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三歪连MySQL大表怎么DDL变更都不懂

MySQL中的DDL DDL概述 MySQL中的DDL语句形式比较多，概括一下有以下几类：CREATE，ALTER，DROP，RENAME，TRUNCATE。...注：这里涉及MySQL基础知识，还不知道的朋友翻看下我MySQL基础章节即可。...在早期的MySQL版本，DDL变更都会导致全表被锁，阻塞表上的DML操作，影响业务正常运行，好的一点就是，随着MySQL版本的迭代，DDL的执行方式也在变化。...等，下面例子是创建一个表crm_users，MySQL会自动往Information_schema.tables和columns等相关数据字典表中插入数据，这些数据称为元数据，一般都是静态化，只有表上发生了...建议新系统上线用MySQL的话尽量使用MySQL 8.0，老的数据库也可以升级到MySQL 8.0获取更好的性能。

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MySQL 8 新特性：全局参数持久化！

本文主要讨论下 MySQL 8.0 版本的新特性：全局参数持久化文末送书 ???? 活动《MySQL 8 查询性能优化》，走过路过，不要错过！...全局参数持久化 MySQL 8.0 版本支持在线修改全局参数并持久化，通过加上 PERSIST 关键字，可以将修改的参数持久化到新的配置文件（mysqld-auto.cnf）中，重启 MySQL 时，可以从该配置文件获取到最新的配置参数...以 max_connections 参数为例： mysql> select * from performance_schema.persisted_variables; Empty set (0.00...如果想要恢复 max_connections 参数为初始默认值，只需要执行： mysql> set persist max_connections=DEFAULT; Query OK, 0 rows affected...max_connections | 151 | +-----------------+----------------+ 1 row in set (0.00 sec) 如果想要移除所有的全局持久化参数

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数值模式 | WRF 对流参数化方案怎么选

数值模式 | WRF 对流参数化方案怎么选前言师弟跑华南前汛期的一个暴雨个例，回来跟我说效果不太行，降水中心位置和强度都跟实况对不上。他跑来问我，cu_physics 到底该选几。...对流参数化方案到底是干嘛的？你的网格分辨率粗的时候，单个积雨云可能只占几个网格点甚至不到一个网格，模式根本算不清里面的垂直输送和相变过程。...参数化方案就是帮你用一套简化的物理框架，把网格平均态和对流统计特征挂钩，把热量、水汽、动量合理地摊到网格里。所以选什么方案，本质上是在问你「我的网格能不能解析对流，如果不能，该用哪套统计近似」。...WRF 后来推的几套尺度感知方案内部会根据 dx 自动调整对流份额，dx 越大参数化占比越高，dx 越小越让网格自己去算。但这不意味着尺度感知方案一定比传统方案好，具体结果还是要靠你的批量试验去评。...说实话我不知道，祝小伙子顺利吧你跑 WRF 的时候，对流参数化是怎么选的？是抄了一个数字就开始跑，还是也做过批量对比？欢迎留言聊聊你的经验，或者你踩过的坑。

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MYSQL 怎么变动一个参数,让MYSQL 轻易的被 KILLER OOM

当时sysbench 来对MYSQL 8.011 版本的数据库进行压测,并发到达100,MYSQL就报OOM , 服务器的配置 4C 16G 基本上在配置上是没有太多的问题和可以被改正的点....经过多次的折腾,我们想起之前在模板上修改了一个相关的参数vm.overcommit_memory=2 ,我们将 vm.overcommit_memory = 0 后问题消失,数据库压测1000- 3000...问题解决了,但我们的说说怎么产生了这个问题,并且为什么更改了overcommit 问题就解决了....overcommit 这个参数是存在在LINUX 系统上的参数,功能是操作系统给付给进程的内存的大小. 实际上内存永远不够用,一般都是通过虚拟和物理之间的映射....那么到底程序是怎么申请内存的,以MYSQL为例正在运行的MYSQL 在申请内存时通过malloc()函数,来动态的分配内存,他找到与申请内存大小相同的未使用的连续的块,并且返回给MYSQL 相关的内存空间的指针

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MySQL存储过程参数详解——IN、OUT、INOUT 参数怎么用？带你用实战敲代码

