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我在对PHPAdmin进行数据库文件导入时遇到的几个问题，备忘

-------------------------- 操作背景： 我需要从服务器的数据库中导出.sql文件，然后导入到另一台进行演示的笔记本中，使用的是phpStudy2014，服务器中的是2013版本...出现问题： 其中我一共规范操作，导出了五个.sql文件,在进行另一台笔记本导入时发现，仅有两个更可以成功导入，另外三个显示各种报错。 情景一：报错如下图所示 ?...粗略看来就是表关系的外键影响，最后有单独把表meter提取出来进行导入，发现还是这样的报错，但是数据没看到有什么问题，巧合的是发现，有个缩小版的跟这个差不多的数据库，在进行同样的操作过程却没有报错，即将...首先，要说的是，我最初是用了phpAdmin的操作界面，报错是因为文件过大，发现这个文件有2G多，于是网上搜索到需要更改php.ini文件里的三个与上传相关的范围限制 即对php.ini中的upload_max_filesize...最后，鬼使神差的我直接用了MySQL-Front分两次导出了这个数据库文件，虽然时间花费久一点，但是很顺利，并且发现得到的.sql文件比之前的要大1G,难道是phpAdmin导出大文件有缺失的问题所在，

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python执行测试用例_平台测试用例

有很多方法可以做到这一点，我最喜欢的一种方法是addopts = --random-order在pytest选项（通常是[pytest]或[tool:pytest]部分）下添加特定 # pytest.ini文件内容...，在存储桶中进行混洗，然后对存储桶进行混洗，设计原理如图 给定上面的测试套件，以下是一些可能生成的测试顺序中的两个： 可以从以下几种类型的存储桶中进行选择： class 测试将在一个类中进行混洗...，而各类将被混洗，但是来自一个类的测试将永远不会在其他类或模块之间运行来自其他类的测试。...请注意，属于package的模块（以及这些模块内的测试）x.y.z不属于package x.y，因此在对存储package桶类型进行随机分配时，它们将落入不同的存储桶中。...none (已弃用) 禁用混洗。自1.0.4起不推荐使用，因为此插件默认不再重做测试，因此没有禁用的功能。

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    Pytest（16）随机执行测试用例pytest-random-order

    有很多方法可以做到这一点，我最喜欢的一种方法是addopts = --random-order在pytest选项（通常是[pytest]或[tool:pytest]部分）下添加特定 # pytest.ini文件内容...，在存储桶中进行混洗，然后对存储桶进行混洗，设计原理如图 给定上面的测试套件，以下是一些可能生成的测试顺序中的两个： 可以从以下几种类型的存储桶中进行选择： class 测试将在一个类中进行混洗...，而各类将被混洗，但是来自一个类的测试将永远不会在其他类或模块之间运行来自其他类的测试。...请注意，属于package的模块（以及这些模块内的测试）x.y.z不属于package x.y，因此在对存储package桶类型进行随机分配时，它们将落入不同的存储桶中。...none (已弃用) 禁用混洗。自1.0.4起不推荐使用，因为此插件默认不再重做测试，因此没有禁用的功能。

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    Pytest（16）随机执行测试用例pytest-random-order「建议收藏」

    有很多方法可以做到这一点，我最喜欢的一种方法是addopts = --random-order在pytest选项（通常是[pytest]或[tool:pytest]部分）下添加特定 # pytest.ini文件内容...，在存储桶中进行混洗，然后对存储桶进行混洗，设计原理如图 给定上面的测试套件，以下是一些可能生成的测试顺序中的两个： 可以从以下几种类型的存储桶中进行选择： class 测试将在一个类中进行混洗...，而各类将被混洗，但是来自一个类的测试将永远不会在其他类或模块之间运行来自其他类的测试。...请注意，属于package的模块（以及这些模块内的测试）x.y.z不属于package x.y，因此在对存储package桶类型进行随机分配时，它们将落入不同的存储桶中。...none (已弃用) 禁用混洗。自1.0.4起不推荐使用，因为此插件默认不再重做测试，因此没有禁用的功能。

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    python执行测试用例_java随机函数random使用方法

    有很多方法可以做到这一点，我最喜欢的一种方法是addopts = --random-order在pytest选项（通常是[pytest]或[tool:pytest]部分）下添加特定 # pytest.ini文件内容...，在存储桶中进行混洗，然后对存储桶进行混洗，设计原理如图 给定上面的测试套件，以下是一些可能生成的测试顺序中的两个： 可以从以下几种类型的存储桶中进行选择： class 测试将在一个类中进行混洗...，而各类将被混洗，但是来自一个类的测试将永远不会在其他类或模块之间运行来自其他类的测试。...请注意，属于package的模块（以及这些模块内的测试）x.y.z不属于package x.y，因此在对存储package桶类型进行随机分配时，它们将落入不同的存储桶中。...none (已弃用) 禁用混洗。自1.0.4起不推荐使用，因为此插件默认不再重做测试，因此没有禁用的功能。

