一.磁盘 I/O 的概念 I/O 的概念,从字义来理解就是输入输出.操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在 I/O.比如,CPU 有 I/O,内存有 I/O, VMM 有 I/O, 底层磁盘上也有 I/O,这是广义上的 I/O.通常来讲,一个上层的 I/O 可能会产生针对磁盘的多个 I/O,也就是说,上层的 I/O 是稀疏的,下层的 I/O 是密集的. 磁盘的 I/O,顾名思义就是磁盘的输入输出.输入指的是对磁盘写入数据,输出指的是从磁盘读出数据.我们常见的磁盘类型有 ATA.SATA.FC.

1.数据库启动的时候,是如何初始化Buffer Pool的? 现在我们已经搞明白一件事儿了,那就是数据库的Buffer Pool到底长成个什么样,大家想必都是理解了 其实说白了,里面就是会包含很多个缓存页,同时每个缓存页还有一个描述数据,也可以叫做是控制数据,但是我个人是比较倾向于叫做描述数据,或者缓存页的元数据,都是可以的.那么在数据库启动的时候,他是如何初始化Buffer Pool的呢? 其实这个也很简单,数据库只要一启动,就会按照你设置的Buffer Pool大小,稍微再加大一点,去找操作

十图详解TensorFlow数据读取机制 一.输入流水线读取数据流程 1). 创建文件名列表 相关函数:tf.train.match_filenames_once 2). 创建文件名队列 相关函数:tf.train.string_input_producer 3). 创建Reader读取数据 tf.ReaderBase . tf.TFRecordReader . tf.TextLineReader . tf.WholeFileReader . tf.IdentityReader . tf.Fix

Fork版本项目地址:SSD 一.TFR数据读取 创建slim.dataset.Dataset对象 在train_ssd_network.py获取数据操作如下,首先需要slim.dataset.Dataset对象 # Select the dataset. # 'imagenet', 'train', tfr文件存储位置 # TFR文件命名格式:'voc_2012_%s_*.tfrecord',%s使用train或者test dataset = dataset_factory.get_datas

文章很多摘录了 http://blog.163.com/liaoxiangui@126/blog/static/7956964020131069843572/ 同时基于这篇文章的基础上,补充一些学习要点,如有问题,希望指出探讨. 1 ORACLE体系结构 下图描述了oracle的体系结构.SGA(system global area)是各个进程共享的内存块,Buffer cache用来缓存数据文件的数据块(block). 2 如何在data buffer中查找数据块 data buffer存在的

php 读取windows 的系统版本,硬盘,内存,网卡,数据流量等 <?php header("Content-type: text/html; charset=utf-8"); echo "<pre>\r\n\r\n"; # 系统名称.版本和类型 $out = ''; $info = exec('wmic os get Caption,Version,OSArchitecture',$out,$status); $osinfo_array =

索引结构概述: MyISAM索引文件和数据文件是分离的,索引文件仅保存数据记录的地址.这与Oracle的索引结构相似,比较好理解.那么,常用的Innodb聚集索引结构是怎样的呢? InnoDB的数据文件本身(.ibd文件)就是索引文件.在InnoDB中,表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构,这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录.这个索引的key是数据表的主键,因此InnoDB表数据文件本身就是主索引. 上图是InnoDB主索引(同时也是数据文件)的示意图,可以看到叶节点包含

一.tensorflow读取机制图解 我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率. 解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示: 读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队列中取就可以了.这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题! 在tensorflow中,为了方便

tensortlfow数据读取有三种方式 placehold feed_dict:从内存中读取数据,占位符填充数据 queue队列:从硬盘读取数据 Dataset:同时支持内存和硬盘读取数据 placehold-feed_dict 先用placehold 占位数据,在Graph中读取数据,数据直接内嵌到Graph中,然后当Graph传入Session是,用feed_dict喂补数据.当数据量比较大的时候,Graph的传输会遇到效率底下问题,特别是数据转换. import tensorflow a

Tensorflow 数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据,在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端.TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. Reading from file: 从文件中直接读取,在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. (https://www.cnblogs.com/jyxbk/p/77

