NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`) )ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; jdbc...url: url: jdbc:mysql://host:port/dbname 数据库和数据库表都已经使用了utf8编码，但是插入中文数据时仍然乱码。...原因 在jdbc中连接mysql时，jdbc url参数中有一个属性characterEncoding控制字符串编码，该值默认为：autodetect。需要明确设置为utf8，可解决问题。...解决办法 在jdbc url中明确设置characterEncoding属性为utf8。 url: jdbc:mysql://host:port/dbname?
java开发者使用PG jdbc驱动时，可以指定reWriteBatchedInserts连接参数来加速批量操作。...如果reWriteBatchedInserts=true，JDBC驱动会重写批量insert转换成多行insert，从而限制数据库的调用次数。...如果想学习更详细的案例，可以查看Vlad Mihalcea去年写的博客： https://vladmihalcea.com/postgresql-multi-row-insert-rewritebatchedinserts-property
JDBC注意点 SQL语句 建议不要带; 一个jdbc request中不要写多个sql，默认只能支持一条sql 使用 Variable names 定义变量，接收对应「列」的值 如果有不需要接收的列，...则使用「空格+逗号」进行间隔 结果的值，使用「变量名称+_顺序数字」调用 实例 定义一个, mb提取结果中的手机号码 ?...取值 查看全部的运行结果 ? 结果查看 使用「调试取样器」查看提取到的内容 ? 调试 使用「ForEach控制器」输出全部结果 ?...结果 使用JDBC批量造数据 思路：循环执行insert语句 使用`SQLite`存储数据 先连接数据库 ? 连接数据库 创建一张表 ? 创建表 调用注册接口 ?...查看结果 修改「线程组」的次数为1000次运行后查看数据库 ? 查看结果 新建「JDBC Request」 ?
最简单的VBA加速技巧！！...true '打开提示 Application.DisplayAlerts = true '启动事件 Application.EnableEvents = true '注意：在含有公式计算的表格了
本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。 0. 代码优化原则 本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。...第一个基本原则：不要过早优化 很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此，优化的前提是代码能正常工作。...第二个基本原则：权衡优化的代价 优化是有代价的，想解决所有性能的问题是几乎不可能的。通常面临的选择是时间换空间或空间换时间。另外，开发代价也需要考虑。...第三个原则：不要优化那些无关紧要的部分 如果对代码的每一部分都去优化，这些修改会使代码难以阅读和理解。如果你的代码运行速度很慢，首先要找到代码运行慢的位置，通常是内部循环，专注于运行慢的地方进行优化。...，因此对于频繁访问的变量sqrt，通过将其改为局部变量可以加速运行。
十大Python加速技巧,首先导入numpy import numpy as np 1 List Comprehension 将for的append操作替换为列表中直接产出。...这其中加速的主要原因是： 在循环的每次迭代中我们都需要调用append，然后在循环的每次迭代中将其作为函数调用。...== 0] CPU times: user 1.89 s, sys: 93.8 ms, total: 1.99 s Wall time: 2 s 2 使用built-in函数 python中非常多自带的函数采用了较多的加速...因为numpy是使用C语言进行过加速的，所以相对于其它很多数据操作是更加快速的。...原创作者：孤飞-博客园 原文链接：https://www.cnblogs.com/ranxi169/p/16585192.html 未经允许不得转载：肥猫博客 » 10大python加速技巧
Sharding-Jdbc概念与使用技巧 此讲解版本为4.0.0-RC1，目前最新的版本 2019年5月21日发布 1.1. 绑定表 指分片规则一致的主表和子表。...所有路由计算将会只使用主表的策略，那么t_order_item表的分片计算将会使用t_order的条件。故绑定表之间的分区键要完全相同。 1.2....复合分片算法 对应ComplexKeysShardingAlgorithm，用于处理使用多键作为分片键进行分片的场景，包含多个分片键的逻辑较复杂，需要应用开发者自行处理其中的复杂度。...读写分离 同一线程且同一数据库连接内，如有写入操作，以后的读操作均从主库读取，用于保证数据一致性。 1.9. 编排治理 提供注册中心、配置动态化、数据库熔断禁用、调用链路等治理能力。 1.10....上述四个接口，就是我们用户可以自定义实现的接口了，写好实现类把全类名配置上去就可以用了 想要全面了解Sharding-jdbc和它相关组件的，移步这里
最近我们都在讨论build系统，我们看了一些技巧可以让你的Maven build更快。结论和反映都势不可挡。由于我们提供的技巧，更多的人都很高兴能加快他们完成自己的项目。...不要害怕，gradle对于Android项目和你的Java项目是一样的。这意味着我给你的建议同样适用于你其他的项目的环境。所以你同样也能用这些技巧去加速你的JAVA项目编译。...似乎可以忽略不计，但是换句话来说你就会觉得有意义了–这是一个17%的加速了。 配置这样一个命令对gradle是一个孵化的功能，所以它不是默认启用的。...说实话，大部分你能够加速优化的地方在实际的构建过程中隐藏掉了。好吧，在我们的demo中，我们保存的大部分时间在消除开销，但是我们看看生成项目会发生什么？让我们看一下怎样能真正的加速gradle构建。...除了明显的加速，它也比多线程构建多了以下几个好处： 1.
