batch

PyFlink Table Arrow 原理、Exactly-Once、Batch Size、内存风险与最佳实践当你执行：内部流程是：1）客户端把 pdf 用 Arrow columnar format 序列化 2）作业执行时由 Arrow source 在运行时处理并反序列化 3）这套 Arrow source 既能用于 batch，也能用于 streaming 4）在 streaming 场景还与 checkpoint 集成，可提供 exactly-once 语义

批量处理框架 (Batch Processing Framework)一个基于游标的通用批量数据处理框架，采用策略模式设计，支持串行和并行处理模式，内置重试机制和窗口分页处理，适用于各种需要批量处理数据的业务场景。

廋到被风吹走

【Spring】Spring Batch 详细介绍Spring Batch 是一个轻量级、全面的批处理框架，专为开发企业级批处理应用而设计。它基于 Spring 框架构建，提供了处理大规模数据集的可重用功能，包括事务管理、作业统计、重启、跳过和资源管理等，是 Java 生态中批处理任务的事实标准。

淋了一场太阳雨

SAP LSMW (二) - Batch Input RecordingTCODE: LSMW 上一篇文章介绍了 SAP LSMW (一) - Standard Batch/Direct Input 介绍了LSMW里面的第一种工具。

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【神经网络】超参调优策略（二）：Batch Normalization批量归一化在之前写过的一篇文章（【神经网络】超参调优策略（一）：权重初始值调优——防止梯度消失和表现力受限）中，我们通过调整各层权重初始值使得各层的激活值分布会有适当的广度，从而可以顺利地进行学习，但当神经网络的层数、神经元数达到一定数量级时，如何确定最佳初始值成为一个难题，那么有没有那种可以强制性地调整激活值的分布，使其具备一定的广度呢？

使用pytorch进行batch_size分批训练，并使用adam+lbfgs算法——波士顿房价预测使用pytorch神经网络进行波士顿房价预测

Flink SQL 的 TRUNCATE 用法详解（Batch 模式）在 Flink Table / SQL 体系里，TRUNCATE TABLE 的语义非常明确：把表清空（删除全部行），但保留表结构。你可以把它理解成“快速清空这张表的数据”。

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MATLAB 中提取冲击信号的解卷积方法探索MATLAB环境下用于提取冲击信号的几种解卷积方法卷积混合考虑了信号的时延，每一个单独源信号的时延信号都会和传递路径发生一次线性瞬时混合；解卷积的过程就是找一个合适的滤波器，进行反卷积运算，得到源信号的近似解。声音不可避免的会发生衍射、反射等现象，所以，源声信号及其时延信号在传递过程中会发生卷积然后到达麦克风。所以，卷积模型更符合实际工程问题，利用解卷积思路用于振动、声音信号的信号处理以及齿轮、轴承的故障特征增强的有最小熵解卷积、最大相关峭度解卷积、多点最优最小熵解卷积调整、最大二阶循环平稳盲解卷

算法与编程之美

探索不同的损失函数和batch_size对分类精度的影响1 问题探索不同的损失函数对分类精度的影响。探索不同的batch_size对分类精度的影响。2 方法问题1：探索不同的损失函数对分类精度的影响

【推荐系统】深度学习训练框架（七）：PyTorch DDP（DistributedDataParallel）中，每个rank的batch数必须相同核心原则：在DDP中，所有rank必须保持完全同步的执行流程，包括batch数量、迭代次数、优化步骤等。这是集体通信操作的基本要求，违反会导致死锁或错误结果。

深度学习调参手册：学习率、Batch Size 的最优搭配策略在深度学习调参中，新手常犯的错误是：单独调整学习率（LR）或 Batch Size（BS），比如为了加快训练把 BS 拉满，却忽略了 LR 的适配，结果导致 Loss 震荡不收敛；或是盯着 LR 调小，却没发现小 BS 下梯度噪声太大，训练效率极低。

执笔论英雄

【大模型训练】forward_backward_func返回多个micro batch 损失您询问的是 self.forward_backward_func 是否在一次执行中处理多个 microbatch。

算法与编程之美

探索不同的优化器、损失函数、batch_size对分类精度影响1 问题探索不同的优化器对分类精度的影响。探索不同的损失函数对分类精度的影响。探索不同的batch_size对分类精度的影响。

深度学习：Mini-Batch 梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）💡 Mini-Batch 梯度下降是现代深度学习中最常用的优化方法。它结合了批量梯度下降的稳定性和随机梯度下降的速度优势。

Flink的checkpoint interval与mini-batch什么区别？checkpoint用于保障稳定性；mini batch为了性能优化。两者的唯一联系是 “均采用批量处理的形式”，但本质是 “同形异质”：

Flink 执行模式在 STREAMING 与 BATCH 之间做出正确选择统一的流批模型保证：在有界输入上，两种模式的“最终结果”一致。区别在于过程： STREAMING 会不断输出增量更新；BATCH 只在结束时输出一次最终结果。

spring-batch深入了解原文链接：深入了解 Spring 之 Spring Batch 框架spring batch 是 spring 提供的一个数据处理框架，其功能包括记录/跟踪，事务管理，作业统计，作业重启，跳过和资源管理等。它还提供了更高级的技术服务和功能，通过优化和分区技术实现极高容量和高性能的批处理作业。

解密llama.cpp中的batch与ubatch：深度学习推理优化的内存艺术在追求极致推理性能的道路上，开发者往往面临一个关键问题：如何在大规模语言模型推理中平衡内存使用与计算效率？llama.cpp通过batch size与ubatch的精细设计给出了优雅的解决方案。

九年义务漏网鲨鱼

PyTorch DDP 随机卡死复盘：最后一个 batch 挂起，NCCL 等待不返回很多人在接触深度学习的过程往往都是从自己的笔记本开始的，但是从接触工作后，更多的是通过分布式的训练来模型。由于经验的不足常常会遇到分布式训练“玄学卡死”：多卡的训练偶发在 epoch 尾部停住不动，并且GPU 利用率掉到 0%，日志无异常。为了解决首次接触分布式训练的人的疑问，本文从bug现象以及调试逐一分析。

从 SGD 到梯度累积：Epoch、Batch、Step 的关系全解析本文将简单介绍一些深度学习中的基本概念： Epoch、Batch、Step 三者之间的关系 SGD、BGD、MBGD 方法的区别梯度累积的使用和…