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。
insert into testtable(id,name) values(1,’1′) —–8万多条
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；
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。
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。
数据的世界无奇不有，常常会遇到一些超出常识之外的故障的发生。这就要求广大的DBA要深入了解数据库的内部机制，面对一些奇葩的故障或者问题能够拨开迷雾找到真相。今天我们一起来盘点一下Oracle数据库中，
很多搜索引擎都是基于倒排索引，比如luncene，solr以及elasticsearch
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
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。
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
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。
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。
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。
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。
1、提问：南哥，在我的理解里，python面向对象编程。所以有一个callable的对象，在（）内传参的语法蛮亲切的。但是像def ，class ，for，if，py2里的print，async这些 在后面敲一个空格，然后继续编写的（不知道叫什么，姑且叫关键词？）应该如何去理解，或者说自己如何去写一个东西 xxx然后敲个空格，而不是括号，继续编写。
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。
我们在项目中会有一些批量操作的场景，比如导入文件批量处理数据的情况（批量新增商户、批量修改商户信息），当数据量非常大，比如超过几万条的时候，在Java代码中循环发送SQL到数据库执行肯定是不现实的，因为这个意味着要跟数据库创建几万次会话。即使在同一个连接中，也有重复编译和执行SQL的开销。 例如循环插入10000条(大约耗时3秒钟)∶
我们有一个重要的旧系统，最近夜维出现了一些问题，夜间执行5小时未完成，为了不影响业务，只能早上高峰期之前，DBA手工kill夜维进程。
本文出自《SRE：Google运维解密》，由Google资深SRE 孙宇聪 担任译者，首次深度剖析Google SRE。 Google Music——2012 年 3 月 :一次意外删除事故的检测过程 此事故特殊点在于，海量数据存储所带来的后勤方面的挑战：去哪里存放5000盘磁带，以及如何能够迅速地(甚至是可行的)从离线媒介中读出数据—— 而这一切还要发生在一个合理的时间范围内。 1. 发现问题：灾难来临 一个 Google Music 用户汇报某些之前播放正常的歌曲现在无法播放了。Google Mus
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。
今天这篇文章来聊聊如何轻松学习『Python数据分析』，我会以一个数据分析师的角度去聊聊做数据分析到底有没有必要学习编程、学习Python，如果有必要，又该如何学习才能做到毫不费力。
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。
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
问题1，方案1执行update，select的结果应该是(1e,2b)，存在不匹配的记录，不会进行更新，是我贴错了，我的锅，
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
码农架构的读者应该注意到上个周末有分享一篇文章：一个几乎每个系统必踩的坑儿：访问数据库超时，最后对于怎么避免写出慢SQL没有过多赘述，但实际上这个问题我们经常遇到。我们不能等着系统上线，慢 SQL 吃光数据库资源之后，再找出慢 SQL 来改进，那样就晚了。那么，怎样才能在开发阶段尽量避免写出慢 SQL 呢？
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？
1000万行数据，由10万个用户+每用户100条记录组成，同样使用书中所提及的构造序列的表值函数轻松构造完成。
上次更新的最后一篇文章还是在去年的四月份，除了个人原因，也有这10万条数据的功劳。每次进入网站都是出现各种各样错误，也怪自己不去看报错，有时候会直接进不去，出先错误页面。Fatal error: Allowed memory size of 134217728 bytes exhausted (tried to allo 这就是报错信息了，大致意思就是，内存超出了，后面百度才明白、、：是因为php默认内存限制是128M，所以需要修改php.ini文件。查找到memory_limit = 128M这一行，将128M改大点，我这里直接是改成了2048M。 重启服务器，通过sudo /usr/sbin/apachectl restart来重启apache服务器，当然其实用终端执行php的话，不重启服务器也是可以的。 重新执行php文件，成功，OK
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。
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。
本节内容讲述线上的调优手段以及压力测试的相关工具，结合一些实际的命令参数，我们将会介绍运行结果的具体含义。本节内容为大致的介绍如何压力测试和如何阅读参数，具体的运行效果需要自己部署一台机器测试，关于这部分的内容受到不同的机器影响会出现完全不同的效果，需要实际测试所以没有进行记录。
❝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(*
资料库：10xgenomics.com/resources/document-library
为某基于wordpress搭建的博客长久未除草，某天升级的时候发现已经被插入了几万条垃圾留言，如果一条条删除那可真是累人的活。遂考虑直接进入mysql直接清空表或者删除表中数据。
*本文原创作者：泰格实验室，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 一、背景 MySpace成立于2003年9月，作为比FTI(Facebook、Twitter、Instagram)更早推出的垂直社交平台，MySpace在过去几年经历了过山车式的跌宕起伏。 在FTI一个个大红大紫时，高层战略调整的滞后曾让MySpace卖来卖去，用户大批撤离，被国内外意见领袖贴上必死标签。 不过，自从4年前Specific Media买了这个半死不活的社区后，用了不到三年时间，将MySpace定位为专注于音
Realm 是由Y Combinator孵化的创业团队开源出来的一款可以用于iOS(同样适用于Swift&Objective-C)和Android的跨平台移动数据库。目前最新版是Realm 2.0.2，支持的平台包括Java，Objective-C，Swift，React Native，Xamarin。
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。
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
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。
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