图中可以看到 string 类型中最大的 key 为 aaa(实际可以看到每种数据结果的最大一个 key,只是我这个实例只有 string 类型的)。
我们知道一个大型的公司往往都具有复杂的组织结构,成百上千号员工,要做到大而不乱,就必须依靠合理的组织结构来优化内部的交流成本。Redis 内部也有组织结构,不同的是这个组织结构要维系上亿的对象,而不是几百几千。今天我来向大家呈现 Redis 如何来管理这上亿的对象而不会混乱的。
导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年,清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果,同学们将课程中学到的数据思维和技能成功
bigkey是指存储在Key-Value数据库中的键对应的值所占用的内存空间较大。举个例子,如果值是字符串类型,它可以达到最大512MB的存储空间;如果值是列表类型,最多可以存储 2^32 - 1 个元素,即 4294967295 个元素。
桶排序(Bucket Sort)是一种排序算法,通常用于将一组数据分割成有限数量的桶(或容器),然后对每个桶中的数据进行排序,最后将这些桶按顺序合并以得到排好序的数据集。
数据倾斜就是数据的分布严重不均,流入部分算子的数据明显多余其他算子,造成这部分算子压力过大。
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【新智元导读】非常仔细地观察神经网络生成的图像时,经常会看到一些奇怪的棋盘格子状的伪影(棋盘效应,checkboard artifacts)。本文作者讨论了棋盘效应出现的原因以及反卷积难以避免棋盘效应
论文地址:https://www.mdpi.com/2076-3417/10/10/3621
Loss Max-Pooling for Semantic Image Segmentation CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.02966
激光熔覆技术是指利用高能密度的激光束照射熔池,使其温度达到过饱和状态,使熔池中的元素形成枝晶或其他非晶态物质,并以极高速度向熔池表面流动并熔覆在工件表面形成一层具有一定厚度和性能的新的金属层。与传统的堆焊、电镀相比,激光熔覆技术具有很多独特优势。
在 负载均衡算法 — 轮询 一文中,我们就指出了加权轮询算法一个明显的缺陷。即在某些特殊的权重下,加权轮询调度会生成不均匀的实例序列,这种不平滑的负载可能会使某些实例出现瞬时高负载的现象,导致系统存在宕机的风险。为了解决这个调度缺陷,就提出了 平滑加权轮询 调度算法。
对于分布式系统来说,整个集群的存储容量和处理能力,往往取决于集群中容量最大或响应最慢的节点。因此在前期进行系统设计和容量规划时,应尽可能保证数据均衡。但是,在生产环境的业务系统中,由于各方面的原因,数据倾斜的现象还是比较常见的。Redis Cluster也不例外,究其原因主要包括两个:一个是不同分片间key数量不均匀,另一个是某分片存在bigkey;接下来我们看看,在腾讯云数据库redis中,如何及时发现和解决分片数据不均匀的问题。
在学习完map、set这两个由红黑树构成的容器后,我们来到了这里hash,首先我们要有一个基础的认知——哈希和map与set的仅在使用时的差别区别:前者内部的元素没有序,而后者有序,其它的都相同,这里我们可以通过STL标准库对应的unordered_map和unordered_set的两个名字就能看出,那hash存在的意义在哪里?底层的数据结构又是如何实现的呢?
