在Tensorflow下使用SSD模型训练自己的数据集时,经过查找很多博客资料,已经成功训练出来了自己的模型,但就是在测试自己模型效果的时候,出现了如下错误. 2019-10-27 14:47:12.862573: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1401] OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:184 : Not found: Key ssd_300_vgg/block3_box/L2Norm…

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma…

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map…

[使用场景] 两个RDD进行join的时候,如果数据量都比较大,那么此时可以sample看下两个RDD中的key分布情况.如果出现数据倾斜,是因为其中某一个RDD中的少数几个key的数据量过大,而另一个RDD中的所有key都分布比较均匀,此时可以考虑采用本解决方案. [解决方案] 对有数据倾斜那个RDD,使用sample算子采样出一份样本,统计下每个key的数量,看看导致数据倾斜数据量最大的是哪几个key. 然后将这几个key对应的数据从原来的RDD中拆分出来,形成一个单独的RDD,并给每个ke…

热点问题概述 产生原因 热点问题产生的原因大致有以下两种: 用户消费的数据远大于生产的数据(热卖商品.热点新闻.热点评论.明星直播). 在日常工作生活中一些突发的的事件,例如:双十一期间某些热门商品的降价促销,当这其中的某一件商品被数万次点击浏览或者购买时,会形成一个较大的需求量,这种情况下就会造成热点问题.同理,被大量刊发.浏览的热点新闻.热点评论.明星直播等,这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题. 请求分片集中,超过单Server的性能极限. 在服务端读数据进行访问时,往往会对数据进行分…

1.心路历程 上年11月份来公司了,和另外一个同事一起,做了公司一个移动项目的微信公众号,然后为了推广微信公众号,策划那边需要我们做一些活动,包括抽奖,投票.最开始是没有用过redis的,公司因为考虑到参与人数的问题,给我们配了两台redis服务器,一台windows的(负责本地测试),一台linux的(负责线上版本),接下来说说途中遇到的坑,和最后的解决方法 2.坑之一,存List的瓶颈问题 linux版本redis服务器是16G的内存,因为第一次使用redis,并不知道去做压力测试,不知道瓶…

本篇博客算是给网络缓存打个基础吧,本篇博客先给出简单也是最容易使用的把字典转成实体类的方法,然后在给出如何使用Runtime来给Model实体类赋值.本篇博客会介绍一部分,主要是字典的key与Model的属性名相同时,使用Runtime来进行赋值,下篇博客会给出字典key的值和Model的名字不同时的解决方案,并给出使用Runtime打印实体类属性值的方式. 当然你可以使用KVC的setValuesForKeysWithDictionary:方法,下面的方法也是一种解决方案.如果使用setVal…

zabbix自定义监控项 1.创建主机组,可以根据redis.mysql.web等创建对于的主机组 2.创建主机 3.创建Screens 4.自定义监控项 zabbix_agentd.conf配置文件定义路径 cd /etc/zabbix/zabbix_agentd.d 定义一个nginx性能监控配置文件  vim nginx.conf # key名称,命令 UserParameter=nginx.active,/usr/bin/curl -s http://192.168.137.11:808…

一.hive的压缩 1. hadoop的压缩 1)为什么需要压缩 MapReduce的性能瓶颈:网络IO.磁盘IO 数据量:对于MapReduce的优化,最主要.根本就是要能够减少数据量 Combiner:减少跨网络传输的数据量 压缩:将数据量减少,但是需要消耗CPU计算功能 2)哪些地方可以压缩 (1)输入文件进行压缩 (2)map的输出进行压缩 (3)reduce的输出进行压缩 3)压缩方式 gzip,lzo,snappy,bzip2 10G -->128M 10G -->压缩gizp -…

NOSQL的应用,Redis/Mongo 1.心路历程 上年11月份来公司了,和另外一个同事一起,做了公司一个移动项目的微信公众号,然后为了推广微信公众号,策划那边需要我们做一些活动,包括抽奖,投票.最开始是没有用过redis的,公司因为考虑到参与人数的问题,给我们配了两台redis服务器,一台windows的(负责本地测试),一台linux的(负责线上版本),接下来说说途中遇到的坑,和最后的解决方法 2.坑之一,存List的瓶颈问题 linux版本redis服务器是16G的内存,因为第一次使用…