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以太坊数据存证性能与膨胀率测试
长安链的优势自不必说，国产自主可控（支持国密、支持国产操作系统、国产数据库、国产芯片），性能高（信通院测试存证性能可达到10W TPS），膨胀率低（基于泓存储引擎，对冷数据可启用压缩，可以将膨胀率做到1 膨胀率 而膨胀率是和机器的配置无关的，只和要存证的数据大小以及每个区块能打包多少笔交易有关。 我们简单计算一下：10W笔存证交易，1K/Tx，业务数据大小:100000*1024/1024/1024=97.6M磁盘占用113M所以膨胀率是113/97.6=1.16这个膨胀率还算是很优秀的，只比长安链泓存储引擎开启冷热分离后的 需要注意这是在存证1K业务数据的情况下，如果存证32字节，那么膨胀率就会高很多，10W笔32字节是3.05M业务数据，上链后磁盘占用18M，膨胀率达到6.0。 其他业务数据大小的时候膨胀率大家可以根据我上面给出的脚本实际测试。
48900编辑于 2023-09-14 - 来自专栏深蓝居
以太坊数据存证性能与膨胀率测试
长安链的优势自不必说，国产自主可控（支持国密、支持国产操作系统、国产数据库、国产芯片），性能高（信通院测试存证性能可达到10W TPS），膨胀率低（基于泓存储引擎，对冷数据可启用压缩，可以将膨胀率做到1 膨胀率 而膨胀率是和机器的配置无关的，只和要存证的数据大小以及每个区块能打包多少笔交易有关。 我们简单计算一下： 10W笔存证交易，1K/Tx，业务数据大小:100000*1024/1024/1024=97.6M 磁盘占用113M 所以膨胀率是113/97.6=1.16 这个膨胀率还算是很优秀的 需要注意这是在存证1K业务数据的情况下，如果存证32字节，那么膨胀率就会高很多，10W笔32字节是3.05M业务数据，上链后磁盘占用18M，膨胀率达到6.0。 其他业务数据大小的时候膨胀率大家可以根据我上面给出的脚本实际测试。
48121编辑于 2023-09-15 - 来自专栏人工智能前沿讲习
CVPR 2020丨ADSCNet: 自纠正自适应膨胀率计数网络解读
在监督方式方面，ADSCNet利用网络学习的结果来纠正不一致的人工标注从而更有效的训练；在网络设计方面，ADSCNet提出自适应膨胀率的卷积结构，不同位置采用不同的膨胀率来适应尺度的变化。 自适应膨胀率网络结构 我们从两个角度设计了自适应膨胀卷积 从尺度变化方面，我们使用连续的感受野也来匹配连续的尺度变化。 为了学习空间感知，不同的位置回采用不同的膨胀率来进行采样。 下图为我们的自适应膨胀卷积的过程： 步骤1：以相同特征为输入，通过标准3×3卷积层得到一张与原图相同大小的单通道的膨胀率图。特别地，我们添加了一个ReLU层来保证膨胀率图上值都为非负数。 我们的自适应膨胀率卷积不需要额外的尺度标签，只需要最后的密度标签就可以让网络自己学习适应不同尺度的目标。 而自适应膨胀卷积方面，我对比了不同的固定膨胀率和多列网络组合以及形变卷积的效果。相比较固定的膨胀率，我们只增加了有限的运算，却取得了明显的提升。 ?
