启动MongoDB的服务sudo service mongodb start进入MongoDB命令行操作界面mongo显示数据库列表show dbs切换当前数据库（创建数据库）use [database_name]删除当前数据库db.dropDatabase()显示当前数据库中的集合show collections创建集合db.createCollection("BizUser")创建集合（带初始
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2023-08-21 01:21:43
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插入： 使用insert或save方法想目标集合插入一个文档：db.person.insert({"name":"ryan","age":30}); 使用batchInsert方法实现批量插入，它与insert方法非常类似，只是它接受的是一个文档数组作为参数。一次发送数十，数百乃至数千个文档会明显提高插入的速度。 db.per
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2024-05-05 19:13:35
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# MongoDB 管道查询 batchSize 的实现
## 简介
在使用 MongoDB 进行数据查询时，我们经常需要对查询结果进行处理和分析。MongoDB 提供了管道查询（Aggregation Pipeline）的功能，可以方便地对数据进行多步骤的处理和转换。而 `batchSize` 是管道查询的一个重要参数，用于指定每批返回的文档数量，从而控制查询的性能和内存占用。
本篇文章将向
原创
2023-08-01 21:28:50
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如何在MongoDB中使用aggregate限制batchsize
## 引言
在MongoDB中，aggregate是一种非常强大的聚合框架，它允许我们对文档进行各种操作，包括筛选、分组、排序等。然而，当需要处理大量数据时，我们可能需要限制返回结果的大小，以避免内存溢出或性能问题。这就是我们需要使用aggregate限制batchsize的情况。
在本文中，我将向你展示如何使用MongoDB
原创
2023-12-20 04:28:20
99阅读
1、可以使用insert方法向目标集合插入一个文档，db.foo.insert({"key":"value"})。save方法也可以插入文档，它只有一个参数：文档，如果该文档不存在，会自动创建文档；如果文档存在，它就更新这个文档。要是这个文档含有“_id”键，save会调用upsert。否则，会调用insert。2、 批量插入：可以使用batchInsert函数实现批量插入，它接受的是一个文档数组
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2023-12-29 20:39:09
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# MongoDB数据量大batchSize设置多少合适
## 简介
在使用 MongoDB 进行数据操作时，我们经常需要处理大量的数据。为了提高效率，我们可以使用批量操作的方式一次性处理多个文档。在 MongoDB 中，可以通过设置 `batchSize` 参数来控制每次获取的文档数量。然而，合理设置 `batchSize` 并不是一件简单的事情，本文将介绍如何确定合适的 `batchSize
原创
2023-12-18 10:09:25
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Batch_size的使用意义及大小的选择 Batch_size不宜选的太小，太小了容易不收敛，或者需要经过很大的epoch才能收敛；也没必要选的太大，太大的话首先显存受不了，其次可能会因为迭代次数的减少而造成参数修正变的缓慢。Batch_size有时候明明已经很小了，可显存还是很紧张，还有就是同样的图片大小，同样的Batch_size，为啥有时候显存
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2024-08-21 10:11:45
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BatchSize是非常重要的超参数，它不仅影响训练速度，也影响模型精度。本篇来讨论如何选择BatchSize。BatchSize是
原创
2022-09-16 13:43:24
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# Python中的BatchSize参数作用及使用方法
在使用Python进行深度学习模型训练时，经常会遇到BatchSize参数。BatchSize参数代表每次训练时模型同时处理的样本数量，它是深度学习模型训练中一个重要的超参数。通过合理设置BatchSize参数，可以加快模型训练速度，并且可以有效控制模型的收敛性能。
## BatchSize参数的作用
在深度学习模型训练过程中，数据通
原创
2024-06-12 06:53:39
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生产者1、batch.size：默认是16384byte,也就是16kb，生产者发送多个消息到broker上的同一个分区时，为了减少网络请求带来的性能开销，通过批量的方式 来提交消息，可以通过这个参数来控制批量提交的字节数大小， 意味着当一批消息大小达到指定的batch.size的时候会统一发送。2、linger.ms：默认0毫秒是立即发送，配置后会把两次发送时间间隔内收集到的所有Requests
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2024-04-22 10:58:08
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# 如何在 PyTorch 中实现动态批量大小
在深度学习中，通常我们使用固定的批量大小（batch size）来训练模型。然而在某些情况下，动态批量大小是更为合适的选择。接下来，我将指导你如何在 PyTorch 中实现动态批量大小。为了方便理解，我们将整个过程分为几个步骤。
## 流程概述
以下是实现动态批量大小的步骤概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-13 06:44:02
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当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大，内存不够。但盲目减少会导致无法收敛，batch_size=1时为在线学习，也是标准的SGD，这样学习，如果数据量不大，noise数据存在时，模型容易被noise带偏，如果数据量足够大，noise的影响会被...
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2018-11-28 16:36:06
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# 如何在PyTorch中打印Batch Size
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示如何在PyTorch中打印Batch Size。这对于刚入行的小白来说可能是一个简单但很有用的技能。下面我将介绍整个流程和具体的代码示例。
## 整体流程
以下是实现“pytorch 打印batchsize”的整个流程：
```mermaid
stateDiagram
开始 -->
原创
2024-03-24 05:27:04
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# 在 PyTorch 中设置 Batch Size 的方法与实践
在深度学习中，Batch Size 是一个至关重要的超参数，它设置了每次迭代时使用的训练样本数量。正确设置 Batch Size 可以影响模型训练的速度和性能。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中设置 Batch Size，并通过具体实例来展示其实际效果。
## Batch Size 的重要性
选择合适的 Batch S
深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别：
（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；
（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；
（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；
举个
原创
2021-05-07 16:39:06
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# PyTorch 中如何设置 batch size
在使用 PyTorch 进行深度学习时，数据的处理是至关重要的。其中，batch size（批量大小）是一个重要的设置，直接影响到模型训练的性能与效果。本文将深入探讨如何在 PyTorch 中设置 batch size，并通过实例进行详细说明。
## 1. 什么是 Batch Size？
Batch Size 指的是在一次迭代中送入模型进
1.nn.BatchNorm1d(num_features)
1.对小批量(mini-batch)的2d或3d输入进行批标准化(Batch Normalization)操作
2.num_features：
来自期望输入的特征数，该期望输入的大小为'batch_size x num_features [x width]'
意思即输入大小的形状可以是'batch_size x num_features
整体流程选择表类型、主键、预合并字段设置 clean 和 archive 参数，对于 mor 表设置 compact 参数选择合适的索引设置合适的 存储/写入参数确认建表注意事项建表基本参数选择合适的表类型hudi 目前支持两种表类型，分别是 cow 表和 mor 表，详情见 https://hudi.apache.org/docs/table_types举个栗子简单介绍两者个实现区别：假设有一张
因为还没搞清楚，所以以下内容有猜测成分。对于models\rpn_prototxts\ZF\train_val.prototxt，当输入图像“data”的尺寸是224*224*3时，那么前向传播过程中conv_5的输出的blob的维度就是15*15*256*1，其中15*15是特征图的大小，256是特征图的通道数。接下来，conv_5层的输出作为conv_proposal1层的输入，conv_pr
Batch_Size（批尺寸）是深度学习中的重要参数，本文通过讲解batch_size存在的原因，选取合理的参数值的优缺点，建议设置的大小。 一、Mini-batches 方法的重要性如果数据集比较小，完全可以把整个数据集用来训练，这样有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一
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2024-10-10 15:22:14
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