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面向图像分析应用的海量样本过滤方案
✎ 文 | 常江龙 在图像分析应用中，海量图片样本的有效自动化过滤是一项重要的基础工作。本文介绍一种基于多重算法过滤的处理方案，能够自动提取有效图像样本，极大减少人工标注的工作量。 这些成果所采用的技术路线，很多都是利用海量的已标注样本数据，在深度神经网络上训练相应的识别或检测模型。就企业算法应用而言，往往需要根据实际的应用场景，构建自己的训练样本集，以提升算法的有效性。 利用这个新的模型，对目标样本进行识别，得到其类别置信度。如果某个样本在所属类别上置信度很低，则将该样本作为不相关样本予以筛除。 总结 在企业级深度学习图像应用中，海量高质量图像样本的获取，是取得优异算法性能的重要前提。 不过，“爬图容易挑图难”，即使积累了海量样本数据，却因为缺乏有效的处理手段和标注人力而望洋兴叹，这也是经常遇到的一种数据困境。
1.2K20发布于 2018-07-20 - 来自专栏小刀志
基于海量样本数据的高级威胁发现
海量样本数据运营 要进行高级威胁的持续自动化发现，离不开海量样本数据作为来源。面对海量的威胁样本数据，必须及时获取有关这些数据的准确信息。 接下来，我将简单描述一下如何进行海量样本数据的运营，以及做好海量样本数据的运营如何支撑起情报生产和高级威胁发现的任务。 什么是漏斗模型？ 面向海量样本数据运营的漏斗模型 为了适用于针对威胁检测的海量样本数据运营，我们提出了面向海量样本数据运营的漏斗模型。 情报生产和高级威胁发现 海量样本数据的运营，用于支持情报生产业务和高级威胁发现业务。接下来我将简单描述一下如何基于海量样本数据运营进行情报生产和高级威胁发现。 什么是威胁情报？ 然后我们对指标数据进行丰富化处理，包括去除误报、指标评分、上下文补充，这些处理是依赖于信誉库和沙箱报告中的其他内容进行的。最后是情报的输出。 什么是高级威胁？
5.5K10编辑于 2022-12-12 - 来自专栏葬爱家族
Android高德之旅（11）绘制海量点废话海量总结
高德地图为我们提供了一个高性能的控件，可以绘制海量数据点。就是今天要说的MultiPointOverlay。 海量 多大的数量才叫海量呢，至少白酒一斤半吧，呸...官方的意思是10~10万，建议不要超过10万，不过基本上也不可能超过10万。这个功能从SDK5.1.0版本开始提供。
2.1K30发布于 2018-09-05 - 来自专栏大数据与微服务架构
千亿级海量数据库OceanBase
OceanBase是阿里集团研发的可扩展性关系型数据库，实现了数千亿条记录、数百TB数据上的跨行跨表事务。 OceanBase的目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量。 一、OceanBase系统架构： 1、客户端：使用OceanBase的方式与MySQL完全相同，支持JDBC、C客户端访问，基于MySQL数据库开发的应用可以直接迁移至OceanBase。 三、OceanBase扩展 OceanBase融合了分布式存储系统和关系型数据库这两种技术，UpdateServer相当于一个高性能内存数据库，底层采用关系型数据库技术实现，ChunkServer相当于一个分布式文件存储系统
2.7K10发布于 2020-04-11 - 来自专栏Eliauk的小窝
项目如何适配国产海量数据库
即可 注意：postgresql的驱动类是：org.postgresql.Driver 要注意的是：postgresql的url中需要指定currentSchema=xxxx 这是一个默认访问的数据库，
1.2K10编辑于 2024-03-16 - 来自专栏新智元
语言处理AI被谷歌地图训练：年删帖过亿条，训练样本海量
算法可通过TensorFlow在GitHub上公开获得，TensorFlow是谷歌自己的开源机器学习软件库。 谷歌地图项目早已在用机器学习来识别汽车牌照，现在还在使用相同的技术从路牌中获取信息。
1.3K20编辑于 2022-04-06 - 来自专栏乐沙弥的世界
安装MySQL样本数据库Sakila
对此，MySQL为我们提供了一些样本数据库，我们可以基于这些数据库作基本的操作以及压力测试等等。本文描述的是安装sakila数据库。该数据库需要安装在MySQL 5.0以上的版本。以下是其描述。 1、下载种子数据库 下载位置：http://dev.mysql.com/doc/index-other.html 2、安装种子数据库sakila [root@localhost ~]# unzip sakila-db.zip
