innobackupex默认会读取/etc/my.cnf文件中的datadir参数,可以使用--defaults-file手动指定
流式备份模式,是Percona XtraBackup支持的一种备份形式,他不会将备份文件输出到备份目录,他会将输出到SDTOUT的文件合成一个tar或者xbstream格式的文件
XtraBackup工具详解 Part 5 使用innobackupex对数据库进行全备
在测试某台服务器(非虚拟机)的基准性能时,我们发现 Unixbench 的某个性能指标低于基准值,低的还不少,有约 20%。
单独备份表的话需要表在独立的表空间里面,即配置了innodb_file_per_table参数
MySQL复制全解析 Part 2 一步步搭建基于二进制文件位置的MySQL复制
源码路径:hardware/libhardware/include/hardware/gps.h
德国安全公司NitroKey发布了一份报告,指出在不需要安卓操作系统参与的情况下,带有高通芯片的智能手机会秘密向高通发送个人数据,而且这些数据将会被上传至高通部署在美国的服务器上。 令人惊讶的是,这些数据是在未经用户同意、未加密的情况下发送的,甚至在使用无谷歌的 Android 发行版时也是如此。其原因大概是提供硬件支持的专有 Qualcomm 软件也会发送数据。受影响的智能手机包括绝大部分使用高通芯片的 Android 手机以及部分苹果手机。 对于该报告的内容,高通表示确实存在数据传输行为,但否认私自收
今天在写一个脚本的时候,遇到了很多字符过滤的问题,感觉还是有些技术含量的,这里记录下来,以便后续参阅。
备份完成后可以看到在/oradata/data/mysql/xtra目录下新建了以日期命名的目录
Portainer是一个Docker可视化管理工具,可以对方便地对Docker镜像进行管理。
机器之心专栏 作者:新加坡国立大学、清华大学 来自新加坡国立大学和清华大学的研究者提出了一种专注于训练树模型的联邦学习新系统 FedTree。 联邦学习是机器学习中一个非常火热的领域,指多方在不传递数据的情况下共同训练模型。随着联邦学习的发展,联邦学习系统也层出不穷,例如 FATE, FedML, PaddleFL, TensorFlow-Federated 等等。 然而,大部分联邦学习系统不支持树模型的联邦学习训练。相比于神经网络,树模型具有训练快,可解释性强,适合表格型数据的特点。树模型在金融,医疗,互
packages/apps/Settings/src/com/android/settings/location/LocationSwitchBarController.java
mysqldump:逻辑备份,其最大的缺陷就是备份和恢复速度都慢,对于一个小于50G的数据库而言,这个速度还是能够接受的,如果数据库非常大,那再使用mysqldump备份就不太适合了。
在最近一次 ReactiveConf 会议上,Scott Tolinski 为这样一种观点做了辩护:考虑到 CSS 语言最近增加的东西,开发人员可能不再需要使用成熟的 CSS 框架。Tolinski 进一步演示了不需要支持 IE11 的开发人员如何利用 CSS 变量来实现一个自定义设计系统,而其开销明显小于使用框架。
有用过迅雷商城的TX应该都有知道,迅雷商城的影视资源是xlmv格式,下载之后需要登录获得授权之后才能观看。而且每次购买只能获得三台机器的授权。迅雷的解释是出于版权保护的目的,但是这么做无疑极大的阻碍了我们的正常使用,不仅限制了拷贝次数,而且专有格式无法在MP4等设备上播放。
尽管近年来神经网络复兴并大为流行,但提升算法在训练样本量有限、所需训练时间较短、缺乏调参知识等场景依然有其不可或缺的优势。目前代表性的提升方法有 CatBoost、Light GBM 和 XGBoost 等,本文介绍一项新的开源工作,它构建了另一种基于 GPU 的极速梯度提升决策树和随机森林算法。
stringr构建在stringi之上,stringr专注于最重要且最常用的字符串操作函数,而stringi提供了涵盖几乎所有可以想象的内容的全面集合。 如果发现stringr缺少所需的功能,请尝试查看stringi。
关于还原部分备份,只有一个注意点,即不能使用传统的prepare和copy back命令,需要使用export和import的形式
之前曾经简单跟踪过代码,知道dalvik的字节码是可以支持解释执行的,所谓的解释执行,其实就是c/c++编写的用于解释并执行dalvik字节码的程序,说白了就是dalvik字节码到cpu字节码的转换。
管理用户:超级管理用户、dba运维用户、备份用户、监控用户、复制用户 (克隆用户)
保证主服务器(Master)和从服务器(Slave)的数据是一致性的,向Master插入数据后,Slave会自动从Master把修改的数据同步过来(有一定的延迟),通过这种方式来保证数据的一致性,就是Mysql复制
一个6亿的表a,一个3亿的表b,通过外间tid关联,你如何最快的查询出满足条件的第50000到第50200中的这200条数据记录。
本文是个人在各种地方收集过来,包括自己总结的问题,都参杂在内,适合中级或者中上级开发面试的难度。
出于几个原因(包括好奇心),几周前我开始使用Xfce作为我的Linux桌面。原因之一是后台守护进程占用了我非常强大的主工作站上所有的CPU和I/O带宽。当然,有些不稳定可能是因为我删除了一些提供后台守护进程的RPM包。然而,即使在我移除RPM之前,事实是KDE是不稳定的,并且会导致性能和稳定性问题。我需要使用不同的桌面来避免这些问题。
插入缓冲(insert buffer),二次写(double write),自适应哈希索引(ahi),预读(read ahead)
