LevelDB性能测试|Golang调用LevelDB 不同方式使用压力测试 用ssdb,TCP连接方式调用,底层存储levelDB 直接调用Cgo的levelDB (必须保证串行) 直接调用Golang的LevelDB (必须保证串行) 开始: go test -v -test.run="DB.*" -test.bench="DB.*" -test.count=1 -test.benchtime=3s go test -v -test.run="Raws

Z: 在安装了caffe框架后需要读取大量的数据进行学习训练.比如在MNIST识别训练中,一般直接读图片会比较耗时,我们一般将图片转存为数据库中.目前主流的数据库有以下两种选择: LevelDB LmDB 如果我们需要的数据格式是LevelDB,我们需要执行以下命令 gedit^C/caffe/examples/mnist/create_mnist.sh 然后在打开的编辑器里面修改create_mnist.sh脚本的代码,将BACKEND=lmdb改为:BACKEND="leveldb"

1.按键的使用特点 按键的应用主要是在按键闭合时改变电路的电平,但是一般情况下按键的开关都是机械弹性触点开关,即利用触点的接触和分离来实现电路的通断,所以在按键按下和释放时往往会产生抖动干扰. 消除抖动干扰的两种方式: (1)硬件设计:硬件消抖要在硬件设计上增加消抖电路,如用R-S触发器等,这样就会增加系统成本. (2)软件设计:在软件中对按键进行二次测试确认,即当第一次检测到按键被按下后,间隔10 毫秒左右再次检测该按键是否被按下,只有两次都册到按键按下时才确认该按键被按下了,从而消除抖动干扰

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是分布式专题的第10篇文章,我们继续来聊聊LSMT这个数据结构. LSMT是一个在分布式系统当中应用非常广泛,并且原理直观简单的数据结构.在上一篇文章当中我们进行了详细的讨论,有所遗忘或者是新关注的同学可以点击下方的链接回顾一下上一讲的内容. 分布式--吞吐量巨强.Hbase的承载者 LSMT leveldb简介 上一篇的内容我们介绍的算是最基础版本的LSMT,在这一篇当中,我们来具体看下levelDB这个经典的KV数据库引擎当中L

0X01 前言 大多数安全产品的大致框架 提高性能的目的是消费跟得上生产,不至于堆积,留有余力应对突增的流量,可以从以下几个方面考虑 流量:减少无效流量 规则:减少规则冗余请求 生产者:减少无效扫描任务 引擎:灵活扩缩容的分布式引擎节点 0X02 减少无效流量 2.1 URL 2.1.1 去重--去除重复流量 第三篇2.1.2 .2.1.3 说到去重.流量清洗服务,这里简单说一下去重: 同一个逻辑只有一条流量对于扫描器来说是有意义的,长得不同的流量扫描多了是浪费性能. 场景:有如第三篇 2.1.

SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(下) 上篇主要说了聚集索引和简单介绍了一下非聚集索引,相信大家一定对聚集索引和非聚集索引开始有一点了解了. 这篇文章只是作为参考,里面的观点不一定正确 上篇的地址:SQLSERVER聚集索引与非聚集索引的再次研究(上) 下篇主要说非聚集索引 先上非聚集索引的结构图 先创建Department8表 --非聚集索引 USE [pratice] GO CREATE TABLE Department8( DepartmentID ,) NOT NULL

ABBYY FineReader是一款非常实用的OCR文字识别软件,在使用ABBYY FineReader保存文档时可以选择图像格式和压缩方法,通过图像压缩可以减小文件的大小,图像压缩方法视压缩率和数据损失而异,选择压缩方法的因素有两个:生成的图像质量和文件大小.今天主要给大家讲讲ABBYY FineReader允许的压缩方法: ABBYY FineReader允许使用以下压缩方法: •ZIP 避免损失数据,用于包含大量单色部分的图像. 例如:使用这种方法来压缩屏幕截图和黑白图像. •JPEG

介绍 Kudu 是一个针对 Apache Hadoop 平台而开发的列式存储管理器.Kudu 共享 Hadoop 生态系统应用的常见技术特性: 它在 commodity hardware(商品硬件)上运行,horizontally scalable(水平可扩展),并支持 highly available(高可用)性操作. 此外,Kudu 还有更多优化的特点: OLAP 工作的快速处理. 与 MapReduce,Spark 和其他 Hadoop 生态系统组件集成. 与 Apache Impala(

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在基于Linux的视频监控采集系统中,摄像头采集到的一帧视频图像数据一般都是经过硬件自动压缩成jpeg格式的,然后再保存到摄像头设备的缓冲区.如果要把采集到的jpeg格式显示在本地LCD屏上,由于我们的Linux系统没有移植任何GUI系统,就要考虑以下方面:1. 将jpeg格式解压缩为位图格式,也就是jpeg解码. 2. 将解码出来的位图格式输出到本地的LCD屏上. 在Linux系统下是通过写入帧缓冲(framebuffer)来实现的. 3. framebuffer相当于为LCD设备提供一个统一

Blade的UI都是预定义的接口, 然后由插件来负责实现, 目前只有MFC的插件. 最近加上了TableView的视图, 用于一些文件的查看和编辑, 比如前面在文件包的笔记中提到需写一个package exploerer, 以及多国语言相关的笔记中需要的lang-edit-tool, 目前Blade还没有简化的二进制数据表, 如果有的话, 这个视图也可以用用于Database的编辑, 同时这个view也已经加到了max导出插件中, 用于定义多个导出动画. 设计的思路是用MVC, 记得以前还想专门

