◆ 一、概述 前2天分享了2个数据备份的软件freefilesync、DSynchronize，今天再分享一个更小小巧便捷数据复制备份软件-FastCopy。...主要特征： FastCopy 是 Windows 上最快的复制/备份软件 它支持 UNICODE 和超过 MAX_PATH（260 个字符）的文件路径名。...因为它使用多线程进行读/写/验证，重叠I/O，直接I/O，所以它带来了设备的最佳速度。 它支持像 UNIX 通配符一样的包含/排除过滤器。 它运行速度快并且不占用资源，因为不使用 MFC。...Verify：通过 xxHash3 (MD5/SHA-1/SHA-256/xxHash) 验证写入的文件数据。...极致的微前端框架，成本低、速度快、原生隔离、功能强 为什么工作三年的程序员还不懂APM与调用链技术？
驾驭TOP500的冠军——泰坦，没有达到预期效果。...橡树岭国家实验室的科学计算事业部的负责人杰夫·尼科尔斯对《诺克斯维尔新闻》说这套大规模的超级计算机遇到了技术问题，停止了最后的验收测试。...问题是发现出在互联光纤上，它是使CPU和GPU的组件进行通信。这种混合超级计算机的CPU端可以正常运行，但是应用程序调用GPU上遇到了零星的故障。...即使有这些问题，Titan已经接近一个成功的验收测试的各项目标。验收标准是完成95％的测试工作，而Cray超级计算机已经完成92-93％，只有几个百分点而已。...这27 pataflops（峰值）的Cray XK7取得了17.59 petaflops的Linpack基准测试，赢得了“世界上运算速度最快的超级计算机”殊荣。
本篇来介绍一下通过Spark来读取和HDFS上的数据，主要包含四方面的内容：将RDD写入HDFS、读取HDFS上的文件、将HDFS上的文件添加到Driver、判断HDFS上文件路径是否存在。...本文的代码均在本地测试通过，实用的环境时MAC上安装的Spark本地环境。...可以看到RDD在HDFS上是分块存储的，由于我们只有一个分区，所以只有part-0000。...假设我们存储一个包含两个分区的RDD： val modelNames3 = Array("FM","FFM","DEEPFM","NFM","DIN","DIEN") val modelNames3Rdd...4、将HDFS上的文件添加到Driver 有时候，我们并不想直接读取HDFS上的文件，而是想对应的文件添加到Driver上，然后使用java或者Scala的I／O方法进行读取，此时使用addFile和get
一.服务器数据恢复故障描述 需要进行数据恢复的服务器共10个磁盘柜，每个磁盘柜满配24块硬盘。其9个存储柜用作数据存储使用，另外1个存储柜用作元数据存储使用。...数据存储中，每6块硬盘设置一组RAID 5阵列，共36组RAID，这36组RAID阵列中，又分为2个存储系统。...备份过程如下图二所示： 服务器数据恢复案例之硬盘离线数据恢复2.png 对故障RAID中的6块成员盘进行编号标记，将硬盘从存储柜中拔出，接入到准备好的备份平台上，对6块硬盘进行全盘备份。...使用光纤线缆将备份平台和存储设备连接，进入昆腾存储设备管理界面配置备份平台和存储设备可以正常通信，使用WinHex软件对RAID中的LUN进行镜像备份。...登陆昆腾存储设备的管理界面，获取到StorNext文件系统中卷相关的一些基本信息，如下图四： 服务器数据恢复案例之硬盘离线数据恢复4.png 继续对StorNext文件系统中的Meta卷和Data卷进行分析
； 云原生：通过 CSI Driver 轻松地在 Kubernetes 中使用 JuiceFS； 分布式设计：同一文件系统可在上千台服务器同时挂载，高性能并发读写，共享数据； 强一致性：确认的文件修改会在所有服务器上立即可见...如你所知，Windows 常用的文件系统有 FAT32、NTFS，Linux 常用的文件系统有 Ext4、XFS、Btrfs 等，每一种文件系统都有其独特的组织和管理文件的方式，它决定了文件系统的存储能力和性能等特征...Write 值得一提的是，对于这种不足一个 Block 的对象，JuiceFS 在上传的同时还会尝试写入到本地 Cache（由 --cache-dir 指定，可以是内存或硬盘），以期能提升后续可能的读请求速度...从指标图中也可以看到，创建小文件时 blockcache 下有同等的写入带宽，而在读取时（第 4 阶段）大部分均在 Cache 命中，这使得小文件的读取速度看起来特别快。...当使用量超过阈值时，JuiceFS Client 会主动为 Write 添加约 10ms 等待时间以减缓写入速度；若已用量超过阈值两倍，则会导致新的写入暂停直至缓冲区得到释放。
