在前一篇文章中，我们讨论了 SQL 与 NoSQL 数据库之间基本的区别。接下来，我们我们将应用我们在特定场景中的知识来确定最佳的选择。...NoSQL 数据库 将相关联的数据存储在类似 JSON 格式，名称-值 可以保存没有指定格式的数据 通常必须规范化，所以一个项目的信息包含在一个文档里 应该不需要连接（假设使用规范化的文档） 允许任何数据被保存在任何时候任何地方...你比我更了解你的项目，我不建议切换从SQL到NoSQL或反之亦然，除非它提供了可观的效益。这是你的选择。在项目的开始要考虑利弊,你不能出错。...没关系——我们的NoSQL数据库不会介意，我们还可以随意添加或移除字段。 由于联系人数据在单独的文档里，我们可以用一条查询语句获取一部分或全部信息。...我们需要记录： 送达仓库并被分配到指定位置的物品 仓库内物品的移动，也就是重新整理库存，以便让同样的物品放在相邻的位置 订单以及后续将物品搬出仓库，准备发货 我们的数据需求： 通用的物品信息，比如包装数量
注意，无论该参数如何，操作FULL OUTER JOIN都不会折叠。 参数from_collapse_limit（默认也是8）以类似的方式限制子查询的展平。...遗传搜索比动态规划的方法快得多。但并不能保证找到最佳计划。该算法有许多可调整的选项，这时另一篇文章主题。 选择最佳计划：最佳计划的定义因预期用途而异。...这就是表大小等统计信息的来源。应用于表的条件的选择性取决于条件类型。在最简单的形式中，选择性可以是一个常数值，但计划着回尝试使用所有可用信息来产生最准确的估计。...，只有前4个定制计划比通用计划更昂贵，而任何进一步的定制计划都会更便宜，但计划者会完全忽略他们。...单批行越大，往返延迟损失的时间越少。然而，随着批量大小的增加，节省的效率会下降。例如，从批量大小1切换到批量大小10将显著增加时间节省。但从10切换到100几乎没有任何区别。
PGA指的是以sort buffer，binlog buffer等线程专用内存组合成的内存区域。 ---- 问题五、oracle 11g支持IPV6吗？...如果存在没MOVE表的EXTENTS已经扩展到了数据文件的边缘，是没办法resize的。 ---- 问题七、如何快速预估表的行数 请问有哪些方法可以快速预估表的行数？ 诊断结论： 1....---- 问题九、关于分区表全局分区索引和全局不分区索引的效率 按月分区的分区表，单个分区表记录大约1500万，对于非分区键上的索引来说，是建全局分区索引还是不分区索引效率高？...12c之后，全局索引的异步同步可以缓解全局索引的这个问题。 而GLOBAL索引的好处是，在表变为分区后，只要索引仍然是GLOBAL索引，通过索引访问数据的效率就不会下降。...---- 问题十、同样的SQL，变量不同执行计划不一样 一条相似的SQL语句，变量值不同，执行计划不同。
这种方法将普通蒸馏方法扩展到学习合成图像与文本之间的完整对应关系，可以大致认为是将个图像-文本对扩展到个配对数据。因此，作者在不增加模型开销的情况下丰富了合成数据的信息。...KFS提供生成示例之间信息的高效共享，并在压缩比和质量之间取得更好的平衡。频域分解也已被采用 。 许多其他方法超出了这些类别，并为DD引入了创新。...这种方法引入了成对多模态数据的一个新组件，但可以无缝嵌入到所有多模态对比学习算法中。图5也显示了计算图的概览。合成数据的可学习参数是，其中首先组合成合成相似性矩阵，然后用于更新合成轨迹的网络参数。...在实践中，为了效率，作者使用更小的秩，通常小于50。 Results 表2：Flickr30k上的结果（Plummer等人，2015年）。...作者在图8中可视化了一些具有不同合成相似度的样本对。LoRS分配了较大相似度值的样本从人类的视角看也是相似的（图中左三对，具有相似的人、背景等），而常规的CLIP模型会错误地将它们视为负样本对。