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    卷积神经网络学习路线（十九） | 旷世科技 2017 ShuffleNetV1

    介绍 当前很多CNN模型的发展方向是变得更大，更深，这让深度卷积神经网络的准确率更高，但难以运行在移动设备上，针对这一问题，许多工作的重点放在对现有预训练模型的剪枝，压缩或使用低比特表示。...方法 针对组卷积的通道混洗 现代卷积神经网络会包含多个重复模块。...具体实现的话，我们就可以对于上一层输出的通道做一个混洗操作，如下图c所示，再分为几个组，和下一层相连。 ?...混洗单元 在实际过程中，我们构建了一个ShuffleNet Unit（混洗单元），便于后面组合为网络模型。 ? 在这里插入图片描述 Figure2 a是一个残差模块。...有通道混洗和没有通道混洗 Shuffle操作是为了实现多个组之间信息交流，下表表现了有无Shuffle操作的性能差异： ?

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    pytest文档58-随机执行测试用例(pytest-random-order)

    # pytest.ini文件内容 [pytest] addopts = --random-order —random-order 随机测试 先写几个简单的用例，目录结构如下 ?...，在存储桶中进行混洗，然后对存储桶进行混洗，设计原理如图 ?...可以从以下几种类型的存储桶中进行选择： class 测试将在一个类中进行混洗，而各类将被混洗，但是来自一个类的测试将永远不会在其他类或模块之间运行来自其他类的测试。 module 模块级别。...请注意，属于package的模块（以及这些模块内的测试）x.y.z不属于package x.y，因此在对存储package桶类型进行随机分配时，它们将落入不同的存储桶中。...none (已弃用) 禁用混洗。自1.0.4起不推荐使用，因为此插件默认不再重做测试，因此没有禁用的功能。

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    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

    ①使用 sparkContext.parallelize() 创建 RDD ②引用在外部存储系统中的数据集 ③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作...**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务。

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    Adaptive and Robust Query Execution for Lakehouses at Scale（翻译）

    例如，第5节和第6节中概述的所有逻辑重写和规划器规则都利用这种机制来停止正在进行的大型扫描、混洗或磁盘溢出。...推送到表扫描的额外谓词可用于修剪文件以加速查询。5.3 规划器规则：连接算法重新选择在Photon查询引擎中，有两种主要的分布式连接算法：广播哈希连接和混洗哈希连接。广播哈希连接。...在我们的查询引擎中，混洗分区在分区编号上是物理连续的，允许“合并”操作在逻辑上进行，而无需额外读取或写入混洗数据。...6.2 规划器规则混洗消除回退 类似于SCOPE[47]中的混洗消除优化，我们的静态优化器也进行基于成本的混洗消除。在大多数情况下，较少的混洗往往会使查询运行得更快。...如图7(a)所示，这个高估导致静态优化器选择按R.a和S.a进行分区以执行混洗哈希连接，有效地消除了后续按进行的哈希聚合的混洗。

    12010

    Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

    ①使用 sparkContext.parallelize() 创建 RDD ②引用在外部存储系统中的数据集 ③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD的类型 8、混洗操作...**重新分区**， PySpark 提供了两种重新分区的方式； 第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。 这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...8、混洗操作 Shuffle 是 PySpark 用来在不同执行器甚至跨机器重新分配数据的机制。...根据数据集大小，较多的内核和内存混洗可能有益或有害我们的任务。

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    【Spark】Spark之how

    开销很大，需要将所有数据通过网络进行混洗（shuffle）。 (5) mapPartitions：将函数应用于RDD中的每个分区，将返回值构成新的RDD。 3....不会去重，不进行混洗。 (2) intersection：求两个RDD共同的元素的RDD。会去掉所有重复元素（包含单集合内的原来的重复元素），进行混洗。...从HDFS上读取输入RDD会为数据在HDFS上的每个文件区块创建一个分区。从数据混洗后的RDD派生下来的RDD则会采用与其父RDD相同的并行度。...Spark提供了两种方法对操作的并行度进行调优： (1) 在数据混洗操作时，使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度； (2) 对于任何已有的RDD，可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。...序列化调优 序列化在数据混洗时发生，此时有可能需要通过网络传输大量的数据。默认使用Java内建的序列化库。Spark也会使用第三方序列化库：Kryo。

