FTS_linux fts_fts_open linux - 腾讯云开发者社区

GPDB - FTS机制 - FTS进程启动作为GreenPlum高可用的核心功能，FTS（Fault Tolerance Server）进程负责故障检测。...如果fts挂掉了，master还会再重新fork出一个。本文说说FTS进程是怎么启动的。 1、FTS进程的启动 FTS进程的入口函数是FtsProbMain。该进程是如何启动的呢？...4）reaper函数中通过LookupBackgroundWorkerFunction找到FTS进程入口FtsProbeMain，进入FTS主进程。如何确定仅master节点才能加载FTS进程呢？...2）可以看到需要满足启动规则才会注册到BackgroundWorkerList中 3）FTS的启动规则是Gp_role为GP_ROLE_DISPATCH，即master端这样，结合第一个逻辑图，PostmasterMain...->reaper函数从BackgroundWorkerList中取需要启动的进程进行启动，完成FTS的进程启动。

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GPDB - 高可用 - FTS机制（一）：探测成功

GPDB - 高可用 - FTS机制（一）：探测成功作为GreenPlum高可用的核心功能，FTS（Fault Tolerance Server）进程负责故障检测。...如果fts挂掉了，master还会再重新fork出一个。本文说说FTS的工作机制。...其中message_type为： /* Queries for FTS messages */ #define FTS_MSG_PROBE "PROBE" #define FTS_MSG_SYNCREP_OFF...FTS_PROBE_SUCCESS。...3、primary接收到PROBE消息后的动作 FTS进程向primary的ftshandler进程发送PROBE探测消息，fts进程接收到消息后，由HandleFtsMessage进行处理： 1）进行校验

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ICLR 2024 | FTS-Diffusion：针对金融时序中不规则特征的生成学习

本文介绍一篇来自ICLR 2024的论文，作者开发了一个新的生成框架FTS-Diffusion，将金融时间序列生成分解为模式识别-生成-演化过程，以更好地模拟不规则和尺度不变属性。...id=CdjnzWsQax 论文源码：暂未公布论文概述论文作者提出了FTS-Diffusion，这是一个用于合成具有不规则和尺度不变模式的金融时间序列的生成框架。...实验结果证实了FTS-Diffusion在合成与观测数据相似的金融时间序列方面的有效性，并证明了其对下游任务的实用性。...FTS-Diffusion的独特架构旨在处理不规则性和尺度不变性。证明了FTS-Diffusion在捕获真实世界金融数据方面的有效性，并说明了生成数据对于下游应用的价值。...实验效果来自三个真实数据集的实验结果表明，在几种替代模型中，FTS-Diffusion生成了最接近真实的金融时间序列。

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InnoDB全文索引基础

得到表fts_a中的分词信息。...，再将分词结果放到FTS Index Cache中。...在InnoDB中这个列被命名成FTS_DOC_ID，其类型为BIGINT UNSIGNED NOT NULL，并且InnoDB存储引擎自动会在该列加上一个名为FTS_DOC_ID_INDEX的Unique...这些操作由存储引擎自己完成，用户也可以在建表时自动添加FTS_DOC_ID,以及对应的Unique Index。由于列名FTS_DOC_ID聚友特殊意义，因此在创建时必须注意相应的类型，否则会报错。...若此时执行下面的SQL语句，会删除FTS_DOC_ID为7的文档 > DELETE FROM fts_a WHERE FTS_DOC_ID=7; InnoDB存储引擎并不会直接删除索引中对应的记录，而是将删除的文档

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SQLite全文搜索引擎：实现原理、应用实践和版本差异

FTS在SQLite中作为一个虚拟表（Virtual Table）模块实现，支持多种版本，如FTS3、FTS4和FTS5。...创建FTS虚拟表的语法与创建普通表类似，但需要使用VIRTUAL TABLE关键字，并指定FTS模块（如FTS3、FTS4或FTS5）。...三、FTS3、FTS4和FTS5的区别 FTS3、FTS4和FTS5都是SQLite的全文搜索（Full-Text Search）引擎，用于实现高效的全文搜索功能。...3.2 FTS4 FTS4在FTS3的基础上进行了改进，增加了一些新功能。...四、更新SQLite的FTS版本的步骤要更新SQLite的FTS版本，需要遵循以下步骤。以下示例说明了如何从FTS4升级到FTS5，但这些步骤也适用于从FTS3升级到FTS4或FTS5。

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MySQL案例：全文索引浅析

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PointCNN原理+代码讲解

+ 'nn_fts_from_pts_0',is_training)#fc1, (N, P, K, C_pts_fts) nn_fts_from_pts =pf.dense(nn_fts_from_pts..._0, C_pts_fts, tag + 'nn_fts_from_pt',is_training)#fc2, features, f_delta if fts isNone: nn_fts_input...= nn_fts_from_pts else: nn_fts_from_prev = tf.gather_nd(fts,indices, name=tag + 'nn_fts_from_prev...') nn_fts_input = tf.concat([nn_fts_from_pts,nn_fts_from_prev], axis=-1, name=tag + 'nn_fts_input...fts =pf.separable_conv2d(fts_X, C, tag + 'fts', is_training, (1, K),depth_multiplier=depth_multiplier

