语义dremio
基于dremio dbt 实现dremio 语义层建模的简单说明
简单说明下基于dbt +dremio 的语义层建模 参考玩法 如下图 简单说明 关于基于sql 模式的语义层建模详细的可以直接参考官方文档，我只简单说明下关于dbt 与dremio 集成的 集成简单说明 对于每个领域的子模型，可以包含自己的s3（按需，也可以共享，但是注意命名区分），对于每个dbt ......
dremio dbt adapter 一些简单说明
dbt-dremio 是dremio 官方维护的dbt adapter ，目前还在持续迭代中 官方参考玩法 实际上核心是基于dbt +dremio 进行模型的创建 内部集成玩法 对于我们实际运行是需要对象存储服务的（比如使用minio），对象存储做为实际数据的物理存储，同时会使用apache ice ......
语义化版本 2.0.0
摘要 版本格式：主版本号.次版本号.修订号，版本号递增规则如下： 主版本号：当你做了不兼容的 API 修改， 次版本号：当你做了向下兼容的功能性新增， 修订号：当你做了向下兼容的问题修正。 先行版本号及版本编译信息可以加到“主版本号.次版本号.修订号”的后面，作为延伸。 简介 在软件管理的领域里存在 ......
dremio 的虚拟数据集市
实际上术语来自dremio 的一篇博客，实际上官方也提供了如何创建自服务语义层的实践 博客中玩法的简单说明 官方的说明是参考如下流程 创建业务单元 基于文件夹的玩法 数据源鸡好吃呢个以及视图创建 实际上就是基于数据源进行vds的处理 访问控制以及权限处理 用户数据管理以及data mesh 界面以及 ......
本地原子操作的语义和行为 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/core-api/local_ops.html 这篇文档介绍了本地原子操作的语义和行为，以及如何在任何给定的架构中实现它们，并展示了它们如何被正确地使用。它还强调了在读取这些本地变量时必须采取的预防措施，特别是当内存写入的顺序 ......
go-carbon v2.2.14 发布，轻量级、语义化、对开发者友好的 Golang 时间处理库
carbon 是一个轻量级、语义化、对开发者友好的 golang 时间处理库，支持链式调用。 目前已被 awesome-go 收录，如果您觉得不错，请给个 star 吧 github.com/golang-module/carbon gitee.com/golang-module/carbon 安装 ......
dremio 提供的 maven repo地址
参考maven repo <repositories> <repository> <id>dremio-public</id> <url>http://maven.dremio.com/public/</url> </repository> <repository> <id>dremio-free< ......
dremio 24.2.6 社区版提供
就在这几天dremio 企业版24.2.6 发布了，这次社区版也同时提供了，速度比较快，核心还是一些bugfix 一些有意义的功能 sql 编辑器支持长时没有交互还能使用 多个oracle 的scan 操作可以并行了 说明 目前来看社区版代码还是没有提供,还得等等了,对于学习新功能的，可以通过反编译 ......
HTML 语义标签
浏览器兼容性的原因，在这里推荐使用谷歌 1.语义介绍 每个HTML元素都有具体含义； 所有元素都与展示效果无关； 元素展示到页面的效果，应由CSS决定； 浏览器带有默认的CSS样式，所以每个元素都有默认样式； 选择什么元素取决于内容的含义，而不是显示出的效果。 类似分类。 通俗讲就是给标签赋予含义； ......
指称语义
一段程序在形式上只是一个符号串，程序的语义是人对程序意义的理解。现在我们希望严格化地定义这种理解。下面要讨论的这种方式称为“指称语义”。 表达式的指称语义 整数类型表达式 首先定义表达式的指称语义，这里我们只考虑由常数、变量、四则运算构成的表达式。首先我们不考虑变量的范围，并认为变量只能取整数，这样 ......
npm学习（八）之更新发布包时如何使用语义化版本
npm的语义化版本控制——Semantic versioning 在新发布的代码中传达更改的程度非常重要，因为有时更新会破坏包需要的代码(称为依赖项)。语义化版本控制(semver)是一个旨在解决这个问题的标准。 Semver出版商 如果一个项目要与其他项目共享，那么它应该从1.0.0开始(尽管np ......
Flink实战(11)-Exactly-Once语义之两阶段提交
0 大纲 [Apache Flink]2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持： 数据源（source） 和 ......
CPP-移动语义
“Move semantics allows us to optimize the copying of objects, where we no longer need the value. It can be used implicitly (for unnamed temporary obje ......