1.2K30发布于 2018-08-13 11数据库
则需要自己写一个继承自QStyledItemDelegate的类 //QT += sql #include <QtSql> #include <QDataWidgetMapper> //打开数据库 QSqlDatabase DB=QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE"); //添加 SQL LITE数据库驱动 DB.setDatabaseName(DBFile); //设置数据库名称 DB.open(); QSqlTableModel *tabModel=new QSqlTableModel(this,DB);//数据模型 tabModel->setTable( <QtSql> #include <QDataWidgetMapper> QSqlDatabase DB=QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");//数据库 DB.setDatabaseName(aFile); //设置数据库名称 DB.open(); QSqlQueryModel *qryModel=new QSqlQueryModel(this); /
11610编辑于 2026-06-17YashanDB数据库海量数据存储方案解析
在现代的数据库应用中，如何有效存储与管理海量数据，一直是技术发展与应用实践中的重大挑战。面对不断增长的数据量，传统数据库的存储方案往往难以满足高效性、扩展性和可靠性的需求。 因此，合理的海量数据存储方案显得尤为重要。本文将重点讨论YashanDB的各类存储方案与技术架构，帮助读者理解其背后的原理与优势。 适合高并发、海量数据分析等应用场景。共享集群部署共享集群通过共享存储，所有实例均可读写，提高了数据访问的效率。该模式通常用于对高可用、高性能以及可扩展性都有较高要求的场景。 自动选主在数据库主实例出现故障时，系统能够自动选取备库作为新的主库，保证业务瞬时切换，降低故障恢复时间。 结论YashanDB提供了多样化的海量数据存储解决方案，结合先进的存储架构、逻辑管理、并发控制与高可用机制，能够高效支撑不同规模业务场景下对数据的存储与管理需求。
16100编辑于 2025-07-06- 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
腾讯云数据库海量数据交互之道
TDSQL-A是在腾讯业务场景下诞生的在线分布型OLAP数据库系统，在处理海量数据分析业务的过程中持续对产品构架进行升级调整，是PG生态中分析型MPP产品的又一力作。 本文将由腾讯云数据库专家工程师伍鑫老师为大家详细介绍TDSQL-A的发展历程、技术架构和创新实践，以下为分享实录： TDSQL-A发展历程 TDSQL-A是一款基于PostgreSQL自主研发的分布式在线关系型数据库 是一个面向海量数据实时在线分析产品，采用无共享MPP构架。面向分析型场景的极致性能优化，我们自研了列式存储，同时也支持行列混合存储模式。 同时用户也可以在同一个库或同一个实例里，去根据业务场景针对不同特征建立行存表和列存表，可以自动在查询计划中选择更好的access path。 ﹀ ﹀ ﹀ -- 更多精彩 -- 揭秘TDSQL-A：兼容Oracle的同时支持海量数据交互 十问十答，带你全面了解TDSQL-A核心优势 ↓↓点击阅读原文，了解更多优惠
2.3K30编辑于 2022-02-15 - 来自专栏JavaQ
支撑海量数据的数据库架构如何设计？
如果你运气不太好，数据库服务器的配置不是特别的高的话，弄不好你还会经历数据库宕机的情况，因为负载太高对数据库压力太大了。 那么百万并发的数据库架构如何设计呢？多数都是分库分表加主从吧？ 分库分表 说白了就是大量分表来保证海量数据下的查询性能。 写入主库的时候，会自动同步数据到从库上去，保证主库和从库数据一致。 然后查询的时候都是走从库去查询的，这就通过数据库的主从架构实现了读写分离的效果了。 用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号 *
* @version: v1.0.0 * @author: BianPeng * @date: 2019年4月11 Version Description *---------------------------------------------------------------* * 2019年4月111.4K20发布于 2019-06-02 - 来自专栏小工匠聊架构