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iOS微信全文搜索技术优化

SQLite FTS3和FTS5的大部分性能很接近，FTS5索引的生成耗时比FTS3高一截，这个有优化方法。综合考虑这些因素，我们选择SQLite FTS5作为iOS微信全文搜索的搜索引擎。...之前的测试中FTS5的建索引耗时较久，也主要因为FTS5的merge操作比其他两种引擎更加耗时。...我们在WCDB中实现FTS5的segment自动merge机制，将这些merge操作集中到一个单独子线程执行，并且优化执行参数，具体如下：监听有FTS5索引的数据库每个事务变更到的FTS5索引表，抛通知到子线程触发...根据非文本搜索内容的不同存储位置，我们可以将FTS索引表的表格式分成两种：第一种方式是将非文本搜索内容存储在额外的普通表中，这个表保存FTS索引的Rowid和非文本搜索内容的映射关系，而FTS索引表的每一行只保存可搜索的文本内容...，这个表格式类似于这样：这种表格式的优势是FTS索引表的内容很简单，不熟悉FTS索引表配置的同学不容易出错，而且普通表的可扩展性好，支持添加新列；劣势则是搜索时需要先用FTS索引的Rowid读取到普通表的

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微信全文搜索耗时降94%？我们用了这种方案

SQLite FTS3 和 FTS5 的大部分性能很接近，FTS5 索引的生成耗时比 FTS3 高一截，但这个有优化方法。...之前的测试中 FTS5 的建索引耗时较久，也主要因为 FTS5 的 merge 操作比其他两种引擎更加耗时。...这个能力 FTS5 还没有，而 FTS5 的自定义辅助函数支持在搜索时获取到所有命中结果中的每个命中 Token 位置。...FTS 索引表的每一行只保存可搜索的文本内容，这个表格式类似于这样：这种表格式的优势是 FTS 索引表的内容很简单，不熟悉 FTS 索引表配置的同学不容易出错，而且普通表的可扩展性好，支持添加新列；...FTS 索引其实没有普通索引那么高效，有两个原因：第一，FTS 索引相比普通索引还带了很多额外信息，搜索效率低一些；第二，如果需要多个业务字段才能确定一条 FTS 索引时，FTS 索引是建不了联合索引的

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Kaggle系列-Tweet Sentiment Extraction第一名方案

= self.sentiment_embeddings(sentiment).view(bs, 1, -1) sentiment_fts = sentiment_fts.repeat(...(1, T, 1)) features = torch.cat([char_fts, sentiment_fts, probas_fts], -1) features...sentiment_fts = self.sentiment_embeddings(sentiment).view(bs, 1, -1) sentiment_fts =...sentiment_fts.repeat((1, T, 1)) x = torch.cat([char_fts, sentiment_fts, probas_fts],...sentiment_fts.repeat((1, T, 1)) x = torch.cat([char_fts, sentiment_fts, probas_fts],

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MySQL 全文索引实现简单版搜索引擎

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MySQL 的全文索引.

全文检索索引缓存（FTS Index Cache）是一个红黑树结构，其根据（word，ilist）进行排序，用来提高全文索引的性能。...参数 innodb_ft_cache_size 用来控制 FTS Index Cache 的大小，默认值为 32M。...；当数据库关闭时，在 FTS Index Cache 中的数据会同步到磁盘上的 Auxiliary Table 中。...三、实战全文索引 CREATE TABLE `fts_a` ( `FTS_DOC_ID` bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT, `body`...ROW_FORMAT = Dynamic; INSERT INTO `fts_a` VALUES (1, 'hello welcome to mysql world'); FTS_DOC_ID 字段名固定

1.8K2 0

微信全文搜索优化之路

本文以移动平台广泛采用的SQLite FTS Extension为例，介绍了移动平台FTS的基本原理，结合微信安卓客户端自身实践，重点讲述微信在FTS上的一些性能优化经验。...FTS3：基础版本，具有完整的FTS特性，支持自定义分词器，库函数包括Offsets，Snippet。 FTS4：在FTS3的基础上，性能有较大优化，增加相关性函数计算MatchInfo。...FTS5：和FTS4有较大变动，储存格式上有较大改进，最明显就是Instance-List的分段存储，能够支持更大的Instance-List的存储；并且开放ExtensionApi，支持自定义辅助函数...减少单次循环执行耗时深入SQLite FTS4 Extension源码，发现FTS4的库函数Offsets耗时占单次循环执行耗时70%以上，并且数据量越大耗时越长。...微信全文搜索最早开发于2013年底，FTS4是SQLite FTS Extension的最高版本，但是FTS4自带的分词器不能很好的支持中文，只能使用ICU分词器，当时ICU分词器的接入比较简单，对中文支持较好

