以往部署vuejs应用都是直接在nginx的location为/下直接部署，这次遇到要将vue应用部署在/vuejs-admin的非根下，使用以往部署方案直接访问就会404，这时修改步骤如下： 1、修改项目...这里一是要修改router模式为history，另一个就是修改base地址为要访问的/vuejs-admin的地址，注意前后都有斜线 2、修改build下静态资源路径前缀 ?
Python中的pandas是大家常用的数据处理工具，能应付较大数据集（千万行级别），但当数据量达到十亿百亿行级别，pandas处理起来就有点力不从心了，可以说非常的慢。...官网对vaex的介绍可以总结为三点： vaex是一个用处理、展示数据的数据表工具，类似pandas； vaex采取内存映射、惰性计算，不占用内存，适合处理大数据； vaex可以在百亿级数据集上进行秒级的统计分析和可视化展示...； vaex的优势在于： 性能：处理海量数据， 行/秒； 惰性：快速计算，不占用内存； 零内存复制：在进行过滤/转换/计算时，不复制内存，在需要时进行流式传输； 可视化：内含可视化组件； API：...columns=['col_1','col_2','col_3','col_4']) df.to_csv('example.csv',index=False) vaex.read('example.csv...',convert='example1.hdf5') 注意这里不要用pandas直接生成hdf5，其格式会与vaex不兼容。
yii2使用nginx部署上线时访问非index.php页面显示404错误【遇到的坑】 如：访问首页（index.php）正常 ? 访问其他页面（非index.php）显示404错误 ?
你可能会想，为什么我们不能立即得到结果，就像你在Pandas手术时那样?原因很简单。Dask主要用于数据大于内存的情况下，初始操作的结果（例如，巨大内存的负载）无法实现，因为您没有足够的内存来存储。...他们还无法击败Pandas而 Vaex的目标是做到这一点。 作者创建该库是为了使数据集的基础分析更加快速。Vaex虽然不支持Pandas的全部功能，但可以计算基本统计信息并快速创建某些图表类型。...Julia性能 要衡量Julia的速度并不是那么简单。首次运行任何Julia代码时，即时编译器都需要将其翻译为计算机语言，这需要一些时间。...考虑到它们更复杂的语法、额外的安装要求和缺乏一些数据处理能力，这些工具不能作为pandas的理想替代品。 Vaex显示了在数据探索过程中加速某些任务的潜力。在更大的数据集中，这种好处会变得更明显。...文件，不仅速度上会快10几倍，文件的大小也会有2-5倍的减小（减小程度取决于你dataframe的内容和数据类型） 最后总结还是那句话，当数据能全部加载到内存里面的时候，用Pandas就对了 作者：
5 虚拟列 Vaex在添加新列时创建一个虚拟列，虚列的行为与普通列一样，但是它们不占用内存。这是因为Vaex只记得定义它们的表达式，而不预先计算值。...dv['col1_plus_col2'] = dv.col1 + dv.col2 dv['col1_plus_col2'] Vaex在过滤数据时不会创建DataFrame副本，这是因为它属于一个浅拷贝...在创建过滤后的数据流时，Vaex会创建一个二进制掩码，然后将其应用于原始数据，而不需要进行复制。这类过滤器的内存成本很低： 过滤10亿行数据流需要大约1.2 GB的RAM。...我们已经定义了两个地理位置之间的弧距离，这个计算涉及到相当多的代数和三角学知识。平均值计算将强制执行这个计算消耗相当大的虚列。当使用Numpy执行时，只需要30秒（11亿行）。...例如：当你希望通过计算数据不同部分的统计数据而不是每次都创建一个新的引用DataFrame来分析数据时，这是非常有用的。
编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 前文回顾：如何用Python在笔记本电脑上分析100GB数据（上） 本文中蓝色字体为外部链接，部分外部链接无法从文章中直接跳转，请点击【阅读原文】以访问...弧长计算公式涉及面广，包含了大量的三角函数和算法，特别是在处理大型数据集时，计算量大。如果表达式或函数只使用来自Numpy包的Python操作和方法编写，Vaex将使用机器的所有核心并行计算它。...注意，在上面的代码块中，一旦我们聚合了数据，小的Vaex数据帧可以很容易地转换为Pandas数据帧，我们可以方便地将其传递给Seaborn。...这非常方便，只需要一次传递数据，就可以获得更好的性能。在此之后，我们只需以标准方式绘制结果数据帧： ? 在一周的某一时间和某一天，现金对卡支付的一部分。...我们到达了你的目的地 我希望这篇文章是对Vaex的一个有用的介绍，它将帮助您缓解您可能面临的一些“不舒服的数据”问题，至少在涉及表格数据集时是这样。
