TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储 等等...利用下列代码将图片生成为一个TFRecord数据集： import os import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot...将单个TFRecord类型数据集显示为图片 上面提到了，TFRecord类型是一个包含了图片数据和标签的合集，那么当我们生成了一个TFRecord文件后如何查看图片数据和标签是否匹配？...可以将其转化为图片的形式再显示出来，并打印其在TFRecord中对应的标签，下面是一个例子，接上面生成单个TFRecord文件代码，在F:\testdata\show路径下显示解码后的图片，名称中包含标签...将多个TFRecord类型数据集显示为图片 与读取多个文件相比，只需要加入两行代码而已： data_path = 'F:\\bubbledata_4\\trainfile\\testdata.tfrecords
首先想知道多数据集和未使用的数据集影响运算不，我们需要先了解设计器是怎么运算的，皕杰报表的brt文件在服务端是由servlet解析的，其报表生成的运算顺序是：变量参数运算-->数据集取数及运算-->报表运算及扩展...无论报表里是否用到了这个数据集，报表工具都要先完成数据集的取数和运算再进行报表运算，因而，如果数据集发生卡滞，整个报表就不能运算了。...皕杰报表中影响数据集取数的因素主要包括，数据库的JDBC驱动不匹配，取数据的sql不正确或不够优化，数据量太大占用内存过多。...1、数据库的JDBC驱动是由数据库厂家配套的，不仅与数据库的版本相关，还与jdk的版本相关，JDBC驱动不匹配就不能从数据库正常取数了。...2、取数据的sql可放到数据库客户端上先行运行测试，以确保取数sql正确。3、数据量过大增大设计器内存，在BIOS Studio.ini中修改内存配置。
我的经验告诉我，很多数据库（大多数我曾经使用的）不包含外键时并不总是一件坏事。在这篇文章中，我想把重点放在为什么的原因上。 为什么这是一个问题？...2.表格关系不清晰 数据库中缺少外键的另一个不太明显的负面影响是，不了解该模式的人很难找到正确的表并找出表关系。这可能会导致严重的数据库查询和报告问题。 为什么数据库可以没有外键？...1.性能 在表上拥有活动的外键可以提高数据质量，但会影响插入、更新和删除操作的性能。在这些任务之前，数据库需要检查它是否违反数据完整性。这就是为什么一些架构师和DBA完全放弃外键的原因。...这些工具负责参照完整性，并与RDBMS一起创建更高级别的数据库引擎。这些框架可以自己创建数据库表，而不总是创建外键。使用这些工具的开发人员很少会干扰自动生成的模式，并且不需要外键。...一些架构师和数据库管理员只是忽略了这一部分。 9.保持模型的秘密 也许这是一个很遥远的问题，但也许有时候是因为人们不希望别人知道太多太容易。一般来说，人们希望被需要和不可替代。
这种情况出现在我的下位机向上位机传递数据后，上位机再打印数据的过程中。 举一个案例。 我的下位机是一个单片机，会通过串口向上位机发送一段数据。...timeout=3) data = s.readline() print(data) 很明显的可以看出来，下位机通过串口com7与上位机连接，波特率是9600，不过这是次要的 按理说，上位机读取一行数据后再把读取的数据答应下来...，就应该是和下位机一样的数据 显示为 112233test332211 可是并不是这样的，在我的控制台里显示如下 b'112233test332211' 这是为什么呢？？？...，由于Python的字符串类型是str，在内存中以Unicode表示，一个字符对应若干字节，如果要在网络上传输，或保存在磁盘上就需要把str变成以字节为单位的bytes python对bytes类型的数据用带
为什么不立刻删除？答案就是做不到，或者即便能做到，代价也太高。最简单的做法就是每一个 key 启动一个定时器，到时间了就删掉。但是这里会有 2 个问题。...为什么要随机抽样，同一个 DB 内按照顺序遍历下去不就可以吗 ？确保每个 key 都能遍历到。随机只是为了保证每个 key 都有一定概率被抽查到。...RDB 简单来说就是快照文件，也就是当 Redis 执行 SAVE 或者 BGSAVE 命令的时候，就会把内存里的所有数据都写入 RDB 文件里。...后续主库可以载入这个文件来恢复数据，从库也可以利用这个文件来完成数据同步。对于 RDB 来说，一句话总结就是主库不读不写，从库原封不动。也就是说，在生成 RDB 的时候，主库会忽略已经过期的 key。...Redis 用这个文件来逐条记录执行的修改数据的命令。不管 Redis 是定期删除，还是懒惰删除过期 key，Redis 都会记录一条 DEL 命令。
