该篇内容由个人博客点击跳转同步更新!转载请注明出处! 我不喜欢拿一堆数据的运行耗时来对比各个解决方案的性能等,有时候看一些测评长篇大论写耗时的一些对比,有时就差个 几百毫秒 我觉得也没啥必要,关键是好用就行,一切从简,我写博客也喜欢一切从简. .Net操作Clickhouse的库比较少,大多数都是基于ClickHouse.ADO的一个封装,下面也主要介绍一下ClickHouse.ADO的使用,以及自己封装的一个库的使用. 前言 Clickhouse适用于大数据量分析,我的应用场景是每十秒从公交轨

阅读本文大概需要 11 分钟. 原文:https://bit.ly/2UMiDLb 作者:Jon P Smith 翻译:王亮 声明:我翻译技术文章不是逐句翻译的,而是根据我自己的理解来表述的.其中可能会去除一些本人实在不知道如何组织但又不影响理解的句子. 本文将为你详细描绘 EF Core 从数据库中读取数据的"幕后"视图.我将揭开两种数据库读取方式的面纱:一个是普通的查询,另一个是使用 AsNoTracking 方法的非跟踪查询.我还将通过一个实验来演示我是如何解决我的一个客户遇到的

前言 实现读取JSON文件几种方式,在项目中采取老办法简单粗暴,结果老大过来一看,恩,这样不太可取,行吧那我就用.NET Core中最新的方式诺,切记,适合的才是最好的,切勿懒. .NET Core读取JSON文件通过读取文件方式 当我将VS2015项目用VS2017打开后再添加控制器,此时会报错如下: 此时我们应该在该项目中的.csproj中添加如下这一句才能解决此问题: <ItemGroup> <DotNetCliToolReference Include="Microso

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

关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 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, 让一个输入管线从文件中读取数据. 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). 在使用Tensorflow训练数据时,第一步为准备数据,现在我们只讨论图像数据.其数据读取大致分为:原图读取.二进制文件读取.tf标准存储文件读取. 一

原文链接:https://arxiv.org/pdf/1607.04423.pdf 本片论文主要讲了Attention Model在完形填空类的阅读理解上的应用. 转载:https://blog.csdn.net/liuchonge/article/details/73649251 在进行论文仿真的时候用到了TFRecords进行数据的读取操作,所以进行深入学习.这两天看了一下相关博客,结合该代码记录一下TFRecords的相关操作. 首先说一下为什么要使用TFRecords来进行文件的读写,在

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

最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例,可以参考. 关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 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, 让一个输入管线从文件中读取数据. 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). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:

关于TensorFlow读取数据,官网给出了三种方法: 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,让一个输入管线从文件中读取数据. 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). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:使用这种方法时,结合yeild 使用更为简洁).但是如果数据量较

本文首发于<.NET 5/.NET Core使用EF Core 5(Entity Framework Core)连接MySQL数据库写入/读取数据示例教程> 前言 在.NET Core/.NET 5的应用程序开发,与其经常搭配的数据库可能是SQL Server.而将.NET Core/.NET 5应用程序与SQL Server数据库的ORM组件有微软官方提供的EF Core(Entity Framework Core),也有像SqlSugar这样的第三方ORM组件.EF Core连接SQL S

因为之前的版本中,EF Core无法实现高效地批量插入.修改.删除数据,所以我开发了Zack.EFCore.Batch这个开源项目,比较受大家的欢迎,获得了400多个star. 从.NET 7开始,微软在Entity Framework Core 7内置了对高效地批量修改.删除数据的支持,详细请见这个文档 https://learn.microsoft.com/zh-cn/ef/core/what-is-new/ef-core-7.0/whatsnew?WT.mc_id=DT-MVP-50044

Tomcat那些事儿 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTEwODc5Ng==&mid=2650860016&idx=2&sn=5490d13566300698fd4599d7250e279c    再有人问你Netty是什么,就把这篇文章发给他 原创: 陈彩华 Hollis 1周前 本文基于Netty4.1展开介绍相关理论模型,使用场景,基本组件.整体架构,知其然且知其所以然,希望给大家在实际开发实践.学习开源项目提供参考.这是一篇万字长