在处理这些数据集时，通常使用 3 种策略。第一个是对数据进行子抽样。它的缺点是显而易见的：可能会错过关键的部分，或者更糟的是，不看全部内容可能会对数据和它表达的事实有所曲解。...使用 Vaex 打开内存映射文件只需要 0.052 秒，即使它们超过 100 GB 为什么这么快？使用 Vaex 打开内存映射文件时，实际上没有数据读取。...它在过滤 Vaex 数据帧时，不会生成数据的副本，相反，它只创建对原始对象的引用，并在其上应用二进制掩码。掩码选择显示哪些行并用于将来的计算。这为我们节省了 100GB 的 RAM。...，特别是在处理大型数据集时，计算量很大。...到达目的地 我希望这篇文章是对 Vaex 的一个有用的介绍，它将帮助缓解你可能面临的一些「不舒服的数据」问题，至少当涉及到表格数据集时会对你有帮助。
在这种情况下，你仍然必须管理云数据存储区，每次实例启动时，都需要等待数据从存储空间传输到实例，同时，还要考虑将数据存储在云上的合规性问题，以及在远程计算机上工作带来的不便。...为什么要选择vaex 性能：处理海量表格数据，每秒处理超过十亿行 虚拟列：动态计算，不浪费内存 高效的内存在执行过滤/选择/子集时没有内存副本。 可视化：直接支持，单线通常就足够了。...当使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有进行任何数据读取。Vaex仅读取文件的元数据，例如磁盘上数据的位置，数据结构（行数、列数、列名和类型），文件说明等。...这是因为显示Vaex DataFrame或列仅需要从磁盘读取前后5行数据。这将我们引向另一个重点：Vaex只会在需要时遍历整个数据集，并且会尝试通过尽可能少的数据传递来做到这一点。...在筛选Vaex DataFrame时不会复制数据，而是仅创建对原始对象的引用，在该引用上应用二进制掩码。用掩码选择要显示的行，并将其用于将来的计算。
在这种情况下，你仍然必须管理云数据存储区，每次实例启动时，都需要等待数据从存储空间传输到实例，同时，还要考虑将数据存储在云上的合规性问题，以及在远程计算机上工作带来的不便。...为什么要选择vaex？ 性能：处理海量表格数据，每秒处理超过十亿行 虚拟列：动态计算，不浪费内存 高效的内存在执行过滤/选择/子集时没有内存副本。 可视化：直接支持，单线通常就足够了。...数据变为内存可映射格式后，即使在磁盘上的大小超过100GB，也可以使用Vaex即时打开（只需0.052秒！）： 为什么这么快？当使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有进行任何数据读取。...这将我们引向另一个重点：Vaex只会在需要时遍历整个数据集，并且会尝试通过尽可能少的数据传递来做到这一点。 无论如何，让我们从极端异常值或错误数据输入值开始清除此数据集。...在筛选Vaex DataFrame时不会复制数据，而是仅创建对原始对象的引用，在该引用上应用二进制掩码。用掩码选择要显示的行，并将其用于将来的计算。
Python数据分析实战教程但是，pandas对于大型的数据处理却并不是很高效，在读取大文件时甚至会消耗大量时间。...图片在本文中，ShowMeAI将给大家介绍这个强大的工具，让你在处理大数据分析工作时更加高效。...在进行交互式数据探索或分析时，这种工作流在性能和便利性之间提供了良好的平衡。当我们定义好数据转换过程或数据管道时，我们希望工具在计算时能进行性能优化。...'))图片 6.提前停止Vaex 有一种直接的方式来确定数据读取的规模，当我们在数据分析时使用 unique, nunique或者 groupby方法，在全量数据上可能会有非常大的时延，我们可以指定 limit...Vaex 对云非常友好——它可以轻松地从任何公共云存储下载（流式传输）数据。并且 Vaex 只会获取需要的数据。例如，在执行 df.head() 时，只会获取前 5 行。
