着单位高斯。...事实上，这是Guillaume中采用的方法，为批标准化提供了灵感。令人遗憾的是，消除所有的线性关联比标准化各个独立单元的均值和标准代价函数更高，因此批标准化仍是迄今最实用的方法。...自然想到我们应该将批标准化应用于输入 还是变换后的值 。更具体地讲， 应替换为 的标准化形式。偏置项应被忽略，因为参数 会加入批标准化重参数化，它是冗余的。
程序部署在云服务器，出了问题无法调试，怎么办？看下面的黑科技，程序在云端跑，断点打在本地，访问远程接口，立马进入本地代码断点处。 1.配置远程断点 ? ? ? ?...2.将你的spring boot项目上传至远程服务器 3.在你的远程服务器通过下面的命令启动你的项目 nohup java -Xdebug -agentlib:jdwp=transport=dt_socket...进入本地断点调试 哈哈哈，跑的是远程代码，进入的是本地断点，这样可以很方便的调试运行环境的代码！6666 注意，必须保证你本地的代码和远程服务器的代码一致哦
造完轮子，很自然的想到要弄个App来跑一下。 在搬APP出来之前，先介绍下这几个轮子吧。 二、轮子 昨晚我在秋名山输给一辆五菱宏光, 他用惯性飘移过弯,他的车很快，我只看到他有个修楼房漏水的招牌。
目前看来常用的有 UnixBench 和 GeekBach，前者源于 Unix，GPL v2 授权下的自由软件，GeekBach 是跨平台的知名跑分软件，但结果需要上传服务器通过网址查看。...下面简单介绍两种跑分软件使用方法。 UnixBench# UnixBench 是最初的 BYTE UNIX 基准套件，经过多年的更新和修订。测试结果是一个系统指标，而非 CPU、 RAM 或磁盘指标。...炮分时可以用身边其他设备的分数作对比衡量跑分机器性能。...同样用 Ubuntu 台式机跑了一遍，可以在 这里 查看跑分结果： Linux 环境下我个人倾向于使用开源软件 Unixbench ，可以直接在终端查看结果，无需联网。...至此，本文介绍了 Linux 环境下的跑分方法。
--restart=always： 在容器退出时总是重启容器 MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456：root密码123456
背景:我们有一批数据在数据库里,要进行到期处理并推送到mq,处理并推送小于等于当前时间的数据....:事务+select for update 本文先提供一个没有采用的方式--采用事务加select for update的形式 1.开启事务 2.从task表里selce for update 锁定一批数据...3.处理数据 4.更新这批task 5.提交事务 这么做呢就有个非常严重的问题,---同一时刻只有一个有效服务 如果A系统拿到了数据,开始了事务但是没提交,那么B系统同样的条件也会查到同一批还没处理好提交的数据...方式 (无锁,我们目前采用的方式) 步骤解释: 0.数据库里增加一个字段lockkey 1.先去数据库拿小于等于当前时间的一批status为1(待发送)的数据 2.根据这批数据的id ids更新这批数据为...status=2(发送中),lockKey=一个唯一数(防止两个服务拿到同一批更新的数据,我们用的是redis的一个自增id) 3.根据ids和locaKey查询出本批次哪些数据被本轮处理函数更新了(这就是好处
皮带跑偏检测系统通过Python基于YOLOv7网络架构训练模型对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测，一旦皮带跑偏检测系统YOLOv7网络架构训练模型监测到现场皮带跑偏、撕裂、堆煤、异物等异常情况时，皮带跑偏检测系统马上开展警报
当然了，大部分情况下我是不会使用我的mac来进行ngs组学数据分析的，因为服务器的计算资源配置是我mac的100倍以上，而且运行ngs组学数据会占用mac大部分资源耽误办公。...（特殊情况下，大家的服务器都会关闭，所以有可能是不得不使用自己的mac跑数据分析流程哦） 使用conda管理软件 因为anaconda太大，所以我们选择器精简版miniconda即可，约50M，选择清华站点下载
线程的顺序执行，有很多种方式，比如加锁、用join、使用newSingleThreadExecutor等，最近碰到一个场景：主线程A中需要按顺序执行 a1、a2...
其中： Sv: 每一批对应的样本的替换变量。 Pprob.gam 指的每个基因受到一个或者多个因素影响的概率。 Pprob.b 指的是每个基因受到调整因素影响的概率。...当然如果设置prior.plots=T，那么就会得到第一批的评估的样本分布图。除了核算法的选择外，带宽（bandwidth）也会影响密度估计，过大或过小的带宽值都会影响估计结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