Oracle海量数据优化-02分区在海量数据库中的应用-更新中
---- 概述 以前梳理了一篇文章， 案例不是很充分 Oracle-分区表解读 故本篇博文系统的再重新阐述一下 当我们对海量数据的Oracle数据库进行管理和维护时，几乎无一例外的使用了分区（partition 分区是Oracle数据库中对海量数据存储管理提供的一个应用很广泛的技术，它可以非常方便的加载数据、删除数据和移动数据，特别是对于一个拥有海量数据的OLAP及数据仓库系统的数据库来说，更是如此。 有一个分区裁剪功能，只对需要处理的分区进行扫描，这样扫描的数据块会大大的减少，使查询效率提高 分区更利于数据维护， 可以只对单独分区进行备份、恢复，这样就可以大大的缩短数据备份、恢复的时间 分区有利于数据库数据的过期化处理
2K20发布于 2021-08-16 - 来自专栏萌新的日常
【C++11】线程库
锁 C++11中锁的使用规则 与 Linux的锁基本一致，所以例如 lock /unlock 等接口说明不是很详细 点击查看：Linux中的锁 1. 为什么要使用锁？ 等到线程B 也完成 加锁 解锁 ，才会打印x ，从而进行两者交替 (看起来就像是 两者一起打印x) ---- 当为串行时，若存在线程A和线程B，只有当线程A跑完后， 线程B才能再跑 ---- C++11 点，若到11点还没解锁就自动解锁 lock_guard 与 unique_lock 先进入try 进行加锁，由于抛异常 ，进入catch ，跳过了解锁操作 ，再次循环进入try 对其进行加锁，存在 将 atomic 分装成一套库，支持 CAS相关的操作 一般直接使用atomic 这个类，支持为原子的 ---- 之前为了防止多线程出现 并发访问的问题，使用加锁 ---- 把 ++本身 改为原子的 条件变量 在C++11中条件变量 的使用 与 linux中的条件变量 差不多 点击查看：Linux下的条件变量 线程等待 ---- C++11推荐把锁对象 给 unique_lock 对线程进行阻塞
46930编辑于 2023-10-17 如何在YashanDB数据库中高效处理海量数据
在现代数据库技术中，海量数据的管理和处理成为了一个普遍存在的挑战。随着数据规模的不断扩大，性能瓶颈、数据一致性问题以及易用性需求等问题日益凸显。 YashanDB作为一款专为处理海量数据而设计的数据库，凭借其高可扩展性、高并发性能和高可用性，提供了一系列技术手段以应对这些挑战。 本文旨在探讨如何在YashanDB中高效地管理和处理海量数据，目标读者为数据库管理员、数据工程师及相关技术人员。 定期监控数据库性能，分析慢查询，优化执行计划，确保海量数据高效处理。启用数据加密保护机制，加强数据安全，防止数据泄露风险。 通过合理运用多版本并发控制、分区技术、ACID特性、PL语言支持、数据加密与监控优化等手段，数据库管理员和数据工程师可以在实际项目中有效地管理和处理海量数据，保证数据的安全、性能和可靠性。
18800编辑于 2025-07-18- 来自专栏用户8955222的专栏
中国工业企业数据库 | 特殊样本统计
在对中国工业企业数据库进行数据清洗之后，一个伴随而来的问题是：数据清洗本身会否影响估计结果？ 换句话说，基于一个特定的变量对数据进行清洗，这样的一种选择过程将导致参与回归的样本与被剔除的样本在某些方面存在系统性偏差，即对样本的选择不再随机。 排除行业分类代码统一错误的可能，使用这样的跨行转移样本来进行估计可能导致样本选择偏误。 为什么会导致样本选择偏误？ 以上只是工企数据库进行数据清洗后可能出现的两点比较突出的问题，除此之外还存在单期观测企业、在位企业、持续在位企业与其他企业是否存在系统性差异的问题。 剔除这部分特殊样本的前提是识别出这些样本，下面的代码是可供参考的识别方案。
1.8K00发布于 2021-11-02 YashanDB数据库如何保障海量数据安全与隐私
在现代信息技术迅猛发展的时代，数据库管理系统面临着数据安全与隐私保护的重大挑战。随着企业集成越来越多的海量数据，确保这些数据在存储、传输及访问过程中的安全性和隐私保护变得尤为重要。 YashanDB作为一个高性能、高可用的数据库系统，实施了多种措施以保障数据安全与隐私内容。 高可用性与容灾备份YashanDB设计了高可用性架构，支持主备复制机制，确保一旦主数据库故障，备库能够快速接管服务。同时，系统定期进行数据备份，以支持数据恢复，进一步保护数据的安全性。 定期执行数据库备份并测试恢复过程，确保在紧急情况下数据能够快速恢复。结论YashanDB通过加密、访问控制、完整性约束、多版本控制和高可用性等技术手段，有效保障了海量数据的安全与隐私。 在实际应用中，应结合行业最佳实践，对数据库安全策略进行定期评审和调整，以适应不断变化的安全环境。
