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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
2. 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。 步骤2：对特征进行自适应感受野的采样，不同位置的采样网格大小为膨胀率图对应位置的值，这个值可能会是小数，这里我们采用了双线性插值进行采样 步骤3：对采样值进行加权求和得到新的特征 ? 实验结果 下图为可视效果的对比，可以看出，ADSCNet相比较传统的监督预测的密度图主要有两方面的优势：1.不同目标更一致的响应强度 2.不同目标响应的位置更加一致。 我们这里复现了CSRNet[2]和MCNN[3]作为Baseline方法进行比较，如下图首先是自纠正监督的效果。自适应监督在三个baseline上取得了一致的提升。 [2] Li, Yuhong, Xiaofan Zhang, and Deming Chen.
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
（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。 nspname, t1.relname from pg_class t1, pg_namespace t2 where t1.relnamespace=t2.oid and relstorage in nspname, t1.relname from pg_class t1, pg_namespace t2 where t1.relnamespace=t2.oid and relstorage in 2的AO表 3.3.2 名词解释 nspname: 表示查询的schema的名字 relname: 是当前schema的表的名字 在以上数据中可以看出在每个节点上的膨胀率也不同 3.4 查看膨胀数据的占用大小 bin/bash # 1、把改脚本放到任意目录下 # 2、inspect-ao-sql文件夹存放的是查询AO表的SQL与查询膨胀率的SQL # 3、log文件夹则是存放临时生成的schema与table
3.1K20发布于 2020-10-26 - 来自专栏Greenplum
Greenplum释放表的空间
Greenplum释放表的空间 Greenplum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 （当膨胀率大于gp_appendonly_compaction_threshold参数时），为共享锁。 2、执行VACUUM FULL。 2 查看表的储存类型 ? (144 rows) Time: 864.715 ms 以上命令是查询膨胀率超过千分之2的AO表 3.3.2 名词解释 nspname: 表示查询的schema的名字 relname: 是当前schema
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
Greenplum释放表的空间 Greenplum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 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 （当膨胀率大于gp_appendonly_compaction_threshold参数时），为共享锁。 2、执行VACUUM FULL。 nspname, t1.relname from pg_class t1, pg_namespace t2 where t1.relnamespace=t2.oid and relstorage in 2的AO表 3.3.2 名词解释 nspname: 表示查询的schema的名字 relname: 是当前schema的表的名字 在以上数据中可以看出在每个节点上的膨胀率也不同 3.4 查看膨胀数据的占用大小
4.7K21发布于 2018-10-12 - 来自专栏Greenplum
greenplum AO表进行垃圾回收释放空间脚本
目录 1、greenplum-inspect-ao 2、项目结构介绍 3、生成的CSV格式如下 1、greenplum-inspect-ao greenplum-inspect-ao 主要对AO进行垃圾回收释放 ，具体的请查看:https://blog.csdn.net/xfg0218/article/details/83031550 2、项目结构介绍 greenplum-inspect-ao.sh 运行的主脚本 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
创建人物 赌场 这是一个丧心病狂的赌徒 2. 创建赌局 今天我们不玩昆特牌，玩色子。 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 作者：dalalaa 来源：http://www.jianshu.com/p/2d919a028600 ----
98270发布于 2018-05-03 - 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。 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。 当d1=d2=1时，D Block与Y Block相等。在第4.4节中，实验了一些有4个不同膨胀率分支的D Block，但发现它们并不比有2个分支的D Block好。
1.6K10发布于 2021-12-01 - 来自专栏AI机器思维
品玩SAS：通货膨胀下持币者的隐忧
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 如今投资途径除银行存款、购房外，还有货币基金、债券、P2P、股票等，但其要么收益率低于通胀，要么风险较大，但也不失为抵消部分通胀损失的一种方法，其重点在于理性投资。
97850发布于 2019-06-05 - 来自专栏DeepHub IMBA
为什么LONGNET可以处理10亿个令牌