SQL 数据库: 在表中存储相关联的数据 在使用之前需要定义表的一个模式 鼓励标准化减少数据冗余 支持从多个表中检索相关数据表连接在一个单一的命令 实现数据完整性规则 提供事务使两个或两个以上的成功或失败的数据更改作为一个原子单元...NoSQL 数据库 将相关联的数据存储在类似 JSON 格式，名称-值 可以保存没有指定格式的数据 通常必须规范化，所以一个项目的信息包含在一个文档里 应该不需要连接（假设使用规范化的文档） 允许任何数据被保存在任何时候任何地方...你比我更了解你的项目，我不建议切换从SQL到NoSQL或反之亦然，除非它提供了可观的效益。这是你的选择。在项目的开始要考虑利弊,你不能出错。...没关系——我们的NoSQL数据库不会介意，我们还可以随意添加或移除字段。 由于联系人数据在单独的文档里，我们可以用一条查询语句获取一部分或全部信息。...我们需要记录： 送达仓库并被分配到指定位置的物品 仓库内物品的移动，也就是重新整理库存，以便让同样的物品放在相邻的位置 订单以及后续将物品搬出仓库，准备发货 我们的数据需求： 通用的物品信息，比如包装数量
图1 GNN加速的分类 2 GNN加速：训练算法 GNN训练旨在找到最佳参数*，使损失最小化。训练延迟主要来自感受野中的消息聚合，对于深度GNN，计算图可能变得巨大。训练加速的总体思路是减少计算图。...常见的推理加速方法包括剪枝、量化和蒸馏，这些方法广泛用于加速通用DNN，也可应用于图的GNN。主要挑战是如何保存图结构信息并解决消息聚合引起的延迟。...除了可能合并图/子图池化层和非线性激活函数之外，GNN模型使用不同的聚合和更新方法，这可能会影响性能和灵活性。支持多种计算模式需要通用性，可能会阻止获得最佳性能。 计算/通信模式和稀疏率差异。...为解决此问题，可扩展软件-硬件协同设计，包括开发分析器评估图和目标算法的要求，以及转向更通用的设计架构或支持多种专用架构。...提高图修改算法效率，如粗化、稀疏化和压缩，有助于加速GNN训练。在预处理阶段删除冗余邻居可提高效率，稀疏化保留局部性，压缩提高训练效率。早期识别最佳压缩图将使该技术更有用。
1 什么是 Mybatis 动态SQL 如果你使用过 JDBC 或其它类似的框架，你应该能理解根据不同条件拼接 SQL 语句有多痛苦，例如拼接时要确保不能忘记添加必要的空格，还要注意去掉列表最后一个列名的逗号...对于动态 SQL ，我的编程思维也经历了如下三个阶段 ： 前后端参数校验 复用和专用要做平衡 防御性编程意识 3 前后端参数校验 为了提升开发效率，我们人为的将系统分为前端、后端，分别由两拨不同的人员开发...在 DTO 字段上声明约束注解： 在方法参数上声明校验注解: 虽然，我们可以使用接口校验，可以保证动态 SQL 的参数正确，但是假如我们仅仅只是复用 SQLMap （Dao 方法）时，也有可能因为调用方传递参数错误...有的同学会有疑问：假如拆分得太细，会不会增加我编写接口和 SQLMap 的工作量 ？ 笔者的思路是：定制自己的代码生成器，将生成的 SQLMap 、Mapper 保证更细的颗粒度。...知道对面的人要来抓，或者是协防，这种情况我们只有两个人，其他的队友都不在，只能选择避战，强打只会损失两名“大将”。 通过小地图的信息，并且想出应对方法，就是叫做“猜测意识”。
语义解析器：TranX是一个开源的通用语义解析器，根据用户定义的语法，将自然语言描述翻译成中间表示，中间表示可以转换为特定领域的查询语言（如SQL）。...表1 WikiTableQuestion上的执行准确率 ? 在Spider数据集上，解析器基于TranX构建，并使用和IRNet模型类似的SemQL语法，而TaBert具有更简单的解码器。...使用TaBert_large(K=3)/进行编码时，模型的准确率达到了65.2，比使用基本模型提升了2.8%，虽然排行榜上其他的系统拥有更复杂的模型，但是TaBert在开发集上的结果已经接近最佳提交（RyanSQL...3.4.2 行线性化的影响 TaBert对表格进行线性化作为Transformer的输入，表3（上半部分）给出了不同线性化方法的效果，作者发现，添加类型信息和内容快照可以提高模型性能，因为他们提供了更多列的信息...Chen等人提出了一种“自然”的线性化方法，来判断一个自然语言描述是否包含了表中列出的信息。 表3 不同线性化方式的性能 ?
