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EF AddRange方法不适用于大数据

EF AddRange方法是Entity Framework中的一个方法，用于向数据库中批量添加多个实体对象。然而，对于大数据量的情况，使用AddRange方法可能会导致性能问题和内存溢出。

在处理大数据量时，推荐使用其他方法来替代AddRange方法。以下是一些替代方案：

使用BulkInsert：BulkInsert是一种高效的批量插入数据的方法，可以显著提高性能。可以使用第三方库，如EntityFramework.BulkInsert或EntityFramework.Extended来实现BulkInsert操作。
使用SqlBulkCopy：SqlBulkCopy是.NET Framework提供的一种高性能的批量插入数据的方法，可以直接将数据从一个数据源复制到另一个数据源。可以通过将实体对象转换为DataTable，然后使用SqlBulkCopy将DataTable中的数据批量插入到数据库中。
使用存储过程：可以编写存储过程来处理大数据量的插入操作。存储过程可以在数据库中执行，减少了网络传输的开销，并且可以通过优化存储过程来提高性能。
分批次插入：将大数据量分成多个较小的批次进行插入操作，可以减少内存的使用和提高性能。可以使用循环或递归的方式，每次插入一部分数据，直到插入完所有数据为止。

总结起来，对于大数据量的插入操作，EF AddRange方法不适用。可以考虑使用BulkInsert、SqlBulkCopy、存储过程或分批次插入等方法来提高性能和避免内存溢出的问题。

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MoCo不适用于目标检测？MSRA提出对象级对比学习的目标检测预训练方法SoCo！性能SOTA！（NeurIPS 2021）

下游任务通常利用在大型标注数据集 (例如ImageNet) 上学习的预训练权重进行初始化。因此，有监督的ImageNet预训练在整个领域都很普遍。...近年来，自监督预训练取得了相当大的进步，减轻了对标注数据的依赖。这些方法旨在通过图像级预训练任务来学习各种下游任务的通用视觉表征。...一个潜在的原因是，图像级预训练可能过度适用于整体表示，无法了解图像分类之外的重要属性。本文的目标是开发与目标检测相一致的自监督预训练。在目标检测中，检测框用于对象的表示。...不同于先前的图像级对比学习方法，将整张图片作为作为一个实例，SoCo将图像中的每个对象proposal视为一个独立的实例。因此，作者设计了一个新的预训练任务，用于学习与目标检测兼容的对象级视觉表示。...Evaluation on Mini COCO 为了验证本文方法的泛化性，作者还在Mini COCO数据集上进行了实验，结果如上表所示。

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旷视 | 大且高质量的数据集用于目标检测

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其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。...它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。...该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。...同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。...第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。

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九大数据分析方法：MECE法

今天继续分享九大数据分析方法系列。上一篇说到，当我们要分析的问题，受到太多因素的影响的时候，经常会不知道从哪里下手。...由大到小，逐步剥洋葱。比如刮风、下雨、大雷三件事，刮风除非是台风天，否则很少能影响到人们出行。大雷往往和下雨相伴，干打雷不下雨情况很少。...这里有两种深入方法：用相关分析法，收集降雨量指标，之后寻找降雨量指标与客流之间关系。比如收集了10个下雨天气的客户流量数据，可以做散点图，寻找相关关系。...最后选哪个，主要看从数据来源上，那种方法更简单可靠从结果上，那种方法区分度更明显（如下图）经过这一步，就又进行了第二级拆分，还可以类似的，做三级/四级拆分（如下图）总之，通过逐层拆分，能帮助我们看清问题真实发生原因...不过这些测试类方法，并不是直接从数据中解读出含义，而是先设计实验再看结果，因此没有和九大分析方法归为一类，小伙伴们还想看的话，下一部分来更新《8个故事，看懂数据测试》敬请期待哦。作者：小熊妹。

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独家 | SVP：一种用于深度学习的高效数据选择方法

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九大数据分析方法-单指标分析方法与多指标分析方法

1 单指标分析方法顾名思义，用单个数据指标进行数据分析适应场景：接触新任务，不了解数据情况，不了解业务形态优先看KPI指标（收入/成本等）关键指标，再看细节 1.1 周期性分析法收入的产生，...寻找周期性要从大到小找出业务发展的周期性规律：先看最大、最关键的收入指标，从月到日，逐步缩小范围。在日期上，标注会影响整体收入的重大举措（促销/政策）。...1.2 结构分析法结构分析法：通过观察内部结构，来分析指标走势的方法。...在数据差异非常大的时候，可以利用平均数倍数分层。...个别样本太突出，剩下样本指标太过接近时不适合用矩阵分析法，应用分层分析法。

