除了做程序的开发，有可能你还要自己做一下性能的测试，例如一个导入功能，你需要导入大批量的数据，多到什么程度。几万条甚至几十万条数据。
如何在不卡住页面的情况下渲染数据，也就是说不能一次性将几万条 都渲染出来，而应该一次渲染部分 DOM，那么就可以通过 requestAnimationFrame 来 每 16 ms 刷新一次。
由于最近疫情的影响，相信最近很多小伙伴都忙于线上办公或者面试?，笔者这里分享一道发生在大厂前端线上编程面试中的一道题目， 如何让 6000 万数据包和 300 万数据包在仅 50M 内存环境中求交集，
insert into testtable(id,name) values(1,’1′) —–8万多条
最近在做一个文本多分类的项目，来源于实际的需求场景。具体的情况不多说，但是有一点需要说明的是，场景有多个，每个场景下都有自己的数据，这些数据都是短文本数据。不同的是每个场景中含有的数据量不同。一开始我们做的时候是从数据量最大的场景入手，有107万条训练数据，单词有7万多个，分类效果还不错，不做任何数据预处理，测试集上准确率有94%，这个时候显示的GPU显存是700MB。接着做数据量小一点儿的场景，有70几万条数据，单词有6万多个，发现这个时候的GPU显存有3000多MB。训练时候的参数一模一样。按道理应该单词数多的那个显存比较大才对。而且按照我们的参数计算GPU显存就应该只有几百MB才是正常的。虽然从准确率上看程序应该没问题，但这个问题不解决会让我怀疑自己。
1、挖掘工具主要分商业数据产品和集成数据挖掘产品两类：商业数据挖掘产品具有代表性的SPSS Clementine，SAS Enterprise Miner，IBM Intelligent Miner;SQL Server2005属于集成了挖掘模型类的，挖掘算法与SQL数据库产品密不可分，你甚至可以把自己实现的数据挖掘算法跟SQL进行集成，Oracle也类似，DB2的BI功能没怎么用，不是很清楚。 2、数据挖掘过程的重点绝对是数据预处理，一般认为预处理工作会占60%-80%时间不等，为什么预处理会如此重要，大
前阵子项目因业务需要，要对接兄弟部门的用户数据，因为兄弟部门并不提供增量用户数据接口，每次只能从兄弟部门那边同步全量用户数据。全量的用户数据大概有几万条。因为是全量数据，因此我们这边要做数据比对（注： 用户username是唯一），如果同步过来的数据，我们这边没有，就要做插入操作，如果我们这边已经有，就要做更新操作。本文就来聊聊当数据量相对大时，如何进行对比
我们通常把一组数量级很大的数据叫做长列表，比如渲染一组上千条的数据，我们以数组的形式拿到这些信息，然后遍历渲染在页面上；
本文介绍在机器学习、深度学习的神经网络模型中，epoch、batch、batch size、step与iteration等名词的具体含义。
在x86架构下使用32位应用程序，理论上32位能够分配4G的大小空间，但实际上默认 .NET Framework 可以创建一个不超过 2 GB 的对象,在实际使用过程中可能使用到1.5G的样子就会报内存溢出异常。
分页功能在项目中时常用到，一款可以快速实现分页功能的插件非常有必要，pagination–这款插件功能非常完美，几乎我所有项目中使用到分页的地方都会第一时间考虑到这个插件，但是其实有能力的同学最好还是使用原生的JS或者JQuery来开发分页功能，毕竟插件很多源码比较复杂，也并不是所有功能都做到尽善尽美，仅仅是提供一个方便而已。
可能是经常处理业务，最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么，让我在数据库层面找原因。这样的需求接的多了，对于这类需求，我已经有了一套比较官方的回答思路，我来说，大家看，看看还有什么没有考虑到的地方，欢迎指正。
今天在查询一个列表的时候，突然发现列表由于之前压测导致几万条脏数据积累。导致找一个数据比较麻烦，由于项目没有提供批量删除的功能，所以想了个办法通过接口把数据挨个删除。
很多搜索引擎都是基于倒排索引，比如luncene，solr以及elasticsearch
我们日常会有不少的静态数据，格式也有很多的种类，比如 excel、csv、json、sqlite 等，如果数据量很少的话，用默认软件打开是没什么问题的。但是只要数据量稍微多一点，比如 excel 有几万条数据，使用软件打开就会很慢很慢了，尤其有的时候还需要做一些复杂的查询操作。另外一个不方便的地方就是，如果这些静态数据你希望开放给其他人使用，或者是自己开发一个前端的展示网页，都需要对这些数据提供暴露的 API，单独去开发的话还是比较费时费力的。
RDD（弹性分布式数据集）中的数据就如final定义一般，只可读而无法修改，若要对RDD进行转换或操作，那就需要创建一个新的RDD来保存结果。故而就需要用到转换和行动的算子。
