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  • 2020-09-21 10:46:16

    参考链接

    英伟达GPU算力表:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
    显卡算力对比表

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  • Python对比数据库两张是否一致

    千次阅读 2020-12-02 14:43:58
    工作中我们经常需要对比数据库中两张的数据是否有差异,以下代码通过pymsql对两张的数据进行简单对比,可以记录新旧的数据总数,以及两张中有差异的数据。应用场景:旧中数据迁移到新运行结果:打印出旧...

    工作中我们经常需要对比数据库中两张表的数据是否有差异,以下代码通过pymsql对两张表的数据进行简单对比,可以记录新旧表的数据总数,以及两张表中有差异的数据。

    应用场景:旧表中数据迁移到新表

    运行结果:打印出旧表中有,但是新表中没有的数据(迁移失败的数据),可以指定需要对比的字段

    import pymysql

    import logging

    # 设定日志级别

    logging.basicConfig(

    level=logging.DEBUG

    )

    # 旧数据库

    conn_old = pymysql.connect(host="localhost",

    user="usr",

    password="pwd",

    db="db",

    port=3306,

    charset="utf8")

    # 新数据库

    conn_new = pymysql.connect(host="host",

    user="usr",

    password="pwd",

    db="db",

    port=3306,

    charset="utf8")

    # 新旧表字段存放在二维列表中

    def db_diff(tb_new, tb_old, *tb_field):

    """

    :param tb_new: 新表

    :param tb_old: 旧表

    :param tb_field: [[新表中字段,],[对应旧表中的字段,]]

    :return: 返回新旧表中的数据总量,以及旧表中存在,但是在新表中没有找到的数据

    """

    # 校验数据总量是否一致

    cmp_new_sql = "select count(*) from " + tb_new + ";"

    cmp_old_sql = "select count(*) from " + tb_old + ";"

    logging.debug(cmp_new_sql)

    logging.debug(cmp_old_sql)

    cursor_old = conn_old.cursor()

    cursor_new = conn_new.cursor()

    cursor_new.execute(cmp_new_sql)

    cursor_old.execute(cmp_old_sql)

    new_num = cursor_new.fetchone()

    old_num = cursor_old.fetchone()

    if new_num == old_num:

    logging.info(tb_new + "和" + tb_old + "数据量相同:" + new_num)

    else:

    logging.error({tb_new + "_new": new_num[0], tb_old: old_num[0]})

    # 校验各字段值是否一致

    field_new = ", ".join(tb_field[0][0])

    field_old = ", ".join(tb_field[0][1])

    cmp_dt_new_sql = "select " + field_new + " from " + tb_new + ";"

    cmp_dt_old_sql = "select " + field_old + " from " + tb_old + ";"

    logging.debug(cmp_dt_new_sql)

    logging.debug(cmp_dt_old_sql)

    cursor_new.execute(cmp_dt_new_sql)

    cursor_old.execute(cmp_dt_old_sql)

    new_dt = cursor_new.fetchall()

    old_dt = cursor_old.fetchall()

    logging.debug(list(new_dt))

    logging.debug(list(old_dt))

    count = 0

    for item in old_dt:

    if item in new_dt:

    pass

    else:

    logging.error(tb_new + "新表中未找到:" + str(item))

    count += 1

    logging.error("总数: %d" % count)

    logging.error("\n\n")

    # 关闭游标

    cursor_old.close()

    cursor_new.close()

    return

    # 测试表

    test_table_field = [["field_new"], ["field_old"]]

    db_diff("test_table", "test_table", test_table_field)

    # 关闭数据库连接

    conn_old.close()

    conn_new.close()

    展开全文
  • 我们采用同样的一个简单的基于VGG16的图像分类代码来对比一下,如果有误导或者理解不到位的地方,恳请指正,谢谢!服务器虽然有点旧,但是还是可以看出问题的! 图像分三类,每一类图像3800张左右,batch_size均为25...