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数据挖掘中的十大实用分析方法

1.基于历史的MBR分析基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较...MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。...这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。 8.神经网络神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。...10.逻辑回归分析当判别分析中群体不符合正态分布假设时，逻辑回归分析是一个很好的替代方法。逻辑回归分析并非预测事件(event)是否发生，而是预测该事件的机率。...文章来源：36大数据

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【愚公系列】2023年01月 .NETC#知识点-EF Core性能优化之显示编译

对于EF Core的查询优化其实也是多种多样的，性能优化是在特定的情况下的特定解决方案，下面着重介绍EF Core的显示编译查询 1.显示编译的概念 EF Core对我们查询的表达式的编译使用了缓存，当你查询代码需要重用以前执行的查询时...说白了也就是跳过查找的过程，而且使用场景如下： EF Core，还不支持编译查询返回集合类型。在数据量大的时候使用，比如查询大于一百万次时候大约回快6倍，一万次大约是2倍左右。...一、Core性能优化之显示编译本文主要是内存数据库的方式来测试显示编译查询的性能，避免了其他因素。...显示编译的两个方法如下： EF.CompileQuery()//同步方法 EF.CompileAsyncQuery()异步方法这两个方法允许您定义一个已编译的查询，然后通过调用一个委托调用它。...{ Teams.Add(new Team { Id = i, Name = "张山", age = i + 1 }); } Teams.AddRange

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九大减小数据泄密负面影响方法

数据泄密是公司企业最担心的问题，也是不得不面临的严峻现实。但是除了准备好一项数据泄密响应计划外，IT部门怎样才能最有效地预防和缓解数据泄密事件呢?不妨看看下面九个方法。　　1....这就加大了这种可能性：早在那时拥有诺顿源代码的任何人都也许找到了方法，利用赛门铁克的安全软件来危及用户的机器。　　4. 慎重评估通知泄密事件的速度。　　...如果泄密的数据之前经过了加密，数据泄密通知法律准许公司企业可以不必发布通告。因而，只要有可能，就要加密所有传输中的数据以及静态数据。...说到窃取敏感数据的成本低、影响力大的花招，攻击者在社会工程学攻击这个方面已变得相当老到。Kobus说："攻击者想出了新花样，利用社会工程学工具非法获取个人信息。"...谷歌具有搜索功能，它只要开始分析数据、检索数据，就能够比较主机数据和互联网数据，然后将对等网络添加到检索对象中。由于层出不穷的数据泄密事件丝毫没有停下来的迹象，预计不久会看到这类服务涌现出来。”

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C# 数据操作系列 - 9. EF Core 完结篇

EF Core的异步操作正如这小节题目所言，EF Core是支持异步操作的，但实际可用集中在SaveChanges和异步查询这两个方法上。...DbContext 也提供了Add/AddRange的异步方法，但是这组方法的异步版需要数据库的支持，并不是一个通用的方法，所以就没有提。...回到数据查询来，查询的异步支持方法组是来自于Linq，但是底层来源于数据访问接口。...EF Core的数据库访问插件微软为SQLite和SQL Server提供了默认的数据库连接程序，其中 SQLite的是： Microsoft.EntityFrameworkCore.Sqlite SQL...EF Core的配件在EF 4的年代，EF本身不支持对批量数据的支持。后续慢慢增加了对数组的处理，包括增删。但是随着时代的发展，数据量越来越大。所以仅仅是数组不能满足实际需求了。

