引起BPC的页面访问缓慢的原因有很多，可能是由于网络慢、可能是由于BPC进程太忙、也可能是由于mongo数据库性能吃紧，所以对于页面访问缓慢需要根据具体情况实施解决方案
今天说的这个案例发生在年初，某银行的一个数仓系统整体性能不佳，其中还有个奇怪的问题就是，两个结构比较类似的表，用sqlldr加载4000万左右的数据，一个需要1.5小时，另一个就要4.5小时，这对一个跑批业务来说影响是非常大的。客户自查了挺长时间也没找到原因。
（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
感谢支持ayqy个人订阅号，每周义务推送1篇（only unique one）原创精品博文，话题包括但不限于前端、Node、Android、数学（WebGL）、语文（课外书读后感）、英语（文档翻译） 如果觉得弱水三千，一瓢太少，可以去 http://blog.ayqy.net 看个痛快
大语言模型贼牛逼这个就不强调了哈，机器翻译，人机会话表现出巨大潜力和应用价值。模型大小和训练数据大小决定了模型能力，为实现最先进的模型，人们已经致力于万亿tokens训练具有万亿参数的大型模型。这就需要建立具有数万个GPU的大规模人工智能集群来训练LLM(大语言模型)。
Pytorch数据加载的效率一直让人头痛，此前我介绍过两个方法，实际使用后数据加载的速度还是不够快，我陆续做了一些尝试，这里做个简单的总结和分析。
来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）
一周前，亚马逊启动了 SageMaker Studio 的免费简化版 SageMaker Studio Lab，提供了一个时限为12小时的 CPU 实例和一个时限为 4 小时的 GPU 实例。SageMaker Studio Lab 成为继 Google Colab、Kaggle 和 Paperspace 之后的又一个免费深度学习计算空间。
Hive有自己的类SQL，即HQL，它将SQL解析为M/R Job，然后在hadoop上执行。允许开发自定义mapper和reducer来处理内建的mapper和reducer无法完成的复杂分析工作再查询（UDF）。而启动MapReduce是一个高延迟的一件事，每次提交任务和执行任务都需要消耗很多时间，这也就决定Hive只能处理一些高延迟的应用。
上一篇文章《Impala元数据简介》介绍了Impala缓存的元数据（Metadata/Catalog）的具体内容，本文将介绍这些元数据缓存的生命周期，即它们是怎么初始化的，怎么加载的以及怎么失效的。
我叫劳伦斯·拉斯内尔，是Meta公司的工程经理，我负责PyTorch团队的一部分。在过去的两年半里，我一直专注于PyTorch库，例如Torch vision,audio,multimodel。我们在生成式人工智能、大规模内容理解模型和大规模推荐系统等方面做了大量的工作。今天我将讲述PyTorch中dataloading的发展现状。
随着互联网、移动互联网、物联网和各种智能终端的快速发展，各种数据无时无刻地生成，新数据的产生成大爆炸趋势，如此大数据量的实时查询和分析能力已然成为企业报表分析系统的重要考量指标。
模型定义（包括损失函数的选择） --->数据处理和加载 ---> 训练（可能包含训练过程可视化） ---> 测试
/*为什么下一句采取动态为事件绑定函数的方法？因为load执行的过程慢。当有人性子急，先点击fullScreenUp这个连接的时候， fullScreenHref的值此时还为undefined呢，所以采用后动态绑定的这种方法，fullScreenUp连接缺省的点击事件没有设置方法。先不让fullScreenUp连接能被点击，等fullScreenHref有了值以后再把函数方法给onclick事件。*/
目标 高吞吐量. 支持大量的事件流, 如日志aggregation 优雅的处理巨量数据日志以支持周期性的离线数据加载 低延迟提交 支持分区, 分布式, 实时处理 当数据发送到其它系统时, 需要知道这个
