一、MRR优化概述 MRR，全称Multi-Range Read Optimization，直译为多范围读取优化，是MySQL中一种用于提高索引查询性能的技术。...它特别适用于包含范围条件（如BETWEEN、等）的查询，以及需要通过辅助索引访问表数据的场景。 二、MRR优化的背景 在InnoDB中表数据是通过聚集索引组织的。...当基于辅助索引的范围查询时，需要先通过辅助索引找到对应的主键值，再通过主键值回表查询完整的行数据。这种回表会产生大量的随机磁盘I/O，尤其是在处理大表时，随机I/O的性能瓶颈尤为明显。...三、MRR优化的原理 MRR优化的核心思想是将多个范围查询中的随机磁盘I/O转换为顺序磁盘I/O，从而提高查询性能。...七、使用场景、条件与监控 MRR优化适用于基于范围扫描和等值连接的操作中尤为有效。但是，并非所有查询都能从MRR优化中受益。
在优化MySQL查询的时候，在explain中看到了 详细解释： MySQL中的MRR指的是Multi-Range Read，即多范围读取。...在MySQL 5.6及更高版本中，当使用InnoDB存储引擎时，MRR是一种优化查询的技术，它可以在读取多个索引范围时减少磁盘I/O和CPU消耗。...MRR通过将索引分成多个范围并在内存中缓存结果来避免这种情况。 在使用MRR时，MySQL会尝试将查询范围分成多个不重叠的部分，并使用范围扫描技术来查找每个部分中的匹配行。
“ 谷歌的多模态AI系统Gemini正在小范围内测,这标志着它很快会对外开放。Gemini集成了文本、图像等多种模式，运用了AlphaGo中的强化学习等技术，目标是在规划、记忆、多模态方面进行创新。...01 — 这两天看到谷歌的多模态大模型Gemini正在小范围的企业内测消息，了解了一下： 谷歌已经允许一小部分公司使用 Gemini 软件的早期版本，意味着谷歌即将将其纳入消费者服务，并通过公司的云计算服务出售给企业...Google DeepMind Gemini 是一款巨型人工智能语言模型，从一开始就被设计为多模式，集成文本、图像和其他数据类型。Gemini的目标是将AlphaGo中的技术与语言模型相结合。...所以它可能是会真正意义上的第一个多模态大模型。 Gemini的目标是在气候变化、医疗保健、航空、食品和农业等领域中提供解决方案。它将通过处理文本数据来提高这些领域中的效率和准确性。...（现在ChatGPT这一代的模型还是一个一个的吐字模式。） Gemini 建立在 DeepMind 的多模态工作之上，例如图像字幕系统 Flamingo。
瀑布模型（Waterfall Model） 是一个软件生命周期模型，开发过程是通过设计一系列阶段顺序展开的，从系统需求分析开始直到产品发布和维护，项目开发进程从一个阶段“流动”到下一个阶段。...缺点 瀑布模型是由文档驱动，在可运行的软件产品交付给用户之前，用户只能通过文档来了解产品是什么样的。瀑布模型几乎完全依赖于书面的规格说明，很可能导致最终开发出的软件产品不能真正满足用户的需要。...瀑布模型核心思想是按工序将问题化简，将功能的实现与设计分开，便于分工协作，即采用结构化的分析与设计方法将逻辑实现与物理实现分开。
想过没有，当left和right都很大的时候，两个很大的数相加起来可能就超出了int类型的范围，所以第一种的方法比较好，能够方法数字超出范围。...自然是时间，这里引入了时间戳的概念： 打开网站搜索时间戳： 我们还要注意到随机数的范围，可以用%来限制数的大小范围 下面，我们来实现猜数字的代码： ---- 关机程序 关机程序在说分支循环中goto
1、什么是Struts 2漏洞？ Struts是Apache软件基金会（ASF）赞助的一个开源项目，通过采用JavaServlet/JSP技术，实现基于Java...