阅读本文大概需要 6.6 分钟. SELECT COUNT( * ) FROM t是个再常见不过的 SQL 需求了.在 MySQL 的使用规范中,我们一般使用事务引擎 InnoDB 作为(一般业务)表的存储引擎,在此前提下,COUNT( * )操作的时间复杂度为 O(N),其中 N 为表的行数. 而 MyISAM 表中可以快速取到表的行数.这些实践经验的背后是怎样的机制,以及为什么需要/可以是这样,就是此文想要探讨的. 先来看一下概况: MySQL COUNT( * ) 在 2 种存储引擎中的部

有关 Oracle 的著名谣传 1.如果你想把表中数据复制到另一张表,或者想根据现有表创建一个类似的新表,网上有大量不明所以的帖子告诉你实现该功能的语法是select field1,field2 into tableA from tableB.实际上这个是 T-SQL 的语法,用于 SQL Server,而在 Oracle 支持的 PL/SQL 中的语法是CREATE TABLE tableA AS SELECT * FROM tableB. 我相信这个谣传害过很多人,许多新手搜到 SQL Se

本来上个月想去了解一下kuda的,结果一直没有抽出时间去搞,现在大致先开个头,方便后面深入! Apache Kudu是开源Apache Hadoop生态系统的新成员,它完善了Hadoop的存储层,可以 快速分析快速数据. Kudu提供快速插入/更新和高效柱状扫描的组合,以在单个存储层上实现多个实时分析工作负载.作为HDFS和Apache HBase的新补充,Kudu使架构师能够灵活地处理各种用例,而无需异乎寻常的解决方法. Kudu专为需要快速(快速变化)数据快速分析的用例而设计.Kudu专为利

1.修改数据对索引结构的影响 合适的索引对查询性能和效率的提升是巨大的,但是万事有利有弊,拥有索引的表在增.删.改记录时需要去维护索引.如何让增.删.改更快速更高效?这就需要了解数据修改时对索引结构会产生什么影响. 1.1页拆分和行移动现象 1.页拆分 页拆分也称为页分裂.当有序的页面容不下新记录时就会出现页拆分现象.页拆分时SQL Server会尽量将旧页的一半记录复制到新页,其中的动作是先在旧页delete需要移动的行再在新页insert移动的行,新插入的行会根据键值大小来决定插在旧页中还是

通常我们会用循环的方式来遍历数组.但是循环是 导致js 性能问题的原因之一.一般我们会采用下几种方式来进行数组的遍历: 方式1: for in 循环: var arr = [1,2,3,4,5]; var obj = { a : 1, b : 2, c : 3 }; for( var item in arr|obj ){ fn(item){ // do sth with arr[item]; //do sth wtih obj[item]; }; } 这里的 item: array 的索引值,对

转载一篇自己在公司博客上的文章 一.Druid介绍 Druid 是 MetaMarket 公司研发,专为海量数据集上的做高性能 OLAP (OnLine Analysis Processing)而设计的数据存储和分析系统,目前Druid已经在Apache基金会下孵化.Druid的主要特性: 交互式查询( Interactive Query ): Druid 的低延迟数据摄取架构允许事件在它们创建后毫秒内查询,因为 Druid 的查询延时通过只读取和扫描有必要的元素被优化.Druid 是列式存储,

通常我们会用循环的方式来遍历数组.但是循环是 导致js 性能问题的原因之一.一般我们会采用下几种方式来进行数组的遍历: 方式1: for in 循环: var arr = [1,2,3,4,5]; var obj = { a : 1, b : 2, c : 3 }; for( var item in arr|obj ){ fn(item){ // do sth with arr[item]; //do sth wtih obj[item]; }; } 这里的 item: array 的索引值,对

在之前的一篇博客中已经简单的实现了spring的IOC和DI功能,本文将在之前的基础上实现mvc功能. 一 什么是MVC MVC简单的说就是一种软件实现的设计模式,将整个系统进行分层,M(model 数据模型,业务逻辑层) .V(view 视图层).C(controller 控制器调度),实现应用程序的分层开发.实现原理如下图: 主要执行步骤: 1 用户在发起request请求给前端控制器: 2 控制器接收到请求后,经过一系统的过滤器,找到对应的请求处理映射: 3 根据请求映射获得请求处理适配器

2.信息收集 信息收集是属于前期交互阶段所需要了解的问题. 2.1.前期交互内容 签署授权文件:首要要和受测试方签订授权协议. 划定范围:指定了一个二级域名作为测试目标,那么其他二级域名在测试范围内.如果测试目标是在其他服务厂商,或者服务器上有其他额外的测试目标是否划入范围内. 情报搜集:开放渠道情报.网络踩点.识别目标防护机制(管理.网络.主机.应用). 2.2.开放渠道情报 数据来源:搜索引擎提供的开放情报.社交网站.地方性门户.电子邮件服务提供商 关注点:企业情报.个人情报 2.3.网络踩

介绍 nmap是用来探测计算机网络上的主机和服务的一种安全扫描器.为了绘制网络拓扑图Nmap的发送特制的数据包到目标主机然后对返回数据包进行分析.Nmap是一款枚举和测试网络的强大工具. 特点 主机探测 端口扫描 版本检测 支持探测脚本的编写 安装 官网:http://nmap.org 图形化:Zenmap 基本操作 基本快速扫描 Nmap 默认发送一个arp的ping数据包来探测目标主机在1-10000范围内所开放的端口. nmap 10.130.1.43 快速扫描多个目标 nmap <tar