继续上一节初始ASP.NET MVC4,继续深入学习,感受了一下微软的MVC4+EF5(EntityFramework5)框架的强大,能够高效的开发出网站应用开发系统,下面就看一下如何用MVC4+EF5来实现数据的读取. 实现效果 操作步骤 1.创建数据库 --创建表格-- Create table News ( id int identity(1,1) primary key, NewsTitle varchar(100)not null, CreateTime Datetime, Conte

有时需要从hbase中一次读取大量的数据,同时对实时性有较高的要求.可以从两方面进行考虑:1.hbase提供的get方法提供了批量获取数据方法,通过组装一个list<Get> gets即可实现:2.java多线程的Future方法实现了如何从多线程中获取返回数据.以上两种方法结合后,获取数据将会更加的高效.阅读到一篇文章,对这两个方法的结合使用给出了实例,并有详细的性能分析.特意转载过来,供以后的参考学习: HBase 高性能获取数据 - 多线程批量式解决办法 如何保证在十亿.百亿数据上面的查

一.查询的工作原理 Entity Framework Core 使用语言集成查询 (LINQ) 来查询数据库中的数据. 通过 LINQ 可使用 C#(或你选择的其他 .NET 语言)基于派生上下文和实体类编写强类型查询. LINQ 查询的表示形式会传递给数据库提供程序,进而转换为特定的数据库查询语言(例如,适用于关系数据库的 SQL). 1.1 查询的生命周期, 下面是每个查询所经历的过程概述: (1) LINQ 查询由 E F处理,用于生成已准备好的表示形式,由数据库提供程序处理.缓存结果,以

 本章分析Nio Channel的数据读取功能的实现. Channel读取数据需要Channel和ChannelHandler配合使用,netty设计数据读取功能包括三个要素:Channel, EventLoop和ChannelHandler.Channel有个read方法,这个方法不会直接读取数据,它的作用是通知持有当前channel的eventLoop可以从这个这个channel读取数据了,这个方法被调用之后eventLoop会在channel有数据可读的时候从channel读出数据然后把数

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

最近遇到一个非常奇特的问题,在一个 ASP.NET Core 项目中从 SQL Server 2008 R2 中查询获取 100 条记录竟然耗时 10 多秒,如果是查询本身慢,那到不是什么奇特的问题. 说它非常奇特是因为耗时主要发生在 SqlDataReader 读取数据时 2019-04-04 21:31:58.546 [Information] Executed DbCommand ("2,656"ms) ... 2019-04-04 21:32:10.690 [Debug] A

本文转自:https://blog.csdn.net/dingxiaowei2013/article/details/29405687 继续上一节初始ASP.NET MVC4,继续深入学习,感受了一下微软的MVC4+EF5(EntityFramework5)框架的强大,能够高效的开发出网站应用开发系统,下面就看一下如何用MVC4+EF5来实现数据的读取. 实现效果 操作步骤 1.创建数据库 --创建表格-- Create table News ( id int identity(1,1) pri

当训练数据量较小时,采用直接读取文件的方式,当训练数据量非常大时,直接读取文件的方式太耗内存,这时应采用高效的读取方法,读取tfrecords文件,这其实是一种二进制文件.tensorflow为其内置了各种存储和读取的函数,方便调用. 不知道为啥,从tfrecords中读取数据用于训练时,收敛得更快,更平稳.上面两个图是使用tfrecords的准确率和loss值变化,下面是直接读取文件的准确率和loss值变化. 1 生成记录样本的记录文件 root_dir = os.getcwd() def g

本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方式来读取自己的数据.如果数据集比较小,而且内存足够大,可以选择直接将所有数据读进内存,然后每次取一个batch的数据出来.如果数据较多,可以每次直接从硬盘中进行读取,不过这种方式的读取效率就比较低了.此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfrecor