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KEGG数据库下载加速攻略！
在上周的文章KEGG数据库不会下载？了解下API！里，我介绍了基于KEGG API来获得所有基因的id，并通过wget遍历所有id来get基因的序列。 对计算机比较了解或已经尝试过的朋友可能会意识到，虽然KEGG数据库整体并不是很大（原核生物大概5G），但是反复访问API地址耗时甚长！基于国内高校网速现状，全部下载可能需要长达数月甚至一年的时间！ 需要注意这里的耗时主要来源于反复访问KEGG API地址而不是下载数据本身，假如可以减少访问次数，那么就能大大缩短KEGG数据库下载时间。 这时候可能需要借助开源的第三方数据库。 年），而且该数据库支持批量数据下载，其数据库的基因组物种名以及gene id与KEGG是一致的，其FTP地址为ftp://ftp.cbi.pku.edu.cn/pub/KOBAS_3.0_DOWNLOAD
3.9K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏小小挖掘机
一行代码将Pandas加速4倍
当你使用 4 核(现代 Intel i5)或 6 核(现代 Intel i7)时，情况会变得更糟。pandas 的设计初衷并不是为了有效利用这种计算能力。 Modin是一个新的库，通过在系统所有可用的 CPU 核上自动分配计算来加速 pandas。 因此，并不是所有的 pandas 功能都被完全加速了。如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数，它将默认为 panda，因此不会有任何代码错误或错误。 import ray ray.init(num_cpus=4) import modin.pandas as pd 在处理大数据时，数据集的大小超过系统上的内存(RAM)的情况并不少见。 希望你发现 Modin 至少在一些情况下对加速 panda有用。
3.7K10发布于 2019-12-11 - 来自专栏Datawhale专栏
一行代码将Pandas加速4倍
当你使用 4 核(现代 Intel i5)或 6 核(现代 Intel i7)时，情况会变得更糟。pandas 的设计初衷并不是为了有效利用这种计算能力。 Modin是一个新的库，通过在系统所有可用的 CPU 核上自动分配计算来加速 pandas。 因此，并不是所有的 pandas 功能都被完全加速了。如果你在 Modin 中尝试使用一个还没有被加速的函数，它将默认为 panda，因此不会有任何代码错误或错误。 import ray ray.init(num_cpus=4) import modin.pandas as pd 在处理大数据时，数据集的大小超过系统上的内存(RAM)的情况并不少见。 希望你发现 Modin 至少在一些情况下对加速 panda有用。
3.4K10发布于 2019-12-09 - 来自专栏CreateAMind
超GFlowNet 4个数量级加速
65] and Probabilistic Circuit (PC)5[45]. 4个数量级的加速 摘要 我们介绍边缘化模型（MMs），这是一种新的用于高维离散数据的生成模型家族。 在两种设置中，MMs 在评估边际概率方面实现了数量级的加速。对于基于能量的训练任务，MMs 可以实现高维问题的任意阶生成建模，超越了先前方法的能力。 MAM在边缘推断中实现了接近4个数量级的加速，同时与AO-ARM-S的质量相当。PC在边缘推断中也非常快，但在质量方面存在差距。生成的样本和关于部分图像的额外边缘推断在附录B中。 分子集 (MOSES) 我们在从 ZINC 数据库 [61] 提炼的基准分子数据集 [46] 上测试 MAM 的生成模型。相同的指标被报告为 Binary-MNIST。 MAM在边缘推断方面具有显著的加速，并且是唯一支持任意阶生成建模的模型。
30510编辑于 2024-06-04 - 来自专栏程序IT圈
Python处理大数据，推荐4款加速神器
本文向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地补齐现有 PyData 技术栈的短板。有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。 Mars Mars 是numpy 、 pandas 、scikit-learn的并行和分布式加速器，由阿里云高级软件工程师秦续业等人开发的一个基于张量的大规模数据计算的统一框架，目前它已在 GitHub 基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。 只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。 ?