如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https://colab.research.google.com/drive...buffer_size = 1000).batch(BATCH_SIZE) \ .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE).cache() 二，定义模型...metrics.SparseCategoricalAccuracy(),metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(5)]) return(model) 三，训练模型...ds_train,validation_data = ds_test,epochs = 10) MirroredStrategy过程简介： 训练开始前，该策略在所有 N 个计算设备上均各复制一份完整的模型
MySQL AB解决了数据备份的问题，但是当A由于某些原因宕机后，WEB服务器就没有办法在往数据库写或者读写了。线上业务中断了，完了，出事故了。这该怎么办呢？
LLaMA背景介绍 LLaMA是一个基础语言模型的集合，参数范围从7B到65B。 这些模型是在来自公开数据集的数万亿个tokens上训练的。...所需资源更小：LLaMA比其他模型更高效，资源密集度更低，因为它使用在更多tokens上训练的较小模型。这意味着它需要更少的计算能力和资源来训练和运行这些模型，也需要更少的内存和带宽来存储和传输它们。...实验结果 由上图我们可以看到，模型的损失和Tokens之间的关系为当Tokens的数量不断增大的时候，模型的损失在不断的降低。该实验体现了在训练大模型时，数据量的重要性。...GLM-130B使用了GLM算法，实现双向密集连接的模型结构，提高了模型的表达能力和泛化能力。...2023.3.14，千亿对话模型ChatGLM开始内测，60亿参数ChatGLM-6B模型开源。 应用 同时开源ChatGLM-6B模型，ChatGLM-6B是一个具有62亿参数的中英双语言模型。
. - 力扣（LeetCode） 十、多状态dp的简单总结 1、通过买卖股票3可以发现，其实对于一些可以直接枚举出情况的动态规划，我们就不一定需要去创建一个dp数组，而是直接根据枚举的几种方式创建变量去模拟
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 我们在搭建模型的时候，受到一些收敛条件的限制，像wgan_loss需要讲权重设置在[-0.01...然后，遍历每一个变量，将其限定在一定的范围：即小于-1的值设定在-1，大于1的值设定在1。..._ = session.run(clip_disc_weights) 总结，wgan_loss不加入权重限制不会收敛，同时wgan时候经过严格的理论推导，当理论不充分时，在使用的时候需要多实验室
实验表明，FLARES在SemanticKITTI和nuScenes数据集上显著优于现有基线模型，并在延迟与精度间取得更优平衡。...FLARES的核心技术 2.1 预处理与训练策略：子点云分割与低分辨率投影 1）问题背景 传统投影方法通过提高方位角分辨率（图像宽度W）以缓解“多对一”问题，但导致计算资源浪费（如空像素过多）和模型复杂度增加...3）技术意义 WPD+和MCF分别从语义平衡和空间完整性角度优化低分辨率投影的输入质量，为模型提供更丰富的训练信号。...· 深度自适应阈值：根据点与传感器的距离（range）动态设定邻域有效范围。近距离点密度高，采用较小阈值；远距离点稀疏，采用较大阈值。...然后，他们比较了使用FLARES方法的四种网络结构（SalsaNext、FIDNet、CENet和RangeViT）与基线模型之间的性能差异。
其中涉及的方法包括：多模态模型结构上的统一、多模态数据格式上的统一、单模态数据引入、多类型数据分布差异问题优化4种类型。...因此，FLAVA提出，在训练多模态模型时，同时引入图像领域和NLP领域的单模态任务，提升单模态模型的效果，这有助于多模态模型后续的训练。...在训练过程中，首先使用单模态任务（MIM、MLM）进行单模态模型的预训练，然后再同时使用单模态和多模态任务继续训练。...下表对比了FLAVA和其他多模态模型在训练数据、预训练任务和可解决的模态上的差异。FLAVA使用了多种单模态数据，让模型能够同时处理单模态和多模态任务。...近期的论文中，这类工作表多，是目前业内研究的热点，也是能够显著提高多模态模型效果的方法。 END
Robust 多模态模型：寻找遗失的模态！ 近年来，随着网络视频的大量涌现，各种多模态任务日益备受关注。...本文提出了一种 Robust 的多模态模型来提高模型对非对齐模态序列随机缺失的鲁棒性。 同时，我在流行的多模态任务–多模态情感计算的数据集上对模型进行了测试，得到了不错的效果，证明了该模型的可靠性。...在这种情况下，需要一种能够处理随机模态特征缺失（RMFM）的模型。因此，在多模态任务中构建能够处理RMFM的模型仍然是一个开放的研究。...模型结构和代码 单模态特征提取 模态特征提取模块首先用一维卷积层处理不完整的模态序列，以确保输入序列的每个元素都知道其相邻元素。...该数据集包括2281个精选视频片段，这些片段来自各种电影、电视剧和综艺节目，每个样本都被赋予了情感分数，范围从-1（极度负面）到1（极度正面）； 多模态抑郁检测数据集： AVEC2019: AVEC2019