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    读书 | Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

    当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...3.把输出写到一个数据混洗文件中，写入外部存储，或是发挥驱动器程序。...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。...用户的代码(20%) spark可以执行任意代码，所以用户的代码可以申请大量内存，它可以访问JVM堆空间中除了分配给RDD存储和数据混洗存储以外的全部空间。20%是默认情况下的分配比例。

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    【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

    当RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，RDD不需要混洗数据就可以从父节点计算出来，或把多个RDD合并到一个步骤中时，调度器就会自动进行进行"流水线执行"（pipeline）。...3.把输出写到一个数据混洗文件中，写入外部存储，或是发挥驱动器程序。 　　...调优方法 在数据混洗操作时，对混洗后的RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少的分区数。...数据混洗与聚合的缓存区(20%) 当数据进行数据混洗时，Spark会创造一些中间缓存区来存储数据混洗的输出数据。...用户的代码(20%) spark可以执行任意代码，所以用户的代码可以申请大量内存，它可以访问JVM堆空间中除了分配给RDD存储和数据混洗存储以外的全部空间。20%是默认情况下的分配比例。

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    TensorFlow 2.0 的新增功能：第一、二部分

    本章还说明了在数据的混洗，批量和预取方面使用tf.data.Dataset方法的最佳实践，并针对 TF 2.0 提供了建议。...必须对原始数据进行混洗，以确保训练，验证和测试数据分布在整个数据分布中。 另外，建议在每个周期之后对数据进行混洗。...这些文件为 Python pickle格式。 在此端到端示例中，我们将从 pickle 文件中创建tfrecords。...另外，非常重要的一点是要注意，在对数据管道进行打乱（打乱），重复（重复）和批量（批量）之后，应将预取转换添加到输入管道的末尾。...数据集操作是一个在线转换过程，该过程创建数据集对象，应用转换，对数据进行混洗，然后重复进行此操作并通过预取创建一批数据； 稍后将它们输入模型。

    3.7K10

    为什么MobileNet及其变体如此之快？

    另外，作者还对如何在空间和通道中做卷积进行了直观阐述。...通道混洗（Channel shuffle） 通道混洗是改变 ShuffleNet[5] 中所用通道顺序的操作（层）。这种操作是通过张量整形和转置来实现的。...这里，G 代表的是分组卷积中分组的数目，分组卷积通常与 ShuffleNet 中的通道混洗一起使用。 虽然不能用乘-加运算次数（MACs）来定义通道混洗的计算成本，但是这些计算应该是需要一些开销的。...G=2 的通道混洗的例子。没有进行卷积，只改变了通道顺序。 ? G=3 的通道混洗的例子。...这里的重要组成模块是通道混洗层，它「混洗」了分组卷积中的通道顺序。如果没有通道混洗，分组卷积的输出就无法在分组中利用，这会导致准确率的降低。

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    hadoop中的一些概念——数据流

    对于大多数作业来说，一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小，默认是64MB，不过可以针对集群调整这个默认值，在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 　　...如果有多个reduce任务，则每个map任务都会对其输出进行分区，即为每个reduce任务建一个分区。每个分区有许多键（及其对应的值），但每个键对应的键/值对记录都在同一分区中。...该图清晰的表明了为什么map任务和reduce任务之间的数据流成为shuffle（混洗），因为每个reduce任务输入都来自许多map任务。...混洗一般比此图更复杂，并且调整混洗参数对作业总执行时间会有非常大的影响。 ? 　　　　　最后，也有可能没有任何reduce任务。...当数据处理可以完全并行时，即无需混洗，可能会出现无reduce任务的情况。在这种情况下，唯一的非本地节点数据传输室map任务将结果写入HDFS。

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    分类模型的评价方法

    以上四类判别结果展示在混淆矩阵上是一个两行两列的交叉矩阵，行分别代表实际的正例和负例，列分别代表预测的正例和负例。...（False Negative，FN）:样本实际为正例，但模型预测为负例； 左下角被称为假阳性（False Positive，FP）：样本实际类别为负例，但模型预测为正例； 右下角被称为真阴性（True...Recall = TP/(TP + FN) 2.3 精确率 精确率的含义是指：预测为真的正样本占所有预测为正样本的比例。...15 Accuracy = (TN + TP)/(TN+TP+FN+FP) (12+15)/(12+3+0+15) = 0.9 Recall = TP/(TP + FN) #对应混洗矩阵输出中的...Sensitivity指标，也称灵敏性 12/(12+0) = 1 Precision = TP/(TP + FP) #对应混洗矩阵输出中的Pos Pred Value 12/(12+3) = 0.8

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