参数 设置说明 建议设置值 lower_case_table_names 大小写敏感：此参数不可以动态修改，必须重启数据库：0.表名存储为给定的大小和比较是区分大小写的1.表名存储在磁盘是小写的，但是比较的时候是不区分大小写...该模式下在事务提交的时候，不会主动触发写入磁盘的操作。1：每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file，并且flush(刷到磁盘)中去，该模式为系统默认。...1 thread_cache_size 重用保存在缓存中线程的数量：如果Threads_created值过大MySQL服务器一直在创建线程，比较耗资源，可以适当增加配置文件中thread_cache_size...如果碰到系统因为后台Flush操作而产生周期性性能降低的情况，特别是在使用SSD设备的时候，可以适当提高这个参数的值，以加速Flush的频率。...，增加这个值，可以降低InnoDB在并发线程之间切换的花销，以增加系统的并发吞吐量。
cs20是一门对于深度学习研究者学习Tensorflow的课程，今天学习了一节，非常有收获，并且陆续将内容写入jupytebook notebook中，有关这个源代码及仓库地址，大家可以点击阅读原文或者直接复制下面链接...Session还将分配内存来存储变量的当前值。...多个图表需要多个会话，默认情况下每个会尝试使用所有可用资源 无法在不通过python / numpy传递数据的情况下在它们之间传递数据，这在分布式协议中不起作用 最好在一个图中包含断开连接的子图 作者建议...通过将计算分成小的，易于区分的片段，TF能够相对于可影响第一节点输出的任何其他节点自动计算任何节点（或“操作”，因为它们在TensorFlow中调用）的导数。...能够计算节点的导数/梯度，尤其是输出节点，对于建立机器学习模型至关重要。 第三，将计算分开，这使得在多个CPU，GPU和其他计算设备之间分配工作变得更加容易。
控制文件记录日志文件和数据文件的信息，用于保证数据库文件的一致性和完整性。 归档日志文件是在线日志的拷贝，在归档模式下在线日志在重复使用之前必须归档。...在以下几种情况下，LGWR 会将一个连续的 Log Buffer 写入 Redo Log 文件中去： 1．当一个事务提交（COMMIT）时。 2．每 3 秒钟写一次 Log Buffer。...4．当 DBWn 进程将“脏”数据写入磁盘时。 2.1.3....进程 DBWn（系统中可以存在多个 DBW 进程，n 为序号）负责将“冷”的 “脏”数据写入数据文件中去。DBWn 进程会在以下两种情况下将“脏” 数据写入磁盘中去： 1....在 PLSQL 程序块中，如果定义了 LOB 变量， 则这些 LOB 变量就是临时 LOB 对象。临时 LOB 对象被创建在临时表空间上，直到 LOB 数据被 释放，或者会话结束。 2.1.5.
生成一个保存对象以保存模型在检查点的状态（更多介绍可参见前文）。 ? 开始TensorFlow会话并立即初始化所有变量。 然后我们创建一个汇总编辑器，使其定期将日志信息保存到磁盘。 ?...此外，正在运行summary操作，其结果被添加到负责将摘要写入磁盘的summary_writer（看此章节）。 ?...在 run_fc_model.py 是关于TensorBoard 可视化的一些代码: ? TensorFlow中的一个操作本身不运行，您需要直接调用它或调用依赖于它的另一个操作。...在TensorFlow会话的初始化期间，创建一个摘要写入器，摘要编入器负责将摘要数据实际写入磁盘。在摘要写入器的构造函数中，logdir是日志的写入地址。...可选的图形参数告诉TensorBoard渲染显示整个TensorFlow图形。每100次迭代，我们执行合并的汇总操作，并将结果馈送到汇总写入器，将它们写入磁盘。
这些工具通常用 Jupyter Notebooks 和 Flask app 写成，很难部署，需要对客户端服务器架构（C/S 架构）进行推理，且无法与 Tensorflow GPU 会话等机器学习组件进行很好的整合...我和在 Google X 工作的朋友 Thiago Teixeira 开始思考：如果构建工具像写 Python 脚本一样简单呢？ 我们希望在没有工具团队的情况下，机器学习工程师也能构建不错的 app。...3 行代码写成的 Streamlit 交互 app。 3. 重用数据和计算 如果要下载大量数据或执行复杂计算，怎么办？关键在于在多次运行中安全地重用信息。...运行以上 st.cache 示例的输出。 简而言之，Streamlit 的工作流程如下： 每次用户交互均需要从头运行全部脚本。 Streamlit 根据 widget 状态为每个变量分配最新值。...你甚至可以在不联网的情况下在笔记本电脑上本地运行 Streamlit。此外，现有项目也可以渐进地使用 Streamlit。 ? 渐进地使用 Streamlit 的几种方式。