在后台管理系统或者前端页面的切换过程中，总会遇到网络波动、数据加载慢导致的页面访问慢的问题。我们在访问一些网站，遇到页面加载不出来的时候，通常显示一个进度条，或者一个loading页面的动画页面。
（文末有彩蛋~） 近两年，信息流行业处于一个增长缓慢甚至停滞的状态，包括今日头条、腾讯看点在内的信息流产品都在寻求自己的破局之路。与此同时，抖音、快手等新形态内容却实现了爆发式增长。研究发现，抖音、快手都具有用户覆盖面大、差异化小的普适特点，相比之下虎扑、小红书这类垂直领域的天花板都比较低。什么内容具备普适特点呢？有两类，一类是打发时间、放松解压的搞笑内容，一类是明星八卦、话题谈资的热点内容，这两类内容具有低门槛、 快消费、易传播的特点。为了进一步降低内容消费的门槛，我们把消费场景放在了
在使用PyTorch进行深度学习训练时，我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers，它定义了用于数据加载的线程数。然而，一些开发者可能会发现，在某些情况下，将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因，并提供解决方法。
最近根据业务需要加载一批数据，在生产环境中不到半个小时就完了，可是到了测试环境，竟然跑了6个多小时，另外测试环境和生产环境的数据情况都基本差不多，主机配置也基本类似。 大家的注意力都集中到了sqlldr的加载性能上。等到他们找到我时，已经讨论了不少关于direct,convention加载的各种情况了，看似工作也做了不少了。 然后我通过邮件历史记录看到大家还讨论了可能是index导致的结果。 等到邮件转到我这的时候，已经问题算升了一个等级了。我首先要确定的就是具体的环境，在那台服务器上跑sqlldr,要把
继年初发布 Milvus 2.0 版本之后，在数百位 Milvus 社区贡献者六个月的共同努力下，我们在早些时候发布了 Milvus 2.1 版本[1]，经过两个月的数次迭代，版本趋于稳定，被国内外头部厂商信任和选择使用。
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在之前的博文中分享了关于数据抽取流程的一些思路，整体来说，数据的抽取是辅助，数据的加载是关键。加载的过程中每一步需要格外关注，稍有偏差就可能造成数据的损坏或者丢失。 为了更加清晰的说明通过外部表来实现
在你编写用于处理数据的软件时，当只用一个小的示例文件做测试，软件就可以很好地运行。但是，当加载实际数据时，程序立刻崩溃。
服务启动成功后,只是简单的服务进程启动成功,并且做一些简单的初始化,对于启动成功后到提供最优质的服务质量之间,会有一段时间把服务的状态调整到最优,那么如果对服务稳定性或者质量有特别高的诉求和要求,那么在服务启动伊始,并不能满足qps高吞吐和rt高响应,并且由于并没有完全做好初始化准备,也可能造成连锁反应,导致服务cpu飙高甚至服务无法启动。
Efficient Data Loader for Fast Sampling-Based GNN Training on Large Graphs | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore
这篇文章将介绍CountDownLatch这个同步工具类的基本信息以及通过案例来介绍如何使用这个工具。
在多线程编程中，有时候一个线程的执行可能要依赖于另外一个线程的执行结果才能执行，JDK提供了join方法来实现这种功能。
对于数据迁移来说，无论准备工作准备的多么充分，在测试和正式生产环境中，心里还是会对冲突的数据有一些疑虑，心里感觉没底，因为生产的数据也是在不断变化的，要迁移的数据也在做相应的改动，在这样的环境中，其实数据抽取的工作还是顾虑比较少的，只要侧重考虑性能的提升，而在于数据加载的过程中，如果出现主键冲突的字段，不仅会严重拖慢加载的速度，关键对于这些数据的处理，让开发和dba都很头疼，开发需要dba来提供详尽的信息，dba则需要多个team之间进行协调。可能会有一些紧急的数据更改任务，数据的稽核等等。。 对于主键相关
