虽然很难保持MySQL数据库高速运行，但面对数据堆积，可以通过一些性能调整，来使其继续工作。本文则将围绕这一问题展开讨论。 导论 设计数据库之前，有必要先了解一下表的使用方法。...例如，对于需要频繁更新的数据，最好将其存入一个独立表中，而通过这样的分表，更新操作将更加快捷。同时，表的连接操作也会消耗时间，所以若要深入分析复杂数据，则最好选用大表。...虽然新加载的数据库能够很好地有序运行，但随着数据库进一步扩展，这种有序操作将难以保持，从而导致更多的随机I/O和性能问题。...尽管“反归一化”可能颠覆了一些传统认知，但随着“元数据”理念兴起，为求性能和扩展性的双重提升，包括Google、eBay和Amazon在内的众多主要参与者，都对其数据库进行了“反归一化”调整。...新版2.5 SAS（串行连接SCSI接口）硬盘驱动器虽然很小，通常却比传统大型驱动器运行得更快。 如上所述，在某些情况下，可以使用SSD（特别当需要执行多项写入时）。
通过应用 DEA 方法并整合网格气温数据，建立了一个全面的全球尺度 UHII 数据集，该数据集涵盖 10,000 多个城市，时间跨度超过 20 年，具有月度时间分辨率。...由于数据类型（地表温度或气温）、数据采集时间（Terra 或 Aqua）、天气条件（晴空或全天空）和处理方法的不同，该数据集进一步突出了 UHII 估计值的差异。...全球城市热岛数据集采用多种方法，包括空气温度和地表温度的估计值。 该数据集从 2003 年到 2020 年按月提供（来自 MODIS Terra 卫星的数据集从 2001 年提供）。...添加了用于筛选和排序的额外属性 更新了集合以包含缺失数据 引用 Yang, Qiquan, Yi Xu, T....许可 数据集以署名 4.0 国际（CC BY 4.0）许可协议提供。
在实际的问题中，数据分析者面对的可能是有几十万条记录、几百个变量的数据集。处理这种大型的数据集需要消耗计算机比较大的内存空间，所以尽可能使用 64 位的操作系统和内存比较大的设备。...但是，对于大型数据集，该函数读取数据的速度太慢，有时甚至会报错。...模拟一个大型数据集 为了便于说明，下面模拟一个大型数据集，该数据集包含 50000 条记录、200 个变量。...选取数据集的一个随机样本 对大型数据集的全部记录进行处理往往会降低分析的效率。在编写代码时，可以只抽取一部分记录对程序进行测试，以便优化代码并消除 bug。...需要说明的是，上面讨论的处理大型数据集的策略只适用于处理 GB 级的数据集。不论用哪种工具，处理 TB 和 PB 级的数据集都是一种挑战。
在处理大型数据集时，Java有多种解决方案，以下是其中一些： 分布式计算框架：使用分布式计算框架（如Apache Hadoop和Apache Spark）可以轻松地并行处理大型数据集。...内存数据库：传统的基于磁盘的数据库在处理大型数据集时可能会变得很慢。而内存数据库（如Redis和Memcached）则利用了内存的速度和性能，因此可以更快地进行读取和写入操作。...压缩算法：使用压缩算法可以将大型数据集压缩成更小的文件，在传输、存储或处理时减少资源消耗。 算法优化：在处理大型数据集时，可以使用一些基本的算法和优化技术来提高性能。...数据压缩技术：对于大型数据集，可以采用各种压缩技术来减小数据的体积，并在处理、存储或传输时节省相应资源。常见的数据压缩技术包括 Gzip、Snappy 等。...以上是 Java 处理大型数据集的一些解决方案，每种解决方案都有适合的场景和使用范围。具体情况需要结合实际的业务需求来选择合适的方案。
对于公共测序数据的分析，好多二代测序的数据都储存在 [[GEO数据库介绍]] 以及 SRA 这样的平台。...之前介绍过的 [[ARCHS4-公共二代测序数据下载数据库]] 就是把 GEO 的很多 [[RNA-seq]] 的数据进行了统一重新分析最后组合成一个大型数据集。...除了 ARCHS4 之外还有其他的大型数据集比如今天要介绍的这个：Digital Expression Explorer 2(DEE2): http://dee2.io/index.html 背景数据集介绍...其中目前人类当中就包括 617832 个测序数据样本 ---- 数据库使用 作为一个储存大量测序数据集的平台，主要的功能就是下载经过处理的 RNA-seq 的数据。...主要还是用来下载 RNA-seq 经过处理后的 Count 数据。一般来说测序数据从 Faseq 到 Count 需要很大的计算资源的。如果能得到 Count 数据。后续的就很容易分析了。