第六部分：Pandas 的性能优化与并行计算 在处理大型数据集时，性能优化 是提高数据处理效率的关键环节。Pandas 作为一种单线程的工具，在面对数百万甚至数千万条记录时，可能会显得性能不足。...而不是 copy 来访问数据，避免不必要的复制。...第七部分：Pandas 与大数据的结合：PySpark 和 Vaex 虽然 Pandas 对于中小规模数据处理足够强大，但面对 TB 级别的大数据时，它的单机性能可能会显得捉襟见肘。...7.2 使用 Vaex 进行内存外处理 Vaex 是另一个轻量级的大数据处理库，支持内存外处理，特别适合超大规模数据集的处理。...结合 Dask、Vaex 等并行计算工具，Pandas 的能力可以得到充分释放，使得你在面对庞大的数据集时依旧能够保持高效处理与分析。
触发器-update 需求：一张表的某个字段跟随另一张表的某个字段的值更新而更新 2张表 test001表 ? test002表： ?...新建触发器，当更新test001中的D为某个值x时，test002中的D(不一定是D，也可以是C)也变成x 例如：update test001 t1 set D='7'where t1.A='1';...当我手动更新test001表中 a字段为1的那条记录 ，把d更新为7时，那么要使test002表中a字段也为1的那条记录，自动更新为7， 那么触发器可以这样写： create or replace...：new.字段表示的是在执行完某个更新操作后的那条数据记录，如果这里没有使用：new.字段而是使用 test001的话，则会报错： ?...字段的值都是7 ?
以下文章来源于机器学习算法与Python实战 ，作者爱学习的胡同学 在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 是最受欢迎的语言。...但这些库都仅仅受限于单机运算，当数据量很大时，比如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力都显得捉襟见肘，打开都很困难了，更别说分析了。...本文向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地补齐现有 PyData 技术栈的短板。有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...项目地址：https://github.com/cupy/cupy 官方文档：https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/ Vaex Vaex是一个开源的 DataFrame...Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存），一旦数据存为内存映射格式，即便它的磁盘大小超过 100GB，用 Vaex 也可以在瞬间打开它（0.052 秒）。
本文中蓝色字体为外部链接，部分外部链接无法从文章中直接跳转，请点击【阅读原文】以访问。 许多组织都试图收集和利用尽可能多的数据，以改进他们如何经营业务、增加收入或如何影响周围的世界。...在这种情况下，您仍然需要管理云数据桶，等待每次实例启动时从桶到实例的数据传输，处理将数据放到云上所带来的遵从性问题，以及处理在远程机器上工作所带来的所有不便。...使用Vaex打开内存映射文件是即时的（0.052秒！），即使它们超过100GB大。 为什么这么快?当您使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有数据读取。...这是因为显示Vaex DataFrame或列只需要从磁盘读取前5行和后5行。这就引出了另一个重要的问题:Vaex只会在必要时遍历整个数据集，而且它会尽可能少地传递数据。...一旦我们交互式地决定我们想要关注纽约市的哪个区域，我们可以简单地创建一个过滤后的数据aframe: ? 上面代码块最酷的地方是它需要的内存可以忽略不计！过滤Vaex数据帧时，不会生成数据的副本。
经过上次 Kafka 日志集群某节点重启失败导致某个主题分区不可用的事故之后，这篇文章专门对分区不可用进行故障重现，并给出我的一些骚操作来尽量减少数据的丢失。...，保持偏移量不大于 leader 副本，此时分区的数据全部丢失。...此时 leader 所在的 broker 宕机了，那如果此时 broker 数据发生损坏这么办？...尽管这么做也是会有数据丢失，但相比整个分区的数据都丢失而言，情况还是会好很多的。...我的骚操作 首先你得有一个不可用的分区（并且该分区 leader 副本数据已损失），如果是测试，可以以上故障重现 1-8 步骤实现一个不可用的分区（需要增加一个 broker）： ?