    系列文章目录

    从零点一开始机器学习之晦涩难懂的各种概念
    从零点一开始机器学习之Win10 64位下安装Cuda+Cudnn
    从零点一开始机器学习之GPU运算性能和CPU性能对比(GPU算力表)
    从零点一开始机器学习之TF1.0版本HDF5转换为saved_model
    从零点一开始机器学习之HDF5模型发布到tensorflow/serving
    Python中tensorflow Import使用错误集合

    机器学习之Win10 64位下安装Cuda+Cudnn文中,我们已经简单的阐述了一下gpu在机器学习中性能好于cpu,但是到底有多大的差距呢?刚开始的同学没有一个直观的认识(主要是我自己也没有直观的认识),在此记录一下吧。
    我们采用同样的一个简单的基于VGG16的图像分类代码来对比一下,如果有误导或者理解不到位的地方,恳请指正,谢谢!服务器虽然有点旧,但是还是可以看出问题的!
    图像分三类,每一类图像3800张左右,batch_size均为25(最好为2的次方数)


    CPU服务器一


    • 服务器配置
      在这里插入图片描述
      选取epoch5-15查看计算用时
      在这里插入图片描述

    CPU服务器二


    • 服务器配置
      在这里插入图片描述

    选取epoch5-15查看计算用时

    在这里插入图片描述

    GPU计算机一


    • 服务器配置
      在这里插入图片描述
      显卡规格
      在这里插入图片描述

    选取epoch5-15查看计算用时
    在这里插入图片描述
    在用gpu进行计算的时候,观察cpu也有40%左右的占用率,不是说好用gpu计算的吗?应该是cpu也进行了一些TensorFlow其他的计算吧。
    可以看出一张算力6.1的1050卡,基本上是10+倍8核E5cpu的性能。
    -后记 还有一个GT730的卡,辛辛苦苦花了很多时间装好了环境,一运行居然告诉我算力只有3.5,cuda最低要求为3.7,新手同学可以查询一下显卡算力免得浪费功夫装很久环境!Cuda compute capability 3.5. The minimum required Cuda capability is 3.7。

    展开全文
  • 数据库结构对比

    千次阅读 2019-11-19 18:33:05
    种方法使用navicat对比 1.DataGrip 数据导出与导入 DataGrip有多种数据导出模式,常用的有两种: Dump Data to File Dump with 'mysqldump' 图片 Dump Data to File模式,该模式是导出各种单个...

    第一种方法.导出dump文件

    第二种方法使用navicat对比

    1.DataGrip 数据导出与导入

    DataGrip有多种数据导出模式,常用的有两种:

    1. Dump Data to File

    2. Dump with 'mysqldump'

    图片

    图片

    Dump Data to File模式,该模式是导出各种单个文件,比如,SQL,HTML,TSV,CSV等文件,当然这是我们在对某个表进行操作的时候使用的。

    图片

    图片

    Dump with 'mysqldump'模式,该模式是使用MySql的mysqldump组件进行数据导出,该方法导出的SQL文件,可以选择,是否包含数据或者是只导出数据结构。该模式是我们常用的数据库导出。下面对该模式进行说明。

    1. Path to mysqldump选择你的mysqldump在本地磁盘的位置
    2. Statements选择模式
    3. Databases需要导出的数据库(不可选择,默认当前右键选中的)
    4. Tables需要导出的表(不可选择,默认当前右键选中的)
    5. 多选框,根据自己需求进行选择,一般默认即可
    6. Out path导出路径

    导出数据结构及数据

    如果第一次导出,应该会出现Can't create/write to file这个错误,这时候,需要在Out path后面,手动添加上,需要导出的文件,例如下图,test.sql即可

    图片

    图片

    导出结构

    导出结构与上面基本一致,只是在下面命令行的表名前面,添加一个-d记住,后面要添加一个空格,如下图

    图片

    图片

    导入数据

    导入数据刚开始,是一直困惑我的问题,因为Import Data from File这个功能貌似不是那么回事,后来发现,一个很神奇的东西。
    操作步骤如下

    1. 将sql文件,拖拽到DataGrip中
    2. 在需要导入数据的sql的tab上,右键
    3. 点击最下面的Run
    4. 选择需要操作的库
    5. 完成

    这些说着很复杂,其实操作起来,很方便。如下图所示

    然后选择需要操作的库

    如果本地mysqldump版本较高, 例如我本地版本为8.0, 目标数据源的版本较低, 导出会失败
    提示:

    mysqldump: Couldn't execute 'SELECT COLUMN......
    

    加上 --column-statistics=0 可以解决这个问题


    2.

    对比两个数据库之间的数据库资源

         1.选中数据库------------->工具-------------->结构同步

    2.  选择目标数据库-------------->选择对比选项------------->进行对比

    3.对比数据,进行对比---->复制或者粘贴已购选脚本的详细信息

     

    展开全文
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