加载so文件将so文件放入src/main/jniLibs文件夹中，然后配置build.gradle文件 报错： No implementation found for在调用so文件时，接口函数的名称是与包的名称相关的，所以在创建SO文件时，要注意接口函数的名称。针对要使用该so文件的目标程序的包名，重新生成包名，例如报错：则将JNI中接口函数的名称修改为如下Java_com_examp
转载
2023-05-22 16:50:42
46阅读
1.支持大数据的技术：存储设备容量不断增加（1PB=1024TB）计算,CPU处理能力不断提升网络带宽不断增加2.大数据特性：4V（1）大量化（volume）大数据摩尔定律：数据一直一每年50%的速度增长1ZB=1024EB，1EB=1024PB，1PB=1024TB结构化数据/非结构化数据（2）快速化（velocity）（3）多样化（variety）（4）价值（value）价值密度低3.大数据影
转载
2024-05-31 07:29:39
94阅读
据Synergy Research Group的最新数据显示，截至2021年第三季度末，由大型供应商运营的大型数据中心数量已增至700家，而以关键IT负载衡量，美国占这些数据中心容量的49%，中国是继美国之后对超大型数据中心容量贡献第二大的国家，占总量的15%。其余的产能分布在亚太地区(13%)、EMEA地区(19%)和加拿大/拉丁美洲(4%)。值得注意的是，在超大型数据中心数量迅速增长的同时，这
转载
2023-10-20 07:33:51
136阅读
思考：大规模数据如何检索？
如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、sybase、oracle、达梦、神通、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：my
原创
2021-07-15 14:45:04
517阅读
海量数据处理的常用技术可分为: 外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。 MapReduce：分布式处理技术 hash技术：以Bloom filter技术为代表 外排序：主要适用于大数据的排序、去重。 分布式处理技术：MapReduce 技术思想是将数据交给不同的机器去处理，将数据切分，之后结果归约。举例，统计出一批数
转载
2024-04-18 12:46:23
40阅读
): print("epoch", e) batch_num = 0 loss_sum=np.array([0.0,0.0]) for X_train, y_t...
原创
2023-01-16 07:32:41
145阅读
在企业应用中，随着业务的不断发展和数据量的迅速增长，MySQL数据库的数据迁移成为一项常见但又极具挑战性的任务。本文将围绕一个具体的痛点问题展开讨论：如何高效、稳定地完成大规模数据从旧MySQL实例迁移到新架构的过程？
一、问题分析
1. 数据量庞大
当表中包含上亿条记录时，传统的mysqldump或直接使用INSERT语句导出导入的方式效率极低，且容易导致主库负载过高甚至服务不可用。
2.
TensorFlow学习（一）TensorFlow安装TensorFlow基本概念TensorFlow简单例子TensorFlow安装在centos上面体验，使用的是Anaconda的方式，里面自带了很多默认的学习工具包，不需要在下载，当然没有搞GPU（以前旧版本的python要小心，由于墙的原因，很多在线下载的都用不了，找到下面这个合适的） wget https://repo.continuum
# 如何实现“快速处理大规模数据 Python”
## 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| -------- | ------ |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据处理 |
| 4 | 数据分析 |
| 5 | 结果可视化 |
## 具体步骤及代码实现
### 步骤1: 准备数据
```markdown
# 代码示例
import pandas a
原创
2024-03-28 03:48:04
19阅读
在日常工作中，我们数据分析师会接到一些专项分析的需求，首先会搜索脑中的分析体悉，根据业务需求构建相应的分析模型（不只是机器学习模型），根据模型填充相应维度表，这些维度特征表能够被使用的前提是假设已经清洗干净了。但真正的原始表是混乱且包含了很多无用的冗余特征，所以能够根据原始数据清洗出相对干净的特征表就很重要。以下，我们分五个场景为大家讲解一下Python与SQL对比之后的数据清洗的场景和方法。前两
1.Bloom Filter
2.线段树
3.树状数组
4.Trie树
5.后缀树,后缀数组
6.并查集
7.Hash表
8.B树
9.红黑树
10.堆与优先队列
BloomFilter——大规模数据处理利器
Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应
转载
精选
2011-11-15 14:59:47
464阅读
Flashtext：大规模数据清洗的利器 在这篇文章中，我们将介绍
转载
2018-01-07 13:20:00
262阅读
2评论
本文我们接着对多目标追踪（MOT）领域常见的模型和算法进行学习，这次的主角是JDE，JDE可不是一个模型的名字，而是一类追踪算法的总称，全称叫做Jointly learns the Detector and Embedding model (JDE)什么意思呢？我们之前讨论的一些多目标追踪模型，比如SORT和DeepSORT，都是2015-2018年常见的MOT范式，也就是tracking by
转载
2024-07-09 10:12:07
100阅读
Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。一. 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例： 假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）...
转载
2015-03-29 04:43:00
149阅读
2评论
# 深度学习中的大规模数据读取：从新手到入门
在深度学习中，处理大规模数据集是一个常见而重要的任务。大规模数据处理不仅要高效，还要确保数据流的稳定和准确。接下来，我将带你了解如何实现大规模数据的读取，并提供一个简单的步骤流程和示例代码，以帮助你快速上手。
## 数据读取流程
以下是进行大规模数据读取的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
这篇文章应该是我最后的一篇Oracle数据库相关的文章，里面讲述的内容几乎涵盖了之前所说的全部知识点。加入现公司后已经没有使用过Oracle数据库，我们MySQL数据库系列再见。
原创
2022-10-20 23:22:51
318阅读
2评论
## 大规模数据库Hadoop读取
### 什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源的、可靠的、可扩展的计算框架，用于存储和处理大规模数据集。它是由Apache软件基金会开发的，旨在解决大数据处理的问题。
Hadoop的核心是Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算框架。HDFS是一个分布式文件系统，可以在成百上千台服务器上存储大规
原创
2024-06-08 06:42:44
22阅读
随着互联网信息时代的飞速发展，人们逐渐认识到大数据的重要性。大数据分析是任何产业都需要的一项技术，经过大数据的改造后很多人都看到了大数据的价值。只需要连上互联网，就可以随时随地查看并获取想要的数据，但与此同时也面临了一系列的挑战。互联网上的数据虽多，但大部分数据的呈现形式为非结构化或半结构化的。如何将不同的数据结构归结到统一的结构中是一个重要的问题。 BI大数据分析不同于过去繁重的excel报表，
转载
2023-12-29 22:43:26
37阅读
大数据处理是一个头疼的问题，特别当达不到专业DBA的技术水准时，对一些数据库方面的问题感到无赖。所以还是有必要了解一些数据库方面的技巧，当然，每个人都有自己的数据库方面的技巧，只是八仙过海，所用的武功不同而已。我把我最常用的几种方式总结来与大家分享，大家还有更多的数据库设计和优化的技巧，尽量的追加到评论中，有时一篇完整的博客评论比主题更为精彩。
方法1：采用表分区技术。第一次听说表分区，是
大规模数据的的挑战详细分析
转载
2021-06-29 17:01:53
518阅读