这些工具通常用 Jupyter Notebooks 和 Flask app 写成，很难部署，需要对客户端服务器架构（C/S 架构）进行推理，且无法与 Tensorflow GPU 会话等机器学习组件进行很好的整合...我和在 Google X 工作的朋友 Thiago Teixeira 开始思考：如果构建工具像写 Python 脚本一样简单呢？ 我们希望在没有工具团队的情况下，机器学习工程师也能构建不错的 app。...重用数据和计算 如果要下载大量数据或执行复杂计算，怎么办？关键在于在多次运行中安全地重用信息。...运行以上 st.cache 示例的输出。 简而言之，Streamlit 的工作流程如下： 每次用户交互均需要从头运行全部脚本。 Streamlit 根据 widget 状态为每个变量分配最新值。...你甚至可以在不联网的情况下在笔记本电脑上本地运行 Streamlit。此外，现有项目也可以渐进地使用 Streamlit。 渐进地使用 Streamlit 的几种方式。
1.1.7 SSD缓冲区，是达梦（DM8）针对内存、机械磁盘、SSD磁盘之间数据分配的缓冲层。...1.2 运行时内存 DM8数据库中一些功能模块运行时属于自己特有的内存池，例如会话内存池一般是在会话连接时分配属于当前会话的内存。...2.1 监听线程，在服务器上数据库端口循环监听是否有客户端连接请求，每次会生成会话申请交给工作线程进行处理。...通常情况有三种情况会触发IO线程： （1）sql查询的数据页不在缓冲区，需要从磁盘中读取数据页。 （2）缓冲区中数据页满或者数据库关闭会触发IO线程将脏数据页写入磁盘。 （3）生成检查点。...2.5 日志FLUSH线程，负责将内存池中日志缓冲区中的产生的redo log写入磁盘中的联机日志文件中。日志FLUSH线程要先于IO线程，也就是日志写入磁盘在脏数据页写入磁盘之前进行。
这些工具通常用 Jupyter Notebooks 和 Flask app 写成，很难部署，需要对客户端服务器架构（C/S 架构）进行推理，且无法与 Tensorflow GPU 会话等机器学习组件进行很好的整合...我和在 Google X 工作的朋友 Thiago Teixeira 开始思考：如果构建工具像写 Python 脚本一样简单呢？ 我们希望在没有工具团队的情况下，机器学习工程师也能构建不错的 app。...重用数据和计算 如果要下载大量数据或执行复杂计算，怎么办？关键在于在多次运行中安全地重用信息。...运行以上 st.cache 示例的输出。 简而言之，Streamlit 的工作流程如下： 每次用户交互均需要从头运行全部脚本。 Streamlit 根据 widget 状态为每个变量分配最新值。...你甚至可以在不联网的情况下在笔记本电脑上本地运行 Streamlit。此外，现有项目也可以渐进地使用 Streamlit。 ? 渐进地使用 Streamlit 的几种方式。
这个设置可以在独立的会话内部被改变，但是只有在会话第一次使用临时表之前才能改变； 在会话中随后企图改变该值是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制根据需要分配临时缓冲区。...并非所有平台上都支持所有值，平台上第一个支持的选项就是其默认值。 在任何平台上mmap选项都不是默认值，通常不鼓励使用它，因为操作系统会 反复地把修改过的页面写回到磁盘上，从而增加了系统的I/O负载。...这个选项只能在服务器命令行上或者在postgresql.conf文件中设置。 bgwriter_lru_maxpages (integer) 在每个轮次中，不超过这么多个缓冲区将被后台写入器写出。...脏缓冲区将被写出直到有很多干净可重用的缓冲区（然而，每一轮次中写出的缓冲区数不超过bgwriter_lru_maxpages）。...但是， 如果数据库经常忙于在并发会话中发出的多个查询，较低的值可能足以使磁盘阵列繁忙。比保持磁盘繁忙所需的值更高的值只会造成额外的 CPU 开销。
这些工具（通常是Jupyter笔记本和Flask应用程序的拼凑而成）难以部署，需要对客户端-服务器体系结构进行推理，并且无法与Tensorflow GPU会话等机器学习结构很好地集成。...例如，这是写入屏幕的方式： import streamlit as stst.write('Hello, world!') ＃2：将小部件视为变量。Streamlit中没有回调！...Streamlit引入了一种缓存原语，其行为类似于持久的默认情况下不可变的数据存储，可让Streamlit应用程序安全，轻松地重用信息。...Streamlit在给定小部件状态的情况下为每个变量分配一个最新值。 缓存允许Streamlit跳过冗余数据获取和计算。 或在图片中： 用户事件触发Streamlit从头开始重新运行脚本。...Streamlit是一个免费的开源库，而不是专有的Web应用程序。可以在不与我们联系的情况下在本地提供Streamlit应用程序。