在一些工程中，从DB加载数据方式基本都是一样，但是各处分散，互不复用。所以，诞生了一个数据加载通用方案，旨在使用方便，提高开发效率和性能。
关于新的MySQL Shell Dump＆Load实用程序的第二部分旨在演示性能，同时还将其与其他各种逻辑转储和加载工具进行比较：mysqldump，mysqlpump＆mydumper。
在实战前，我们需要了解三个名词，Epoch、Batch-Size、Iteration 下面针对上面，我展开进行说明
随着容器技术（docker、k8s）以及微服务架构逐步成熟和发展，这种强调后端分离思想让jsp这个陪伴我近10年的页面渲染技术宣告落幕了，有点伤感。。。
Promise 的状态只有两种可能，从 pending 变为 fulfilled 和 从 pending 变为 rejected，一旦状态变化，就不会再改变
本节说一下数据的预加载。这节的内容与SQL没什么关系。主要说的是在 GIX4项目 中，我们是如何设计符合需求的预加载类库的。内容如下： 什么是预加载，为什么要用它？ 我们所需要的API 一个简单的例子 什么是预加载？ 预加载其实就是在真正开始使用数据之前，先异步把数据加载好，等到需要使用时，就可以直接使用之前加载好的数据。这时，由于数据已经加载完成，而不用等待漫长的加载过程，所以程序的速度得到一个明显的提升。 那么，什么时候需要使用它呢？我觉得，主要是这种情况：当我们可以预知
在Power Query及Power Pivot系列课程中，对大家日常学习和使用过程中的较多问题和可能遇到的坑有诸多讲解，比如，PQ系列课一开始就有新手经常遇到问题提示，让大家有一定的印象（也可能很多朋友直接跳过去了）：
前几天在Python白银交流群【顾德猫宁】问了一个Python去除水印慢的问题，问题如下：
为了更好的介绍参数服务器Paracel的数据加载，我们临时插入两篇PyTorch的数据加载，主要是从分布式的角度进行切入。本文只算是开胃甜点，后续会有专门系列分析PyTorch分布式。
作为用户体验设计师，不管是产品、交互还是UI，都习惯于站在人机交互的角度去思考产品设计问题，在这个过程中我们往往会忽略了一个重要的过程：数据传输。先看下面这张图。 用户、客户端、服务器 用户与客户端进
我们常见的计算机，如笔记本；我们不常见的计算机，如服务器，大部分都遵守冯诺依曼体系
在我们平时的工作或者面试中，都会经常遇到“反射”这个知识点，通过“反射”我们可以动态的获取到对象的信息以及灵活的调用对象方法等，但是在使用的同时又伴随着另一种声音的出现，那就是“反射”很慢，要少用。难
最开始做性能测试的时候，会有些摸不着头脑，虽然之前一直做客户端开发，但对于性能测试这块的研究比较少，于是试着找了一些工具，看了看相关文档就开始动手了。有时候因为性能问题比较明显就直接发现了，再之后遇到类似的性能测试需求，就按照上次的经验去做，有时候可能发现问题，也可能发现不了，还有些时候甚至是在浪费时间。随着经验的逐渐增加，我慢慢意识到，以前的很多测试方法既盲目又不利于沉淀，对于较为成熟的软件，这样做的测试有效性往往比较低，运气好才会发现问题，如果是较深层次的问题，要么遇不到，要么遇到了也找不出原因。因此有必要总结出一套标准的测试流程和方法，来提高测试的有效性。
效果图如下： 可以看到随着不断的滚动，页面组件的数量不断的加载。 其实加载的是后端返回的数据，因为涉及隐私，没有给显示出来。 利用懒加载，可以防止大量渲染造成卡顿降低用户体验。
为进程分配内存的百分比，默认是50，vm.overcommit_memory = 2 的情况下生效
PS：文中出现的所有代码，均可在我的 github 上下载，欢迎 Follow、Star：点击查看
在使用PyTorch进行多进程训练时，有时会遇到程序卡死的问题。本文将介绍可能导致torch多进程卡死的原因以及如何解决这个问题。
本文主要阐述在单机多卡的场景下，Milvus 是如何调度查询任务的。此外，我们还将讨论在调度实现过程中遇到的问题，解决方案和未来的发展方向。
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