1.前言: mongodb部署在阿里云服务器, mongodb中collection存储了百万条记录. 需求:优化查询指定时间段内的所有数据的查询时间,结果有百万级别. 最初:313587条记录耗时:114.156 s 2.一般解决方式 百度 google后,大部分解决方式是创建复合索引,连接如下: 解决:创建复合索引.http://virusswb.blog.51cto.com/115214/816136 但是复合索引并没有解决我的问题,耗时并没有减少. 于是开始以下分析: 其实通过find(

问题: windows通过jumpserver远程登录到linux服务器,使用rz上传jar包,速度太慢(10k以内). 解决方案: 思路:通过ssh直接登录远程服务器 1.secureCRT-> tools->create public key 2.新建登录远程服务器的session 3.设置session的property,将authentication中的password选项去除,并将publickey选项的properties设置成identity 4.通过jumpserver登录远程

MYSQLinsert速度过慢最近在用MySQL做存储,测试中发现插入数据太慢了,插入速度只有20 MY SQL insert 速度过慢最近在用MySQL做存储,测试中发现插入数据太慢了,插入速度只有20-30 条/秒,后来查资料后,将MySQL的1个参数:innodb_flush_log_at_trx_commit,1改为了0(修改方法,可以直接修改my.ini(windows)/my.cnf(linux)中的对应参数,似乎用命令直接设置没有效果),插入速度就提升到了3000+每S,MySQL

背景 使用ubuntu镜像一般apt-get源地址都是在国外导致在构建时因为源地址问题导致下载速度极其得慢 在构建中应事先修改apt-get源地址来避免因下载速度过慢导致的构建缓慢问题 方案 在Dockerfile文件中前方添加如下两句代码: RUN sed -i s@/archive.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g /etc/apt/sources.list RUN apt-get clean RUN apt-get update

一.总述 线性回归算法属于监督学习的一种,主要用于模型为连续函数的数值预测. 过程总得来说就是初步建模后,通过训练集合确定模型参数,得到最终预测函数,此时输入自变量即可得到预测值. 二.基本过程 1.初步建模.确定假设函数h(x)(最终预测用) 2.建立价值函数J(θ)(也叫目标函数.损失函数等,求参数θ用) 3.求参数θ.对价值函数求偏导(即梯度),再使用梯度下降算法求出最终参数θ值 4.将参数θ值代入假设函数 三.约定符号 x:自变量,即特征值 y:因变量,即结果 h(x):假设函数 J(θ

前言 最近在做IOS自动化测试,IOS的Appium环境都配置OK,Demo脚本运行没有问题,多开执行没有问题,IOS安卓统一平台调度集成没有问题,可以进行自动化测试.课时真正执行用例时发现个严重问题:执行速度过慢,慢的像中国男足,Appium的执行log满屏刷,找元素像男国足球场一样骚,一个像无头苍蝇满场跑,一个有模有样的一轮又一轮的查找,就是命中不了.很是蛋疼,一直疼了好几天,都有放弃的念头了. 调查 Xcode9 SDK不再支持snapshot功能了,没有snapshot功能就无法获取pa

一.MySQL游标的概念 1.游标介绍 MySQL的游标(cursor)是一个重要的概念,通过查找资料与自己的理解,主要得出以下几点关于自己的理解. 有数据缓冲的思想:游标的设计是一种数据缓冲区的思想,用来存放SQL语句执行的结果. 先有数据基础:游标是在先从数据表中检索出数据之后才能继续灵活操作的技术. 类似于指针:游标类似于指向数据结构堆栈中的指针,用来pop出所指向的数据,并且只能每次取一个. 2.游标优缺点: (1)游标的优点: 因为游标是针对行操作的,所以对从数据库中select查询得

一.主从复制详述 原理其实很简单,master启动会生成一个run id,首次同步时会发送给slave,slave同步命令会带上run id以及offset,显然,slave启动(初次,重启)内存中没有run id,所以 master收到后会全量同步,发生网络抖动时,slave发生的同步命令会带上run id以及offset,master就知道去缓存中对应的偏移量开始到结尾那一段的命令发送给slave进行增量 同步.在正常运行过程中,master每收到一个数据变更命令都会发送到所有slave上.

对象的特性: 1.唯一标识性,即使完全不一样的对象,内存地址也不同,所以他们不相等 2.对象具有状态,同一个对象可能处在不同状态下 3.对象具有行为,即对象的状态可能因为他的行为产生变迁 Js直到es6之前,有对象的概念,但是没有类的概念. 对象的分类: 1.内建对象 - 用Es标准中定义的对象,在任何的Es的实现中都可以使用(比如:Math,String,Number,Boolean,Function...) 2.宿主对象 -用Js运行环境提供的对象,目前来讲主要是指用浏览器提供的对象(BOM

由于ringbuffer是一个环形的队列,那么生产者和消费者在遍历这个队列的时候,如何制衡呢? 1.生产快,消费慢,数据丢失? 生产者速度过快,导致一个对象还没消费完,就循环生产了一个新的对象要加入ringbuffer,导致消费不完整,造成数据丢失? 我们注意到,在我们获取生产者下一个位置的时候,是通过ringbuffer的next方法,而这个next方式是调用了sequencer的next方法 --------------------------------------------------

