SQL:将小跨度分成一个大的连续跨度 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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SQL 将一个字段内用逗号分隔的内容分成多条记录

---恢复内容开始--- 本文转http://www.mhzg.net/a/20117/2011789260293.html 由于业务需求，我们可能会把一串以分割符字符串数据放到一个字段，如我们在客户端处理拆分是很简单的...，不过这样做效果不太好，怎么用SQL SERVER 2008 来解决这件事件哪？...)) Insert Tab select 1,N'a,b,c' union all select 2,N'd,e' union all select 3,N'f' Go SQL2000... b where charindex(',',','+a.Col2,b.ID)=b.ID --也可用 substring(','+a.COl2,b.ID,1)=',' SQL2005...,'nvarchar(100)') from a.COl2.nodes('/root/v')C(v))b SQL05用CTE: ;with roy as (select

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linux下的split 命令（将一个大文件根据行数平均分成若干个小文件）

split 将一个大文件分成若干个小文件方法例如将一个BLM.txt文件分成前缀为 BLM_ 的1000个小文件，后缀为系数形式，且后缀为4位数字形式先利用 wc -l BLM.txt...读出 BLM.txt 文件一共有多少行再利用 split 命令 split -l 2482 ...../BLM/BLM.txt -d -a 4 BLM_ 将文件 BLM.txt 分成若干个小文件，每个文件2482行(-l 2482)，文件前缀为BLM_ ，系数不是字母而是数字（-d），后缀系数为四位数...在Linux下用split进行文件分割：模式一：指定分割后文件行数对与txt文本文件，可以通过指定分割后文件的行数来进行文件分割。...在Linux下用cat进行文件合并：命令：cat small_files* > large_file 将a.txt的内容输入到b.txt的末尾 cat a.txt >> b.txt

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golang内存分配学习记录

不过因为基于稀疏内存的内存管理失去了内存的连续性这一假设，这也使内存管理变得更加复杂，但是解决了上述相关的问题。 ?...Go 语言的内存管理模块中一共包含 67 种跨度类，每一个跨度类都会存储特定大小的对象并且包含特定数量的页数以及对象，所有的数据都会被预选计算好并存储在 runtime.class_to_size 和...我们从这个代码片段可以看出 runtime.mallocgc 会根据对象的大小执行不同的分配逻辑，在前面的章节也曾经介绍过运行时根据对象大小将它们分成微对象、小对象和大对象，这里会根据大小选择不同的分配逻辑...微分配器可以将多个较小的内存分配请求合入同一个内存块中，只有当内存块中的所有对象都需要被回收时，整片内存才可能被回收。...小对象小对象是指大小为 16 字节到 32,768 字节的对象以及所有小于 16 字节的指针类型的对象，小对象的分配可以被分成以下的三个步骤：确定分配对象的大小以及跨度类 runtime.spanClass

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Golang 的内存管理

TCMalloc 中将内存分成三类，即小对象，小于256K的，中型对象，介于256K到1M的，大于1M的为大对象。...多个连续的 Page 会组成一个 Span。Go 中的一个 Page 为 8KB。 type mspan struct { ......Go 中的内存大小分类并不像 TCMalloc 那样分成小、中、大对象，而是分成微对象、小对象和大对象三种。Go 的内存分配器会根据申请分配的内存大小选择不同的处理逻辑。...多个连续的内存页（8KB）组成 span，每个 span 又划分成大小固定的多个 slot。...全局每个 size 的 span 都有一个 mcentral，锁的粒度相对于全局的 mheap 小很多。每个 mcentral 可以看成是每个 size 的 span 的一个全局后备 cache。

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golang内存分配二次分析

从上次遍历的结束位置开始遍历，选择第一个大小大于申请内存的内存块；最优适应（Best-Fit）— 从链表头遍历整个链表，选择最合适的内存块；隔离适应（Segregated-Fit）— 将内存分割成多个链表...对象大小Go 语言的内存分配器会根据申请分配的内存大小选择不同的处理逻辑，运行时根据对象的大小将对象分成微对象、小对象和大对象三种：类别大小微对象(0, 16B)小对象[16B, 32KB]大对象(32KB...上述设计将原有的连续大内存切分成稀疏的小内存，而用于管理这些内存的元信息也被切成了小块。...地址空间因为所有的内存最终都是要从操作系统中申请的，所以 Go 语言的运行时构建了操作系统的内存管理抽象层，该抽象层将运行时管理的地址空间分成以下四种状态8：状态解释None内存没有被保留或者映射，是地址空间的默认状态...小对象小对象是指大小为 16 字节到 32,768 字节的对象以及所有小于 16 字节的指针类型的对象，小对象的分配可以被分成以下的三个步骤：确定分配对象的大小以及跨度类 runtime.spanClass

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快手 | 通过分桶的方式进行LTV预估

层，将其表征为低维度的连续向量。...其中连续型特征会先进行离散化，对于一些长尾分布的连续特征，本文使用等频处理。最终将每个特征表征向量直接连接在一起作为最终的用户表示。...2.子分布建模模块(SDM, Sub-Distribution modeling Module)，根据子分布内样本的实际LTV值，进一步将每个子分布分成多个桶，把子分布建模转化为多桶分类问题，这样可以通过调整桶的宽度来保持桶内样本量大致相同...第3部分是学习桶内的数据偏差，本文采用min-max归一化方法，将桶内样本的LTV值压缩到0-1之间，并使用MSE回归建模压缩后的值。...传统的建模策略是利用独立模型来估计某一个目标，或者简单地基于多任务学习同时学习多个时间跨度的LTV。

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得物基于 StarRocks 的 OLAP 需求实践

使用分桶键Hash以后，把数据均匀的分布到所有的BE上，不要出现bucket数据倾斜的情况，分桶键的选择原则就是高基数的列或者多个列组合成为一个高基数的列，尽量将数据充分打散。...一张表被切分成了多个Tablet，StarRocks在执行SQL语句时，可以对所有Tablet实现并发处理，从而充分的利用多机、多核提供的计算能力。...；数据源来源多，报表定制化比较高，有多个数据源合并成一个大宽表的场景、也有多表连接的的需求；各种监控图、报表展示、业务实时查询等，即较高的并非查询。...StarRocks提供了非常好用的Flink-connector插件。图片小tips：1. ...改造阶段，将原先MongoDB中的一个集合拆分成3张表。使用明细模型，记录每天的对应人员的任务信息，按天分区，由之前的每人每天一条记录改为，以事件为单位，每人每天可以多条记录。

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算法渣-排序-桶排序

，为了保证原味性，主要参考《算法导论》需要注意的是线性排序算法是非基于比较的排序算法，都有使用限制才能达到线性排序的效果定义桶排序 (Bucket sort)或所谓的箱排序，是一个排序算法，工作的原理是将数组分到有限数量的桶子里...当要被排序的数组内的数值是均匀分配的时候，桶排序使用线性时间（Θ（n））算法桶排序的思想：其实就是先分配再收集的这个一个过程假设输入是一个随机过程产生的[0,1)区间上均匀分布的实数把区间划分成...n个大小相同的子区间，或称为桶。...然后将n个输入元素分布的各个桶中去。...优质的桶排序需要考虑几个因素：桶的数量：桶越多，占用空间越大区间跨度：桶与桶之间的跨度桶内元素的排序一般区间跨度：除了最后一个桶只包含一个最大值之外，其余各桶之间的区间跨度=(最大值-最小值

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NLP的12种后BERT预训练方法

跟随小博主，每天进步一丢丢 ? 作者：朝九晚九学校：北京航空航天大学研究方向：自然语言处理目录 1. RoBERTa 2. ERNIE 3. ERNIE 2.0 4. XLMs 5....多个无监督任务包括：词法任务：Word、phrase、entity级别的mask；预测一个词是否首字母大小的任务；预测当前词是否出现在其他文档里句法任务：把一个段落切分成1到m个段，随机打散，让模型来恢复...在跨度选择任务（例如问答和共指解析）方面取得了实质性进展。训练的方法主要是通过： (1)掩码连续随机跨度，而不是随机令牌。...(2)优化跨边界目标(SBO)，训练跨度边界表示以预测被屏蔽跨度的整个内容，而不依赖于其中的各个令牌表示。 ? 10....这里根据输出的不同将任务分成了四种。如下图所示： ? 12.

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超越谷歌BERT！依图推出预训练语言理解模型ConvBERT，入选NeurIPS 2020

机器之心发布机器之心编辑部在本文中，本土独角兽依图科技提出了一个小而美的方案——ConvBERT，通过全新的注意力模块，仅用 1/10 的训练时间和 1/6 的参数就获得了跟 BERT 模型一样的精度...本土独角兽依图科技最近在人工智能界顶会 NeurIPS 上提出了一个小而美的方案——ConvBERT，通过全新的注意力模块，仅用 1/10 的训练时间和 1/6 的参数就获得了跟 BERT 模型一样的精度...另一方面，考虑到传统的卷积采用固定的卷积核，不利于处理语言这种关系复杂的数据，所以依图提出了一种新的基于跨度的卷积，如下图所示。...在基于跨度的卷积的基础上，依图将其与原始的自注意力机制做了一个结合，得到了如图所示的混合注意力模块。 ? 可以看到，被标红的部分是基于跨度的卷积模块，而另一部分则是原始的自注意力模块。...最后，依图将提出的 ConvBERT 模型在不同的大小设定下与 state-of-the-art 模型进行了对比。

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【甘泉算法】一文搞定单调栈问题

解法二：单调栈找到数组nums每个元素的下一个更大元素，其实可以模拟到日常生活的站队的场景，将元素的大小抽象为人的身高，高个儿的人将挡住后面的人，从列队往后看，每个人下一个更高的人将一目了然，如下图所示...，虽然加上while循环，但是while循环里面并没有对数组有任何的操作，仅仅就是把比当前元素小的元素全部弹出（因为小元素不可能是别人的下一个更高元素），所以时间复杂度是O(n)。...3.4 股票价格跨度这道题拿到手第一感觉是读不懂，笔者没有玩过股票，这些股市的概念也基本没有机会接触到，但是我们可以将题目认真分析，转化为我们程序员能读懂的内容。...我们试想下，如果某个元素w前面所有的元素都比它小，那么它后面的元素y，只要判断y与w的大小就行，如果w小于等于y，说明w前面的都小于等于y，将w前面元素的跨度加上w到y的跨度，那么就可以计算出y的跨度，...，跨度为1；第三步：60入栈，80 > 60，60的跨度仅仅包含自身，跨度为1；第四步：70入栈，60 70，70的跨度包含60和自身，跨度为2（将60的跨度累加起来），此时60

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超越谷歌BERT！依图推出预训练语言理解模型ConvBERT，入选NeurIPS 2020

机器之心发布机器之心编辑部在本文中，本土独角兽依图科技提出了一个小而美的方案——ConvBERT，通过全新的注意力模块，仅用 1/10 的训练时间和 1/6 的参数就获得了跟 BERT 模型一样的精度...本土独角兽依图科技最近在人工智能界顶会 NeurIPS 上提出了一个小而美的方案——ConvBERT，通过全新的注意力模块，仅用 1/10 的训练时间和 1/6 的参数就获得了跟 BERT 模型一样的精度...这是依图继 ECCV 2020 之后，连续开放的第二项主干网络基础性改进工作。...另一方面，考虑到传统的卷积采用固定的卷积核，不利于处理语言这种关系复杂的数据，所以依图提出了一种新的基于跨度的卷积，如下图所示。...在基于跨度的卷积的基础上，依图将其与原始的自注意力机制做了一个结合，得到了如图所示的混合注意力模块。可以看到，被标红的部分是基于跨度的卷积模块，而另一部分则是原始的自注意力模块。

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【实战】用OpenCV实现页面扭曲矫正

前言今天要分享的内容是关于页面扭曲矫正的内容，为了让大家有一个相关的概念，下面先预览一下效果图 ?...（爱的魔力） ? 对于一些经典的文本矫正的思路（例如Leptonica dewarping method 和 the CTM method）将问题分解为： 1. 将文本分成几行线 2....α and β 页面上n个水平跨度的垂直偏移对于每个跨度，水平跨度中 m个点的水平偏移量对于上面的一些参数，本人的理解是页面扭曲存在这旋转和偏移的变换，因为把文本内容分成几行，因此将每一行文本看成是一条曲线...红色的是文本上检测到的关键点，蓝色的是通过模型的重投影的点。左图的蓝色点都是共线的（假设一开始文本是直线的），而右图是将确定页面的姿态/形状，使得蓝色点几乎上红色点上。...2、检测文本的轮廓。通过自适应阈值——> 膨胀+腐蚀——> 连通区域分析+PCA来近似文本 ? 3、将文本组成跨度。 ? 4、样本跨度。在每个跨度上生成代表性点。 ? 5、创建初始参数估计。

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股票价格跨度（单调栈）

题目编写一个 StockSpanner 类，它收集某些股票的每日报价，并返回该股票当日价格的跨度。...今天股票价格的跨度被定义为股票价格小于或等于今天价格的最大连续日数（从今天开始往回数，包括今天）。...例如，如果未来7天股票的价格是 [100, 80, 60, 70, 60, 75, 85]，那么股票跨度将是 [1, 1, 1, 2, 1, 4, 6]。...注意 (例如) S.next(75) 返回 4，因为截至今天的最后 4 个价格 (包括今天的价格 75) 小于或等于今天的价格。...&& price >= stk.top().first) { days += stk.top().second;//个数合并 stk.pop();//删除小的

