2.2.3　LSM树存储引擎 LSM树（Log Structured Merge Tree）的思想非常朴素，就是将对数据的修改增量保持在内存中，达到指定的大小限制后将这些修改操作批量写入磁盘，读取时需要合并磁盘中的历史数据和内存中最近的修改操作…

感谢原文转载链接：https://blog.csdn.net/sdulibh/article/details/49719877 The Sorted String Table (SSTable) is one of the most popular outputs for storing, processing, and exchanging datasets. An SSTable is a simple abstraction to efficiently stor…

LSM Tree LSM Tree：Log-Structured Merge Tree，日志结构合并树。是一种频繁写性能很高的数据结构。 LSM Tree将写入操作与合并操作分离，数据首先写入磁盘中的日志文件（WAL），随后写入内存缓存，…

本文主要介绍了Linux Security Module (LSM)的基本原理，应用场景及编程实例。第一部分以Linux Kernel文档为基础，介绍了LSM的定义、诞生与发展，并简述了LSM的实现原理；第二部分以鼎鼎大名SELinux为例，介绍了LSM的具体实…

目录 什么是LSM（Log-structured Merge-tree） 深入理解 以读换写不是个好方案？ 与 B/B tree的对比 本文旨在探讨LSM的特性及其在实际应用场景中的作用，同时对其与B树进行比较，以帮助更好地理解和运用这两种数据结构…

1. LSM Tree介绍 1.1 概念 ​B树读效率高而写效率差；log型文件操作写效率高而读效率差；因此要在排序和log型文件操作之间做个折中，于是就引入了log-structed merge tree模型，通过名称可以看出LSM既有日志型的文件操作&#xff0…

一. LSM（Log-StructuredMerge-Tree）树 随着NoSQL系统尤其是类BigTable系统的流行，LSM的文件系统越来越让人熟知。LSM主要用于为那些长期具有很高记录更新（插入和删除）频率的文件提供低成本的索引机制。LSM树实现了所有…

1. 基本原理 LSM是内核安全模块的一套框架，本质是插桩法。它的主要有两个特点： 1、在内核安全相关的关键路径上插入了Hook点： 内核安全相关的关键对象有：task_struct(任务和进程)、linux_binprm(程序)、super_block(文件系统)、…

（PS：最近在帮人做一个电子罗盘，刚好STM32F429i_DISCO上有个MEMS，但是我自己没有看到底是个什么传感器，搞搞搞了半天，读出来三个数据，但我移动板子时发现数据不对劲，仔细看了看原理图…

本文参考 《大数据日知录》 LSM Tree 学习笔记 概念 LSM-Tree（Log-structured Merge tree）是一种数据结构，它的本质是将大量的随机写操作转换成批量的序列写。 LSM-Tree可以极大提升磁盘数据写入的速度，所以LSM-Tree非常适合对写…

LSM树**(Log-Structured-Merge-Tree)**的核心是利用顺序写来提高写性能，但是分层结构设计会稍微降低读性能。 LSM树会将所有的数据插入、修改、删除等操作记录(注意是操作记录)保存在内存之中，当此类操作达到一定的数据量后，再批量地顺序写入到磁盘当中。 🍡存储结构 Acti…

文章目录 Sigmoid Tanh ReLU Leaky ReLU PReLU ELU SoftPlus Maxout Mish Swish GELU GLU ReGLU SwiGLU GEGLU 资源 激活函数是神经网络中的非线性函数，为了增强网络的表示能力和学习能力，激活函数有以下几点性质： 连续且可导（允…

1.下载代码 NanoDet作者开源代码地址：https://github.com/RangiLyu/nanodet 2.准备自己的数据，按照voc格式，ann文件夹内存放自己的xml标注文件 3.修改yml文件 （1）修改训练结果的保存路径，我的是piglet文件夹 （2）修改类别数，num_classes和class_names，我的num_cla…

深度学习 logistic回归Python中的技巧神经网络激活函数深层神经网络梯度的数值逼近Mini-batch 梯度下降动量梯度下降指数加权平均动量梯度下降公式 RMSpropAdam优化算法学习率衰减调试处理batch归一化Softmax激活函数分类Tensorflow卷积神经网络padding卷积步长三维卷积(可用于…

1 GAN基本概念 1.1 GAN介绍 GAN的英文全称是Generative Adversarial Network，中文名是生成对抗网络。它由两个部分组成，生成器和鉴别器（又称判别器），生成网络（Generator）负责生成模拟数据；判别网络Discriminator）负责判断输入的数据是真实的还是生成的。生成网络要不…

今天学习的内容如下： DCGN生成漫画头像 在下面的教程中，我们将通过示例代码说明DCGAN网络如何设置网络、优化器、如何计算损失函数以及如何初始化模型权重。在本教程中，使用的动漫头像数据集共有70,171张动漫头像图片，图片大小均为…

深度神经网络 1、 简介1.1 定义深度神经网络1.2 深度学习的发展历程1.3 深度神经网络的应用领域 2、深度神经网络的基本原理2.1 神经元层2.1.1 神经元2.1.2 神经元层 2.2 前向传播2.3 反向传播2.4 激活函数2.4.1、作用2.4.2、常见激活函数2.4.3、选择激活函数的考虑 2.5 损失函…

基于MindSpore的DCGAN生成漫画头像 GAN基础原理 生成对抗网络（GAN）的基础原理是通过两个互相博弈的模型，生成模型和判别模型，来实现对数据分布的学习并产生新的、与真实数据极其相似的数据实例。 生成对抗网络（GAN&a…

优化算法 1、随机梯度下降 SGD 标准梯度下降法(GD, Gradient Descent)， 随机梯度下降法(SGD, Stochastic Gradient Descent) 批量梯度下降法(BGD, Batch Gradient Descent) Mini-batch gradient descent（ mini-batch gradient descent, MBGD &#x…

简介 之前实现了基于FPGA的Winograd CNN加速器(VGG16)和基于FPGA的MobileNet v2加速器，但这两个算法在本质上区别不大:一个是VGG16，另一个是轻量级的MobileNet v2，所实现的功能都是图像分类。因此，为了尝试更多的应用&#xff0c…