1、MySQL的复制原理以及流程 基本原理流程,3个线程以及之间的关联; 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中; 从:io线程——在使用start slave 之后,负责从master上拉取 binlog 内容,放进 自己的relay log中; 从:sql执行线程——执行relay log中的语句; 2、MySQL中myisam与innodb的区别,至少5点 (1)、问5点不同; 1>.InnoDB支持事物,而MyISAM不支持事物 2>.InnoD
最成功的音乐创业企业,就像是音乐家一样,要满足“超级粉丝”这一类人的需求。他们需要理解最有热情,最忠诚的用户,也要促进用户社区的形成,并且要在合适的时机,适当的方式将社区进行商业化。如果这些创业企业能让这些用户分享他们成功的果实会如何呢? 登陆公众策划的互联网无线广播平台8tracks和实时流媒体DJ社区Chew,这两家音乐创业企业最近推出了成功的股权众筹活动。Chew在Seedrs上融资151000美元,出让公司10%的股权,8tracs在SeedInvest上的众筹活动在规定时间内吸引了超过26
主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
这是JNI实现源码分析系列文章中的一部分,本系列文章结合Dalvik源码来说明JNI实现上的细节,本系列包括: JNI实现源码分析【一 前言】 JNI实现源码分析【二 数据结构】 JNI实现源码分析【三 间接引用表】 JNI实现源码分析【四 函数调用】 JNI实现源码分析【五 结束语】 正文 在JNI实现源码分析【二 数据结构】的参数传递一节中,我们提到,JNI为了安全性的考虑使用了形如jobject的结构来传递参数。而jobject被表述为指针,但又不是直接指向Object的指针那么jobject
时值双十二之际,MySQL官方献上了大礼,Group Replication(后文简称GR)终于正式宣布GA,组合在MySQL 5.7.17版本内部发布出来。 MySQL 5.7.17有很多修正,但
方法二:利用 menu 指令调出 T100系统首页,这个界面又有两种方法执行程序
A Survey of Imbalanced Learning on Graphs: Problems, Techniques, and Future Directions
1. 主:binlog线程——记录下所有改变了数据库数据的语句,放进master上的binlog中;
本篇文章主要讲解嵌入式板卡中Linux系统是如何正确测试、使用的,其中内容包含有U-Boot编译、U-Boot命令和环境变量说明、Linux内核编译、xtra驱动编译、系统信息查询、程序开机自启动说明、NFS使用说明、TFTP使用说明、TFTP + NFS的系统启动测试说明、inux设备驱动说明等,其中案例源码部分公开。
说明: 使用xtrabackup进行备份需要使用mysql用户,该用户需要有备份的权限。
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与:杜伟、楚航、罗若天 本周重要论文包括 ACM SIGGRAPH 2022 最佳博士论文及五篇最佳论文。 目录: Acquiring Motor Skills Through Motion Imitation and Reinforcement Learning Image Features Influence Reaction Time: A Learned Probabilistic Perceptual Model for Sacc
备份mysql数据库一直是一个比较恶心的工作,主要就是备份的数据库比较大实在是慢。最近开始使用xtrabackup来备份数据库,速度上快了很多,尤其还原速度要快的多。下面我将从安装开始简要介绍一下如何使用xtrabackup来备份数据库。
数据是深度学习的立足之本,本文主要介绍Fastai框架如何进行数据加载与数据预处理。
learn — 这将显示我们在末尾添加的层。这些是我们在precompute=True时训练的层
Fast AI库主要涉及神经网络在如下四个领域的应用:collab(协同滤波问题)、tabular(结构化数据或者说表格数据处理)、text(自然语言处理)、vision(机器视觉)。对每一领域(除了collab),其下又会按照如下结构组织代码:
linux的上下文切换就是进程线程的切换,也就是切换struct task_struct结构体,一个任务的上下文包括cpu的寄存器,内核栈等,由于1个cpu上的所有任务共享一套寄存器,所以在任务挂起的时候需要保存寄存器,当任务重新被调度执行的时候需要恢复寄存器。每种处理器都提供了硬件级别的上下文切换,比如x86架构下的TSS段,TSS段包括了一个任务执行的所需要的所有上下文,主要有:1.通用寄存器和段寄存器。2.标志寄存器EFLAGS,程序指针EIP,页表基地址寄存器CR3,任务寄存器和LDTR寄存器。3.I/O映射位图基地址和I/O位图信息。4.特权级0,1,2堆栈指针。5.链接到前一任务的链指针。所以上下文切换也很简单,直接用call或者jmp指令调度任务。同样ARM架构也有快速上下文切换技术。但是Linux为了适用更多的cpu架构没使用处理器相关的上下文切换技术,而是大部分通过软件实现。linux上下文切换就在schedule()函数里,很多地方都会调用这个函数。scchedule函数前面大部分代码是和调度算法相关的,比如实时任务调度算法,O(1)调度算法(2.6.22版本被CFS调度算法取代),CFS调度算法等。经过前面的代码计算后找出下一个要执行的任务,然后开始执行上下文切换。先看一段linux2.6.18版本还使用O(1)调度算法的schedule函数代码:
日常工作中,总会有因手抖、写错条件、写错表名、错连生产库造成的误删库表和数据的事情发生,那么,如果连数据都恢复不了,还要什么 DBA。
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