22210编辑于 2025-07-05巧用YashanDB数据库实现海量数据快速查询
在现代数据驱动的业务场景中，如何应对海量数据的快速查询需求成为数据库技术的核心问题。数据量的持续增长给存储和计算带来巨大压力，查询性能瓶颈不仅影响用户体验，还制约业务决策的实时性。 本文针对YashanDB数据库，通过深入分析其架构与核心技术，解析其如何支持海量数据场景下的高效查询，提供系统的技术方法与优化策略，帮助开发与运维人员提升对该技术体系的理解和应用能力。 CN负责生成分布式执行计划并调度DN节点并行执行，支持海量数据的高效拆解和并行处理。 随着数据采集和处理需求的持续增长，数据库技术的体系化优化将成为提升核心竞争力的重要方向。 未来，结合智能调度、自动化运维及机器学习辅助优化，YashanDB的查询性能和系统可用性将更进一步，满足复杂业务对海量数据实时、高效访问的挑战，引领行业数据库技术的演进。
25300编辑于 2025-06-27YashanDB数据库如何帮助企业应对海量数据挑战
在当前数字化转型的浪潮中，企业面临着海量数据的高并发处理与管理挑战。如何保障数据存储的高效性、系统的可扩展性以及查询的快速响应成为关键问题。 传统数据库系统在面对多样化的数据类型和复杂的业务场景时，性能瓶颈和管理复杂性逐渐显现。 YashanDB作为一款先进的企业级数据库产品，通过其多态部署架构、高性能存储引擎和智能优化器，有效提升了海量数据环境下的处理能力与业务连续性。 分布式部署结合MN（管理节点）、CN（协调节点）、DN（数据节点）实现数据的横向扩展，适用海量数据分析和复杂事务处理。 利用主备自动选主和共享集群高可用特性，实现数据库的故障自动检测与快速恢复，保证关键业务连续性。
40710编辑于 2025-08-29- 来自专栏IT派
11 个Javascript机器学习库
Brain.js Brain.js是一个Javascript库，用于替代（现在已弃用的）“ 脑 ”库的神经网络，该库可与Node.js一起使用或在浏览器中使用（注释计算），并为不同任务提供不同类型的网络 通过易于提取的API，该库可以用于有用应用程序的真实性，并且可以进行主动维护。 PAIR-code / deeplearnjs - 硬件加速深度学习//机器学习//为网络提供NumPy库。 Neuro.js 这个漂亮的项目是一个深度学习和强化学习JavaScript库的浏览器框架。 10. mljs 一组库提供由mljs组织开发的用于Javascript的机器学习工具，其中包括有监督学习和无监督学习，人工神经网络，回归算法以及用于统计学，数学等的支持库。下面是一个简短的【演练】。 /hackernoon.com/machine-learning-with-javascript-part-1-9b97f3ed4fe5 mljs --https://github.com/mljs 11
1.4K40发布于 2018-08-10 - 来自专栏Devops专栏
11. 数据库事务
11. 数据库事务 前言 上一章节，我们学习了数据插入的批量操作，那么下面再来认识一下数据库事务。 数据库事务 1. 数据库事务介绍 事务：一组逻辑操作单元,使数据从一种状态变换到另一种状态。 当一个连接对象被创建时，默认情况下是自动提交事务：每次执行一个 SQL 语句时，如果执行成功，就会向数据库自动提交，而不能回滚。 **关闭数据库连接，数据就会自动的提交。 当然有，这时候就要引入数据库的事务操作了。 2.1.2 考虑事务的转账操作 如果要使用事务，那么在操作数据库的时候，就要保持一个连接，在执行完毕之前，不能关闭资源。 持久性（Durability）持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来的其他操作和数据库故障不应该对其有任何影响。 数据库事务的隔离性: 数据库系统必须具有隔离并发运行各个事务的能力, 使它们不会相互影响, 避免各种并发问题。 一个事务与其他事务隔离的程度称为隔离级别。
60210编辑于 2022-01-17
腾讯云开发者
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