python数据科学速查表 The printable version of this cheat sheet 该备忘单的可打印版本 The tough thing about learning data is remembering all the syntax. While at Dataquest we advocate getting used to consulti
# Python lmdb txn: Understanding Transactions in LMDB with Python
LMDB (Lightning Memory-Mapped Database) is a fast, memory-efficient database management system optimized for high-throughput applicat
原创
2024-03-10 06:46:23
60阅读
Python库之lxml的高级用法深度解析简介lxml是一个功能强大的第三方库，它提供了对XML和HTML文档的高效处理能力。除了基本的解析和创建功能外，lxml还包含了一些高级用法，这些用法可以帮助开发者在处理复杂文档时更加得心应手。高级解析技巧使用lxml的iterparse进行流式解析对于大型文件，使用iterparse可以有效地进行流式解析，节省内存。from lxml import et
很多时候在程序中我们需要处理一个数据集，里面包含很多数据，如果使用基本类型进行一个个储存，非常不方便，为了解决基本类型在存储数据量上的不足，各编程语言都有实现数据结构来存储数据集。Python中主要有列表list，元组tuple，字典dict等数据结构。 1) 列表 列表是一种有序的可改变集合，通过偏移（位置索引）来获取元素，支持嵌套，并可以储存不同类型的数据。创建列
# Python LMDB安装及使用指南
LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）是一种高性能的键值数据库，广泛应用于深度学习和数据存储场景。Python的lmdb库为我们提供了一个简单易用的接口，可以在Python中与LMDB数据库进行交互。本文将简要介绍如何安装lmdb库，并提供代码示例，帮助大家快速入门LMDB使用。
## 安装lmdb库
想要使用l
LMDB的全称是Lightning Memory-Mapped Database(快如闪电的内存映射数据库)，它的文件结构简单，包含一个数据文件和一个锁文件：
LMDB文件可以同时由多个进程打开，具有极高的数据存取速度，访问简单，不需要运行单独的数据库管理进程，只要在访问数据的代码里引用LMDB库，访问时给文件路径即可。
让系统访问大量小文件的开销很大，而LMDB使用内存映射的方式访问文件，使
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2018-01-25 20:20:00
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pip install lmdb# -*- coding: utf-8 -*-import lmdb # map_size定义最大储存容量，单位是kb，以下定义1TB容量env = lmdb.open("./train", map_size=1099511627776) txn = env.begin(write=True) # 添加数据和键值txn.put(key = '...
原创
2022-02-04 13:44:28
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LMDB is the database of choice when using Caffe with large datasets. This is a tutorial of how to create an LMDB database from Python. First, let’s lo
原创
2021-07-09 11:45:25
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pip install lmdb# -*- coding: utf-8 -*-import lmdb # map_size定义最大储存容量，单位是kb，以下定义1TB容量env = lmdb.open("./train", map_size=1099511627776) txn = env.begin(write=True) # 添加数据和键值txn.put(key = '...