但是这些模型需要大量数据集,通常是稀疏、孤立、私有的。此外，医学影像中的模型极其适应于特定的数据域，也就是说，当在另一个来源的数据集上测试时，这些算法不能保持同样的准确性，这主要是由于图像分布的差异。...本文提出了一种域适应和分类技术，以克服小数据集上的过拟合。使用了一个私有的小数据集（目标域），和一个公共大标签数据集（源域）。一共有三个步骤。...首先，它通过主成分分析子空间，基于相似性约束对源域最具代表性的图像进行数据选择。其次，通过基于循环生成对抗网络的图像到图像转换，将源域的选定样本拟合到目标分布。...最后，目标训练数据集和来自源数据集的适配图像在卷积神经网络中探索不同的设置，以调整各层并进行在目标测试数据集上的分类。...所提出的方法在目标数据集的总体分类准确率上取得了明显的提高，达到了97.78%，而标准转移学习则为90.03%。
前段时间做实验室项目，需要以报表的形式将数据展示给用户。首先想到的是visual studio自带的listview，用起来是比较方便，可是看着不美观，说白了，就是吸引力不够。...and Attractive UIs for Windows Mobile Applications》的Webcast，给我留下的印象比较深刻，觉得对于UI部分，Alpha Blend的用处还是挺大的...另外，我们可以利用色彩的渐变效果，从一种颜色逐渐过渡到另一种颜色，同样，这也可以应用到windows mobile的界面设计上去。...图1：所需的相关P/Invoke文件 为了突出表头和用户选定文本所在行的数据，加入了HeaderControl.cs和CustomSelectionColumn.cs这两个文件，主要作用是重载了...image.png 图3：RGB数值及其颜色效果 希望这里讲的这种方法对大家在Windows Mobile上做UI时有用。
XML:NAMESPACE PREFIX = O /> Top 工具可以监视最消耗系统资源的进程 Pid 即process id，Windows是多线程服务器,每个进程包含一系列线程，这个与UNIX不同...，Unix每个Oralce进程独立存在，在Nt上所有线程由Oralce进程衍生。...0:00:00.170 SQLPLUS.EXE 如果windows上由于某个进程的sql或其他问题导致资源过度占用或消耗,比如如下这样一条语句,那么我们怎样来找到这条问题sql呢? ?...使用getsql.sql脚本即可获得当前正在执行的SQL语句： REM getsql.sql REM author eygle REM 在windows上,已知进程ID,得到当前正在执行的语句 REM...在windows上,进程ID为16进制,需要转换,在UNIX直接为10进制 SELECT /*+ ORDERED */ sql_text FROM v$sqltext a
| 导语 基于云端对象存储的大数据和数据湖存算分离场景已经被广泛铺开，计算节点的独立扩缩容极大地优化了系统的整体运行和维护成本，云端对象存储的无限容量与高吞吐也保证了计算任务的高效和稳定。...使得基于腾讯云 COS/CHDFS 的大数据/数据湖平台在现有生产集群上获得等同甚至超越本地 HDFS 性能的计算体验。...本文将着重介绍某音乐类大客户通过使用 GooseFS 提升其大数据业务效能，从而相应缩减计算资源的实践来归纳 GooseFS 在云端大数据/数据湖平台的降本增效上的关键作用。...Quota 配置，用户可以合理地组合集群上的闲置存储介质以达到性能和计算成本的最优。...用户根据实际业务场景合理配置集群存储介质以及缓存块的管理策略后，可以在访问性能和资源成本上取得明显优于本地 HDFS 的成绩。
引言：如何优化企业数据库的查询速度？随着数据规模的不断扩大，企业在存储和访问数据时面临诸多挑战，其中最关键的问题之一是如何优化查询速度。...查询速度直接影响业务响应时间和用户体验，不合理的数据库设计和运行效率低下的存储引擎往往成为性能瓶颈。...四、精准而多样的索引机制加快数据定位索引是提升查询速度的关键技术，YashanDB提供BTree索引作为默认索引类型，支持唯一索引和非唯一索引。...根据业务特性选用合适的存储结构及表类型，混合使用行存、列存及索引结构，实现事务与分析的性能平衡。定期收集更新统计信息，结合优化器HINT及参数调整，持续优化SQL执行计划，提高查询响应速度。...通过正确配置和优化，企业可以显著提升数据存储和访问的速度，实现业务的高效运转。