选自arXiv 作者：Aaron van den Oord、Yazhe Li、Oriol Vinyals 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、张倩 本文提出了一种通用的无监督学习方法——对比预测编码...最后，对损失函数，我们依靠噪声对比估计 [12]，这是与自然语言模型中用于学习词嵌入类似的方式，需要整个模型以端到端的形式进行训练。...之前使用 MS、Ex、RP、Col 得到的结果来源于 [35]，是这项任务上的最佳报告结果。 3.3 自然语言 ? 表 5： 5 个常见 NLP 测试基准上的分类准确率。...本文提出了一种通用的无监督学习方法，从高维数据中提取有用的表征，我们称之为对比预测编码。论文所述模型的关键思想是通过使用强大的自回归模型预测潜在空间的未来，以学习这些表征。...我们使用一种概率对比损失，这种概率对比损失诱导潜在空间捕获最有助于预测未来样本的信息。采用负采样也使模型易于处理。
2、功能节点设计 根据客户的需求设计项目需要实现的功能，也就是功能树的内容。比如添加产品信息、维护员工信息等。这个是和“通用权限”挂钩的，内容会保存在 [项目—功能结点] 里面。...于是我写了个小的程序（b/s结构的，以下叫做“管理程序”），这个程序可以读取Excel表里面的表和字段信息，然后生成 “Creat Table ” 这样的SQL语句，然后执行这个SQL语句就可以键表了...表的主建、自增、默认值等，都可以“自动”生成。 [查看表和字段的信息] ? [键表的SQL语句] ? 5、使用“管理程序”添加字段（包括表）的描述信息。 这个就有点特殊了。...“表单控件”需要这些信息来自动描绘具体的控件（比如文本框、下拉列表框等），然后收集用户输入的数据、进行验证（前台的js验证，和后台的数据类型是否符合要求的验证），然后组合成SQL语句，通过“数据访问函数库...我的总体思路是以面向过程为主，面向对象为辅。如果使用面向对象可以更好的实现功能的话，我才会使用。对于单表的CRUD，我觉得还是我的方法更快捷，更容易维护。
因此，在航拍图像中的目标检测中实现准确性与效率之间的最佳权衡是一个关键问题。...与通用目标检测不同，小目标检测面临诸如信息丢失、特征表示噪声、边界框扰动容忍度低和样本不足等问题。...在庞大的背景上进行检测会消耗计算资源而效果不佳。在各种方法中，聚焦-检测技术被证明更准确且内存效率更高，尤其优于超分辨率方法。...对于VisDrone数据集，最佳的超参数是Grid=（16, 10）和top-K=50。为了确保完整目标的捕获，将八邻接密集网格组合成更大的候选区域。这些区域随后扩大1.2倍以避免截断。...此外，YOLC在处理图像数量（ \# img）相对较少、推理速度（s/img）较快以及框架更简单且参数更少的情况下，取得了最佳的检测结果。这表明了YOLC的有效性和效率。
使用通用表表达式、良好的表别名以及编辑器的格式化工具，可以使 SQL 更易于阅读和调试。...在本系列的第一部分中，我演示了如何通过选择好的名称、规范化表和创建约束来为你提供一个坚实的结构，以便在编写 SQL 时提高效率。 在本文中，我将介绍如何构造 SQL 以使其更易于阅读和调试。...如果发生这种情况，请为其中一个表选择一个新别名，并尽可能遵循此系统。如果你需要在查询中两次访问同一张表，请在别名中添加一个前缀，说明该表的作用。你将它们连接到的列是此信息的一个很好的来源。...一个标准的结构是进一步帮助提高代码可读性的关键。 使用一致的风格 格式化 SQL 的最佳方式是许多争论的来源。我们都有自己偏好的子句缩进的位置和方式。...on … 确保标准风格的最佳方法是使用编辑器的自动格式化程序。