2.6K10发布于 2021-01-19 - 来自专栏全栈程序员必看
PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取
PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取 文章目录 PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取 背景介绍 具体操作 LMDB主要类 `lmdb.Environment` `lmdb.Transaction 总而言之，使用LMDB可以为我们的数据读取进行加速。 如果主数据库keyspace与命名数据库使用的名称冲突，则将主数据库的内容移动到另一个命名数据库。 后一定注意要 commit ，不然根本没有存进去 每一次 commit 后，需要再定义一次 txn=env.begin(write=True) 来自https://github.com/kophy/py4db LMDB的介绍：https://blog.csdn.net/jyl1999xxxx/article/details/53942824 代码示例： https://github.com/kophy/py4db
3.6K20编辑于 2022-11-11 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4.X CUDA编译与加速全解析
OpenCV4.x + CUDA概述 OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分，第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速；第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的 CUDA加速。 https://www.bilibili.com/video/BV1Rp4y1a7cm/ 02 CUDA加速演示 OpenCV支持传统的图像处理的CUDA加速，从OpenCV4.2开始支持深度神经网络的 CUDA加速，因此在OpenCV4.4中，CUDA是既可以加速传统的图像处理，特征与对象检测；又可以支持深度神经网络的CUDA加速。 Pytorch轻松实现经典视觉任务 教程推荐 | Pytorch框架CV开发-从入门到实战 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识三 OpenCV4 C++学习 必备基础语法知识二 OpenCV4.5.4
1.7K20编辑于 2022-09-07 - 来自专栏AI研习社
用 NVIDIA DALI 加速PyTorch：训练速度提升 4 倍
用特斯拉 V100 加速器显示 PyTorch+DALI 可以达到接近 4000 个图像/秒的处理速度，比原生 PyTorch 快了大约 4 倍。 简介 过去几年见证了深度学习硬件的长足进步。 英伟达的最新产品，Tesla V100 & Geforce RTX 系列，包含特定的张量核，以加速常用的神经网络操作。特别是，V100 已经具备足够的性能。能够以每秒数千幅图像的速度训练神经网络。
3.4K20发布于 2020-02-21 - 来自专栏VRPinea
PICO 4系列正式发布，国产VR迎来加速期？
仅上个月，就有3台VR一体机（PICO 4、PICO 4 Pro、联想ThinkReality VRX）、3台AR眼镜（联想Glasses T1、NIO Air AR眼镜、听语者AR字幕眼镜）陆续发布。 PICO正式发布全新VR一体机PICO 4 售价2499元起 9月27日，字节跳动旗下VR品牌PICO在青岛召开新品发布会，发布新一代VR一体机PICO 4系列。 PICO 4 8GB+128GB版本售价2499元，8GB+256GB版本售价2799元；PICO 4 Pro 8GB+512GB版售价3799元。 本次PICO 4全系产品都采用Pancake折叠光路设计，前后比重均匀；搭载双眼4K+级别的超视感屏，具备105°视场角；采用6DoF空间头手定位；通过HyperSense振感手柄，带来逼真的振感反馈； PSVR 2具有更高级的功能，例如带有触觉反馈和自适应触发器的全新控制器、内向外追踪、眼动追踪、3D音频，当然还有4K HDR。
1K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(4)
