索引 模型 代价 策略
一名普通程序员的正确理财方式:建立思维模型，选中好公司，坚持长期主义
记得在有了第一次的公司股票之后，通过公司开通了美股和港股的银行账户，我当时就嗨起来了，因为大陆人民想直接开通香港或者海外的一些银行卡是非常麻烦的，要不就是亲自去国外，要不就是有雄厚的资金证明。因此当开通了这个银行卡后，我觉得自己可牛逼了，毕竟我已经超过了中国至少十几亿老百姓，能够拥有国外的账户了。 ......
详解MRS HBase全局二级索引
与结构化数据库相似，HBase二级索引就是为了提升此类条件查询场景性能：查询条件无法精确/模糊匹配rowkey（类似于DB主键），同时严格要求查询时延。 ......
这样delete居然不走索引
背景 由于业务变迁，合规要求，我们需要删除大量非本公司的数据，涉及到上百张表，几个T的数据清洗。我们的做法是先从基础数据出发，将要删除的数据id收集到一张表，然后再由上往下删除子表，多线程并发处理。 我们使用的是阿里的polardb，完全兼容mysql协议，5.7版本，RC隔离级别。删除过程一直很顺 ......
错误纠正操作的策略之一是基于第二代短读段的序列与长读段的比对
错误纠正操作的策略之一是基于第二代短读段的序列与长读段的比对。具体操作如下： 1. 压缩处理：在进行比对之前，对第二代短读段和第三代长读段进行压缩处理。压缩处理的目的是将多个相邻的相同碱基压缩成一个，以提高比对效率[7]。 2. 比对操作：将压缩后的第二代短读段与第三代长读段进行比对。比对的目的是找 ......
利用地面控制点实现倾斜摄影三维模型数据的几何坐标纠正技术方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
在只基于长读段的算法中，通过将长读段比对到由这些长读段自己构建的de Bruijn图上，采用何种策略进行错误纠错？
基于长读段的算法可以通过将长读段比对到由这些长读段自己构建的de Bruijn图上来进行错误纠错。在这种算法中，可以采用以下策略进行错误纠错： 1. 比对路径评判：通过比对长读段到de Bruijn图上的路径，可以得到多条比对路径。为了找到正确的比对路径用于纠错，可以采取两种规则来评判比对路径的可信 ......
【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解
写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理，并加入了自己的理解。 中文翻译：https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
R语言软件套保期限GARCH VAR模型对沪深300金融数据可视化分析
全文链接:https://tecdat.cn/?p=34670 原文出处：拓端数据部落公众号 金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险，套保成为了一种重要的金融手段。在这个背景下，使用R语言软件中的GARCH VAR模型对沪深300金融数据进行分析，可以帮助我们更好 ......
R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同 ......
MySQL-索引数据结构
B Tree B-树 即B树。 指的是 Balance Tree，也就是平衡树，平衡树是一颗查找树，并且所有叶子节点位于同一层。 每个结点存储M/2到M个关键字，非叶子结点存储指向关键字范围的子结点。 所有关键字在整颗树中出现，且只出现一次，非叶子结点可以命中。 B+ Tree 是 B 树的一种变形 ......
MySQL索引-索引结构
索引是什么 索引是帮助 MySQL 高效获取数据的数据结构（有序）。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查询算法，这种数据结构就是索引。 优缺点： 优点： 提高数据检索效率，降低数据库的IO成本 通过索引 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记三
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记二
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记一
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
BERT模型
BERT模型介绍 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本 ......