解决方案:避免数据源的数据倾斜 实现原理:通过在Hive中对倾斜的数据进行预处理,以及在进行kafka数据分发时尽量进行平均分配。这种方案从根源上解决了数据倾斜,彻底避免了在Spark中执行shuffle类算子,那么肯定就不会有数据倾斜的问题了。 方案优点:实现起来简单便捷,效果还非常好,完全规避掉了数据倾斜,Spark作业的性能会大幅度提升。 方案缺点:治标不治本,Hive或者Kafka中还是会发生数据倾斜。 适用情况:在一些Java系统与Spark结合使用的项目中,会出现Java代码频繁调用Spark作业的场景,而且对Spark作业的执行性能要求很高,就比较适合使用这种方案。将数据倾斜提前到上游的Hive ETL,每天仅执行一次,只有那一次是比较慢的,而之后每次Java调用Spark作业时,执行速度都会很快,能够提供更好的用户体验。 总结:前台的Java系统和Spark有很频繁的交互,这个时候如果Spark能够在最短的时间内处理数据,往往会给前端有非常好的体验。这个时候可以将数据倾斜的问题抛给数据源端,在数据源端进行数据倾斜的处理。但是这种方案没有真正的处理数据倾斜问题。
搜索是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的,因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法:顺序查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找。
生成图片实验中总会出现各种各样的artifacts,这几天跑实验遇到了棋盘伪影,在前辈指导下了解了如何解决这个问题,记录一下
首先大key不是key很大而是key对应的value值很大 一般而言如果String类型值大于10KB,Hash,Set,Zset,List类型的元素的个数大于5000个都可以称之为大key
文章:GFS-VO: Grid-based Fast and Structural Visual Odometry
今天为大家介绍的是来自Su-In Lee团队的一篇论文。大多数赋能医疗人工智能的机器学习模型的推理结果都难以解释。在这里,作者报道了一种结合医学专家见解和高度表达性的可解释人工智能形式的模型审计通用框架。
产生原因:纵向进给量和磨削深度过大;在修整砂轮时,砂轮表面有凹凸不平;磨床头架和尾座刚度不好,在磨削力作用下产生变形,引起工件轴线偏斜;工作台导轨润滑油膜太厚,在工作台运行中产生摆动;砂轮的两棱角没有倒圆。
关于染色体外环状DNA (Extrachromosomal circular DNA, eccDNA) 也属于最近研究的一个新的热点。eccDNA的功能也在不断的研究。最近刚刚发表了一篇关于eccDNA研究的综述。基于这个综述也就简单来说一下关于eccDNA情况。
【新智元导读】谷歌研究院官方博客几小时前更新文章,介绍了一种名为“缩放卷积神经网络”的新方法,能够解决在使用反卷积神经网络生成图像时,图片中尤其是深色部分常出现的“棋盘格子状伪影”(棋盘效应,checkboard artifacts)。作者讨论了棋盘效应出现及反卷积难以避免棋盘效应的原因,并提供了缩放卷积 TensorFlow 实现的代码。作者还表示,特意提前单独公开这一技术,是因为这个问题值得更多讨论,也包含了多篇论文的成果,让我们谷歌大脑的后续大招吧。 当我们非常仔细地观察神经网络生成的图像时,经常会看
上一篇介绍了 mongo 的三种部署方式,「单点、主从、副本集」三种部署方式,今天就跟大家聊聊最后一种「分片集群」的方式,分片集群也是 mongo 能够作为万亿级别数据库的核心魅力所在,也有一句话说到:
貌似以前,浪尖发过一篇文章,讲的是从spark streaming的web ui的角度去分析。这其实,是根据现象去分析定位问题的很方便的手段,大家可以去翻翻,星球的球友也可以去精华帖子里看看。
答:无论是明场还是荧光场的图像,都可能出现一定程度的光照不均匀。这种不均匀不仅影响图像的美观,而且也会影响对该图像的测量分析(尤其是荧光图像)。如下:
在Android 中的卡顿丢帧原因概述 - 应用篇[1]这篇文章中我们列举了应用自身原因导致的手机卡顿问题 , 这一篇文章我们主要列举一些由 Android 平台自身原因导致的卡顿问题. 各大国内 Android 厂商的产品由于硬件性能有高有低 , 功能实现各有差异 , 团队技术能力各有千秋 , 所以其系统的质量也有高有低 , 这里我们就来列举一下 , 由于系统的硬件和软件原因导致的性能问题.
Spark中的内存使用分为两部分:执行(execution)与存储(storage)。
首先大key不是key很大而是key对应的value值很大,一般而言如果String类型值大于10KB,Hash,Set,Zset,List类型的元素的个数大于5000个都可以称之为大key.