提升性能 1.允许情况下,调大连接数 2.开启查询缓存(看命中率,用在变化不大的表内) 3.锁(查看是否存在死锁) 4.慢查询(将执行时间过长的语句写入日志内) 5.explain(分析表结构,type 为 ALL或extra 为 Using filesort.Impossible where.Using join buffer则一定要优化) 关系型数据库概念,有啥? 非关系型数据库概念,有啥? 要对表操作,是有权限控制的,我们自动会忽略这个权限问题 查询走硬盘的话,硬盘会影响性能.ssd>hd

Caffe_Loss 损失函数为深度学习中重要的一个组成部分,各种优化算法均是基于Loss来的,损失函数的设计好坏很大程度下能够影响最终网络学习的好坏.派生于 \(LossLayer\),根据不同的Loss层有不同的参数; 1.基本函数 主要包含构造函数,前向.后向以及Reshape,部分有SetUp的函数,每层都有Loss参数 explicit XXXLossLayer(const LayerParameter& param): LossLayer<Dtype>(param),dif

CMS系统简介 1.简介 CMS是Content Management System的缩写,意为"内容管理系统". 在中国互联网的发展历程中,一直以来默默地为中国站长提供动力的CMS厂商作出的贡献尤其巨大,而与之成反比的是CMS厂商的生存状态依然令人担忧,由于国内站长对于免费和开源的FreeEIM尤为热衷,用户的版权意识低加之用户误将开源认 为就是免费的,使得一些获得资本注入的CMS厂商无法达到预期的目标,导致PHPCMS创始人淡淡风和DEDECMS创始人IT柏拉图相继离职事件,亦是2

本文作者任旭倩,公众号:计算机视觉life成员,由于格式原因,公式显示可能出问题,建议阅读原文链接:综述 | SLAM回环检测方法 在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累积误差.一个消除误差有效的办法是进行回环检测.回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置,如果检测到回环,它会把信息传递给后端进行优化处理.回环是一个比后端更加紧凑.准确的约束,这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图.如果

1. 安装darknet 使用Git克隆源码 git clone https://github.com/pjreddie/darknet 我们可能需要修改Makefile,主要修改前三行,配置使用GPU(CUDA),CUDNN,OPENCV GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1 之后运行 make -j8 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.

1.Netty启动源码剖析 启动类: public class NettyNioServer { public static void main(String[] args) throws Exception { /** *创建两个线程组bossGroup和workGroup,bossGroup负责处理请求连接,workGroup负责数据的处理 *两个都是无线循环 *调用可构造方法,默认的字线程数NioEventLoopGroup是实际cpu核数*2 */ EventLoopGroup boss

ylbtech-术语-Blob:Blob 计算机视觉中的Blob是指图像中的一块连通区域,Blob分析就是对前景/背景分离后的二值图像,进行连通域提取和标记.标记完成的每一个Blob都代表一个前景目标,然后就可以计算Blob的一些相关特征.其优点在于通过Blob提取,可以获得相关区域的信息,但是速度较慢,分析难度大. 1.返回顶部 1. 中文名:blob 外文名:blob 用    途:目标跟踪 领    域:计算机 含    义:图像中的一块连通区域 类    别:基于区域的跟踪 目录 1 背

学习任务 学习使用TensorFlow,并以california的1990年的人口普查中的城市街区的房屋价值中位数作为预测目标,使用均方根误差(RMSE)评估模型的准确率,并通过调整超参数提高模型的准确率 设置 加载必要的库+数据导入以及一些简单的处理 加载必要库 import math # display模块可以决定显示的内容以何种格式显示 from IPython import display # matplotlib为python的2D绘图库 # cm为颜色映射表 from matplot

前言 本系列前几篇中常出现物体跑到画布外的情况,本篇就是为了解决这个问题. 阅读本篇前请先打好前面的基础. 本人能力有限,欢迎牛人共同讨论,批评指正. 越界检测 假定物体是个圆形,如图其圆心坐标即是物体的x轴和y轴坐标. 越界是常见的场景,一般会有两种场景的越界:一是整个物体移出区域,二是物体接触到区域边界.我们以画布边界为例进行讨论,示例中矩形边界即是: let top = 0; let bottom = canvas.height; let left = 0; let right = can

哎,最近小黑哥又双叒叕犯事了. 事情是这样的,前一段时间小黑哥公司生产交易偶发报错,一番排查下来最终原因是因为 Redis 命令执行超时. 可是令人不解的是,生产交易仅仅使用 Redis set 这个简单命令,这个命令讲道理是不可能会执行这么慢. 那到底是什么导致这个问题那? 为了找出这个问题,我们查看分析了一下 Redis 最近的慢日志,最终发现耗时比较多命令为 keys XX* 看到这个命令操作的键的前缀,小黑哥才发现这是自己负责的应用.可是小黑哥排查一下,虽然自己的代码并没有主动去使用 k

在DRF框架里,ModelSerializers是一个重要的组件.大大的帮组我们节省了数据序列化的过程,真的可以说是良心产品.接手的这个项目用的Django,前人的代码都是手动序列化的,为了保证风格的一致性我续写的代码也都是手动序列化.后来遇到一个问题:有个接口的查询结果是querySet里的数据有几千条,而且需要一次性返回,不能做分页处理.这一下几千条的遍历确实是耗费时间的,由此导致了接口的访问速度过慢.因此想到看有没有官方优化的序列化功能能来解决这个瓶颈.在某度忙活了好久,查询到的都是关于D