User
Понимание того, как MySQL использует память, является ключом к настройке системы для достижения оптимальной производительности, также как и для устранения неполадок в случаях ненормального использования памяти, например, когда у вас есть сервер MySQL, использующий намного больше памяти, чем вы ожидаете, исходя из параметров конфигурации.
На заре MySQL понимание всех тонкостей и нюансов использования памяти было трудным и включало очень много догадок. Быть может, для выполнения некоторых запросов требуется большая временная таблица или выделение больших объемов памяти для сохраненных пользовательских переменных? Может, какие-либо хранимые процедуры занимают неожиданно большой объем памяти? Причиной чрезмерного использования памяти MySQL могло оказаться что угодно, но у вас не было легких путей понять и быть уверенным, что именно.
Все это изменилось в MySQL 5.7, который добавил инструментарий для отслеживания памяти в Performance Schema, а в MySQL 8.0 этот инструментарий стал включен по умолчанию, поэтому вы можете получить эти данные практически с любого работающего инстанса.
Если вы поймаете школьника и тряхнете его как следует с вопросом, что такое рудиментарный орган, он вам, скорее всего, ответит, что это что-то ненужное. Если перед вами советский школьник, то мне хочется верить, что ответ будет полнее - вам расскажут, что “рудиментарный” значит орган, утративший свое значение в процессе эволюции, от латинского “rudimentum” — зачаток, первооснова. Потом вы, наверное, получите леща от образованного взрослого мужчины, но это детали.
Как бы то ни было, большинство статей о рудиментах начинаются с самых очевидных примеров. Один из популярных, в духе нашего времени, в пятой точке - копчик. Утраченный хвост. Первое, что приходит на ум воспаленному воображению SV, это милая японская школьница с декоративным хвостиком и в варежках-лапках. Но жизнь она не такая. На самом деле у всех млекопитающих есть хвост, но только в какой-то момент их развития. Конкретно в организме человека он присутствует на стадиях эмбриогенеза с 14 по 22 - это с 33й по 51й дни развития плода. А те, у кого он не редуцируется по мере созревания, внешне настолько далеки от милоты, что предпочитают удаление.
Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Промышленный ML на больших данных»
Машинное обучение обладает преимуществом обучения алгоритмов, которые автоматически улучшаются, используя полученный опыт. Существует N различных алгоритмов и методов машинного обучения, и вам, как правило, нужно попробовать множество из них, чтобы найти лучшую модель прогнозирования для вашего датасета - ту, которая будет иметь наивысшую точность.
Большинство методов машинного обучения, таких как регрессионные методы, классификация и другие модели, есть в Sklearn, но, чтобы выбрать, какой метод лучше всего подходит в нашем конкретном случае, нужно опробовать все эти модели вместе с настройкой гиперпараметров и найти наиболее эффективную модель. Вся эта работа отнимает много сил и времени, объем которых можно уменьшить с помощью пакета AutoVIML в Python.
За 15 лет работы разработчиком я обнаружил, что ложные убеждения о человеческой природе — основные враги хорошей декомпозиции. Если знать о них и стремиться не угодить к ним в ловушку, со временем можно сформулировать советы по созданию качественной декомпозиции. Так произошло со мной, и я спешу поделиться этим знанием.
Что будет, если по аналогии с двущелевым опытом, все пространство на пути частицы до экрана будет заполнено щелями? 
Привет, Хабр! Приглашаем на бесплатный Demo-урок «Параллельный кластер CockroachDB», который пройдёт в рамках курса «PostgreSQL». Также публикуем перевод статьи Тома Брауна — Principal Systems Engineer at EnterpriseDB.
В этой статье рассмотрим несколько полезных советов по работе с PostgreSQL: ссылка на всю строку целиком, сравнение нескольких столбцов, общие табличные выражения, пользовательские параметры конфигурации, сравнение логических значений без "равно", изменение типа столбца без лишних затрат, информация о секции, в которой находится строка, таблицы — это типы.
Здравствуйте!
Мне так сильно понравилось ваша вакансия и ваша компания и ваши идеалы корпоративной культуры, что я решил предложить вам мою скромную кандидатуру. Вот моё супер-уникальное резюме, пришлите тестовое, а еще мы можем пообщаться час-два для того чтобы мы примерно поняли хотим ли мы друг друга.
Если вы пока ещё не знаете как транслировать данные напрямую заказчику в подсознание или, на худой конец, текст сообщения в slack, вам пригодится информация о том, как сделать процесс интерпретации таблиц более быстрым и комфортным.
Например, в excel для этого используется условное форматирование и спарклайны. А в этой статье мы посмотрим как визуализировать данные с помощью Python и библиотеки pandas: будем использовать свойства DataFrame.style и Options and settings.
Пандемия и карантин изменили жизнь и поведение практически каждого жителя планеты. При этом некоторые изменения являются краткосрочными и исчезают со снятием карантинных мер, а другие могут остаться с нами надолго, возможно даже навсегда.
Мы, в Dentsu Aegis Network, в том числе прогнозируем изменения в поведении людей в части потребления видеоконтента, это необходимо для эффективного размещения рекламы наших клиентов в разных медиа. О том, как мы прогнозируем телесмотрение и насколько хорошо у нас это получается в реалиях динамично меняющегося 2020 года, и пойдёт речь в этой статье.