Redis Cluster 集群中涉及到了数据分布问题,因为 redis cluster 是多 master 的结构,每个 master 都是可以提供存储服务的,这就会涉及到数据分布的问题,在新的 redis 版本中采用的是虚拟槽分区技术来解决数据分布的问题,关于什么是虚拟槽分区技术我们后面会详细的介绍。在集群中除了虚拟槽分区技术之外,还有几种数据分布的算法,比如哈希算法,一致性哈希算法,这篇文章我们就来一起聊一聊这几种数据分布算法。
在C++98中,STL提供了底层为红黑树结构的一系列关联式容器,在查询时效率可达到
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
目前Clickhouse在线上使用,不管是多分片还是多副本都是以集群方式部署,那么对外暴露多台Clickhouse服务,通常会通过LB方式使每台服务器能够均匀的接受到客户端的请求,另外一点就是在其中一台服务发生故障,仍然能通过故障转移方式正常对外提供服务。接下来会介绍关于Clickhouse通常使用的两种LB方案。
VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler,DRS),可以动态地分配和平衡计算容量,将硬件资源聚集到逻辑资源池中。可以持续不断地监控资源池的利用率,智能分配资源,允许用户自己定义规则和方案来决定虚拟机共享资源的方式及它们之间优先权的判断根据。
https://link.springer.com/article/10.1186/s40168-017-0237-y
从在上一期,我们提到,为了有效组织勇士们抵御波斯侵略军,保卫家园,列奥尼达需要经常调整勇士们的战斗阵型,又希望大部分勇士们不需要改变自己的战斗位置。列奥尼达设计了一个环,勇士们根据自己的编号,在环上找到自己的位置,这种算法叫做,一致性哈希(Consistant Hashing)。
焊接机器人在现代制造业中扮演着重要的角色,它们能够高效地完成焊接任务,提高生产效率,减少劳动力成本,同时确保焊接质量的一致性。其中,焊枪角度的调整对焊接质量至关重要。创想焊缝跟踪将探讨如何正确地调整焊接机器人的焊枪角度。
本文继续接上篇文章,【技术分析】4kw机柜无通道封闭CFD模拟分析及优化(上篇) 进行解析。
一致哈希是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。
在进行图像定量分析之前,必须首先对图像背景进行校正。如果不作此操作,有时可能会出现极大或极小值,批量分析后得到的数据是不可信的。
将要排序的数据拆分、分组放入几个有序的桶里,然后分别对每一个桶中的元素排序,最后将桶中的元素依次取出,就完成了最终的排序。
光源是机器视觉系统中重要的组件之一,一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。因此,机器视觉系统光源的选择是非常重要的。使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别,获得高品质、高对比度的图像。光源是机器视觉获取图像的基础,通过对光源的改进与设计可以高效的提取出所需目标信息,极大地提高图像处理和识别的效率,提高系统测量精度和可靠性;反之,光源的错误使用则会造成图像处理复杂度提高,系统效率低下。
记得刚开始学编程的时候,总有同学问我怎么学写循环,在一些人心中,入门和初级的R语言使用者的界限似乎就是能否熟练写循环或者函数,所以今天这个教程就是写的专门针对如何开始写循环。
导读 为了发挥清华大学多学科优势,搭建跨学科交叉融合平台,创新跨学科交叉培养模式,培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才,由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块,形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式,显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 图1. 参加学术会议(1) 怀着对数据科学的向往,我于2019年秋季学期报名参加了清华大学大数据
随着微服务的流行,服务之间的依赖性和调用关系变得越来越复杂,服务的稳定性变得尤为重要。业务场景中经常会涉及到瞬时流量冲击,可能会导致请求响应超时,甚至服务器被压垮、宕机不可用。出于对系统本身和上下游服务的保护,我们通常会对请求进行限流处理,快速拒绝超出配置上限的请求,保证系统或上下游服务系统的稳定。合理策略能有效应对流量冲击,确保系统可用性和性能。本文详细介绍了几种限流算法,比较各个算法的优缺点,给出了限流算法选型的一些建议,同时对业务上常用的分布式限流也提出一些解决方案。
对于很多生成模型(如GAN中的生成器、自动编码器(Autoencoder)、语义分割等模型)。我们通常希望进行与正常卷积相反的装换,即我们希望执行上采样,比如自动编码器或者语义分割。(对于语义分割,首先用编码器提取特征图,然后用解码器回复原始图像大小,这样来分类原始图像的每个像素。)
定义:棋盘效应是由于反卷积的“不均匀重叠”(Uneven overlap)的结果。使图像中某个部位的颜色比其他部位更深: 📷 具体原因:在反卷积操作时,如果卷积核(Kernel)大小不能被步长(Stride)整除时,反卷积输出的结果就会不均匀重叠: 📷 在二维情况下棋盘效应更为严重,如下: 📷 原则上,网络可以通过训练调整权重来避免这种情况。解决方法就是注意调整好卷积核(Kernel)大小与步长(Stride)的关系。 不重叠(图a: kernel <= stride)与均匀重叠(图b: kern
在数字图像处理中,图像分割是很关键的一步,当图像质量较好,光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务,但是有些时候会遇到光照不均匀的现象,这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果,本文要介绍的是一种通过分块阈值进行分割的方法。
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化,他可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中,我们将讨论使用 python Pandas 库对数值进行分箱的 4 种方法。 我们创建以下合成数据用于演示 import pandas as pd # version 1.3.5import numpy as npdef create_df():df
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