名词解释:
分类:
优势:
应用场景:
推荐的腾讯云相关产品:
产品介绍链接地址:
编译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 周翔 注:Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy,Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据, 可以存储混合的数据结构,同时使用 NaN 来表示缺失的数据,而不用像 Numpy 一样要手工处理
本文我们讨论 pandas 的内存使用,展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型,就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
在Python中,每个类都可以有实例属性。 默认情况下,Python使用一个字典来存储一个对象的实例属性。 这是非常有用的,因为它允许在运行时设置任意的新属性。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。
在Python编程中,除了注意循环对内存的影响外,我们还需要关注数据相关项目和面向对象编程中类的内存利用效率。我们常常在设计和编写复杂的类时投入大量精力,却发现这些类在测试或生产环境中由于需要承载大量数据而表现不佳。
应该大多数的写Python的都知道这个特性,所以这篇文章是给不知道的同学写的,知道的就跳过吧。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具,它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏,绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子,单词 Python (区分大小写):
使用 pandas 处理小数据集不会遇到性能问题,但是当处理大数据集时(GB级)会遇到性能问题,甚至会因为内存不足而无法处理。
压缩指针是一种内存优化技术,旨在减少堆内存使用量。它通过将32位和64位指针压缩为更小的大小,从而节省堆内存的使用量。
在本篇文章中,笔者结合 GCeasy 工具将从以下 5 种 Java GC 图像形态简要为大家分享一些有趣的垃圾收集模式行为,以方便对 Java 虚拟机活动相关基础知识有所了解,为后续的性能调优做好理论准备。
在日常的 Java 虚拟机进行监控的时候,我们往往会观测到各种各样的图形,无论是基于 JDK 自带的 Jconsole、Jvisualvm、JMC 还是第三方工具或插件,例如,Jprofiler 、GCeasy 等。基于对垃圾收集模式的监测,我们可以实时观摩应用程序的健康状态和性能特征,以方便为后续的性能调优提供数据参考。
本文快速回顾了Redis书籍、博客以及本人面试中遇到的基础知识点,方便大家快速回顾知识。
当一个程序需要处理成千上万的object时,为object选择合适的数据结构减少内存的占用量就成了一个很重要的问题。 毕竟一台服务器的内存终究还是有限的。本文就是要简述在不同的数据结构下,一个单独的object的占用多大的空间,从而得出减少程序内存占用量的方案。
作为 Uber 工程实现盈利的众多努力的一部分,最近我们的团队致力于通过提高效率来降低算力成本。其中最有影响力的一些工作是围绕 GOGC 优化展开的。在这篇博客,我们想分享我们在高效、低风险、大规模、半自动化 Go 垃圾回收调优机制方面的经验。
管理 Kubernetes Pod 中运行的 Java 进程的内存使用情况比人们想象的更具挑战性。即使使用正确的 JVM 内存配置,仍然可能会出现OOMKilled问题,您想知道为什么吗?
当程序执行过程中RAM中有大量对象处于活动状态时,可能会出现内存问题,特别是在对可用内存总量有限制的情况下。
WiredTiger存储引擎系列文章将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎。本篇作为WiredTiger存储引擎介绍系列文章第六篇,也是本系列文章的最后一篇。
初始化堆的当前内存使用量:init = 31457280(30720K) used = 2083952(2035K) committed = 30408704(29696K) max = 30408704(29696K)
在 Python 中,迭代器和生成器都是用来遍历数据集合的工具,可以按需逐个生成或返回数据,从而避免一次性加载整个数据集合所带来的性能问题和内存消耗问题。
比例分配是一种基于程序的内存分配行为来动态调整垃圾回收触发时机的策略。具体来说,Go语言的垃圾回收器会观察程序的内存分配行为,然后根据观察结果来决定下一次垃圾回收应该在何时开始。
Python 中的 sys 模块极为基础而重要,它主要提供了一些给解释器使用(或由它维护)的变量,以及一些与解释器强交互的函数。
在大模型方向上,科技巨头在训更大的模型,学界则在想办法搞优化。最近,优化算力的方法又上升到了新的高度。
OOM是实例使用内存超过实例规格内存上限导致进程被kill,实例存在秒级的不可用。MySQL的内存管理比较复杂,内存监控需要开启performance schema查询(默认关闭),会带来额外的内存消耗和性能损失,在不开启performance schema情况下排查内存使用情况又比较困难。本文将基于TDSQL-C(基于MySQL5.7)总结一下在线上经常出现的一些OOM的场景、排查手段及相应的优化方案。 ---- 一、MySQL线上常见OOM问题 1.1 表数量较多导致innodb数据字典内存占用多 查
为了了解垃圾回收日志的内容,分析从众够得到哪些有用的信息。我们需要添加如下启动参数:
前言: 在虚拟化场景下,libvirt会为每个qemu进程,也就是一台虚拟机,创建对应的cgroup,用来限制这台虚拟机的资源使用。这章讨论一下cgroup对内存的限制、回收能力对虚拟机的影响。 Centos7使用Linux 3.10。Ubuntu1604使用Linux 4.4。这章主要分析这两个版本的kernel的能力对比。 分析: 1,使用场景 在内存复用的场景下,会使用到cgroup的内存限制能力。举例来说,Host上有内存32G,每台Guest分配4G,那么可以启动8台Guest。如果内存超分配
Python 中的sys模块极为基础而重要,它主要提供了一些给解释器使用(或由它维护)的变量,以及一些与解释器强交互的函数。
经过了 4 个月的打磨,Milvus 2.2.0 于 11 月 18 日正式发版!2.2 版本推出了包括基于磁盘的近似最近邻(ANN)索引算法、从文件批量导入数据、基于角色的访问控制等新特性。进一步提升了向量搜索的稳定性、搜索速度和灵活的扩缩容能力。
现代 Java 应用程序有大量的字符串操作,例如,Web 服务 API 调用(JSON、REST、SOAP 等)、外部数据源调用(SQL、从 DB 返回的数据等)以及文本解析和文本创建等。因此,字符串对象很容易就占据了约至少 30% 的内存。然而,这些 String 对象中的大多数都是重复的,这些字符串的重复浪费了大量内存。因此,优化重复字符串对象浪费的内存是 Java 非常受欢迎的功能之一。在 G1 中,Java 就对此功能做了支持。
在 Kubernetes 中,Pod 使用的资源最重要的是 CPU、内存和磁盘 IO,这些资源可以被分为可压缩资源(CPU)和不可压缩资源(内存,磁盘 IO)。可压缩资源不可能导致 Pod 被驱逐,因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时,系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用。而对于不可压缩资源来说,如果资源不足,也就无法继续申请资源(内存用完就是用完了),此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod,以保证该节点上有充足的资源。
我之前的一篇文章,带大家揭晓了 Python 在给内置对象分配内存时的 5 个奇怪而有趣的小秘密。文中使用了sys.getsizeof()来计算内存,但是用这个方法计算时,可能会出现意料不到的问题。
整理用户输入的问题在编程过程中极为常见。通常情况下,将字符转换为小写或大写就够了,有时你可以使用正则表达式模块「Regex」完成这项工作。但是如果问题很复杂,可能有更好的方法来解决:
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 选自medium,作者:Martin Heinz 机器之心编译 介绍 Python 炫酷功能(例如,变量解包,偏函数,枚举可迭代对象等)的文章层出不穷。但是还有很多 Python 的编程小技巧鲜被提及。因此,本文会试着介绍一些其它文章没有提到的小技巧,这些小技巧也是我平时会用到的的。让我们一探究竟吧! 整理字符串输入 整理用户输入的问题在编程过程中极为常见。通常情况下,将字符转换为小写或大写就够了,有时你可以使用正则表达式模块「Re
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据,能方便掌握资源的使用状况,轻松定位故障。
介绍 Python 炫酷功能(例如,变量解包,偏函数,枚举可迭代对象等)的文章层出不穷。但是还有很多 Python 的编程小技巧鲜被提及。因此,本文会试着介绍一些其它文章没有提到的小技巧,这些小技巧也是我平时会用到的的。让我们一探究竟吧!
在讨论以容器应用为视角的监控和告警时,有几个关键点需要注意。首先,传统的基于主机资源的监控方法(如使用率和负载监控)可能不再适用于动态、多副本的Pod环境。这是因为在容器化和微服务架构中,应用服务的动态性和弹性更加突出。
服务监控系统 Prometheus 2.13.0-rc.0 发布了,Prometheus 是一个 Go 语言开发的开源的服务监控系统和时间序列数据库。该版本引入了一些新特性,比如记录其他组件、增强功能和修复 bug,这些都是为了提高可用性。
更新5/30/2019:根据Istio团队的反馈,Kinvolk重新运行了一些Istio基准。结果在很大程度上与之前相似,Linkerd在延迟、内存占用(可能还有CPU)方面保持着明显优于Istio的优势。下面可以注意到Istio的更新数字。
这个几乎不用解释,减少了内存的使用量,自然就减少 GC 回收时的压力,同时降低了内存碎片与 CPU 的使用量。在设计对象时,应仔细检查并问自己:
“如果说中小企业是一片片沿溪而耕的农田,那么我们的愿景就是建一座大坝来管理好上游的水资源,来灌溉下游企业。” 腾讯云数据库高级工程师杨珏吉说这是他投身数据库领域的初衷。初创企业、中小企业在数据库层面的最大需求就是低成本。助力企业降本增效是腾讯云数据库一直在努力的方向,尤其在疫情冲击下的经济社会中,更是一份社会责任。 在技术上深研,突破极致弹性,让客户像使用自来水一样的使用数据库,用多少、怎么用由客户决定,计费由使用量决定,这是杨珏吉及其团队给出的答案。TDSQL-C Serverless 数据库通过使用计算
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营:那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司,以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
Grafana Labs 杰出工程师 Bryan Boreham 在 KubeCon 上详细介绍了他如何减少 Prometheus 的内存使用量。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云