每一种数据存储系统,对应有一种存储模型,或者叫存储引擎.我们今天要介绍的是三种比较流行的存储模型,分别是: Hash存储模型 B-Tree存储模型 LSM存储模型 不同存储模型的应用情况 1.Hash存储模型 redis memcache 2.B-Tree存储模型 MySQL(以及大多数的关系型数据库) MongoDB 3.LSM树存储模型 HBase RocksDB 不同存储模型介绍 1.Hash存储模型 Hash存储模型其实就是HashMap(哈希表)的持久化实现.这种模型的特点是与Hash…

LSM存储模型 数据库有3种基本的存储引擎: 哈希表,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是不错的选择: B+树,支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序扫描(B+树的叶子节点之间的指针),对应的存储系统就是关系数据库(Mysql等). LSM树(Log-Structured Merge Tree),LSM树和…

此迁移计划是否影响 Azure 虚拟机上运行的任何现有服务或应用程序? 不可以. VM(经典)是公开上市的完全受支持的服务. 你可以继续使用这些资源来拓展你在 Azure 上的足迹. 如果我近期不打算迁移,我的 VM 会出现什么情况? 我们近期不会淘汰现有的经典 API 和资源模型. 我们想要通过 Resource Manager 部署模型中提供的高级功能,让迁移变得简单. 强烈建议查看 Resource Manager 下 IaaS 包含的一些改进. 对于我现有的工具而言,此迁移计划有何意义?…

以下步骤演示如何使用 Azure 命令行接口 (CLI) 命令将基础结构即服务 (IaaS) 资源从经典部署模型迁移到 Azure Resource Manager 部署模型. 本文中的操作需要 Azure CLI. Note 此处描述的所有操作都是幂等的. 如果你遇到功能不受支持或配置错误以外的问题,建议你重试准备.中止或提交操作. 然后平台将重试操作. 下面是一个流程图,用于确定在迁移过程中需要执行步骤的顺序 步骤 1:准备迁移 下面是建议你在将 IaaS 资源从经典部署模型迁移到 Reso…

influxdb和boltDB简介——MVCC+B+树,Go写成,Bolt类似于LMDB,这个被认为是在现代kye/value存储中最好的,influxdb后端存储有LevelDB换成了BoltDB https://www.cnblogs.com/bonelee/p/6236234.html influxdb influxdb是最新的一个时间序列数据库,最新一两年才产生,但已经拥有极高的人气.influxdb 是用Go写的,0.9版本的influxdb对于之前会有很大的改变,后端存储有Level…

昨晚终于实现了Tensorflow模型的部署 使用TensorFlow Serving 1.使用Docker 获取Tensorflow Serving的镜像,Docker在国内的需要将镜像的Repository地址设置为阿里云的加速地址,这个大家可以自己去CSDN上面找 然后启动docker 2.使用Tensorflow 的 SaveModelBuilder保存Tensorflow的计算图模型,并且设置Signature, Signature主要用来标识模型的输入值的名称和类型 builder…

11-4.在”模型定义”函数里调用另一个”模型定义”函数 问题 想要用一个”模型定义”函数去实现另一个”模型定义”函数 解决方案 假设我们已有一个公司合伙人关系连同它们的结构模型,如Figure 11-4所示: Figure 11-4. A model representing the associate types in a company together with the reporting association 在我们的虚拟的公司里, , team members被一个team lea…

摘要: 1.定义 2.常见算法 3.特性 4.优缺点 内容: 1.定义 1.1 生成模型: 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下.它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布(joint probability distribution).在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布.条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯准则形成  (参考自:中文wiki) 1…

本文简述了以下内容: 神经概率语言模型NPLM,训练语言模型并同时得到词表示 word2vec:CBOW / Skip-gram,直接以得到词表示为目标的模型 (一)原始CBOW(Continuous Bag-of-Words)模型 (二)原始Skip-gram模型 (三)word analogy 神经概率语言模型NPLM 上篇文简单整理了一下不同视角下的词表示模型.近年来,word embedding可以说已经成为了各种神经网络方法(CNN.RNN乃至各种网络结构,深层也好不深也罢)处理NLP…

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算…