计算节点 计算节点是关系集群数据库HHDB Server集群体系的核心，主要提供SQL解析、路由分发、结果集合并等关系集群数据库的核心控制功能，是整个分布式服务的命脉所在。 逻辑库 逻辑库（LogicDatabase，可以简称为LDB）指客户端程序连接计算节点服务器后，可以访问的数据库，描述数据库表的集合。逻辑库是产品引申出来的概念，在实际中没有单一具体的实体。 管理平台 关系集群数据库平台又称为HHDB Management，可实现对计算节点数据库用户、数据节点、表类型、分片规则等信息的易用性配置，同时可提供计算节点服务状态监控、异常事件提醒、报表查看、任务管理等智能运维相关服务 应用通过LVS的VIP访问HHDB Server的关系集群数据库服务，关系集群数据库服务对应用程序透明，计算节点集群中单个或多个节点故障对应用程序无影响。 HHDB Backup 本公司自研的关系集群数据库备份程序，负责业务数据的备份。
23010编辑于 2025-03-07 - 来自专栏多线程
MyBatis查询数据库（4）
</if> #{birthday}, #{head} ) </insert> 需要注意 test 中的 sex，是传入对象中的属性，不是数据库字段 = null”> 中的 createTime 是传入对象的属性，不是数据库字段 三、标签 传入的用户对象，根据属性做 where 条件查询，用户对象中属性不为 null 的，都为查询条件。 你可以根据自己的需求和情况，结合使用这些特性来构建更灵活、可维护的数据库操作语句。记得阅读MyBatis的官方文档以深入了解动态SQL的更多用法和细节。
44820编辑于 2023-10-16 - 来自专栏Java实战博客
WordPress加速 – Redis加速 – Opcache加速
本页目录 Redis加速 Opcache – PHP脚本加速 任何网站的加速都离不开缓存，Wordpress也是一样，我们本次采用Redis做Wordpress的缓存！ 同时我们采用Opcache给PHP脚本加速！ Redis加速 我们去宝塔，下载一个Redis，然后启动Redis，然后配置文件配置如下。 指定Redis密码 define( 'WP_REDIS_PASSWORD', '你的密码哦' ); 对了，如果我们服务器有多个站点，我担心会使用key名相同导致数据异常，我建议把每个站点，使用不同的数据库 // 设置使用的Redis库 define( 'WP_REDIS_DATABASE', 0 ); Opcache – PHP脚本加速 在宝塔里安装一下。 默认是4 opcache.interned_strings_buffer=8 ;OPcache控制内存中最多可以缓存多少个PHP文件，建议设置大一点，大于你的项目中的所有PHP文件的总和。
3.4K10编辑于 2022-11-18 - 来自专栏DeepHub IMBA
NVFP4量化技术深度解析：4位精度下实现2.3倍推理加速
NVFP4的核心技术优势在于Blackwell GPU的原生硬件加速支持。 无需反量化操作，所有NVFP4运算均享受硬件加速，计算效率显著提升。实测结果表明，NVFP4模型的推理吞吐量超越了INT4模型，而后者本身已经比标准16位模型快很多。 FlashInfer用于加速vLLM推理中的采样过程，默认会启用但可能会导致NVFP4模型崩溃。 本来还计划将NVFP4与其他FP4格式（如GPT-OSS模型使用的MXFP4）进行对比，但LLM Compressor目前不支持MXFP4，无法验证NVFP4是否为当前最优FP4量化方案。 推理性能突破 尽管NVFP4在压缩率和精度方面并无显著优势，但在推理速度上表现卓越，大幅超越测试中的所有其他量化模型： 得益于Blackwell GPU对NVFP4数据类型的原生加速，NVFP4模型比INT4
91410编辑于 2025-11-15 - 来自专栏资讯类翻译专栏
2020年第4季度个人电脑市场加速上升
原文题：PC Market Upswing Accelerates in Q4 2020 原文：The PC market ended 2020 with a big bang, as shipments
71830发布于 2021-01-15 - 来自专栏自学气象人
【科研利器】Python处理大数据，推荐4款加速神器
本文向大家介绍几个好用的加速工具，可以很好地补齐现有 PyData 技术栈的短板。有了这些工具，即便是处理亿级数据你也可以应对自如。 Mars Mars 是numpy 、 pandas 、scikit-learn的并行和分布式加速器，由阿里云高级软件工程师秦续业等人开发的一个基于张量的大规模数据计算的统一框架，目前它已在 GitHub 基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。 只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。