对于大型的肿瘤公共测序数据集而言，其中最出名的肯定还是 TCGA 数据了。对于 TCGA 数据我们之前也做过基本的介绍。 ![[TCGA、ICGC、GTEx-数据库都是啥？...#TCGA]] 但是除了 TCGA 之外，还有很多公共的有组织的大型测序数据集。...GENIE 是一个纳入了 19 个机构肿瘤患者测序数据的综合性数据集。...---- 数据集使用 对于 GENIE 的数据，官网上提供了两种数据分析的方式：在线分析和数据下载。 在线分析 在 GENIE 当中，主要是通过 cbioportal 工具来进行分析的。...其他数据集介绍 测序数据集 [[Met500-肿瘤转移数据集介绍]] [[MSKCC-肿瘤相关基因组检测公共数据库介绍]] [[ENCODE-转录调控必知数据库]] 流调数据集 [[HINTS-美国健康信息趋势调查数据集
Python大数据分析 1 简介 pandas虽然是个非常流行的数据分析利器，但很多朋友在使用pandas处理较大规模的数据集的时候经常会反映pandas运算“慢”，且内存开销“大”。...特别是很多学生党在使用自己性能一般的笔记本尝试处理大型数据集时，往往会被捉襟见肘的算力所劝退。但其实只要掌握一定的pandas使用技巧，配置一般的机器也有能力hold住大型数据集的分析。...图1 本文就将以真实数据集和运存16G的普通笔记本电脑为例，演示如何运用一系列策略实现多快好省地用pandas分析大型数据集。...」 因为pandas默认情况下读取数据集时各个字段确定数据类型时不会替你优化内存开销，比如我们下面利用参数nrows先读入数据集的前1000行试探着看看每个字段都是什么类型： raw = pd.read_csv...，前1000行数据集的内存大小被压缩了将近54.6%，这是个很大的进步，按照这个方法我们尝试着读入全量数据并查看其info()信息： 图5 可以看到随着我们对数据精度的优化，数据集所占内存有了非常可观的降低
DEAP数据库简介 ---- DEAP[1](Database for Emotion Analysis usingPhysiological Signals)，该数据库是由来自英国伦敦玛丽皇后大学，荷兰特温特大学...该数据库可以研究多模态下的生理信号，对情绪脑电的研究具有非常重要的意义。...图1 32电极的国际10-20系统(标记为灰色圈),图片来源[2] DEAP数据库数据采集 DEAP 数据库所使用的脑电采集设备为Biosemi ActiveTwo系统，采样频率为512Hz。...对各个文件夹数据的介绍 ---- data_original文件夹 DEAP数据存放于bdf文件，共32个。 文件名为s01.bdf~s32.bdf，分别是32名被试者全部的实验数据。...s01_p32_01.set是编号为s01的被试者参与的40次实验中顺序为01的情感数据。这个文件里的情感数据时长60s，只包括32个脑电通道。
今天奥迪公司的研究人员在发布的论文 A2D2: Audi Autonomous Driving Dataset 中，公布了其大型自动驾驶数据集A2D2，并提供开放下载。 ?...数据类型： 即包含RGB图像，也包括对应的3D点云数据，记录的数据是时间同步的。 标注类型： 目标3D包围框，语义分割，实例分割以及从汽车总线提取的数据。 ?...A2D2与其他自动驾驶数据集的比较： ? 语义标注示例： ? 标注数据分布： ? ? 使用PSPNet进行语义分割的实验结果： ? 不同场景的测试集图像上的视觉效果： ?...总数据量很大，2.3TB。 使用许可： CC BY-ND 4.0，所以官方允许将此数据集在商用场景中使用。...论文地址： https://arxiv.org/pdf/2004.06320.pdf A2D2数据集地址： https://www.a2d2.audi/a2d2/en.html END
谷歌也不甘落后，近日，这家科技巨头宣布开源大型 deepfake 视频数据集，以支持社区对 deepfake 检测的研究。 深度学习催生出许多几年前难以想象的技术。...作为赛事的数据库，该数据集已被 150 多个研究机构和工业界组织下载，目前该数据集已向公众免费开放。...近日，谷歌 AI 与 Jigsaw（原 Google Ideas）合作发布了大型视觉 deepfake 数据集，该数据集已被纳入慕尼黑工业大学和那不勒斯腓特烈二世大学创建的 FaceForensics...这些真假视频共同构成了该数据集，谷歌创建此数据集的目的是支持 deepfake 检测方面的研究。...deepfake 技术发展迅速，谷歌表示将继续增加该数据集中的数据，并在该领域中持续开展合作。谷歌坚定地支持研究社区减轻合成媒介滥用所带来的潜在危害，而该数据集的发布就是其中的重要一步。