要画出此图，你需要打开一个 TensorFlow 会话并使用它初始化变量并求出f。TensorFlow 会话负责处理在诸如 CPU 和 GPU 之类的设备上的操作并运行它们，并且它保留所有变量值。...所有节点值都在图运行之间删除，除了变量值，由会话跨图形运行维护（队列和读者也保持一些状态）。变量在其初始化程序运行时启动其生命周期，并且在会话关闭时结束。...y_val, z_val = sess.run([y, z]) print(y_val) # 10 print(z_val) # 15 在单进程 TensorFlow 中，多个会话不共享任何状态...在分布式 TensorFlow 中，变量状态存储在服务器上，而不是在会话中，因此多个会话可以共享相同的变量。...assign()函数创建一个为变量分配新值的节点。 在这种情况下，它实现了批次梯度下降步骤 ? 。
TensorFlow 会话负责处理在诸如 CPU 和 GPU 之类的设备上的操作并运行它们，并且它保留所有变量值。...所有节点值都在图运行之间删除，除了变量值，由会话跨图形运行维护（队列和读者也保持一些状态）。变量在其初始化程序运行时启动其生命周期，并且在会话关闭时结束。...中，多个会话不共享任何状态，即使它们复用同一个图（每个会话都有自己的每个变量的副本）。...在分布式 TensorFlow 中，变量状态存储在服务器上，而不是在会话中，因此多个会话可以共享相同的变量。...共享变量 如果要在图形的各个组件之间共享一个变量，一个简单的选项是首先创建它，然后将其作为参数传递给需要它的函数。
在tf.reshape中使用-1可以告诉TensorFlow在可能的情况下平坦化维度。 3.4 DROPOUT LAYER Dropout可能是卷积神经网络正则最流行的方法。...3.8 INSTANTIATING THE CNN AND MINIMIZING THE LOSS 当我们实例化我们的TextCNN模型时，所有定义的变量和操作将被放置在上面创建的默认图和会话中。...您还可以跟踪更复杂的数值，例如图层激活的直方图。 summaries是序列化对象，并使用SummaryWriter写入磁盘。 ? 在这里，我们分别跟踪培训和评估的总结。...在我们的情况下，这些数值是相同的，但是您可能只有在训练过程中跟踪的数值（如参数更新值）。 tf.merge_summary是将多个摘要操作合并到可以执行的单个操作中的便利函数。...global_variables_initializer函数是一个方便函数，它运行我们为变量定义的所有初始值。也可以手动调用变量的初始化程序。 如果希望使用预先训练的值初始化嵌入，这很有用。
下图显示了 TensorFlow 库中内置的一些算子。 表 1. 算子 2.2 会话（Sessions） 客户端程序通过创建会话与 TensorFlow 系统交互。...当它们执行时，变量的内容被写入持久存储，例如分布式文件系统。类似地，每个变量也都连接到一个恢复节点，该节点仅在重新启动后的第一次迭代中启用。 4....默认容器将会一直持续到进程终止，但我们也允许使用其他的命名容器。容器存储变量的备份，可以通过完全清除容器中的内容来重置容器。通过使用容器可以在不同会话的完全不相交的计算图之间共享状态。...它涉及接收节点读取远程值的计划。如果不采取预防措施，这些节点可能会比必要时启动得更快，可能在执行开始时一次启动。...在设备之间发送数据时（有时在同一台机器内的设备之间），我们通常使用高精度的有损压缩，这一方式类似于分布式系统。
【默认300，表示每次清理300个page，支持动态修改】 设置的越大，表示每次回收的页也就越多，可供重用的undo page也就越多，就能减少磁盘存储空间与分配的开销。...不过该参数设置得太大，则每次需要purge处理更多的undo page，从而导致CPU和磁盘IO过于集中于对undo log的处理，使性能下降。普通用户不建议调整这个参数。...innodb_max_purge_lag 就是控制history list的长度，若长度大于该值，就会延缓DML的操作。该值默认为0，表示不做任何限制。【不建议修改这个参数值!!...c from t1 ; 重复执行多次，可以看到会话2的t1.ibd在不断在的增大。...可以看到t1.ibd文件的体积没有再次增长，(原因：purge线程将上述实验中被删除数据部分对应的磁盘空间标记为可用，可以被后续写入操作使用，这样就不用再次分配磁盘空间了)。
但是，这三者之间总是存在混淆。 让我们逐个看到每个元素，并了解它们之间的区别。 变量 变量是用于存储值的容器。 变量将用作计算图中其他几个操作的输入。...我们可以使用tf.Variable（）函数创建tensorflow变量。 在下面的示例中，我们使用随机正态分布中的值定义变量，并将其命名为权重。...常量 常量与变量不同，它们的值不能改变。 它们被分配了值，它们无法在整个过程中更改。 我们可以创建常量使用tf.constant（）函数。...sess = tf.Session（）我们可以使用tf.Session（）方法为我们的计算图创建会话，该方法将分配用于存储变量当前值的内存。...会话，我们将使用tf.summary.FileWriter（）将我们的图形结果写入称为事件文件的文件： with tf.Session() as sess: writer = tf.summary.FileWriter
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