目前可用于文件存储的网络服务选择有很多,比如阿里云OSS.七牛云.腾讯云等等,但是收费都有点小贵.为了帮公司节约成本,之前一直是使用fastDFS作为文件服务器,准确的说是图片服务器.直到我发现了MinIO,我决定放弃FastDFS. 关于MinIO的使用方法,我就不说了.大家去看MinIO官网地址:docs.min.io/cn/ ,非常详细.我就从对比的角度来说说我为什么果断的放弃了fastDFS,转而使用MinIO作为图片存储服务器. 理由一:安装部署(运维)复杂度 之前公司在使用fastD

本文由云+社区发表 本文作者:孙旭,腾讯数据库开发工程师,9年数据库内核开发经验:熟悉数据库查询处理,并发控制,日志以及存储系统:熟悉PostgreSQL(Greenplum,PGXC等).Teradata等数据库内核实现机制. CynosDB 是腾讯数据库研发团队推出的自研数据库,有PostgreSQL和MySQL两个版本.本文以兼容PostgreSQL版CynosDB为例,介绍我们的架构设计和优化思路. 1.概述 PostgreSQL是世界上最先进的开源数据库,始于1986年,有30多年的社

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

​引言 随着大数据技术架构的演进,存储与计算分离的架构能更好的满足用户对降低数据存储成本,按需调度计算资源的诉求,正在成为越来越多人的选择.相较 HDFS,数据存储在对象存储上可以节约存储成本,但与此同时,对象存储对海量文件的写性能也会差很多. 腾讯云弹性 MapReduce(EMR) 是腾讯云的一个云端托管的弹性开源泛 Hadoop 服务,支持 Spark.Hbase.Presto.Flink.Druid 等大数据框架. 近期,在支持一位 EMR 客户时,遇到典型的存储计算分离应用场景.客户使

背景 ClickHouse 作为开源 OLAP 引擎,因其出色的性能表现在大数据生态中得到了广泛的应用.区别于 Hadoop 生态组件通常依赖 HDFS 作为底层的数据存储,ClickHouse 使用本地盘来自己管理数据,官方推荐使用 SSD 作为存储介质来提升性能.但受限于本地盘的容量上限以及 SSD 盘的价格,用户很难在容量.成本和性能这三者之间找到一个好的平衡.JuiceFS 的某个客户近期就遇到了这样的难题,希望将 ClickHouse 中的温冷数据从 SSD 盘迁移到更大容量.更低成本

题目地址:https://pintia.cn/problem-sets/14/problems/742 前言 咱目前还只能说是个小白,写题解是为了后面自己能够回顾.如果有哪些写错的/能优化的地方,也请各位多指教.( •̀ ω •́ ) 题目描述 本题要求实现一个打印非负整数阶乘的函数,要求能处理一定大数值的阶乘. 展开查看详情 函数接口定义 void Print_Factorial ( const int N ); 其中N是用户传入的参数,其值不超过1000.如果N是非负整数,则该函数必须在一行

http://www.infoq.com/cn/news/2016/12/MySQL-PostgreSQL-Greenplum 编者按 在大数据火遍IT界之前,大家对数据信息的挖掘通常聚焦在BI(Business Intelligence)之上.BI具有着明确的分析需求,清晰地知道需要处理哪些信息,并且如何最终获得多维度的SQL类型数据,这种多维度的分析对应的是OLAP处理技术.在实际商业分析应用中,公司复杂信息模型.多样化的分析需求会给数据库带来极大的技术挑战. 对于阿里而言,实现OLAP.进

为什么会有HybridDB的诞生?它经历了怎样的研发历程?它的应用场景和情况是怎样的?带着这些问题,InfoQ对阿里云的数据库专家兼Postgres中国社区/中国用户会主席萧少聪先生进行了采访,以下文字整理自采访文稿. 业界早期使用数据时,尤其是OLTP场景下,通常选择非分布式的关系型数据库,如MySQL.SQLServer.Oracle.PostgreSQL即可满足大部份的需求. OLAP中主流数据库遭遇瓶颈 从技术角度而言,OLAP场景,不仅涉及的数据量大而且要求分析的结果实时返回,对应的S

PS:多模NoSQL服务GeminiDB重磅公测,免费体验,参与公测还有华为AI音响好礼相送~ 7月5日,华为云多模 NoSQL 服务GeminiDB for Cassandra正式对外定向邀测.华为云多模NoSQL服务GeminiDB是华为云数据库自主研发,基于NoSQL的市场机会以及客户的具体需求设计的,已兼容包括MongoDB在内的多种协议接口. 华为云数据库多模NoSQL服务GeminiDB 荣获2019中国数据库技术年度评选最佳创新产品奖 今天,GeminiDB发布Cassandra接

本文是个人学习记录,学习建议看教程 https://learnopengl-cn.github.io/ 非常感谢原作者JoeyDeVries和多为中文翻译者提供的优质教程 的内容为插入注释,可以先跳过 前言 我们简要提到过该如何在OpenGL中使用颜色(Color),但是我们至今所接触到的都是很浅层的知识,现在我们要更深入地讨论什么是颜色,并且还会为学习光照(Lighting)创建一个场景 颜色 首先你要知道我们一直在使用有限的数值来模拟真实世界中无限的颜色,所以并不是所有现实世界中的颜色都可以