带OUT参数的存储过程怎么写？需求：创建一个过程，内部写死一条欢迎语，返回给调用者。...存储过程内部语句多有分号，MySQL客户端默认用分号结束语句，必须改成别的符号（//）让它识别完整过程。 6....组件之间的关系和执行环境说明存储过程定义在 MySQL 服务器端，它是数据库里的“程序片段”，存储在数据库的 mysql.proc表中（用户一般不直接操作它）。...调用存储过程是在客户端执行 CALL命令，DataGrip 是客户端，连接到 MySQL 服务器后发命令。...关注“IT咸鱼”，不要错过后续更硬核的MySQL存储过程系列！

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MYSQL 无法启动故障一例，以及MYSQL 参数规范化配置问题

历史原因是，之前的MYSQL 基本上连MYSQL的bin log 都没有启动，所以本次要开始做多源复制就必须要打开log-bin 但只要打开log-bin 就会显示下面的错误信息。 ?...通过此次的事情，可以看出，MYSQL 和其他数据库的不同，尤其在配置参数上来说，看上去可能少一个参数，少两个参数对于一个大约有400多个接近500个配置参数的MYSQL 来说没有什么什么了不起，但MYSQL...的配置参数是一环套一环的，所以了解基本或常用的MYSQL的参数是很有必要的。...同时一般来说我都是建议配置MYSQL 要有一个模板的，参数的模板，并且可以根据参数的必要性来进行一些必要的注释，或者根据MYSQL的不同需求，来配置几个不同的模板。...所以MY.CNF 的规范化还是很有必要的。 ?

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怎么让MySQL自动化平台再快10倍？

我的前文《构建MySQL自动化平台思路》中提过的MySQL平台自第一期上线后，一直都是顺风顺水的。不过.......本次被吐槽的是MySQL实例启停功能，以及查看MySQL状态功能。多说一句，查询MySQL状态功能尤为重要，就像黑暗中的灯塔，指引你的正确的操作。功能页面如下图： ?...相信机智的你可能已经感觉到这段代码的问题了： 1、随着MySQL的数量越多，这个页面响应时间就越长。MySQL数量的增长跟响应时间时长成正比。 2、程序造成阻塞，容易崩溃。...当MySQL数量为4个的时候，响应时间为10S左右。当时前端妹子并不知道有这个坑，一顿不耐烦的F5神操作后，系统无可救药地被刷挂了...

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Loadrunner脚本优化-参数化之关联MySQL数据库获取数据

安装MySQL ODBC驱动程序 ODBC驱动程序下载地址：http://dev.mysql.com/downloads/connector/odbc/5.2.html 网盘下载地址：mysql-connector-odbc...-5.1.13-win32.msi 下载后安装.msi程序即可注：安装过程中可能会报如下错误： Error 1918.Error installing ODBC driver MySQL ODBC...Verify that the file MySQL ODB... ?...使用数据源 1）打开lr vugen，打开Parameter List,选择参数类型为File 或Table，新建参数 ?...原因：操作系统为Win7 64位，安装的ODBC Driver为64位的，LR不支持吧解决方法：第一：安装32位的MySQL ODBC Driver 第二：到上述第 2）步时，点击Create

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MYSQL 8 innodb replicaset 怎么自动化部署，与手动切换 (不是innodb cluster)

实际上replicatset 就是复制方式的自动化部署以及切换的一个mysql的叫法，如果你要使用首先要把你的MYSQL 提高到 8.019版本以上，同时在安装完mysql后，你还需要安装 mysql...() 在键入命令后，后会给出提示是否进行创建新的用户，这里选择2 创建新的负责replicate 的用户并且给出密码，整体的过程，全部为自动化，仅仅给出提示让你选择，修改一些必要的复制需要的参数。...可以看出来这里将性能作为主要的优化点，如 replica_parallel_type 对影响值进行了修改，同时也对复制中必然要进行的修改进行了操作如server_id 并将配置存在 mysqld-auto.cnf 中持久化存储...做完这些MYSQL服务会从起，让配置参数生效或者你可以在安装服务器时就建立一个数据库用户，在此时就可以通过新建的用户来进行工作，下面就是直接使用之前建立的数据库账号进行工作测试建立一个复制集...基于上面的简单操作，整体MYSQL 在基于PAXOS 协议上的MYSQL INNODB CLUSTER 以外给了另一个传统意义上的复制功能自动化的选择，简化了DBA 复杂的劳动。

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SQLite需要初始化参数，怎么调优-- SQLite 五脏俱全系列（1）