--sql server 随机读取数据 * FROM [tablename] ORDER BY NEWID() pk from [tablename] ORDER BY NEWID()) --这两个方法都需要排序,因此IO的逻辑读取会比较多,而且CPU占用也多很多 * from tbname TABLESAMPLE(XXX rows) --XXX应该为整数,算法如下: --按照你表的行大小,计算一个数据页大概装多少行,XXX最少为每页的行数,建议填为2-3倍每页行数 --如果不愿意去算这个数,也

首先,我们先来认识下CreateFile函数,它的原型如下   HANDLE CreateFile( LPCTSTR lpFileName,    //指向文件名的指针 DWORD dwDesiredAccess,   //访问模式(写/读) DWORD dwShareMode,   //共享模式 LPSECURITY_ATTRIBUTES lpSecurityAttributes,//指向安全属性的指针 DWORD dwCreationDisposition,   //如何创建 DWORD d

低效的IO方式 最近通过观察PAI平台上TensoFlow用户的运行情况,发现大家在数据IO这方面还是有比较大的困惑,主要是因为很多同学没有很好的理解本地执行TensorFlow代码和分布式云端执行TensorFlow的区别.本地读取数据是server端直接从client端获得graph进行计算,而云端服务server在获得graph之后还需要将计算下发到各个worker处理(具体原理可以参考视频教程-Tensorflow高级篇:https://tianchi.aliyun.com/compet

#前台代码:使用服务端控件实现上传 <form id="form1" runat="server"> <div> <asp:FileUpload ID="ExcelFileUpload" runat="server" /> <asp:Button ID="UploadBtn" runat="server" Text="确定上传"

用记事本建立文件src.dat,其中存放若干字符.编写程序,从文件src.dat中读取数据,统计其中的大写字母.小写字母.数字.其它字符的个数,并将这些数据写入到文件test.dat中. #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>int main(){ FILE*fp1,*fp2; char ch; int da=0,xiao=0,shuzi=0,qita=0; if((fp1=fopen("sr

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

当客户端从Kudu的表中读取数据时,必须首先建立需要连接的系列tablet服务器. 通过执行tablet发现过程(如上所述)来确定包含要读取的主关键字范围的tablet的位置(读取不必在领导者tablet上发生,除非用户明确选择该选项).tablet随后使用扫描程序基于行集合(RowSets)和相关撤销(UNDO)或重做(REDO)增量记录生成最终行.首先,tablet必须确定包含基本记录的行集合(RowSet).然后扫描MemRowSet以及一个或多个DiskRowSets.最后,tablet

一.Elasticsearch写人数据的过程 1)客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点)2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard)3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果

在2.0版本之前,使用Spark必须先创建SparkConf和SparkContext,不过在Spark2.0中只要创建一个SparkSession就够了,SparkConf.SparkContext和SQLContext都已经被封装在SparkSession当中. 在与spark2.0交互之前必须先创建spark对象 val Spark = SparkSession .builder() .master(masterUrl) .appName(appName) .config("spark.s

Camp时在python2的编码上坑了不少. 理解pyhon2的编码 python2字符串类型只有两种: str类型:b'xxx'即是str类型, 是编码后的类型,len()按字节计算 unicode类型:len()按unicode字符计算 python2打开文件读取的字符串是str类型,无encoding参数 python2下读写文件建议使用 codecs 包 codecs.open, codecs.write可以指定编码 python3的编码 python3字符串类型分两种: str类型:u

Spark 介绍(基于内存计算的大数据并行计算框架)  Hadoop与Spark 行业广泛使用Hadoop来分析他们的数据集.原因是Hadoop框架基于一个简单的编程模型(MapReduce),它支持可扩展,灵活,容错和成本有效的计算解决方案.这里,主要关注的是在处理大型数据集时在查询之间的等待时间和运行程序的等待时间方面保持速度.Spark由Apache Software Foundation引入,用于加速Hadoop计算软件过程.对于一个普遍的信念,Spark不是Hadoop的修改版本,并不