使用nginx搭建creates.io镜像（稀疏索引）
在Rust开发中，经常需要使用Cargo从crates.io下载依赖，而国内几乎没有好用的crates.io镜像，大多都只对crates.io-index和crates.io进行了镜像，而最重要的static.crates.io却没有镜像。迫不得已只能自己搭建。众所周知，Cargo下载依赖，实际分为 ......
fasttext训练和kenlm_ppl语言模型训练
kenlm： https://github.com/mattzheng/py-kenlm-model https://github.com/kpu/kenlm fasttext： https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master ......
jmeter 压力机端口不够用Response code:Non HTTP response code: java.net.NoRouteToHostException解决策略
四 压测机异常，修改配置后重试 Response code:Non HTTP response code: java.net.NoRouteToHostException 原因：Jmeter 发压机的端口不够用 解决办法：1. netstat|grep TIME_WAIT |wc -l 查看目前处在 ......
PMP塔克曼阶梯模型
塔克曼阶梯模型 布鲁斯·塔克曼(Bruce Tuckman)的团队发展阶段（Stages of Team Development）模型可以被用来辨识团队构建与发展的关键性因素，并对团队的历史发展给以解释。 团队发展的五个阶段是：组建期（Forming）、激荡期（Storming）、规范期（Normi ......
倾斜摄影三维模型数据在行业应用分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
被面试官PUA了：创建索引时一定会锁表？
索引主要是用于提高数据检索速度的一种机制，通过索引数据库可以快速定位到目标数据的位置，而不需要遍历整个数据集，它就像书籍的目录部分，有它的存在，可以大大加速查询的效率。 那么问题来了：在创建索引时一定会锁表吗？ 如果你看的是网上的一些资料，或者是通过 chatgpt，那么很可能得到的结果是这样的“是 ......
MYSQL 索引
索引 索引是一个排序的列表，包含索引字段的值和其对应的行记录的数据所在的物理地址 作用 加快表的查询速度，还可以对字段排序 设置了合适的索引之后，数据库利用各种快速定位技术，能够大大加快查询速度，这是创建索引的最主要的原因。 当表很大或查询涉及到多个表时，使用索引可以成千上万倍地提高查询速度。 可以 ......
缓存双写一致性之更新策略探讨
缓存双写一致性之更新策略探讨 面试题 上面业务逻辑你用java代码如何写？ 你只要用缓存，就可能涉及到Redis缓存与数据库双存储双写，只要是双写就一定会有数据一致性的问题，那么如何解决？ 双写一致性，你先动缓存Redis还是数据库MySQL？Why？ 延时双删你做过吗？会有哪些问题？ 有这么一种情 ......
基于pytorch写一个三层神经网络，训练数据并导出模型
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义三层神经网络 class ThreeLayerNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, ......
策略模式进行发送短信
业务场景 查询数据库的配置表，看配置进行选择不同公司的短信服务 代码 策略代码 // 策略接口 public interface SmsSendStrategy { void sendSms(String phone, String template, Map<String,String> ma ......
大模型涉及到的比较经典的论文
大模型涉及到的比较经典的论文： 2014 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate - This paper introduces an attention mechanism in RNNs to i ......
大模型的评测
https://hf-mirror.com/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard How it works 📈 We evaluate models on 7 key benchmarks using the Eleuther AI Language ......
ml.net例子笔记8-生成式AI-大模型LLM
生成式AI 生成式AI是指能够通过学习数据和语言，生成新的、在某种程度上相似的输出，这种技术由深度学习特别是神经网络的快速发展推动。 一、数据：AI的燃料 首先，要理解生成式AI，我们必须了解它的基础——数据。数据是AI的燃料，没有数据，AI就无法运行。 在生成式AI中，我们需要大量的高质量数据进行 ......
固态激光雷达的几何模型及标定方法（续）
固态激光雷达的几何模型及标定方法（续） 校准方法 由于背反射脉冲的强度也可以测量，所以从现在起将扫描光学器件的一个帧视为一个图像。通过这种方法，每个扫描方向都成为它的一个像素，如图3所示。理想情况下，从一个像素到下一个像素的角分辨率Δ𝜃将在整个FOV中保持不变，因此视角𝜃𝐻和𝜃𝑉对于在行和 ......