这个版本值得关注的特性包括git jump工具的更新、cat-file工具的增强以及在 Windows 上更快的响应。...git jump工具对 Git 命令进行了封装，比如git grep，并将它们的结果输入的 Vim 的 quickfix 列表中。...GitHub 的推特账号发布了这些更新，这引起了推特上技术社区的关注。其中，有位推特用户 Andrew 转推了该公告，并这样引用到：“git jump 似乎相当有用！...Git 2.40 还包括一些功能增强，将 Git 旧的组成部分从 Perl 或 Shell 改写成现代 C 语言的等价方式。这使得 Git 命令在 Windows 等平台上运行得更快。...在 2.40 版本中，Git 的 CI 基础设施也有一些改进。一些长期运行的 Windows 专有 CI 构建已被禁用，为 Git 开发人员带来了更快、更节省资源的 CI 运行方案。
前言 之前写了一篇如何在windows系统上安装Tensorflow Object Detection API？ 然后就想着把数据集换成自己的数据集进行训练得到自己的目标检测模型。...动手之前先学习了一波别人是如何实现的，看了大多数教程都有一个小问题：用VOC2012数据集进行训练当做用自己的数据集。 然而，初心想看的是自己的数据集啊！...于是就自己来撸一篇教程，方便自己也给别人一些参考吧~ 目录 基于自己数据集进行目标检测训练的整体步骤如下： 数据标注，制作VOC格式的数据集 将数据集制作成tfrecord格式 下载预使用的目标检测模型...数据标注，制作VOC格式的数据集 数据集当然是第一步，在收集好数据后需要进行数据的标注，考虑到VOC风格，这里推荐使用LabelImg工具进行标注。 ?...（这是github上生成文件的修改版） # 将CSV文件和图像数据整合为TFRecords """ name: generate_tfrecord.py Usage: # From tensorflow
什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi ?...3.准实时的表 - 使用基于列存储(例如 Parquet + Avro)和行存储以提供对实时数据的查询 我们看到直接在HDFS上存储数据,是可以用于Presto和Spark等交互式SQL引擎。...但就分析类业务场景的实际性能而言，由于这类场景负载主要在读取上，像Parquet/ORC这样的混合列式存储格式轻松击败HBase。Hudi打破了数据快速入库和基于该数据进行分析业务之间的壁障。...Hudi可以作为source或sink，前者读取存储在HDFS上的Hudi表，后者将数据写人存储于HDFS的Hudi表。
根据过往的基准测试结果来看， Dragonfly 可能是世界上最快的内存存储系统，它提供了对 Memcached 和 Redis 协议的支持，但能够以更高的性能进行查询，运行时内存消耗也更少。...几年之前，KeyDB 就提出了这类方案，而最近亮相的 Dragonfly 则声称是速度最快的 Redis 兼容型内存数据存储系统。没错，这类方案的涌现当然带来了不少值得关注和讨论的有趣技术 / 思路。...高吞吐——在 Redis，我们看到很多客户会在小型数据集上运行高吞吐量工作负载，即具有极高的网络带宽及 / 或每秒数据包（PPS）需求。...根据我们在其他多线程项目中的经验，NUMA 可能令内存数据存储的性能降低达 80%。 存储吞吐量限制——AWS EBS 等外部磁盘的扩展速度，显然不及内存和 CPU。...临时磁盘——临时磁盘是一种将 Redis 运行在 SSD 上的绝佳方式（其中 SSD 用于替代 DRAM，而非充当持久存储介质），能够在保持 Redis 极高速度的同时将数据库成本保持在磁盘级水平。
根据过往的基准测试结果来看， Dragonfly 可能是世界上最快的内存存储系统，它提供了对 Memcached 和 Redis 协议的支持，但能够以更高的性能进行查询，运行时内存消耗也更少。...几年之前，KeyDB 就提出了这类方案，而最近亮相的 Dragonfly 则声称是速度最快的 Redis 兼容型内存数据存储系统。没错，这类方案的涌现当然带来了不少值得关注和讨论的有趣技术 / 思路。...高吞吐 在 Redis，我们看到很多客户会在小型数据集上运行高吞吐量工作负载，即具有极高的网络带宽及 / 或每秒数据包（PPS）需求。...根据我们在其他多线程项目中的经验，NUMA 可能令内存数据存储的性能降低达 80%。 存储吞吐量限制 AWS EBS 等外部磁盘的扩展速度，显然不及内存和 CPU。...临时磁盘 临时磁盘是一种将 Redis 运行在 SSD 上的绝佳方式（其中 SSD 用于替代 DRAM，而非充当持久存储介质），能够在保持 Redis 极高速度的同时将数据库成本保持在磁盘级水平。