<数据猿导读> 大数据已经渗透在各行各业，对于媒体来说，新闻不再只是采访、报道，最近就有一篇关于“铁路运行图大调整”的数据新闻火了，在自媒体平台上获得轰动。为什么要用这么庞大的数据来做新闻?DT财经主
分批读取大量数据的excel文件，每次读取1000行数据，然后插入数据库，并且去执行一个方法，执行完毕后更新此行数据的状态。需要获取已更新数据的占比，即计算百分比。
作为DBA总是会有现场的救火工作，而如果尽可能早一些介入需求，设计，开发阶段，可能就会杜绝很多潜在的性能问题。很多问题都是如此，都是逐步积累，最终在某一个阶段会集中爆发出来。今天看老盖的感慨，前十年跟全表扫描斗争，后十年跟隐式转换斗争，几代DBA大约都会面临这样的事情，想想真是蛮有意思。 而且前些天和领导在聊天的时候，我说现在优化没啥动力，一方面业务的使用量是有富余的，一个SQL从10秒优化到5秒，好像也没什么特别的成就 感，说句俏皮的话，可能是你比较喜欢折腾。另一方面绝大多数的业务使用数据
pageadmin CMS网站制作教程： http缓存的作用是提供网站相应速度和负载，用户第一次访问一个页面时，会向服务器发出请求，服务器接受到请求后会对网站进行编译，从数据库读取数据，读取配置文件等流程，最后再输出http响应结果给浏览器，这些流程都是费时的，如果一个页每天几万人访问，同一个页面相同的流程就要重复几万次，这个是很没有必要的，网站要想提高响应速度和负载，我们就要减少很多重复的流程，尽可能的减少服务器编译，读取数据库这些操作，能不能用户向服务器发出请求后省略中间环节，直接输出http响应结果给浏览器呢？答案是可以的。
事情的起因是，我们的一个项目经理需要对一个数据库的信息进行查询，SQL 人家都会写的。（语句已经经过处理字段名，和原有的语句不同）语句并不复杂， mysql 5.7.23
FastTree 是基于最大似然法构建进化树的软件，它最大的特点就是运行速度快，支持几百万条序列的建树任务。官方的说法是，对于大的比对数据集，FastTree 比phyml或者RAxML 快100到1000倍。官网如下
在使用PageAdmin Cms做网站时候，启用http缓存可以很大程度提高网站速度和负载，下面介绍一下http缓存的作用是什么？
1千万，2千万，或者上亿条数据？具体的答案不重要，当然肯定也不会是一个固定的数目，今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
这篇文章主要深入数据结构与算法在解决实际问题怎么运用和分析的，对于 IP 对属地查找本身有 API 接口，那这篇文章主要对原理内部查询过程实现做详细解析，体会怎么将数据结构和算法解决实际的问题。
Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。
b.如果X是2段文本（X1,X2），则是可以抽象为句对分类问题。如下所示 i:如NLI等任务。
将TeConnect的社会化登录数据无缝迁移到TePass中，具体操作如下 数据库数据平滑过度
最近在给学校做的一个项目中，有一个功能涉及到考核分数问题。 我当时一想，这个问题并不是很难，于是就直接采用了这样的方法：拿着一个表中的数据作为索引，去挨个遍历相关表中的数据，最后经过算分的过程，直接在算分函数中将算出的分数直接写入数据库，这就导致了标题说的问题。
由于一次导入千万条数据性能较低，因此决定把后面的1000万行，拆分为两部分，分两次导入，如下操作：
2017 年 2 月至 5 月，被告人彭中正利用其在成都市知数科技有限公司（以下简称知数公司）从事技术工作的便利，非法获取公民个人信息数十万条，伙同被告人吕雷，通过 QQ 向被告人周敏、“123 哥”（身份不详）、“49 哥”（身份不详）等人出售，违法获利约 50 万元。被告人周敏以 0.35 元/条、0.4 元/条等价格，从彭中正、吕雷处持续购买约 40 万条公民个人信息用于转卖获利，通过支付宝向吕雷给付对价 161731 元。
❝之前发过一个文章SQL查找是否"存在"，别再count了，很耗费时间的，小伙伴之前问我能不能出一个实际的测评啊，安排。❞ 就是是否存在两种SQL的写法: count() SELECT count(*
在使用 Ajax 技术加载数据的网站中， JavaScript 发起的 HTTP 请求通常需要带上参数，而且参数的值都是经过加密的。如果我们想利用网站的 REST API 来爬取数据，就必须知道其使用的加密方式。破解过程需要抓包，阅读并分析网站的 js 代码。这整个过程可能会花费一天甚至更长的时间。
本文内容是利用 Selenium 爬取网易云音乐中的歌曲 《Five Hundred Miles》 的所有评论，然后存储到 Mongo 数据库。
资料库：10xgenomics.com/resources/document-library