1 如何打开sqlite 直接运行sqlite 并且后面带有要打开或初始化的数据库的文件名字即可。...PRAGMA cache_size; -2000 sqlite> PRAGMA foreign_keys; 0 sqlite> 如果不清楚这块内容可以翻看去年的文章的内容，这里我们需要在执行的时候初始化这些参数...初始化参数这里我们将参数写入到 init.sql 然后通过 -init 的初始化命令来将这些信息打入到数据库中，每次启动我们就能获得对应的初始化参数要的效果。

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loadrunner动态从mysql取值

loadrunner动态从mysql取值 [需要下载跟数据库服务器一致的dll，32位或64位] loadrunner中有参数化从数据库中取值，但是只是静态的，对于一些要实时取值的数据就game over...lr_abort(); 24 } 25 26 db_connection=mysql_init(NULL); //初始化mysql连接 27...)); 46 mysql_close(db_connection); 47 lr_abort(); 48 } 49 50 result=mysql_use_result...lr_save_string(result_set[0],"vcode"); //将获取的数据保存为参数vcode 55 lr_output_message("vcode is...mysql_close(db_connection); 61 lr_abort(); 62 } 63 } 64 65 mysql_free_result

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Caffe学习笔记(三)：cifar10_quick_train_test.prototxt配置文件分析

那么这个均值怎么来的呢，实际上就是计算所有训练样本的平均值，计算出来后，保存为一个均值文件，在以后的测试中，就可以直接使用这个均值来相减，而不需要对测试图片重新计算。 ...必须设置的参数： kernel_size: 池化的核大小。也可以用kernel_h和kernel_w分别设定。其它参数： pool: 池化方法，默认为MAX。...name、type、bottom、top参数意义同上，type参数表明层类型为全连层。在后面的inner_product_param中，我们可以设定卷积层的特有参数。...必须设置的参数： num_output: 过滤器（filfter)的个数其它参数： weight_filler: 权值初始化。...全连层的计算方法：输入： n*c0*h*w 输出： n*c1*1*1 全连接层实际上也是一种卷积层，只是它的卷积核大小和原数据大小一致。因此它的参数基本和卷积层的参数一样。

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LR需要理解的一些内容

logistic分布比正太分布有更长的尾部且波峰更尖锐 LR推导，基础5连问基础公式 f(x) = wx + b y = sigmoid(f(x)) 可以看作是一次线性拟合+一次sigmoid的非线性变化...可以怎么用？结论：可以，加l2正则项后可用原因：核逻辑回归，需要把拟合参数w表示成z的线性组合及representer theorem理论。...结构风险最小化：在经验风险最小化的基础上（也就是训练误差最小化），尽可能采用简单的模型，以此提高泛化预测精度。 LR可以用来处理非线性问题么？...lr和svm 都可分类，都是判别式模型思路通常都是用正则化进行规约模型上 lr是交叉熵，svm是HingeLoss lr是全量数据拟合，svm是支持向量拟合 lr是参数估计有参数的前提假设...默认的是坐标轴下降法谈一下sklearn.linear_model.LogisticRegression中对多分类是怎么处理的？

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脚本创建相关

插入事务插入集合点插入检查点插入参数化插入特殊函控制脚本流程 if...else 字符串函数 strcmp 输出函数 lr_output_message lr的标准函数 lr_save_string...互联网产品：mysql 金融类产品：oracle，DB2 企业ERP：sqlserver APP：SqlLite LoadRunner如何选择协议？...参数的组合，结合实际情况举例。 loadrunner脚本出现乱码怎么解决？...，你怎么做?...", "I", “ocean"); //产生：“I love ocean. " 变量转为参数,将变量str的值存到参数Param中 lr_save_string(str,"Param"); 参数复制 lr_save_string

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书写自动智慧：探索Python文本分类器的开发与应用：支持二分类、多分类、多标签分类、多层级分类和Kmeans聚类

', model_name_or_model='lr') # ClassicClassifier support model_name：lr, random_forest, decision_tree..., ('education', '公务员考虑越来越吃香，这是怎么回事？')..., ('education', '公务员考虑越来越吃香，这是怎么回事？')..., ('education', '公务员考虑越来越吃香，这是怎么回事？')...textcnn_classifier.py └── textrnn_classifier.py 每个文件对应一个模型方法，各模型完全独立，可以直接运行，也方便修改，支持通过argparse 修改--data_path等参数