1 为什么要学数据分析 有读者问我，看到现在大厂都在招数据分析师，薪资也非常有吸引力，我会用 SQL 和 Excel，还会一点 Python，能不能去应聘？...一个专业的数据分析师在对业务做数据分析时，流程一般为： 定义问题 搭建框架 数据提取 数据清洗 数据分析 数据可视化 总结建议 如果没有遵循这样的流程，那得出的报告，往往只能得出结论，顶多定位到问题——...因此，定义问题、分析数据及总结建议，才是数据分析师的核心价值所在，也是无数数据分析师仍在持续学习的原因。...下图是数据分析流程中所需要的能力及工具，可以看到，SQL 和 Excel 只能完成数据提取和数据清洗，现在大热的 Python，也仅能做到数据清洗和可视化。 ?...而且和看视频一样，自学往往依旧偏重于工具、理论的学习，无法结合真实场景，容易出现纸上谈兵的现象，不推荐用这种方式。 最后谈一下培训课程。
这一小节，主要介绍通过测试数据集来衡量模型的泛化能力，并得出训练数据集和测试数据集关于模型复杂度与模型精确度之间的趋势，最后通过一个简单的小例子来说明过拟合和欠拟合以加深理解。...其实很简单，这个做法之前也一直在使用，就是所谓的Train_test_split（训练测试数据集的划分），也就是将原来的样本数据划分成训练数据集和测试数据集，用训练数据集学习获得这个模型，在这种情况下，...如果使用训练数据集获得的模型，在训练数据集上能够得到很好的结果，但是在面对测试数据集上的效果很差，此时的模型泛化能力很弱； 对于第2种情况，多半是出现了过拟合的问题，模型虽然能够很好的拟合训练数据集，但是面对新的数据也就是测试数据集...因此衡量模型泛化能力就是将数据集额外划分测试数据集更大的意义。 ?...其实前面的网格搜索，一直都是这样做的，一直都是把数据集划分为训练数据集和测试数据集，将训练数据集用于训练模型，然后对于不同参数训练出的模型去寻找使得测试数据集最好的对应的那组参数，这组模型参数就作为最终模型的参数
骂归骂，事情还是得解决，时候我分析原因发现，发现有些表的数据量增长很快，对应SQL扫描了很多无效数据，导致SQL慢了下来，通过确认之后，这些大表都是一些流水、记录、日志类型数据，只需要保留1到3个月，此时需要对表做数据清理实现瘦身...这篇文章我会从InnoDB存储空间分布，delete对性能的影响，以及优化建议方面解释为什么不建议delete删除数据。 InnoDB存储架构 ?...物理上主要由系统用户数据文件，日志文件组成，数据文件主要存储MySQL字典数据和用户数据，日志文件记录的是data page的变更记录，用于MySQL Crash时的恢复。...系统表空间： 主要存储MySQL内部的数据字典数据，如information_schema下的数据。...每个服务对应一个数据库，为该数据库创建单独账号，同时只授予DML权限且没有delete权限，同时禁止跨库访问。
创建数据集 通过 List 展示数据集 用 ScrollViewReader 对 List 进行包裹 给 List 中的 item 添加 id 标识，用于定位 通过 scrollTo 滚动到指定的位置...id 修饰符与视图的显式标识 想搞清楚为什么使用了 id 修饰符的视图会提前实例化，我们首先需要了解 id 修饰符的作用。...如果在正式开发中面对需要在 List 中使用大量数据的情况，我们或许可以考虑下述的几种解决思路（ 以数据采用 Core Data 存储为例 ）： 数据分页 将数据分割成若干页面是处理大数据集的常用方法，...升降序切换 对数据进行降序显示且仅允许使用者手工滚动列表。系统中的邮件、备忘录等应用均采用此种方式。...获取若干最新数据，将数据逆向添加入数组 在列表显示后率先移动到最底端（取消动画） 通过 refreshable 调用下一批数据，并继续逆向添加入数组 用类似的思路，还可以实现向下增量读取或者两端增量读取
为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。...另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ ? 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。
为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。...另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。
面对个性化、多样化数据，以及企业内部的数据孤岛和业务孤岛，如果有一套能够处理海量数据的基础设施，那么在很大程度上可以挖掘并分析出对业务发展有价值的信息，从而帮助企业更快地作出数据驱动的决策，更快地推出适应用户...这样的规模在业界也十分罕见，为了应对大规模的数据量，字节跳动数据平台团队没有采用传统的数据中台模式，而采用了“中台 +BP 制”模式，避免中台脱离业务需求。...作为数据平台能力的解决方案提供方，数据 BP 同学在组织上都汇报在数据平台，统一培养和调度，相互学习经验的角度，对中台能力也保证足够的熟悉度，以便根据不同业务的特性，灵活组合，提供综合性的数据解决方案，...决策敏捷：这是字节典型的 A/B 测试文化，“遇事不决用 A/B”，用客观代替主观，辅助一线快速决策，而不是依靠冗长的层层拍板的办法。这也使得我们的 A/B 产品每天同时进行的测试就达上万场。...其中 ByteHouse 是我们今年 8 月刚对外推出的，性能和规模在国内都比较领先； 数据建设部分，主要是 DateLeap，融合了数据的定义、采集、验证、分流、治理等一站式数据开发治理平台； 数据应用部分主要分为