因为Python是一个通用的语言，他什么都可以干，但是干什么都需要一些通用语言的基础： 变量，scope,引用，分支嵌套循环结构，各种集合类，面向函数，面向方法。当然了，还有各种第三方库，环境等等。...大部分非计算机专业的同学核心要解决的是数据操作问题。比如Excel（以及类似的软件）为什么这么普及，只要接触过电脑的人，大体都会，原因是因为这是有动力驱动的。...有了Excel的普及，大家都知道表的概年了。而SQL核心的概念就是表。下面的语句大家能看的懂么？ from 报销表 select 公司名，用户名，报销金额 我想大家是看的懂的。...从报销表中选择 公司名，用户名，报销金额三个列。 如果我只希望张三的信息呢？...用户的电脑你怎么能够让他们安装Python,安装IDE，你怎么能够忍心！！！！ 你知道这会劝退多少人么！！！对全民学编程带来多大阻碍么？对全世界人民的效率带来多大的损失么！！！
这使ClickHouse，Druid和Pinot能够进行更有效的列压缩和更积极的索引，这意味着更高的资源效率和更快的查询。...我认为这种方法是错误的，至少在开源大数据OLAP系统中是如此。设计通用的大数据OLAP系统，使其能够在大多数用例和功能（及其组合的强大功能！）...ClickHouse方法的另一个缺点是，当群集快速增长时，如果没有人工手动更改分区表中的“节点权重”，数据就不会自动重新平衡。 Druid中的查询处理节点分层 具有段的数据管理“很容易推理”。...但是，Druid 还将这些信息保存在SQL数据库中，应该提供该信息以设置Druid集群。我不能说为什么最初做出这个决定，但是目前它提供了以下好处： 较少的数据存储在ZooKeeper中。...Druid的算法复杂得多，它考虑了每个段的表和时间，并应用了一个复杂的公式来计算最终分数，通过该公式对查询处理节点进行排名，以选择最佳的节点来分配新的段。
与此同时，更好的优化器、数据增广方法也得到研究并用于提升训练效率。...本文对ResNet50与这些新技术组合时的性能进行了重评估，并将相应的训练配置以及预训练模型进行了开源，希望能够为未来的研究提供更好的基线。...上表给出了不同训练机制的相关超参信息对比，注：上表仅以原生ResNet50作为基线进行对比。此外，本文并未考虑其他更先进的训练机制，比如知识蒸馏、自监督预训练以及伪标签。...上表给出了所提训练机制+不同架构的性能，从中可以看到：在某些情形下，A2训练机制取得了比A1更高的精度，这说明：超参数不会针对更长训练周期进行自适应调整。...Ablations 上表对损失函数、学习率-性能之间的影响进行了消融对比，从中可以看到： 学习率对于性能有非常重要的影响，更高的学习率( )具有更高的性能(仅限表中对比哦); 权值衰减因子有些敏感
因此基本上所有的维度表非外键的维度均可以作为衍生维度存在，当然这个过程会损耗一定的查询性能，如果维度表较小、查询结果集也较小，性能损失可忽略不计，但对构建性能的提升是显著的。...优化力度：事实表的N个必要维度组合成，cuboid个数会从2的N次方降为2。...轨迹模型中采用雪花模型，其中会员id就是高基数维度，事实表通过会员id与会员基本信息表关联，然后会员信息表又和会员等级以及会员性别两张维度表进行关联，而我们关心的维度是会员性别和会员等级信息，因此可以将会员性别和会员等级信息声明为普通维度而不是衍生维度...，解析所有的sql字段，找出维度、指标、表的关联关系以及维度最佳组合来提供业务进行修改。...后台对sql解析出事实表、维度表、维度、指标等信息，实现自动建模。