81010发布于 2020-07-17 - 来自专栏Greenplum
Greenplum 列存表(AO表)的膨胀和垃圾检查与空间收缩
3.5 查看表的行数 3.6 释放膨胀的空间 3.7 查看释放后的占用空间 3.7.1 释放膨胀空间 3.7.2 再次查看AO的膨胀率 （当膨胀率大于gp_appendonly_compaction_threshold参数时），为共享锁，没有请求排它锁，仍旧可以对表读写。 表的膨胀率也就是表中执行DELETE和UPDATE产生的垃圾 3.2.1 执行查看命令 stagging=# select * from gp_toolkit. 名词解释 test_ao : schema的名字 ao_table_test:当前schema下的表 gp_appendonly_compaction_threshold: AO的压缩进程，目前设置的是10 1764.584 ms 4.2 更新数据的行数与占用大小 4.2.1 更新数据 stagging=# update test_ao.ao_table_test set alttime='2018-10
3.1K20发布于 2020-10-26 - 来自专栏Greenplum
Greenplum释放表的空间
（当膨胀率大于gp_appendonly_compaction_threshold参数时），为共享锁。 2、执行VACUUM FULL。 表的膨胀率也就是表中执行DELETE和UPDATE产生的垃圾 3.2.1 执行查看命令 stagging=# select * from gp_toolkit. gp_aovisimap_compaction_info('test_ao.ao_table_test'::regclass); NOTICE: gp_appendonly_compaction_threshold = 10 名词解释 test_ao : schema的名字 ao_table_test:当前schema下的表 gp_appendonly_compaction_threshold: AO的压缩进程，目前设置的是10 1764.584 ms 4.2 更新数据的行数与占用大小 4.2.1 更新数据 stagging=# update test_ao.ao_table_test set alttime='2018-10
1.5K20发布于 2019-08-05 - 来自专栏Greenplum
Greenplum 列存表(AO表)的膨胀和垃圾检查与空间收缩
（当膨胀率大于gp_appendonly_compaction_threshold参数时），为共享锁。 2、执行VACUUM FULL。 表的膨胀率也就是表中执行DELETE和UPDATE产生的垃圾 3.2.1 执行查看命令 stagging=# select * from gp_toolkit. gp_aovisimap_compaction_info('test_ao.ao_table_test'::regclass); NOTICE: gp_appendonly_compaction_threshold = 10 名词解释 test_ao : schema的名字 ao_table_test:当前schema下的表 gp_appendonly_compaction_threshold: AO的压缩进程，目前设置的是10 : 1764.584 ms 4.2 更新数据的行数与占用大小 4.2.1 更新数据 stagging=# update test_ao.ao_table_test set alttime='2018-10
4.7K21发布于 2018-10-12 - 来自专栏字根中文校对软件
中文分词和二元分词综合对比
采用中文分词每1M产生1.55M的索引文件，膨胀率1.55；每1M用时大约10秒；采用二元分词每1M产生2.21M的索引文件，膨胀率2.21；每1M用时大约7秒； 从搜索结果来看，两者可以大致相同数量的搜索结果 数据源大小（M） 索引大小 膨胀率 Term个数 每兆Term个数 所用时间（秒） 秒/M 中文 14.20 22.50 1.584 76473.00 5385.42 105 7.394 二元 14.20
98640发布于 2019-02-14 - 来自专栏DeepHub IMBA
为什么LONGNET可以处理10亿个令牌
10亿个令牌大约是400万页的文本。 扩张注意力是通过实现具有不同分段大小和膨胀率{ri, wi}^k的膨胀注意力的混合来实现的。最终输出是一个加权的注意力和，其中权重是根据softmax的分母动态计算的。 因为不同膨胀率和段大小的计算之间没有相互依赖关系。也就是说每一种扩张的注意力模式都是独立的，并且不依赖于另一种模式。 为了平衡这一点，更大的段尺寸(wi)与更大的膨胀率(ri)配对。当模型获得更大的数据块，则会对数据点之间的间隔更加宽容。 7、膨胀率: 膨胀率(ri)也遵循一个级数，每一个速率都比前一个速率大。 8、分段大小和扩张率的几何序列 段大小(w)和膨胀率(r)都被设置为几何序列，这意味着每一项都是前一项的固定倍数。
54930编辑于 2023-08-30 - 来自专栏大数据技术博文
Apache Kylin Cube优化方式
