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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 INFO [09-13|14:11:02.594] Administering Ethereum network name=test1WARN [09-13|14:11:02.594 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。 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 INFO [09-13|14:11:02.594] Administering Ethereum network name=test1 WARN [09-13|14:11:02.594 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。 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. 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='2018-10-23 11 table-percent-hidden" # 数据库名字 gpdatabase='****' # scheam 名字 scheamname='main' # gp服务器ip gpip='192.168.***.11
3.1K20发布于 2020-10-26 - 来自专栏Greenplum
Greenplum释放表的空间
释放表的空间1 1 Greenplum产生垃圾空间说明1 2 查看表的储存类型2 2.1 执行查看命令2 2.2 名词解释3 3 AO表分析3 3.1 查看当前数据库中有哪些AO表3 3.2 查看AO表的膨胀率 （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. 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='2018-10-23 11 (48 rows) Time: 874.505 ms 在以上数据中可以看出57017349除以140324396大概是40% ,膨胀率大概是28.88左右。
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
1 Greenplum产生垃圾空间说明 1 2 查看表的储存类型 2 2.1 执行查看命令 2 2.2 名词解释 3 3 AO表分析 3 3.1 查看当前数据库中有哪些AO表 3 3.2 查看AO表的膨胀率 3 3.2.1 执行查看命令 3 3.2.3 名词解释 4 3.3 检查系统中膨胀率超过N的AO表 4 3.3.1 执行命令 4 3.3.2 名词解释 5 3.4 查看膨胀数据的占用大小 5 3.5 （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. 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='2018-10-23 11
4.7K21发布于 2018-10-12 - 来自专栏大数据成长之路
终于懂了如何进行Cube优化
ITCAST_KYLIN_DW.FACT_ORDER.DT is 1 Length of dimension ITCAST_KYLIN_DW.FACT_ORDER.USER_ID is 1 |---- Cuboid 11 Cuboid大小的精度（Hll Precision） 总共的Cuboid数量 Segment的大小估计，Segment的大小决定mapper、reducer的数量、数据分片数量等 |---- Cuboid 11 GUI的Model页面选择一个READY状态的Cube，当我们把光标移到该Cube的Cube Size列时，Web GUI会提示Cube的源数据大小，以及当前Cube的大小除以源数据大小的比例，称为膨胀率 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 - 来自专栏三流程序员的挣扎
2022-11-11-工作
昨天的控件点击时通过外面，加个 listener。然后如果外部设定当前选中位置，也要刷新一下页面，所以刷新逻辑放到设置 textSelectedIndex 中去。
26730编辑于 2022-11-13 - 来自专栏静心物语313的Coding
第 11 节： 11-HttpHandler简介
1、新建--》项目--》选中Web项--》Asp.net空Web应用程序--》右键项目---》添加---》一般处理程序（这样建的网站是最好的方法，没有多余的代码生成） 2、新建--》网站--》Asp.net空网站（这是兼容ASP(VB语言 2000年的技术)开发方式）（不推荐用这种方式） 3、.ashx与ashx.cs文件 1）双击ashx文件会直接打开进入ash.cs文件。 2）类Test1实现了IHttpHandler 接口。IHttpHandler接口中的方法在类Test1中进行了重写（页面加载的过程应该是完成了：Shift+Alt+F10） 3）ashx文件中起作用的就是<....Class="Web.Test1">这个。 4）然后会调用这个Test1类中的方法ProcessRequest(HttpContext context):这个方法主要是处理页面的请求。 5）context.Response设置“响应”“context.Request获取“请求” 6）ashx.cs文件其实还是C#文件。网页逻辑编写。主要是这个文件
51010发布于 2020-03-24 - 来自专栏脑洞前端
每日一荐周刊 2019-11-11 - 2019-11-15
2019-11-15[网站] 有的什么我们需要在 Google Play 上下载软件，但是苦于没有通畅的网络(关于如何获取畅通的网络我在 2019-11-01 讲到，感兴趣可以看看)。 网站地址：https://apkpure.com/ 2019-11-14[技巧] 很多时候我们会看到一些英文的简写。 2019-11-13[技巧] 今天要分享的是关于 Bash 中历史记录那些事。 2019-11-12[技巧] dig 命令是常用的域名查询工具，可以用来测试域名系统工作是否正常。 ~ type dig # dig is /usr/bin/dig 2019-11-11[分享] 今天是双十一，大家剁手快乐。
43510发布于 2019-11-26 - 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 - 来自专栏数据科学和人工智能
爱数科案例 | 迪士尼电影票房可视化分析
数据集中包括六列数据，分别是电影名、上映时间、电影种类、电影评级、总票房和根据通货膨胀率调整后总票房，这些数据能全面的反映每一部电影的基本信息。 2. 可以看到从1950年来，人们在迪士尼电影上的消费越来越多，是否根据通货膨胀率调整都是如此。这里面既有人们消费欲望增加的原因，也有迪士尼公司越来越大，制作电影越来越精良，更吸引人眼球的原因。 9. 11. 电影种类与票房折线图 使用处理后的数据绘制电影种类与票房折线图。 图中音乐电影的通货膨胀率调整数据与原数据有较大不同，主要原因是音乐电影在20世纪创收占比较大，经过调整后票房相对原数据变动较大。
2.1K10编辑于 2022-03-30 - 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
作者采用了不同的方法，设计了一个受ResNeXt启发的Block结构，使用2个具有不同的膨胀率的并行3x3卷积层，以扩大感受野，同时保留局部细节。 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。
1.6K10发布于 2021-12-01 - 来自专栏flytam之深入前端技术栈
leetcode 11
题目大意，给n个点，在一个数轴上。每个点对x轴作垂线，找出由两条垂线和X轴组成的一个“容器”的装的水面积最大。就是两条垂线较小的高度*两垂线高度的面积最大。 1、暴力做法 两两遍历。显然是会超时的 2、思路一 从左到右，找出以每一个点所在的垂线作为较矮的高度时候的最大面积，把每个点的垂线作为最大面积一一比较即可。也就是一个点分别往左扫和往右扫。
39910发布于 2020-01-14 - 来自专栏ops技术分享
openstack（11）
服务需求：在配置 OpenStack 身份认证服务前，必须创建一个数据库及权限授权。
60440发布于 2021-05-06 - 来自专栏网络收集
JavaScript（11）
表1 用于获日期时间的getXxx 方法 说明 getFullYear() 返回一个表示年份的4位数字 getMonth() 返回值是0（一月）到11（十二月）之间的一个整数 getDate
36920编辑于 2022-04-06 - 来自专栏技术杂记
Gin 11
- 16:14:57 | 400 | 1.487198ms | 192.168.56.105 | POST /loginJSON [GIN] 2018/07/11 - 16:15:12 181.733µs | 192.168.56.105 | POST /loginForm [GIN] 2018/07/11 - 16:15:34 | 400 | 368.599µs | | POST /loginForm [GIN] 2018/07/11 - 16:16:17 | 200 | 140.609µs | 192.168.56.105 | POST /loginForm [GIN] 2018/07/11 - 16:18:09 | 400 | 225.385µs | 192.168.56.105 | POST /loginForm of 18 bytes < HTTP/1.1 400 Bad Request < Content-Type: application/json; charset=utf-8 < Date: Wed, 11
63120发布于 2021-08-10 - 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
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