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。 2、动态权重vs.固定权重: 论文通过研究发现，使用动态权值(根据注意softmax的分母计算)比可学习的固定权值效果更好。这意味着该模型受益于根据上下文调整注意力权重，而不是依赖于静态的预定权重。 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。 结果 以下是论文的实验和发现的简要说明: 模型范围从2K到32K的序列长度。相应地调整批大小以保持令牌的一致性。 LONGNET的段长度:w = {2048, 4096, 8192, 16384, 32768} 膨胀比:r = {1,2,4,6,12} 稀疏Transformers:对不同的子块采用固定的模式注意，
54930编辑于 2023-08-30 - 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”。 加载数据 首先加载数据并检查不同的信息标准对模型中滞后阶数的评估： options(digits = 4) y = ts,sep = "\\t",header = F)\[,2\]) plot 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 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。 2. 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% 2. 实战案例：某银行小程序改造 痛点：交易接口暴露，日均遭受2000+次SQL注入攻击。 方案：采用腾讯云五级加固+Web应用防火墙（WAF）。 效果： 攻击拦截率提升99.6%，接口响应时间仅增加2ms。 包体仅增大3.2MB（原12MB），用户投诉率下降78%。 四、开发者决策指南：何时需要加固？
23610编辑于 2025-11-20- 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 - 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 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。 优化效果：维度表的N个维度组合成的cuboid个数会从2的N次方降为2。 Dn这n个维度，那么在该分组产生的任何Cuboid中，这n个维度只会以（），（D1），（D1，D2）…（D1，D2…Dn）这n+1种形式中的一种出现 ■ 每个分组中可以有0个、1个或多个层级
1.1K10发布于 2021-01-27 - 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 - 来自专栏大数据技术博文
Apache Kylin Cube优化方式
有n个dimession的cube会有2^n个cuboid，一个优化得当的Cube既能满足高速查询的需要，又能节省集群资源，本文将会从Kylin Cube的设计方面来了解一下Cube的优化方案。 web gui 的model界面选择一个READY状态的cube，将光标移到Cube Size上面，会显示出Cube的源数据的大小，以及当前Cube的大小除以源数据大小的比例，如图： 一般，cube的膨胀率应该在 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 n 减为2 衍生维度使用场景： 在星型模型中，有一个用户维度表，表中包含了ID，A，B，C 其中ID 为PK，在这里通过ID的值就可以确定A，B，C的值，因为A，B，C为ID的dervied。
72620编辑于 2022-04-18 - 来自专栏cwl_Java
快速学习-Kylin Cube构建优化
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。 2）层级维度（Hierarchy），每个层级包含两个或更多个维度。 假设一个层级中包含D1，D2…Dn这n个维度，那么在该分组产生的任何Cuboid中， 这n个维度只会以（），（D1），（D1，D2）…（D1，D2…Dn）这n+1种形式中的一种出现。 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。
73510发布于 2020-03-24 - 来自专栏Elastic Stack专栏
Elasticsearch 新的索引 mode: Logsdb 初体验
这导致了存储的非线性增长，尤其是在日志数据量爆发的情况下，存储的膨胀率可能达到原始数据的数倍。Logsdb 通过一系列优化措施，减少了索引的冗余信息，提升了存储压缩效率。 2. Logsdb + Runtime Fields 配置如果我们进一步利用 runtime fields，则可以在显著减少存储占用的情况下灵活处理字段。 通常我们在预估日志大小的时候，会使用 1.2 的索引膨胀率Logsdb 模式的存储大小：启用 Logsdb 后，索引大小缩减至 10.82GB，实现了约 2.87 倍 的存储优化。 我们可以将索引膨胀率设为 0.3Logsdb + Runtime Fields 的存储大小：通过进一步使用 runtime fields，索引大小缩小至 7.17GB，使整体存储需求减少了约 4.34 我们可以将索引膨胀率设为 0.2这样的对比清晰展示了 Logsdb 模式的存储优势。
1.4K33编辑于 2024-09-10 - 来自专栏Greenplum
greenplum 检测表倾斜率高的shell脚本
1、修改该脚本中的数据库连接信息 2、修改需要检测的schema_inspect,添加时请以英文逗号分割,例如:main,history 3、运行完改脚本会在log/20190603/table-percentage /下生成一个csv文件,该文件是以膨胀率都排序 log 日志目录,主要记录临时的生产的文件,以及检测结果文件 20190603 当前检测的日期文件 table-percentage table-percentage-sql all-table.sql-ori 查看制定schema下的所有的表 table-percentage.sql-ori 查看制定表的膨胀率
2K50发布于 2019-06-05
腾讯云开发者
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