一：为什么需要对Cube进行优化 前面说过，cube时所有维度的组合，当我们有10个维度时，那么就会计算2^10 也就是1024个cuboid，但是当我们真正查询的时候，可能只会用到100个，如果不做优化的话 Cube并发粒度优化 上面的优化方式，都可以认为是对维度的一种剪枝，因为每种优化的最终的目的都是为了减少cubeid的数量，下面来逐个介绍每个优化项的概念以及使用场景 CubeID 剪枝优化 前面说到如果有10 个维度那么就会生成2^10=1024个cubeid,如果有20个维度那么将会生成2^20=1048576个cubeid，kylin.properties中参数xxx＝4096 也就是说当cubeid数量大于 0%－1000%之间，如果Cube的膨胀率超过了1000%，那么就需要查询其中的原因了，导致膨胀率高的原因一般为以下几点： 1):Cube的维度数量较多，没有进行很好的剪枝 2):Cube中存在较高基数的维度 ，导致这类维度每个cubeid占用的空间很大，从而造成cube体积变大 3):存在比较占用空间的度量 对于cube膨胀率高的情况下，需要针对实际的业务需求进行分析，可以考虑通过下面的几种优化方式进行优化
72620编辑于 2022-04-18 - 来自专栏集智书童
重新思考空洞卷积 | RegSeg超越DeepLab、BiSeNetv2让语义分割实时+高精度
特别是，当进行组卷积时，“D Block”对一半组使用一个膨胀率，对另一半使用另一个膨胀率。通过在RegSeg Backbone中重复“D Block”，可以很容易地增加感受野而不丢失局部细节。 RegSeg的Backbone使用高达14的膨胀率，由于它有足够的感受野，所以不添加任何上下文模块，如ASPP或PPM。 作者从很小的膨胀率开始，并始终将一个分支的膨胀率设为“D Block”，以此来解决这个问题。作者希望这项工作可以激励未来的研究人员在模型中尝试更大的膨胀率。 这作为r的上界，在实际中，选择的膨胀率比上界低得多。 感受野与输入图像大小之间的关系对模型的精度影响很大。 例如，可以对一半的组应用扩张率1，对另一半应用扩张率10。这是D Block的关键。图3a显示了Y Block。图3b显示了D Block。当d1=d2=1时，D Block与Y Block相等。
1.6K10发布于 2021-12-01 小程序安全加固会拖慢性能吗？腾讯云官方方案实测告诉你答案
腾讯云「小程序安全检测」核心优势 低代码膨胀率：采用国密算法（SM2/SM3/SM4）与虚拟化技术，五级加固下平均膨胀率仅1.6-4倍，远低于行业平均的2-5倍。 不同加固方案对比 方案类型 性能影响（FPS下降） 包体膨胀率 适用场景 代表产品 无加固 0% 0% 个人测试版 基础代码混淆 2-5% 10-20% 低频交互小程序 腾讯云通过国密算法、智能分级加固等技术，已帮助超10万开发者实现安全与体验的双赢。
23610编辑于 2025-11-20- 来自专栏大数据成长之路
终于懂了如何进行Cube优化
如果有10个维度，那么没有经过任何优化的Cube就会存在2^10 =1024个Cuboid 如果有20个维度，那么Cube中总共会存在2^20 =104 8576个Cuboid 这样的Cuboid est row: 12, est MB: 0 |---- Cuboid 01, est row: 4, est MB: 0, shrink: 33.33% |---- Cuboid 10 est row: 12, est MB: 0 |---- Cuboid 01, est row: 4, est MB: 0, shrink: 33.33% |---- Cuboid 10 一般来说，Cube的膨胀率应该在0%~1000%之间，如果一个Cube的膨胀率超过1000%，那么应当开始挖掘其中的原因。 对于Cube膨胀率居高不下的情况，管理员需要结合实际数据进行分析，优化。
1.1K10发布于 2021-01-27 - 来自专栏cwl_Java
快速学习-Kylin Cube构建优化
假设用户有10 个维度，那么没有经过任何优化的Cube就会存在210 =1024个Cuboid；而如果用户有20个维度，那么Cube中总共会存在220 =1048576个Cuboid。 一般来说，Cube的膨胀率应该在0%~1000%之间，如果一个Cube的膨胀率超过1000%，那么Cube管理员应当开始挖掘其中的原因。通常，膨胀率高有以下几个方面的原因。 包含高基数维度的Cuboid在行数和体积上往往非常庞大，这会导致整个Cube的膨胀率变大。 这点也大大减少了包含该高基数维度的Cuboid的数量，可以有效地控制Cube的膨胀率。 kylin.hbase.region.cut的默认值是5.0，单位是GB，也就是说对于一个大小估计是50GB的Segment，构建引擎会给它分配10个分区。
73510发布于 2020-03-24 - 来自专栏Greenplum
greenplum AO表进行垃圾回收释放空间脚本
文件, 以便分析查看 inspect-ao-sql inspect-ao-ori.sql:查询schema下的AO表 inspect-ao-percent-hidden-ori.sql:查看表的膨胀率 ,按照膨胀率大小排序，获取最大的第一个 log 20190523 : 当前执行此脚本的日期 table-percent-hidden : 执行完此脚本存放csv格式的文件夹 temp-inspect-results : 存放临时的统计结果,包括每个schema的表并按照格式生成需要的新的文件，以便读取表 3、生成的CSV格式如下 $ cat 20190523-finish.csv 表名,最高膨胀率%,清除之前的大小