网上各种数据集鱼龙混杂，质量也参差不齐，简直让人挑花了眼。想要获取大型数据集，还要挨个跑到各数据集的网站，两个字：麻烦。 如何才能高效找到机器学习领域规模最大、质量最高的数据集？...太方便了 这个网站上，共收集到了100多个业界最大型的数据集。 根据任务类别，这些数据集中又分为三大类：计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和音频数据集。 ?...计算机视觉领域 先来看一下CV领域，汇总中收纳了70个大型数据集，很多经常遇到的经典数据集都在里面。 看看你能认出几个： ?...音频数据集 还有四个大型音频数据集： ?...传送门 这份清单中还有很多实用有趣的数据集，记得自己也去探索一遍。 目前，数据集汇合还在持续更新中，记得及时收藏。
元数据分为四个分区：文件、列统计信息、布隆过滤器和记录级索引。 元数据表与时间轴上的每个提交操作同步更新，换句话说，对元数据表的提交是对Hudi数据表的事务的一部分。...在数据表写入时更新 RLI 在常规写入期间，RLI 分区将作为事务的一部分进行更新。元数据记录将使用传入的记录键及其相应的位置信息生成。...鉴于 RLI 分区包含记录键和位置的精确映射，对数据表的更新插入将导致将相应的键更新插入到 RLI 分区。所采用的哈希函数将保证相同的键被路由到同一文件组。...写入索引 作为写入流程的一部分，RLI 遵循高级索引流程，与任何其他全局索引类似：对于给定的记录集，如果索引发现每个记录存在于任何现有文件组中，它就会使用位置信息标记每个记录。...由于 RLI 跟踪所有记录键和位置，因此对于大型表来说，初始化过程可能需要一些时间。在大型工作负载极度倾斜的场景中，由于当前设计的限制，RLI 可能无法达到所需的性能。
本文介绍了许多包含百万甚至数十亿化学结构的数据集，以及未完全枚举的更大的化学空间。我们给出了化学库和空间的案例以及用来构造它们的手段，讨论了在化学空间中搜索大型库和组合搜索的新技术。...图1.目前已经建立的超大型化合物数据集 商业库 (大写字母、方块)、商业DNA编码库 (大写字母,双三角形)、专有空间 (数字,钻石) 和公共合集 (小写字母、球体)。...化学空间可视化 化学科学正在产生大量前所未有的包含化学结构和相关性质的大型高维数据集。需要算法对这些数据进行可视化，同时保留全局特征和局部特征，并具有足够的细节层次，以便于人类的检验和解释。...该系统充分利用了公司合成历史数据库中详细、稳健的反应数据，并不断更新。CChemPrint使用一个注释的反应存储库，其中使用NextMove软件的的NameRxn开发了反应数据库和本体。...Walters期待基于利用机器学习和化学空间的连续表示的模型的更新换代。
简介 全球红树林观测 这项研究使用了日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）提供的 L 波段合成孔径雷达（SAR）全球mask数据集，从 1996 年到 2020 年的 11 个时间段，建立了全球红树林范围和变化的长期时间序列...该研究采用 "从地图到图像 "的方法进行变化检测，其中基线地图（GMW v2.5）使用阈值化和上下文红树林变化掩码进行更新。...误差来源包括合成孔径雷达镶嵌数据集的错误登记（只能部分纠正），以及红树林破碎区域（如水产养殖池塘周围）的混淆。...数据集说明 免责声明：数据集说明的全部或部分内容由作者或其作品提供。 预处理¶ 对栅格图块进行镶嵌，以便将所有外延和相关栅格图块整合到单一集合中。 日期范围随后被添加到栅格和矢量图层中。...数据集 全球红树林观测： 年度红树林范围 4.0.19 为提高全球红树林观测（GMW）基线的分辨率和地方相关性，为 2020 年创建了一个新图层。
为了满足科学研究与空气质量管理等工作对近实时O3浓度数据的需求，在O3浓度历史数据集的基础上，TAP团队于近日上线了近实时更新的日最大8小时平均O3浓度数据集。...该数据集基于多层级机器学习算法构建，将实时地面监测、近实时卫星遥感、近实时空气质量模型模拟以及近实时气象再分析资料等多源大数据相融合，实现了天尺度上的完整时空覆盖及业务化近实时更新。...为了进一步满足精细化空气质量管理与科学研究的需要，TAP团队针对已有O3浓度数据集进行了改进与更新：一方面，构建了业务化模型，实现了O3数据的近实时更新，即每日上午发布前一日的数据；另一方面，考虑到2018...更新后的O3浓度数据集（版本2）已上线TAP网站，包含2013年至今的中国10km分辨率日最大8小时平均O3浓度数据，在数据下载时选择“版本2”即可获得。...目前TAP数据集提供2000年至今的中国10km分辨率近地面大气细颗粒物浓度数据和2013年至今的中国10km分辨率近地面臭氧浓度数据。