前段时间有朋友问我一个他们公司遇到的问题, 说是后端由于某种原因没有实现分页功能, 所以一次性返回了2万条数据,让前端用select组件展示到用户界面里. 我听完之后立马明白了他的困惑, 如果通过硬编码的方式去直接渲染这两万条数据到select中,肯定会卡死. 后面他还说需要支持搜索, 也是前端来实现,我顿时产生了兴趣. 当时想到的方案大致如下:
在这个数据大爆炸的时代，将数据以可视化的方式呈现出来，无疑可以让人更快的发现数据规律，提升业务决策的效率。而数据可视化一旦和地图结合起来，就给数据赋予了空间属性，对用户来说好比是开启了“上帝视角”，在特定地域范围内的相关信息一览无余。因此，数据可视化组件就成为深受地图开发者们欢迎的重要功能，腾讯位置服务也于近期隆重推出了这项功能。
网上有关 ChatGPT 的原理介绍文章一大堆，要么是从 NLP 的历史开始讲起，要么是上数 GPT 3 代，内容都相对冗长和复杂。其实 ChatGPT 的原理并不难理解，我将以最通俗易懂的方式为技术小白解读，帮助大家更好地了解这一技术。
对于大型综合性商业实体/购物中心，数商云提供了开展多业务、多业态的电商系统解决方案。结合多业务在线销售和多格式互联网自助应用平台业务，建立统一的会员机制，构建消费者的在线沟通能力，实现对企业客户关系的控制，充分展示消费者的动员能力，继续开展以综合业务为核心的客户忠诚度管理。
如果我告诉你，你知道的一切都是假的，如果你学的一些近几年发布的深受喜爱的 ECMAScript 的主要特性，是很容易导致性能问题的，会发生什么。
续 上一篇引起了大家的讨论，看着讨论我是比较晕的，这也怪我没有说清楚，所以再补一个续把问题说清楚吧。 笔记本配置 CPU：Core 2 7250 2.0G 内存：4G，其中2G设置成了虚拟硬盘，虚拟硬盘的软件：Ramdisk。读取：5.5G，写入：3.5G。 硬盘：160G，平均读取：70M/s。写入：不详，估计没有读取快。 （内存的读取速度是硬盘的读取速度的785倍。） 这里是我的笔记本的测试：http://www.cnblogs.com/jyk/archive/2009/05/10/145355
在开发过程中，经常做的一件事，也是最基本的事，就是从数据库中查询数据，然后在客户端显示出来。当数据少时，可以在一个页面内显示完成。然而，如果查询记录是几百条、上千条呢？直接一个页面显示完全的话，表格得多长啊。。。。。。这时，我们可以用分页技术。
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
OFFSET 和 LIMIT 对于数据量少的项目来说是没有问题的，但是，当数据库里的数据量超过服务器内存能够存储的能力，并且需要对所有数据进行分页，问题就会出现，为了实现分页，每次收到分页请求时，数据库都需要进行低效的全表遍历。
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如果靠人眼来一个个的对比excel的两列数据来去重的话，数据量少还能勉强对比一下，如果几千、几万条数据肯定就需要进行程式化处理，excel对于这个问题给我们提供了很方便的解决方案，这里主要用到excel的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值，并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择，甚至是删除。
表格是B端产品尤其是数据产品中，最常用的信息展现形态，比如商品列表、订单列表、用户列表，用户行为分析系统的事件列表、指标列表，DMP平台的标签列表、场景列表等，可以说B端产品40%以上的页面是由表格构成。
这篇文章，我们来聊一下对于一个支撑日活百万用户的高并系统，他的数据库架构应该如何设计？
看到这个题目，很多人第一反应就是：分库分表啊！但是实际上，数据库层面的分库分表到底是用来干什么的，其不同的作用如何应对不同的场景，我觉得很多同学可能都没搞清楚。 用一个创业公司的发展作为背景引入—— 假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。 天呐！就这种系统，随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期进行快速的业务功能开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。 接着大家就是不停地在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。 如下图所示：
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