92530发布于 2019-05-23 - 来自专栏北京马哥教育
赌博为什么能赌到倾家荡产？--Python模拟赌博实验
看起来很多对吧，我们继续往下看： 这是中国这近十年的通货膨胀率（官方数据）： 近十年通货膨胀率 但是实际通货膨胀率要比官方数据（根据居民消费指数）高得多（十年前两块钱一个的肉夹馍如今已经要十块钱了，按3% 网上查到的认可度比较高的说法是近十年的通货膨胀率已经达到了13%，暂且按13%计算的话，8年后的1250万仅相当于今天的553万，1000个身家100万的人，没日没夜地扑在赌桌上，花了八年时间，最多的一个人也只挣了
98270发布于 2018-05-03 - 来自专栏拓端tecdat
分位数自回归QAR分析痛苦指数：失业率与通货膨胀率时间序列|数据分享
本教程的数据是_痛苦指数_，它是一个月频率时间序列，总和：（失业率 + 通货膨胀率）构成所谓的“苦难指数”。 “什么是_痛苦指数_?就是_失业率_与_通货膨胀率_之和”。 本文摘选《R语言分位数自回归QAR分析痛苦指数：失业率与通货膨胀率时间序列》
57210编辑于 2022-03-11 - 来自专栏AI机器思维
品玩SAS：通货膨胀下持币者的隐忧
那么在 CPI对物价水平的解释力度有限的情况下，真实的通货膨胀率如何测算？ 2 真实的通货膨胀率 我们知道随着经济的发展，国家需要不断的发行钞票来满足生产的商品和交易的需要，正常情况下货币的供应量应与GDP相持平以满足生产的商品和交易的需要，下图为我国1999年以来的货币供应量与 货币的超发使得通货膨胀发生，真实的通货膨胀率可以通过货币供应量的增长率减去GDP的增长率来计算，即通胀率=M2增长率-GDP增长率。 当货币增长速度快于实际经济增速时，通货膨胀率则趋向于上行，反之则下降。 下图以2000年为基准进行计算的通货膨胀率，2016年前多在5%以上，最近两年通货膨胀率下降明显，2000年的100元相当于2018年的291元，年均复合通胀率为6.13%，也就是平均每年比上一年通货膨胀
97850发布于 2019-06-05 - 来自专栏总结xyp
TCN-Inception：基于时序卷积网络和Inception模块的传感器人体活动识别方法
模型架构设计2.1 整体架构模型采用层级式混合架构，包含：输入层：接收多通道传感器时序数据（加速度计、陀螺仪等）Inception模块组：5层级联结构，每层包含并行卷积路径TCN模块：4层膨胀卷积堆叠（膨胀率 多尺度卷积路径并行配置三种卷积核：残差连接跳跃连接结构： 解决梯度消失问题，支持深层网络训练2.3 TCN模块关键技术TCN模块采用因果膨胀卷积体系：采用堆叠的膨胀卷积层构建TCN模块，通过指数级增长的膨胀率 膨胀卷积计算：(f *_{d} x)(t) = \sum_{k=0}^{K-1}f(k)·x(t-d·k) 其中d为膨胀系数，K=3为卷积核尺寸层级配置：层级膨胀率感受野11322734154831残差块结构 正则化与优化策略批量归一化：每个卷积层后接BN层，稳定训练过程L2正则化：系数λ=0.01，防止过拟合Adam优化器：学习率0.0005，β1=0.9, β2=0.999早停机制：验证集loss连续10 实验验证实验配置：硬件环境：NVIDIA A100 GPU，Batch Size=256训练策略：5-fold交叉验证，早停阈值=10 epochs对比模型：LSTM、BiGRU、TimeSformer
59400编辑于 2025-03-04 - 来自专栏数据科学和人工智能
爱数课实验 | 第七期-基于随机森林的金融危机分析
2.2 通货膨胀率变化情况 通货膨胀率也称为物价变化率，是货币超发部分与实际需要的货币量之比，用以反映通货膨胀、货币贬值的程度。 通过价格指数的增长率来计算通货膨胀率，在本数据中采用的是消费者价格指数（CPI）来进行表示的。 每年物价上升比例在50%以上） 接下来我们分析一下各国的通货膨胀率变化情况。 也有部分国家经济较为稳定，如突尼斯(Tunisa)独立后，通货膨胀率经过短暂上升又逐渐下降至较低水平并保持稳定。 , n_estimators: 10；recall得分也最高可达到0.97，与优化模型前的0.89相比也有提升。
92910编辑于 2022-06-27 - 来自专栏Greenplum
greenplum AO表进行垃圾回收释放空间脚本
文件, 以便分析查看 inspect-ao-sql inspect-ao-ori.sql:查询schema下的AO表 inspect-ao-percent-hidden-ori.sql:查看表的膨胀率 ,按照膨胀率大小排序，获取最大的第一个 log 20190523 : 当前执行此脚本的日期 table-percent-hidden : 执行完此脚本存放csv格式的文件夹 temp-inspect-results
72230发布于 2019-08-05
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