此篇文章会随时更新，最终目的为总结Cmake在大型项目中常见的用法。 前言 Cmake是跨平台构编译大型项目的工具，配合make工具和编译器我们理论上我们可以编译任何工程。...它仅仅是一个跨平台工具，可以帮助你利用当前平台的编译器实现大型项目配置编译工程的一个工具。...它是一个可自由使用和自由发布的Windows特定头文件和使用GNU工具集导入库的集合，允许你在GNU/Linux和Windows平台生成本地的Windows程序而不需要第三方C运行时库。...add_subdirectory(third_party/onnx EXCLUDE_FROM_ALL) find_pachage 这个命令是cmake中经常使用的命令，如果我们想在cmake中使用一些其他的大型开源项目
而目前，AlphaFold又迎来了一次更新，这个版本称之为AlphaFold-latest。...AF 模型的更新集中于以下两个方面： 准确度上有显著提高：最新的模型可以达到原子精度的预测（涵盖所有的PDB结构） 预测范围增大：AF对于多种关键生物分子有了新理解，包括配体（小分子），蛋白质，核酸（DNA...一些性能测试数据 从4个方向展示了AF-latest的表现： 蛋白质-小分子复合物预测：AlphaFold-latest在PoseBusters基准测试集中表现优于AutoDock Vina等对接模型。...而且基准数据集提供的是实际的蛋白复合物三维结构信息，但是AF-latest的出发点是从一维序列。 蛋白质-蛋白质结构预测方面：AF-latest有着较大的提升，特别是在某些类别中，如抗体结合结构。...但是截止到目前为止，我尚未看到在geogle看到此版本的更新：https://github.com/google-deepmind/alphafold 参考 官网：https://www.isomorphiclabs.com
而 Transformer 代码部分还没有公开，只能期待后续更新。不过，即使有了代码，这个 GPU 用量也不是人人都有能力去复现的。 ?...于是，团队以此为突破口，从网上收集了一个包含 2.5 亿个图像文本对的数据集，在这一数据集上训练一个包含 120 亿个参数的自回归 Transformer。...虽然 OpenAI 表示，他们的训练数据集尚不会公开，但他们透露，数据集中包括 Google 发表的 Conceptual Captions 数据集。...大型图文对数据集 mini 替代版 Conceptual Captions 数据集，由谷歌在 ACL 2018 发表的论文《Conceptual Captions: A Cleaned, Hypernymed...首先，团队提出了一个新的图像标题注释数据集——Conceptual Captions，它包含的图像比 MS-COCO 数据集多一个数量级，共包括约 330 万图像和描述对。
此外，对于生成式图像建模，已经知道在大型和多样化的数据集上进行预训练，然后在小型但质量更高的数据集上进行微调，可以显著提高性能。...基于这些发现，作者将策展方案应用于一个包含约6亿个样本的大型视频数据集，并训练了一个强大的预训练文本到视频基础模型，该模型提供了通用的运动表示。...为高质量视频合成策划数据 作者介绍了在大型视频数据集上训练最先进的视频扩散模型的一般策略。 第一阶段：图像预训练，即2D文本到图像的扩散模型 第二阶段：视频预训练，在大量视频上进行训练。...最终形成的初始数据集被称为大型视频数据集(LVD)，由580M个带注释的视频片段组成，覆盖了212年的内容。...因此，需要依赖人们的偏好来创建适合的预训练数据集。具体而言，通过使用多种方法对LVD数据集的子集进行筛选，并根据人类偏好对预训练数据集进行排序。
大家所熟知的PyMol已经于3月12日进行了一次更新，此次版本为PyMol 3.0，之前的PyMol2 版本仍然会得到薛定谔的支持。...绿标，开源版本： 黄标，PyMol 2: 蓝标，PyMol 3： 更新 整体界面更新较大，但是仍然可以快速上手。...让我们来看看2.0的对比 总结： 此次更新让PyMol3变得更为简洁，让科学家可以更加集中于蛋白质结构本身。PyMol2.0在初始界面展示了太多功能，唯恐在初始界面找不到你想要的功能。
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