作者：腾讯云游戏行业资深架构师 余国良 MOBA类和“吃鸡”游戏为什么对网络延迟要求高？ 我们知道，不同类型的游戏因为玩法、竞技程度不一样，采用的同步算法不一样，对网络延迟的要求也不一样。...类似地，“吃鸡”游戏（如《绝地求生》）玩法对玩家坐标、动作的同步要求极高，延迟稍大导致的数据不一致对体验都会造成较大影响，其实时性要求接近MOBA类游戏。...相比之下，对于炉石传说、斗地主、梦幻西游等回合制游戏来说，同时只有一个玩家在操作双方数据，无数据竞争，且时间粒度较粗，甚至可通过特效掩盖延迟，因此对网络延迟的要求不高，即便延迟达到500ms~1000ms...其中，quic是源自google的tcp替代方案，其主要目的是为了整合TCP协议的可靠性和udp协议的速度和效率，其主要特性包括：避免前序包阻塞、减少数据包、向前纠错、会话重启和并行下载等，然而QUIC...总结 测试结果符合预期，在实时性方面，TCP协议的网络抗性欠佳，对MOBA类或其他实时性要求较高的游戏，我们不建议使用TCP作为协议载体。
当容器被rm掉，容器里的数据将会丢失。为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。...如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 微信图片_20200808204051.jpg 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。
这个引擎有一个特点，就是删除数据不释放空间。例如现在你的一个集合里面有 10000000 条数据，占用 10GB 的硬盘空间。你把其中的 9999999 条数据都删了，占用空间仍然是 10GB。...如果你想释放空间，最直接的方法是删除整个集合（Drop Collection）或者删除整个数据库（Drop Database）。...如果你的 MongoDB 版本小于 4.4，但是大于等于 3.6，那么虽然删除了数据，磁盘空间不会释放，但当你插入新的数据时，MongoDB 会重用之前占有的空间，而不会继续额外占用新的磁盘空间。...例如你的集合有 10GB，你删除了 9999999 条数据，接下来，在你新插入的数据总大小超过 10GB 前，MongoDB 都不会申请额外的硬盘空间。...这里显示的数据就是当前集合可重用的空间大小。如下图所示。
这到底是为什么？ 常见的误解 IO多路复用听上去好像是多个数据可以共享一个IO（socket连接），实际上并非如此。...为什么DB连接不能放到IO多路复用里一并执行吗？ 答案是，可以用IO多路复用——但是「使用JDBC不行」。...只不过对于IO多路复用，数据库官方似乎都没做这种支持——他们只支持JDBC、ODBC等等这些标准协议。 那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 对于数据库开发者来说。...这样一来就会打破一般 Web 服务一个请求处理用一个线程的一般做法，会让程序边的更复杂——你的业务代码和DB查询之间必须做跨线程数据交换。 相反，连接池的实现就相对独立的多，也简单的多。...那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。
导读：今天我们聊一个不常见的 Java 面试题：为什么数据库连接池不采用 IO 多路复用？总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发 。 前言 这是一个非常好的问题。...这到底是为什么？ 常见的误解 IO多路复用听上去好像是多个数据可以共享一个IO（socket连接），实际上并非如此。...为什么DB连接不能放到IO多路复用里一并执行吗？ 答案是，可以用IO多路复用——但是「使用JDBC不行」。...只不过对于IO多路复用，数据库官方似乎都没做这种支持——他们只支持JDBC、ODBC等等这些标准协议。 那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 对于数据库开发者来说。...那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。
这里我们查看了搜索出的代码发现并不是没有数据集导致的，该区域有24景影像。
我的接口返回的数据顺序总是不固定问题描述====我在开发突发奇想。将表头信息也给查出来一并返回给前端了。但是正因为这一举动却带来嘲讽。...刚入行那会一直都是使用Mybatis 框架实现数据的获取的。突然接到一个需求是要求将数据列按照一定顺序返回。前端直接按照我返回的顺序进行渲染。刚接到需求觉得很简单，将数据依次写入就行了。...结果很明显我们写入的顺序是a、d、b、c、e 但是显示出来的顺序缺失a、b、c、d、e 。后来网上翻阅了一下资料说HashMap 是不会按照写入顺序排序的。...当遇到有纵向数据是在纵向遍历。...决定一探究竟为什么LinkedHashMap 可以实现按照写入顺序排序。通过结构图我们清楚看到他是HashMap的子类。所以他的存储结构和HashMap基本上是一样的。
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