，若想要获得明显的计算加速效果，最简单明了的方式就是想办法将默认运行在单个进程上的任务，扩展到使用多进程或多线程的方式执行。...而对于我们这些从事数据分析工作的人员而言，以最简单的方式实现等价的加速运算的效果尤为重要，从而避免将时间过多花费在编写程序上。...而今天的文章费老师我就来带大家学习如何利用joblib这个非常简单易用的库中的相关功能，来快速实现并行计算加速效果。...，保留两个核心进行并行计算： 关于并行方式的选择上，由于Python中多线程时全局解释器锁的限制，如果你的任务是计算密集型，则推荐使用默认的多进程方式加速，如果你的任务是IO密集型譬如文件读写、网络请求等...）： 你可以根据自己实际任务的不同，好好利用joblib来加速你的日常工作。
我明白，网上都是各种神经网络加速指南，但是一个checklist都没有（现在有了），使用这个清单，一步一步确保你能榨干你模型的所有性能。...） 移动到多个GPU-nodes中 (8+GPUs) 思考模型加速的技巧 Pytorch-Lightning 你可以在Pytorch的库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论的每一个优化...DataLoaders 中的 workers 的数量 另一个加速的神奇之处是允许批量并行加载。因此，您可以一次装载nb_workers个batch，而不是一次装载一个batch。...在GPU上的训练将使多个GPU cores之间的数学计算并行化。你得到的加速取决于你所使用的GPU类型。我推荐个人用2080Ti，公司用V100。...尽管本指南将为你提供了一系列提高网络速度的技巧，但我还是要给你解释一下如何通过查找瓶颈来思考问题。
我们都希望有人访问自己的 WordPress 网站的时候，可以飞快的看到文章，但是没有下面的这几个基本优化技巧，怎么能实现？...前端的性能优化是一个很深的东西，有很多技巧和方法，但是你可能只是一个站长而并不是专业的前端工程师，所以这里我只总结几个基础却又很有效的前端性能优化技巧： 压缩图片：图片的下载在网页打开的过程中，占用很多时间...，而如果对这些图片进行压缩或者其他技巧（例如 lazy load）就可以减少这方面的时间。...，目前一般建议使用阿里云OSS来加速静态文件。...-- $content -->"; echo $content; } 至于如何进行这块的优化，在我爱水煮鱼中有很多关闭无用功能的技巧，你可以按照自己的需求来搜索一下。
另外，文末还列举了几种最新的、高效的改进算法：Adam，Adagrad和Adadelta，感兴趣的读者可以详细了解一下。 ?...这是因为误差曲面本身并不是凸的，因此曲面可能包含许多独立于全局最小值的局部最小值。 另外，即使网络达到了全局最小值并收敛到训练数据的理想点，也不能保证我们的模型有很好的泛化性能。...▌正则 ---- ---- 一般而言，正则通过向损失函数添加一个表示模型复杂度的值, 来惩罚模型的复杂性. 在神经网络的情况下，它惩罚较大的权重，因为这可能表明网络对该权重对应的训练数据过拟合。...正则化将网络中每个权重的平方和添加到损失函数中，惩罚那些给每一个连接赋予过多的权重的模型，来减少过拟合。 ▌动量 ---- ---- 动量，简单地说，将过去权重更新量的一小部分增加到当前的权重更新。...一开始我们优先探索搜索空间并拓展我们对空间的总体知识，随着时间的推移，我们转而利用我们已经找到的搜索领域中的优势领域并将其缩小到特定的最小值。
为了解决这些问题，我们今天来总结以下一些常用的加速策略 固定长度填充 在处理文本数据时，由于文本序列的长度可能各不相同，但许多机器学习模型（尤其是基于Transformer的模型）需要输入数据具有固定的尺寸...这样虽然每个批次的长度是不同的，但是批次内部的长度是相同的，可以加快处理速度。...从上图可以看到，通过等长匹配的策略，减少了填充量，这样也可以加速计算 def uniform_length_batching(sequences, batch_size, padding_value=...padded_bucket) return padded_batches 自动混合精度 自动混合精度(AMP)是一种通过使用单精度(float32)和半精度(float16)算法的组合来加速深度学习模型训练的技术...但是fp16会产生数值精度的损失，导致计算或存储的值不准确，考虑到这些值的精度至关重要。 另外就是这种优化师针对于分类任务的，对于回归这种需要精确数值的任务Fp16的表现并不好。
概述：Spark postgresql jdbc 数据库连接和写入操作源码解读，详细记录了SparkSQL对数据库的操作，通过java程序，在本地开发和运行。...整体为，Spark建立数据库连接，读取数据，将DataFrame数据写入另一个数据库表中。附带完整项目源码(完整项目源码github)。 ?.../将jdbcDF数据新建并写入newproducts,append模式是连接模式，默认的是"error"模式。...jdbcDF.write().mode("append") .jdbc("jdbc:postgresql://localhost:5432/postgres","newproducts"...查看Spark写入数据库中的数据 ? 4.以下为项目中主要源码（完整项目源码Github）: 4.1.项目配置源码pom.xml <?