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九大数据分析方法：指标拆解法

今天继续跟大家分享：九大数据分析方法系列。之前已经分享过：周期性分析法结构分析法矩阵分析法点击可进行阅读哦~ 这三种方法，都是只对一、两个指标进行分析。...如果没有，那拆了也白拆（如下图）第三步：确认子指标有数据采集。这一步也能重要，因为指标的背后是数据采集，如果没有数据采集，就只能用粗线条的拆解（如下图）第四步：列出拆解公式，进行数据对比。...两种拆解方法，到底用哪一种？为啥拆的很细，但是落地不了？...都是因为没有遵守这个拆解顺序导致的，一定要记牢哦四、指标拆解法的更多应用在经过多年实践以后，人们发现，有一些固定的拆解方法，很容易说明问题。...这些方法，在介绍完九大基本方法以后，会一一介绍给小伙伴们哦。总之，指标拆解法是一种基本方法，多在业务场景运用，能产生很多价值哦，小伙伴们可以在工作中自行训练，看看能发现新的分析模型不。

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MySql数据库大表添加字段的方法

第一基础方法增加字段基本方法，该方法适合十几万的数据量，可以直接进行加字段操作。...第二临时表方法思路如下： ① 创建一个临时的新表，首先复制旧表的结构（包含索引） create table new_table like old_table; ② 给新表加上新增的字段，注意，此时新表是空表...，重命名新表的名字为旧表的名字不过这里需要注意，执行第三步的时候，可能这个过程也需要时间，这个时候有新的数据进来，所以原来的表如果有字段记录了数据的写入时间就最好了，可以找到执行这一步操作之后的数据，...并重复导入到新表，直到数据差异很小。...不过还是会可能损失极少量的数据。所以，如果表的数据特别大，同时又要保证数据完整，最好停机操作。

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【asp.net core 系列】8 实战之利用 EF Core 完成数据操作层的实现

前言通过前两篇，我们创建了一个项目，并规定了一个基本的数据层访问接口。这一篇，我们将以EF Core为例演示一下数据层访问接口如何实现，以及实现中需要注意的地方。 ? 1....使用EF Core实现数据操作我们已经创建好了一个EF Context，那么现在就带领大家一起看一下，如何使用EF来实现上一篇《「asp.net core」7 实战之数据访问层定义》中介绍的数据访问接口...在实现各接口方法之前，创建如下属性： public DbSet Set { get => Context.Set(); } 这是EF操作数据的核心所在。...不过，这里可以根据实际业务需要修改方法： Single 返回单个数据，如果数据大于1或者等于0,则抛出异常 SingleOrDefault 返回单个数据，如果结果集没有数据，则返回null，如果多于1，...总结到目前为止，看起来我们已经成功实现了利用EF Core为我们达成数据操作和查询的目的。但是，别忘了EF Core需要手动调用一个SaveChanges方法。

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Entity Framework Core 总结

.NET Core CLI 此种方法对于 ASP.NET Core 也可以使用，其实当执行命令 dotnet ef migrations 时，会启动所在程序集（Program.cs），和正常启动ASP.NET...migrations add InitialCreate # database update 命令创建数据库并向其应用新的迁移 dotnet ef database update dotnet...ef migrations add InitialCreate 创建描述表结构的代码文件 EF Core 有两个工具集 .NET Core 命令行接口 (CLI) 工具可用于 Windows、Linux...，则 EnsureCreated 方法不执行任何操作。...Olivetto",EnrollmentDate=DateTime.Parse("2019-09-01")} }; context.Students.AddRange

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荐读|“大数据之父”舍恩伯格：大数据用于商业决策存在三大难点

大数据用于商业决策有盲区，“大数据之父”给出新对策。只要有了大数据，商业决策就能更加准确和理性吗？...研究大数据，诚然可以让企业更好地发现数据背后的商机，但是，把大数据运用到商业决策也存在不少局限。以舍恩伯格之见，大数据用于商业决策存在以下三大难点。难点一：只分析相关关系，导致商业决策出现盲区。...科研领域的很多统计和分析方法未必适合信息时代的商业领域，舍恩伯格对记者说：“很多人把数据间的相关关系看成是因果关系，这有可能造成对大数据的过度解读。”...Zynga公司在数据仓库、A/B测试工具和大数据分析方法上的领先，使其较其他游戏公司而言，可以更快按用户反馈意见调整各类决策和设置。...另外，由于完整的、结构化的数据难以获取，大数据在很大程度上存在着非结构化的特征。例如，舍恩伯格就在《大数据时代》一书中有写道，“只有5%的数字数据是结构化的且能适用于传统数据库”。

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