从这个意义上说，低秩近似可以防止剪枝过度去除表达神经元，而稀疏近似增强了低秩近似的多样性。 3. 方法：LoSparse 本文提出了一种 Transformer 模型的压缩方法——LoSparse。...具体来说，LoSparse 通过低秩矩阵和稀疏矩阵的和来近似权重矩阵（如图 1 所示）。这两个近似的组合使得压缩方法更有效和稳定。 图 1....LoSparse 表现出了远超其他方法的性能，与此同时，它还比其他方法更稳定，这是因为 LoSparse 方法中每个权重矩阵至少有一个低秩矩阵来保证连贯和表达神经元信息的不过分丢失。 表 1....GLUE 验证集上 BERT-base 的压缩结果（Ratio 表示剩余权重比例，N.A.表示模型不收敛，最佳结果以粗体显示） 问答任务：表 3 对比了 LoSparse 方法在 SQuAD v1.1...值得注意的是，LoSparse 在更困难的摘要任务上表现更好。 表 4. XSum 上 BART-Large 的压缩结果（Ratio表示剩余权重比例，最佳结果以粗体显示） 表 4.
但今时不同往日了，传统最佳的数据仓储手段的地基正在慢慢松动。存储和计算比过去任何时候都要廉价，并且随着能够线性扩展的分布式数据库的出现，更稀缺的资源是工程时间。...同时我也注意到，在序列化格式（如Parquet或ORC）或在数据引擎（如Vertica）中的对编码和压缩的支持，解决了绝大部分经常和逆规范化联系在一起的性能损失的问题。...它不要求工程上的投入，同时，不同于传统方式，在写ETL和提取信息的时很容易掌握。再者，为了追踪交易那刻的数值而逆正规化维度的特征到事实表中，也是更加简便和相对廉价了。...一个不会流利的英语的业务人员能有多大的成就？不管任何技术时代的产生和更替，SQL一直是数据的通用语。数据工程师应该有能用SQL表达任何‘相关子查询’和窗口函数复杂度的技术能力。...ETL设计： 能够写出有效率、有弹性的、“可发展”的ETL任务是一个关键。我计划在下一博客中深入这个话题。
需求a：对于不同的实体类，即使查询的目的一致，仍然需要重复构造类似的sql语句，仅仅是表字段和表信息不同。...1.3 特性 无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑； 损耗小：启动即会自动注入基本 CURD，性能基本无损耗，直接面向对象操作； 强大的 CRUD 操作：内置通用 Mapper...5.2 SqlSource 此时SqlSource通过解析SQL模板、以及传入的表信息和主键信息构建出了SQL语句。 5.3 数据库表信息是如何获取的？...分析initTableName()方法：获取表名信息源码中传入了实体类信息clazz，其实就是通过实体上的@TableName注解拿到了表名； 我们在定义实体类的同时，指定了该实体类对应的表名。...3）为了提高复用性使得具体的mapper继承通用的增删改查接口。 4）利用模板方法和对象属性值动态拼接SQL。
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