基于MariaDB企业版全球独家合作认证,提供Oracle兼容性及众多企业级数据库特性.支持包括MySQL InnoDB等多种存储引擎,为不同需求的用户提供灵活的选择. 请看视频简介 优势 Oracle兼容性支持包括PL/SQL.序列.动态SQL及Package等语法和对象 企业版独家合作全球唯一MariaDB企业版合作云厂商,提供更高的数据库稳定性保障 支持多种存储引擎针对不同业务需求,您可以灵活选用InnoDB.MyRocks储存引擎 企业级数据库特性支持窗口函数.在线数据溯源恢复.在线添加

摘要:华为云发布新一代智能数据湖华为云FusionInsight时再次提到了湖仓一体理念,那我们就来看看湖仓一体的来世今生. 伴随5G.大数据.AI.IoT的飞速发展,数据呈现大规模.多样性的极速增长,为了应对多变的业务诉求,政企客户对数据处理分析的实时性和融合性提出了更高的要求,"湖仓一体"的概念应运而生,它打破数据湖与数仓间的壁垒,使得割裂数据融合统一,减少数据分析中的搬迁,实现统一的数据管理. 早在2020年5月份的华为全球分析师大会上,华为云CTO张宇昕提出了"湖仓一

理解Serverless No silver bullet. - The Mythical Man-Month 许多年前,我们开发的软件还是C/S(客户端/服务器)和MVC(模型-试图-控制器)的形式,再后来有了SOA,最近几年又出现了微服务架构,更新一点的有Cloud Native(云原生)应用,企业应用从单体架构,到服务化,再到更细粒度的微服务化,应用开发之初就是为了应对互联网的特有的高并发.不间断的特性,需要很高的性能和可扩展性,人们对软件开发的追求孜孜不倦,希望力求在软件开发的复杂度和效

概述 定义 TiDB官网 https://pingcap.com/zh/ 最新版本为5.3.0 TiDB GitHub源码 https://github.com/pingcap/tidb TiDB是由国内PingCAP公司自主设计.研发的开源分布式关系型数据库,是一款同时支持在线事务处理与在线分析处理 (Hybrid Transactional and Analytical Processing, HTAP,混合事务和分析处理,在同一个数据库系统同时支持OLTP和OLAP) 的融合型分布式数据库

作者简介: 陈海峰,移动云数据库 Apache HBase 开发人员,对 Apache HBase.RBF.Apache Spark 有浓厚兴趣. 背景 Apache HBase 是 Apache Hadoop 生态体系中的大规模.可扩展.分布式的数据存储服务.同时它还是 NoSQL 数据库.它的设计初衷是为包含了数百万列的数十亿行记录提供随机的.强一致性的实时查询.默认情况下,HBase 的数据会保存在 HDFS 上,HBase 为 HDFS 做了很多优化来保证稳定性与性能.但是维护 HDFS

你左手是内存,右手是显存,内存可以打死显存,显存也可以打死内存. —— 请协调好你的主存 从硬件说起 物理之觞 大部分Caffe源码解读都喜欢跳过这部分,我不知道他们是什么心态,因为这恰恰是最重要的一部分. 内存的管理不擅,不仅会导致程序的立即崩溃,还会导致内存的泄露,当然,这只针对传统CPU程序而言. 由于GPU的引入,我们需要同时操纵俩种不同的存储体: 一个受北桥控制,与CPU之间架起地址总线.控制总线.数据总线. 一个受南桥控制,与CPU之间仅仅是一条可怜的PCI总线. 一个传统的C++程

paip.提升性能--多核cpu中的java/.net/php/c++编程 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ////////////////目前情况 需要一个处理50w行的文件,按行进行分词..需要50s才能完成.. 经过调试,瓶颈在这个代码上... TokenStream ts = Analyzer.tokenStream("", reader

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 本章DEMO部分源代码,请在这里下载. 在上一章中,笔者介绍了我们可以使用Azure PaaS的Web Role和Worker Role来处理复杂的业务逻辑 -Web Role可以快速响应前端的业务请求,并将输入保存到Azure Storage Queue中 -Worker Role将数据从Queue中读取,可以在后端处理复杂的业务逻辑 -可以看到,Azure Storage Queue是前端业务逻辑和后端业务处理的桥梁 该架构图

from tkinter import * # 导入tkinter模块的所有内容 root = Tk() # 创建一个文本Label对象 textLabel = Label(root, # 将内容绑定在 root 初始框上面 text="您所下载的影片含有未成年人限制内容,\n请满18岁后再点击观看!", justify=LEFT, # 用于 指明文本的 位置 padx=10) # 限制 文本的 位置 , padx 是 x轴的意思 . textLabel.pack(side=LEFT)

基本概念 RDD spark最大的亮点是提出RDD(Resilient Distributed Dataset)的概念,也就是可伸缩的分布式数据集合,本身只读,可恢复.spark本身不做物理储存,通过保存足够的信息去实际的储存中计算出RDD RDD只要通过四种途径获取: 1.从共享的文件系统,比如HDFS 2.在驱动程序里的并行scala集合(例如数组),会发到多个节点上 3.从已存在的RDD转换 4.通过改变现有的RDD持久性.rdd是一个懒散,短暂的. 改变一个RDD的持久化通过两个动作:

当你用AngularJS写的应用越多, 你会越发的觉得它相当神奇. 之前我用AngularJS实现了相当多酷炫的效果, 所以我决定去看看它的源码, 我想这样也许我能知道它的原理. 下面是我从源码中找到的一些可以了解AngularJS那些高级(和隐藏)功能如何实现的代码. 1) 依赖注入的实现原理 依赖注入(DI)让我们可以不用自己实例化就能创建依赖对象的方法. 简单的来说, 依赖是以注入的方式传递的. 在Web应用中, Angular让我们可以通过DI来创建像Controllers和Direct