这个库可以在所有 Windows、Linux、macOSX 版本上运行，也可以通过 Maui 在移动设备（iOS、Android）和游戏机等支持 .NET Standard 的平台上运行。...Parquet 是一种列式存储格式，旨在提供高效的存储和检索能力，广泛应用于大数据处理框架如 Apache Spark 中。Parquet 支持高级压缩和编码方案，以优化存储空间和提高读取速度。...截至 2024 年，Parquet.Net是世界上最快的 Parquet 库，不仅在 .NET 运行时，而且与所有平台相比。...Parquet.Net 提供的高级 API 具体包括以下功能： 列式存储：Parquet 是一种列式存储格式，这意味着数据按列存储而不是按行存储。这种存储方式可以显著提高大数据处理和分析的效率。...高效的数据读取：通过列式存储结构，Parquet 实现了高效的数据读取能力，特别是在处理大规模数据集时表现尤为突出。
常见问题：在 Windows 平台的 Oracle 12.1 数据库版本上的 Oracle Home 用户 (Doc ID 2101982.1) FAQ: Oracle Database 12.1 Oracle...Home User On Windows (Doc ID 1529702.1) 用途 提供了在 WINDOWS 平台上针对 12c 的新特性”Oracle Home 用户”的常见问题的回答。...介绍 Oracle Home 用户账号的目的是？ 在之前版本上，所有的 Oracle 服务都运行在拥有非常高本地系统权限内置账户下。...选择此选项新创建的用户将没有登录到服务器权限。 这只能用于单实例的数据库。 选择一个现有的本地或域帐户作为 Oracle Home 用户。...Oracle Home 用户帐户存在的意义仅仅是使用低权限用户来运行 Oracle 服务，以避免对托管 Oracle 数据库服务器的潜在威胁。 8.
1、新购机器第一次开机 2、第二次开机（在第一次新购基础上重启） 3、第三次开机（在第二次的基础上配置下次进入安全模式） 4、第四次开机（在第三次的基础上配置下次即第四次切回正常模式） 5、第五次开机（...在第四次的基础上替换驱动为社区最新版virtio kvm驱动并重启） 安全模式的启动速度在中高配机器上明显快，凡是加载netkvm的启动模式，低版本NT10(2016/2019)系统+RS3t启动都慢，...尤其是在该机型中高配机器上，而2022、win10、win11启动速度正常，微软对高版本NT10系统做了针对性优化。...这样改造Windows镜像来收集自动注销的日志： 1、下载http://windowsbj-1251783334.cos.ap-beijing.myqcloud.com/sleep.exe到C:\Windows..." "C:\tools\stop_procmon_onlogon_sleep2mins.bat"的快捷方式到 "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs
速度并不是一切——你可能还会关心其他一些事情，比如安全性和可定制性。 因此，为了帮助你根据需要选择最快的JSON库，我想在这里分享一下我为Python选择一个快速JSON库所经历的过程。...其他人会经常测量非常大型消息，但在我的例子中，我只关心小型消息。 所以你想要提出一些符合你的特定使用模式的措施: 你关心编码、解码，还是两者都关心? 你使用的是小型消息还是大型消息?...典型的消息是什么样的? 在我的例子中，我主要关心的是编码小型消息，即由Eliot生成的日志消息的特定结构。...如果JSON编码器在不良数据上崩溃，这对可靠性或安全性都不好。 自定义编码: Eliot支持自定义JSON编码，因此您可以序列化其他类型的Python对象。有些JSON库支持这一点，有些则不支持。...跨平台: 运行在Linux、macOS和Windows上。 维护: 我不想依赖一个没有得到积极支持的库。 我考虑的库有orjson、rapidjson、ujson和hyperjson。
透视转换的艺术 你真的会玩SQL吗？冷落的Top和Apply 你真的会玩SQL吗？实用函数方法汇总 你真的会玩SQL吗？玩爆你的数据报表之存储过程编写（上） 你真的会玩SQL吗？...玩爆你的数据报表之存储过程编写（下） 本系列之前的所有知识均为本章作准备，若看不懂本章可先回头温习下之前的系列。在之前还是先提一下中心思想：SQL数据处理是集合思维，不要用逻辑思维来思考。...在项目中经常需要从基础数据中提取数据进行处理后显示给老板或客户一些报表，这时数据量大，涉及表多，简单的表处理SQL无法满足，且需要重复使用，这时就要使用存储过程来处理大数据和复杂的业务逻辑。...显示数据库中销售记录是按每个产品、每月一条记录存储的，需要展示如下图。...玩爆你的数据报表之存储过程编写 上篇先写到这，对于看不懂的建议先建立数据库，然后自己一步步试着理下思路，试着写。 这里留个作业，如何将上面的数据转化为下图中的格式呢? ?
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