1.6K90编辑于 2022-11-02 - 来自专栏python全栈教程专栏
mysql数据库（4）： 创建并选择数据库
(1)创建数据库chuan：create database chuan; (2)使用chuan这个数据库，让chuan变成当前数据库：use chuan; (3)每次启动mysql会话时在使用前先选择这个固定的数据库
2.2K40发布于 2021-10-18 - 来自专栏AustinDatabases
数据库信息速递： Apache Arrow 如何加速 InfluxDB （翻译）
————————— 在翻译前，我们先把基础知识建立以下，apache arrow 是一个跨语言的内存交换格式，通过内存中的列式内存和零拷贝技术，提供了高速数据访问和互操作的能力，基于这个技术，对于时序数据库 今年早些时候，InfluxData 推出了一个基于 Apache 生态系统构建的新数据库引擎。 举个例子，想象一下我们将以下数据写入 InfluxDB： 通过以列式格式存储数据，数据库可以将相似的数据组合在一起以实现廉价压缩。 InfluxDB 的数据库工程师对 Apache Arrow 做出了重大贡献，包括每周发布的 https://crates.io/crates/arrow 和 https://crates.io/crates 它的内存列式格式支持分析数据库系统、数据框架库等的需求。通过充分利用 Apache Arrow，开发人员将节省时间，同时也获得支持 Arrow 的新工具。
76510编辑于 2023-12-11 YashanDB数据库GPU加速计算潜力与实践指南
本文围绕YashanDB数据库系统的架构和关键技术，结合GPU加速计算的前沿原理，全面剖析其潜在的加速能力，探讨GPU加速的技术实现路径及最佳实践，旨在为数据库开发者、系统架构师及运维人员提供有效的技术参考与指导 GPU加速计算原理及其在数据库中的适用性GPU具有海量计算核心和高内存带宽，特别适合执行高度并行的计算任务。 GPU加速实现的关键设计与技术挑战在YashanDB数据库中集成GPU计算需重点关注以下技术点：数据传输与存储布局优化GPU加速对内存带宽要求极高，数据在主机内存与GPU内存间的传输是性能瓶颈。 结论与未来展望随着数据规模和业务复杂度的持续增长，传统基于CPU的数据库计算能力面临瓶颈，GPU加速作为提升数据库性能的重要技术方向，具备显著的并行计算优势和高吞吐潜力。 未来，随着硬件技术的发展和数据库异构计算体系的成熟，基于GPU的加速将成为数据库性能优化的核心竞争力。
20910编辑于 2025-10-21YashanDB数据库的缓存机制与访问加速技术
数据库的查询速度和系统响应能力是评估数据库性能的关键指标。随着数据量快速增长和业务复杂性的提升，如何有效利用缓存机制及访问加速技术以优化查询效率，成为数据库设计和实现中的重要问题。 缓存机制不仅可以减少磁盘IO压力，还能够提升数据访问的吞吐量；访问加速策略则通过合理的数据结构与执行计划优化，降低查询延迟。 本文基于YashanDB数据库的体系架构，深入分析其缓存设计和访问加速技术，为数据库开发人员和管理员提供技术指导。 YashanDB数据库缓存机制体系结构YashanDB数据库结合多层缓存设计，确保了内存与存储介质之间的高效数据传输与访问。 结论YashanDB数据库通过完善的缓存体系架构，结合多样化存储结构、优化的SQL执行引擎、多版本并发控制以及智能缓存和预加载策略，实现高效数据访问和查询加速。
13410编辑于 2025-11-21- 来自专栏幻影龙王
【网站优化经验】使用Memcached缓存数据库加速网站
但随着数据量的增大、访问的集中和访问量的增加，就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、网站显示延迟等影响。 这时就该memcached大显身手了。 memcached通过缓存数据库查询结果，减少数据库查询次数，以提高动态Web应用的速度、提高可扩展性。 总而言之，为我们的网站配置memcached可以提高网站访客体验。 Memcached利用缓存数据库查询可以一定程度提升网站速度，但想要显著提升网站响应速度，最重要的还是前端缓存，我将下一篇文章分享一下如何开启nginx缓存。
2.8K00发布于 2021-09-11
腾讯云开发者
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