原创
2021-08-07 09:48:19
247阅读
# 使用Python和Numpy将数据写入LMDB的完整指南
在机器学习和深度学习领域中，LMDB（Lightning Memory-Mapped Database）是一种高效的数据存储解决方案。使用Python和Numpy将数组数据写入LMDB的过程并不复杂。本文将逐步引导您完成这一过程，并且提供所有必要的代码示例。
## 整体流程
为了使整个过程更加清晰，我们将其分为几个步骤。下面是一个
背景#在深度学习的时候，如果你的batch size调的很大，或者你每次获取一个batch需要许多的预操作，那么pytorch的Dataloader获取一个batch就会花费较多的时间，那么训练的时候就会出现GPU等CPU的情况，训练的效率就会下降。为了应对这种情况，Tensorflow有TFrecord，但是Pytorch没有对应的数据格式，在查询各类资料之后，我决定使用LMDB这个数据库LMD
原创
2022-04-09 01:02:52
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背景在深度学习的时候，如果你的batch size调的很大，或者你每次获取一个batch需要许多的预操作，那么pytorch的Dataloader获取一个batch就会花费较多的时间，那么训练的时候就会出现GPU等CPU的情况，训练的效率就会下降。为了应对这种情况，Tensorflow有TFrecord，但是Pytorch没有对应的数据格式，在查询各类资料之后，我决定使用LMDB这个数据库LMDB
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2023-08-08 13:14:11
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lmdb redis实现教程
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### 概述
在本教程中，我将教你如何使用lmdb redis，一个高性能的键值数据库，作为你的项目的数据存储解决方案。下面是整个过程的步骤概述：
```mermaid
gantt
title 教程步骤概述
section 准备工作
安装依赖软件: done, 2022-10-01, 1d
创建项目目录结构: done,
原创
2023-11-19 04:35:55
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有诗云：苔花如米小，也学牡丹开。——袁枚
目录0. 思维导图1. 虚实地址转换过程中存在的问题2. TLB的工作原理3. 基于TLB的虚实地址转换
★观前提示：本专栏笔记内容适合有一定的基础或复习时观看，内容如有错，还请大家评论指出！非常感谢！0. 思维导图1. 虚实地址转换过程中存在的问题虚实地址转换访问主存如下图：从磁盘调入缺失页访问主存缺页异常处理后再次进行虚实地址转换将再次访问主存
Caffe 训练的时候，网络会指定 LMDB 文件。LMDB 文件的全称是 Lightning M
原创
2021-12-10 14:58:36
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# PyTorch 制作 LMDB 数据与读取
在深度学习中，大量的数据存储和读取操作是不可避免的。因此，如何高效地管理和存储数据就显得尤为重要。LMDB (Lightning Memory-Mapped Database) 是一种高效的数据库系统，适合用于存储深度学习训练所需的大量数据。在本文中，我们将探讨如何使用 PyTorch 制作和读取 LMDB 数据，以下是详细的步骤和代码示例。
#
原创
2024-09-12 04:23:54
449阅读
一 KNN算法1. KNN算法简介选择k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据的分类。 说明：KNN没有显示的训练过程，它是“懒惰学习”的代表，它在训练阶段只是把数据保存下来，训练时间开销为0，等收到测试样本后进行处理。 举个栗子：以电影分类作为例子，电影题材可分为爱情片，动作片等，那么爱情片有哪些特征？动作片有哪些特征呢？也就是说给定一部电影，怎么进行分类？这里假定将电影分为爱情片和动作
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2024-10-26 08:35:19
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关于Redis的总结首先它采用的是key-value键值对的形式来存放数据的，使用“内存”作为存储介质的一种非关系型数据库(NoSQL DB)。它的性能是比较优越的，为什么这么说呢？根据它的官方给出的数据：在读时(GET)的速度：110000/s;写数据时(SET)速度81000/s;那这么好的性能它有那些应用场景呢？a.作为缓存来使用，对于一些热点数据（用户经常访问的数据），如：微博的热评、热搜
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2024-10-16 11:37:27
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# PyTorch 图片 LMDB
## 介绍
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的功能和工具，帮助我们更轻松地构建和训练模型。在深度学习中，数据的准备和处理是非常重要的一步。对于图像数据来说，通常我们会使用图像文件来存储和处理数据。然而，当数据集很大时，使用图像文件将会变得非常慢和低效。这时，一种更好的方法是使用LMDB（Lightning Memory-Map
原创
2023-08-14 03:48:48
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1. 概述1.1 前言最近用Caffe跑自己的数据集，需要学习LMDB和LevelDB，趁此机会复习了SQLite和MySQL的使用，一起整理在此。代码：https://github.com/liquidconv/py4db1.2 环境使用Ubuntu 14.04，Python 2.7.6。2. SQLite2.1 准备SQLite是一种嵌入式数据库，它的数据库就是一个文件。Python 2.5x