上面搜索是新功能，大家可以体验看看 在数据科学计算、机器学习、以及深度学习领域，Python 是最受欢迎的语言。...但这些库都仅仅受限于单机运算，当数据量很大时，比如50GB甚至500GB的数据集，这些库的处理能力都显得捉襟见肘，打开都很困难了，更别说分析了。...本文向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地补齐现有 PyData 技术栈的短板。有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。...项目地址：https://github.com/cupy/cupy 官方文档：https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/ Vaex Vaex是一个开源的 DataFrame...Vaex采用了内存映射、高效的外核算法和延迟计算等概念来获得最佳性能（不浪费内存），一旦数据存为内存映射格式，即便它的磁盘大小超过 100GB，用 Vaex 也可以在瞬间打开它（0.052 秒）。
前言 如果你50GB甚至500GB的数据集，打开他们都很困难了，更别说分析了。 在处理这样的数据集时，我们通常采用3种方法。...在这种情况下，你仍然需要管理云数据，每次启动时都要等待一个个的数据传输。处理将数据放到云上所带来的遵从性问题，以及处理在远程机器上工作所带来的所有不便。...将CSV数据转换为HDF5的代码如下： ? 为什么这么快？ 当你使用Vaex打开内存映射文件时，实际上没有数据读取。...这是因为显示Vaex DataFrame或列只需要从磁盘读取前5行和后5行。这就引出了另一个重要的问题：Vaex只会在必要时遍历整个数据集，而且它会尽可能少地遍历数据。 现在开始清理数据集。...在过滤Vaex DataFrame时，不会生成数据副本。相反，只创建对原始对象的引用，并在其上应用二进制掩码。掩码选择显示哪些行并用于将来的计算。
近年来，全球大数据产业磅礴发展，经过多年的探索，我国大数据产业发展取得不小的成果，同时，大数据产业进一步发展也面临着多重困难与挑战。当大数据成为思维习惯时 产业发展才算成熟。...原文链接：http://www.datayuan.cn/article/13510.htm 大数据院雷吉成：当大数据成为思维习惯时 产业发展才算成熟 今年，数据观特别策划“数据观产业巡礼”采访活动，深入全国各地大数据企业...数据与新媒体》，本场讲座沈老师演讲的主题“大数据驱动下的媒体业转型”对上一期的内容做了补充和升级。...在大数据的基础上，物数据化和数据物化构成循环。这是因为，物数据化事实上就是物信息化，数据物化实质上就是信息物化。随着现代信息技术的发展，创构活动及其产物与人的存在方式越来越密切地联系在一起。...在技术定义上，他认为，大数据最主要的一个着眼点是规模大。但是，大数据的关键性质不主要是规模大，而是完全不同于作为样本数据的小数据。通常，样本数据的获取总是会先设定明确甚至单一的目的。
接着，在浏览器中进行访问测试，当网站目录下没有指定默认索引文件时访问会发生 403 错误，如图所示； ? 当访问网站下不存在的目录 t 时，如图所示 。 ?...例如，用户访问一 个不存在的页面，服务器返回的响应状态码就为 404。 利用浏览器提供的 Fl2 开发者工具查看到当前请求页面的状态码，如图所示 。 ?...在 发生 404 错误时，响应信息中的状态码是自定义的码值 200 ，成功隐藏了实际响应状态码。 另外，更改响应状态码时还可以不指定确切的码值，而是由重定向后实际处理的真实结果来决定 。...从图中可以看出，当 前的状态码为 304 ，它表示自从上次请求后，请求的网页未修改过，若修改页面 40x. html 后，再次访问则会出现图所示的效果 。 ?...当访问不存在的资源就会跳转到404页面，如：www.xdr630.top/e ?
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