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从 0 到熟练：Mermaid 流程图的进阶之路

https://mermaid.nodejs.cn/intro/getting-started.html是一个基于 JavaScript 的开源库，通过简单的标记语法（类似 Markdown）生成各种结构化图表...subgraph Controller 层 R[接收 HTTP 请求] --> V[参数校验] end subgraph Service 层 V...CallMQ --> Inv[库存服务] Repo --> MySQL[(MySQL 数据库)] end flowchart LR subgraph Controller...层 R[接收 HTTP 请求] --> V[参数校验] end subgraph Service 层 V --> B[业务处理] B -...Repo --> MySQL[(MySQL 数据库)] end 只要你能写 Markdown，就能用 Mermaid，让工作更高效、文档更漂亮。

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MYSQL CPU 使用率高，怎么查，怎么破

实际上我们是不是有更好的快速定位的方法下图我们可以看到系统CPU一直在 90%, 到底什么原因造成MYSQL的CPU 利用率一直高怎么分析。follow me....ID 直接回到MYSQL 内部，我们看看到底这两个线程在做什么。...$4-lq;lq=$4;} $2 ~ /Com_commit$/ {c=$4-lc;lc=$4;} $2 ~ /Com_rollback$/ {r=$4-lr...;lr=$4;} $2 ~ /Threads_connected$/ {tc=$4;} $2 ~ /Threads_running$/ {tr=$4; if(...,c,r,c+r,tc,tr; } } }' 同时可以辅助查看当前的handler_read_rnd , handler_read_rnd_next 等参数

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1块GPU+几行代码，大模型训练提速40%！无缝支持HuggingFace，来自国产开源项目

下面就以OPT为例，详细展开看看Colossal-AI的新功能到底怎么用。 OPT，全称为Open Pretrained Transformer。...它由Meta AI发布，对标GPT-3，最大参数量可达1750亿。最大特点就是，GPT-3没有公开模型权重，而OPT开源了所有代码及权重。因此，每一位开发者都能在此基础上开发个性化的下游任务。...这样可以由Colossal-AI自动化地实时动态选择最佳异构策略，最大化计算效率。...怎么也比买高端显卡划算多了。...目前，使用Colossal-AI的方法，RTX 2060 6GB普通游戏本能训练15亿参数模型；RTX 3090 24GB主机直接单挑180亿参数大模型；Tesla V100 32GB连240亿参数都能拿下

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深度学习如何调参？

你只是训练完成后(或者准确率到达一个阶段后), 才能可视化. 在这之前, 网络没有学习到良好的参数, 你可视化了也没意义, 网络达到不错的准确率了, 你看看其实也就听个响....你告诉我, 你打算怎么办? 没错, 具有不平滑的权重的网络同样可以获得很好的结果(这种情况我都习以为常了). ◆ 那么可视化网络就不重要了非常重要, 但是不在训练这块, 而是帮助理解网络的原理这块....没错, 就是训练过拟合网络, 连测试集验证集这些都可以不用. 为什么★ 你要验证自己的训练脚本的流程对不对....Learning Rate设置合理 ★ 太大: loss爆炸, 或者nan ★ 太小: 半天loss没反映(但是, LR需要降低的情况也是这样, 这里可视化网络中间结果, 不是weights, 有效果..., 俩者可视化结果是不一样的, 太小的话中间结果有点水波纹或者噪点的样子, 因为filter学习太慢的原因, 试过就会知道很明显) ★ 需要进一步降低了: loss在当前LR下一路降了下来, 但是半天不再降了

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深度学习如何调参？

你只是训练完成后(或者准确率到达一个阶段后), 才能可视化. 在这之前, 网络没有学习到良好的参数, 你可视化了也没意义, 网络达到不错的准确率了, 你看看其实也就听个响....你告诉我, 你打算怎么办? 没错, 具有不平滑的权重的网络同样可以获得很好的结果(这种情况我都习以为常了). ◆ 那么可视化网络就不重要了?...没错, 就是训练过拟合网络, 连测试集验证集这些都可以不用. 为什么? ★ 你要验证自己的训练脚本的流程对不对....Learning Rate设置合理 ★ 太大: loss爆炸, 或者nan ★ 太小: 半天loss没反映(但是, LR需要降低的情况也是这样, 这里可视化网络中间结果, 不是weights, 有效果..., 俩者可视化结果是不一样的, 太小的话中间结果有点水波纹或者噪点的样子, 因为filter学习太慢的原因, 试过就会知道很明显) ★ 需要进一步降低了: loss在当前LR下一路降了下来, 但是半天不再降了

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loadrunner动态从mysql取值

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LR需要理解的一些内容

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