多模型电影短评情感分析 首先，从传统的特征提取方面对比了BOW、TF-IDF、N-Gram技术，并使用不同的机器学习算法构建了不同的子模型，然后又采用了Stacking模型融合技术对短评情感进行了进一步的探索...，最后进阶到深度学习，构建神经网络模型进行文本分类。...全文各个模型并不是参数最优，但也有一定的参考价值，因为针对不同的数据集，模型的预测结果都是不尽相同的。言归正传，下面一起来看看电影短评情感分析的结果吧！...者将从以下几个大方向构建电影短评情感分析模型： 基于Bag-Of-Words特征的文本分类模型 基于TF-IDF特征的文本分类模型 基于Stacking模型融合的情感分析 基于深度学习的短评情感分析 基于...Bag-Of-Words特征的文本分类模型 笔者首先对短评数据进行了分词，然后算出每个短评的bow特征，并在此基础上训练了LR、MMB、RF、GBDT四个模型，当然各个模型都没有进行很深程度的调优。
大模型到底可以做多大？ 我们不禁要问这样一个问题：大模型到底可以做多大？有哪些限制了大模型的规模？...这导致了一个重要的问题：是否存在一个“最优”规模范围，在这个范围内模型既能保持高效的性能提升，又不会因规模过大而遭遇到边际效益递减的问题？目前尚无确切答案，因为这可能取决于具体的应用场景和目标任务。...超越参数规模，不仅仅是大而已 尽管参数规模的增加带来了一系列令人瞩目的进步，但研究和实践均表明，算法与结构的创新、多模态与跨领域学习的融合，以及元学习和自适应学习的应用，创新的数据获取、处理能力等，对于推动智能系统的发展至关重要...多模态与跨领域学习 随着人工智能应用的深入，单一模态的数据处理已无法满足复杂任务的需求。多模态学习通过整合来自文本、图像、音频等不同模态的数据，能够提供更丰富的信息，从而提升模型的理解和推理能力。...通过算法与结构创新、跨领域和多模态学习的融合，以及元学习和自适应学习的应用，我们不仅能够构建更高效、更智能的系统，还能够以更灵活、更可持续的方式解决数据限制等挑战。
GPT-4 模型是OpenAI开发的第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。...在GPT-4之前是GPT-3.5，由该模型开发的聊天机器人 ChatGPT 一经面世，便引爆 AI 界的军备竞赛 多模态或成GPT-4最大亮点 微软 AI 技术专家 Holger Kenn 和 Clemens...Sieber 对多模态 AI 的相关功能进行了介绍。 ...Sieber 则介绍了一些多模态 AI 产业化的潜在案例，例如多模态 AI 能够将电话呼叫的语音直接记录成文本。根据估算，该功能能为微软位于荷兰的一家大客户节省 500 个工作小时/天。 ...GPT-4 GPT-4 模型是第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。
多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。...在本文中，追踪多模态大模型最新热点，讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。...，并且提供了现有主流的 26 个多模态大模型的简介，总结了提升多模态大模型性能的关键方法，多模态大模型脱胎于大模型的发展，传统的多模态模型面临着巨大的计算开销，而 LLMs 在大量训练后掌握了关于世界的...“先验知识”，因而一种自然的想法就是使用 LLMs 作为多模态大模型的先验知识与认知推动力，来加强多模态模型的性能并且降低其计算开销，从而多模态大模型这一“新领域”应运而生。...多模态大模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分，整个多模态大模型的训练可以被分为多模态理解与多模态生成两个步骤。
结构化多因子风险模型首先对收益率进行简单的线性分解，分解方程中包含四个组成部分：股票收益率、因子暴露、因子收益率和特质因子收益率。...组合权重优化 组合权重优化在多因子模型中起到了至关重要的作用。组合权重优化的目的在于将组合的风险特征完全定量化，使得投资经理可以清楚的了解组合的收益来源和风险暴露。...具体权重优化表达为： 3）最大化组合信息比率 最大化组合信息比率为目标函数以预期收益与预期组合风险的比值作为目标函数，具体权重优化表达为： 上述三种优化目标函数中，第一种方法和第三种方法完全依赖风险模型给定的数据结果进行计算...，发现组合满足行业中性的约束： 同时也满足风格中性的约束： 如果我们想使得组合在行业和风格因子上的风险敞口较基准而言有所暴露，我们直接修改约束条件就行，比如我们想在价值因子（Value）上多暴露...最后贴出源码和策略克隆链接：基于Barra多因子模型的组合权重优化 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
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