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微信全文搜索优化之路

本文以移动平台广泛采用的SQLite FTS Extension为例，介绍了移动平台FTS的基本原理，结合微信安卓客户端自身实践，重点讲述微信在FTS上的一些性能优化经验。...SQLite FTS Extension ---- SQLite FTS Extension是SQLite为全文搜索开发的一个插件，它是内嵌在标准的SQLite分布版本当中，它具有如下的特点：搜索速度快...FTS3：基础版本，具有完整的FTS特性，支持自定义分词器，库函数包括Offsets，Snippet。 FTS4：在FTS3的基础上，性能有较大优化，增加相关性函数计算MatchInfo。...减少单次循环执行耗时深入SQLite FTS4 Extension源码，发现FTS4的库函数Offsets耗时占单次循环执行耗时70%以上，并且数据量越大耗时越长。...微信全文搜索最早开发于2013年底，FTS4是SQLite FTS Extension的最高版本，但是FTS4自带的分词器不能很好的支持中文，只能使用ICU分词器，当时ICU分词器的接入比较简单，对中文支持较好

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寻找最优持仓期的开盘缺口盈利交易策略基于Matlab

strcmp(components{i},quandlc{j})) fprintf('%4.0f %s\n',i,quandlc{j}); fts...=0; [fts,headers]=Quandl.get(quandlcode{j},'type','fints', ......'start_date',date1,'end_date',date2); cp=fts2mat(fts.Close,1); Tcp{i}=cp; % close...op=fts2mat(fts.Open,1); Top{i}=op; % open hp=fts2mat(fts.High,1); Thp{i}=hp; % high...lp=fts2mat(fts.Low,1); Tlp{i}=lp; % low end end end

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Try Future sequence

def sequence[T](fts: List[Future[T]]): Future[List[T]] = { fts match { case Nil => Future(Nil)...case ft::fts => ft.flatMap( t => sequence(fts).flatMap(ts => Future(t::ts))) } } 2）通过类型推导，我发现把flatMap...def sequence[T](fts: List[Future[T]]): Future[List[T]] = { fts match { case Nil => Future(Nil)...case ft::fts => ft.flatMap( t => sequence(fts).map(ts => t::ts)) } } 3）Erik通过async，await实现的sequence

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MySQL 8.0 InnoDB全文索引可用于生产环境吗（续）

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微信手机端的本地数据全文检索优化之路

本文以移动平台广泛采用的SQLite FTS Extension为例，介绍了移动平台FTS的基本原理，结合微信Android客户端自身实践，重点讲述微信在FTS上的一些性能优化经验。...（本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-1132-1-1.html） 2、SQLite FTS Extension SQLite FTS Extension是SQLite...，Snippet； [2] FTS4：在FTS3的基础上，性能有较大优化，增加相关性函数计算MatchInfo； [3] FTS5：和FTS4有较大变动，储存格式上有较大改进，最明显就是Instance-List...优化1：减少单次循环执行耗时深入SQLite FTS4 Extension源码，发现FTS4的库函数Offsets耗时占单次循环执行耗时70%以上，并且数据量越大耗时越长。...微信全文搜索最早开发于2013年底，FTS4是SQLite FTS Extension的最高版本，但是FTS4自带的分词器不能很好的支持中文，只能使用ICU分词器，当时ICU分词器的接入比较简单，对中文支持较好

2.6K2 0

graph attention network（ICLR2018）官方代码详解（tensorflow）-稀疏矩阵版

= 0.0: seq = tf.nn.dropout(seq, 1.0 - in_drop) seq_fts = tf.layers.conv1d(seq, out_sz..., 1, use_bias=False) # simplest self-attention possible f_1 = tf.layers.conv1d(seq_fts..., 1, 1) f_2 = tf.layers.conv1d(seq_fts, 1, 1) f_1 = tf.reshape(f_1, (nb_nodes...= 0.0: seq_fts = tf.nn.dropout(seq_fts, 1.0 - in_drop) # As tf.sparse_tensor_dense_matmul...coefs = tf.sparse_reshape(coefs, [nb_nodes, nb_nodes]) seq_fts = tf.squeeze(seq_fts)

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tensorflow 动态获取 BatchSzie 的大小实例

True): # 不会创建新的变量 a4 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) sum = a1 + a2 + a3 + a4 fts_s...= tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 100), name='fts_s') b = tf.zeros(shape=(tf.shape(fts_s)[0]..., tf.shape(fts_s)[1])) concat = tf.concat(axis=1, values=[fts_s, b]) init_op = tf.global_variables_initializer...var.name import numpy as np ft_sample = np.ones((10, 100)) con_value = sess.run([concat], feed_dict={fts_s

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