C++右值引用与转移语义简要介绍
在 C++11 之前，值类型变量的传递会导致把它完整的拷贝一份 比如说把一个 vector 作为函数返回值赋值给某个局部变量，他就会调用 vector 的拷贝构造函数创建一个完整的副本，把这个副本作为函数返回的临时变量，然后把这个临时变量赋值给那个局部变量时又会再次拷贝构造 （不过这其实会被大多数编 ......
移动语义
为了避免复制构造函数复制类而占用内存，使用移动语义去潜复制。 move(类名 other)，重写复制构造函数，指的是类中初始化成员变量时可以使用move，其他时候使用的是右值引用 或者用右值引用传参重写复制构造函数：类名&& ......
c++右值引用、移动语义、完美转发
1. 左值、右值、左值引用以及右值引用 左值：一般指的是在内存中有对应的存储单元的值，最常见的就是程序中创建的变量 右值：和左值相反，一般指的是没有对应存储单元的值（寄存器中的立即数，中间结果等），例如一个常量，或者表达式计算的临时变量 int x = 10 int y = 20 int z = x ......
labelme语义分割标注与批量图片转换
labelme是一种常用的开源图像标注工具，特别适用于语义分割标注。它提供了直观的用户界面，可以方便地标注每个像素的类别。 1.安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple labelme 也可以从github获取安装https ......
dremio 的自服务语义层创建简单说明
内容来自官方文档，介绍了一些关于dremio 的数据语义层的玩法 原则 分层 通过分层可以确保安全，性能以及可用性，dremio 提供了一个对于语义层的最佳实践 数据集的注释增强发现以及可理解性 可以通过tag 以及文档（wiki）进行数据的描述 最佳实践 使用1:1 的预处理层 此层的数据接近原始 ......
dremio 的Well-Architected Framework
内容来自官方文档，可以很好的了解dremio 的架构设计 参考图 说明 以上文档，相对简单，但是可以很好的说明dremio包含的能力以及如何进行dremio服务的部署 参考资料 https://docs.dremio.com/current/help-support/lakehouse-arch/ ......
dremio metabase 高版本jdk连接问题
目前已经有不少新项目都是使用了高版本的jdk，比如不少使用了jdk11，还有直接使用jdk17 的 dremio jdbc 驱动支持的jdk 主要是8，对于其他高版本jdk 的支持会有一些问题核心是netty 相关的 以下是一个参考配置 启动参数配置 适合jdk 17 以及以上版本的 java -- ......
基于深度学习的自动驾驶汽车语义分割与场景标注算法研究。
自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一，其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。 一、研究背景 随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车逐渐成为汽车产业的重要发展方向。在自动驾驶汽车的视觉感知中，语义分割和 ......
释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握
释放搜索潜力：基于ES(ElasticSearch)打造高效的语义搜索系统，让信息尽在掌握[1.安装部署篇--简洁版]，支持Linux/Windows部署安装 效果展示 PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架，面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力 ......
dremio 创建数据集命令
以前dremio 对于基于sql 的数据集创建使用的命令是create vds <datasetname> as select * from <source>新的调整为了 create view <datasetname> as select * from <source> 说明 对于数据集的操作同 ......
dremio hive 连接
dremio 对于hive 的连接实际上有两种方法，一种使用的是hive 的meta store ,一种是使用的hive jdbc server第一中是官方支持的，第二种官方缺少直接的支持，需要自己开发相关的arp 扩展 一些参考实现 cdata 目前提供了一个开源实现，但是jdbc 驱动使用的是自 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型交互式分割+掩膜保存（三）
我之前分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下交互式语义分割代码，可以通过鼠标点击目标物生成对应的掩膜，同时我还加入了掩膜保存的代码。 ......
论文精读：用于少样本图像识别的语义提示（Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition）
原文连接：Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition Abstract 在小样本学习中（Few-shot Learning, FSL）中，有通过利用额外的语义信息，如类名的文本Embedding，通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型全局语义分割代码+掩膜保存（二）
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）
Segment Anything可以实现对任意物体的识别和分割提供了简单易用的接口，用户只需要通过提示，即可进行物体识别和分割操作，今天给大家分享一下SAM的源码。 ......
【Python深度学习】目标检测和语义分割的区别
在计算机视觉领域，语义分割和目标检测是两个关键的任务，它们都是对图像和视频进行分析，但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例，详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。 ......