IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，一般以每秒处理的I/O请求数量为单位，I/O请求通常为读或写数据操作请求。对于应用系统，需要首先确定数据的负载特征，然后选择合理的IOPS指标进行测量和对比分析，据此选择合适的存储介质和软件系统。影响磁盘的关键因素是磁盘服务时间，即磁盘完成一个I/O请求所花费的时间，它由寻道时间、旋转延迟和数据传输时间三部分构成。每秒查询率QPS是对一个特定的查询

所有的作死行为都要从我的电脑出问题说起，就在之前由于电脑出现严重的卡顿，我简单检测了一下我的硬件，发现是我的硬盘坏道了，所以就重新买了一个新的更大的盘。然后装了系统（有教程，见我另一篇文章【系统 win10 deepin】双系统安装（win10和deepin双系统）然而数据就成了最大的问题，像python这样的能直接移动就能用的我果断采取了移动，然而，这就出现了pip不能用的问题，自己在网上也找了

问题背景：DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块。我是python3.8，然后卸载了原来的pillow，重新安装对应版本的pillow后解决的，供大家参考。解决办法：（我是这么解决的，供参考）

但是改了也没解决问题，最后发现bool、timestamp类型也根本不需要排序，于是想到留空的可能性。是因为直接选Varchar一直出错，也不知道为什么，反正改Type在下栏目里继续选就行了。发生不支持类型的错误。一开始还以为Navicat坏了。如下图，手动删去文本（没有空格的选项），点击保存即可。

在公司项目中使用到hdoop存储大批量数据，在java中要使用操作hdoop，关于hdoop和hbase的安装我就不作说明了。

数据库的主要作用就是对数据进行保存和维护，所以备份数据是数据库管理中最常用的操作。为了防止数据库意外崩溃或硬件损伤而导致的数据丢失，数据库系统提供了备份和恢复策略。保证数据安全的最重要的一个措施就是定期的对数据库进行备份。这样即使发生了意外，也会把损失降到最低。数据库备份是指通过导出数据或者复制表文件的方式来制作数据库的副本。当数据库出现故障或遭到破坏时，将备份的数据库加载到系统，从而使数据库从错

导师配了一个台式机，便着手配置PyTorch环境。根据台式机的显卡驱动(472.12)、CUDA、cuDNN版本安装好PyTorch之后，调用torch.cuda.is_available()函数，可以发现PyTorch-GPU版本已经安装成功。但是安装的PyTorch却无法调用GPU进行运算。

由于最近跑机器学习相关代码的时候CPU运算速度跟不上，这才利用GPU来运算代码，显然使用GPU来运算速度明显要快很多，但是搭配GPU的使用环境是真的麻烦且头疼。网上有很多牛人的搭建过程，虽然他们都成功了，但是大家的情况不一定一样，有些人肯定也试过他们的方法并且还是没有成功，所以我还是写一份博客，以帮助广大的IT朋友们，还有也是为了方便自己以后的环境搭建。

在基础软件领域，这个金额已经是非常可观的了，特别是这些融资大部分都发生在疫情之后，这是一个很难得的趋势。通过大语言模型的能力，我们可以得到这张图片的向量表示，然后将其传送到向量数据库中进行检索。另一种方式是余弦相似度。随着不断地发展 ，一些标准化的数据库产品已经认识到了向量检索的重要性，开始在各自的产品中集成了一部分向量特性。这个向量的维度越高，说明转化后的精细度也越高，但相应的计算资源消耗和对硬

PyTorch 是一个尖端的人工智能框架，在机器学习和深度学习社区中势头强劲。TensorFlow是人工智能领域的另一个强大引擎，是一个主要由 Google 开发的用于机器学习和神经网络研究的框架。