MQA 是 19 年提出的一种新的 Attention 机制，其能够在保证模型效果的同时加快 decoder 生成 token 的速度。...也就是说自注意力层在特定位置的输出影响下一个令牌的生成，所以无法并行化，这使得推理变得非常的慢。...让我们看看原文中提供的结果图表: 从上表可以看出，MQA在编码器上的速度提升不是很显著，但在解码器上的速度提升是相当显著的。 论文中也有关于质量的实验，结果表明MQA的性能与基线相比只是稍微低一些。...降低应该是肯定的因为毕竟共享了参数，但是只要再可接受范围内并且能够大量提升速度这个降低就是可以接受的，对吧。 为什么MQA可以实现推理加速?...MQA通过以下方法实现推理加速: 1、KV缓存大小减少了h(头数量)，这意味着需要存储在GPU内存中的张量也减少了。节省的空间可以用来增加批大小，从而提高效率。
本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。 0. 代码优化原则 本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。...很多人一开始写代码就奔着性能优化的目标，“让正确的程序更快要比让快速的程序正确容易得多”。因此，优化的前提是代码能正常工作。...第二个基本原则是权衡优化的代价。优化是有代价的，想解决所有性能的问题是几乎不可能的。通常面临的选择是时间换空间或空间换时间。另外，开发代价也需要考虑。 第三个原则是不要优化那些无关紧要的部分。...，因此对于频繁访问的变量sqrt，通过将其改为局部变量可以加速运行。...选择合适的数据结构 Python 内置的数据结构如str, tuple, list, set, dict底层都是 C 实现的，速度非常快，自己实现新的数据结构想在性能上达到内置的速度几乎是不可能的。
可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧，加快训练过程。...可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周期性调度策略)与auto_lr_find(最优学习率发现)等技巧 实现模型涨点。...-------------------------- [{'test_acc': 0.9887999892234802, 'test_loss': 0.03627564385533333}] 三，训练加速技巧...下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。...python3 mnist_cnn.py --auto_scale_batch_size="power" --gpus=1 四，训练涨分技巧 pytorch_lightning 可以非常容易地支持以下训练涨分技巧
的 API ; JDBC 提供了 与 数据库平台 无关的 数据库访问方式 , 使用 Java 语言 , 借助 JDBC 可以与多种数据库进行交互 ; 使用 JDBC 可操作的数据库有 : 所有的 关系型...数据库 , 都可以使用 JDBC 进行访问 ; MySQL SQLServer Oracle DB2 二、JDBC 本质 ---- JDBC 是 Sun 公司开发的 一套标准接口 , 具体的 数据库操作...就是 选择使用哪个厂商数据库 实现类 的步骤 ; 使用 JDBC 操作数据库 , 实际上使用的是 数据库厂商 提供的 数据库驱动 jar 包 操作数据库 ; 三、使用 JDBC 操作数据库的好处 -...--- 使用 Java 代码 , 通过 JDBC 操作数据库 , 可以 使用相同的接口 开发使用 不同的数据库 , 学习成本比较低 ; 后期可 随时替换 数据库 产品 , 不需要修改 访问数据库 的 Java...四、JDBC 提供的 API 组件 ---- JDBC 提供了一套 API 组件 , 可以使开发人员很容易的进行 : 数据库连接 数据库中执行 SQL 语句进行增删查改操作 处理查询结果 管理事物 JDBC
来源：kaggle竞赛宝典 本文约2000字，建议阅读5分钟 本文为你介绍让apply函数加速600倍的小技巧。...[ 引言 ] 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...因为处理是并行的，所以我们可以使用Swift进行加速，在使用Swift之后，相同的操作在我的机器上可以提升到7.67s。...df['a'] + df['b']CPU times: user 64.5 ms, sys: 12.5 ms, total: 77 msWall time: 74.9 ms 实验汇总 通过上面的一些小的技巧
前言 虽然目前dask,cudf等包的出现，使得我们的数据处理大大得到了加速，但是并不是每个人都有比较好的gpu，非常多的朋友仍然还在使用pandas工具包，但有时候真的很无奈，pandas的许多问题我们都需要使用...apply函数来进行处理，而apply函数是非常慢的，本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...因为处理是并行的，所以我们可以使用Swift进行加速，在使用Swift之后，相同的操作在我的机器上可以提升到7.67s。...['a'] + df['b'] CPU times: user 64.5 ms, sys: 12.5 ms, total: 77 ms Wall time: 74.9 ms 实验汇总 通过上面的一些小的技巧...，我们将简单的Apply函数加速了几百倍，具体的： Apply: 18.4 s Apply + Swifter: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization
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