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Kubernetesr的Service Mesh（第7部分）：让分布式跟踪变得简单

本系列的其他部分包括： Service的重要指标以DaemonSet方式运行linkerd 加密所有的东西通过流量切换进行连续部署 Dogfood环境，入口和边缘路由简单轻松的分期微服务让分布式跟踪变得简单...在之前的文章中，我们介绍了分布式跟踪的一些好处，以及如何配置Linkerd将跟踪的数据导出到Zipkin。...每个Linkerd路由器发出一个服务器跨度和一个客户端跨度，总共8个跨度。点击一个跨度将会显示该跨度的更多细节。例如，上面跟踪中的最后一个跨度表示世界服务响应请求的时间 - 8毫秒。...每个跨度都有一个开始时间戳和一个结束时间戳，以及有关在该间隔内发生的额外元数据。跟踪中的第一个跨度称为根跨度。所有其他跨度都有一个父ID标识引用，指的是根跨度或其后代之一。...因此，客户端跨度的父节点始终是服务器跨度。在路由多服务请求的过程中，Linkerd将发出多个客户端和服务器跨度，在Zipkin UI中显示为单个跟踪。

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【LLM系列之GLM】GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

给定输入文本 x =[ x_1, …, x_n ] ，对多个文本跨度 \{ s_1, …, s_m \} 进行采样，其中每个跨度 s_i 对应于一系列连续的标记 [ s_i ,1;… ; s_i ,...（如Megatron-LM），之前应该是先残差，后层归一化 (2)用于输出标记预测的单个线性层； (3) ReLU s替换为GELU s ReLU 确定性地将输入乘以零或一，而Dropout随机地乘以零...微调GLM 使用 GLM 将情感分类任务制定为空白填充。通常，对于下游 NLU 任务，会在模型之上添加线性分类器，从而导致预训练和微调之间的不一致。...具体来说，GLM RoBERTa优于T5 Large，但只有它的一半大小。在多任务预训练中，在一个训练批次中，短跨度和长跨度（文档级或句子级）的采样机会均等。...将模型的参数增加到 410M（GPT Large 的 1.25）导致性能接近GPT Large。 GLM515M （ GPT Large的 1.5 ）可以进一步超越GPT Large。

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单调栈，栈还能单调一下？

什么是单调栈单调栈，首先是一个栈，满足先进后出的特性，其次是出栈有点特殊：遇到一个新元素，如果它比栈顶元素小，那就让它入栈，否则就弹出栈顶元素，直到这个新元素比栈顶元素小，再让它入栈。...单调栈的套路比如说这样一道题目：给一个数组，返回一个大小相同的数组。...next_g[origin_index] = num # 将原元素的索引保存下来 stack.append((index...，将其出栈（因为其历史跨度已经记录在了下一个元素中），并将其跨度叠加 rst += self.prices.pop()[0] # 保持元素及其跨度，便于下一次直接计算历史跨度...如果遇到的问题，和前后元素之间的大小关系有关系的话，可以尝试使用单调栈，也有不少问题需要先转换为求下一个最大/小元素的问题，然后再使用单调栈解决。

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在微服务中启用分布式跟踪 | 微服务系列第十篇

在OpenTracing中，跟踪是跨度的有向无环图（DAG）。 DAG是边缘显示方向的节点图，没有循环。 Spans是命名的，定时操作，表示该跟踪中的连续工作单元。...这个连续的工作单元可以代表对数据库服务的单个调用，也可以代表需要多个下游服务的复杂操作。参与分布式跟踪的每个微服务都可以创建自己的跨度或跨度。跨度是分层的，这意味着跨子之间可以存在父子关系。...默认情况下，上图中显示的跟踪包含三个单独的跨距。为每个Web服务调用创建一个跨度。第一个后续每个后续跨度继承前一个跨度作为其父级。...OpenTracing主要关注三个方面：它为开发人员提供了一种简单，标准化，独立于供应商的机制，可以将跟踪引入基于MicroProfile的微服务中，它提供了标准化跟踪数据如何从一个微服务传输到另一个微服务的解决方案...如果@Traced注释应用于类和方法，则应用于该方法的注释配置将覆盖类级别的注释配置。注释在方法执行开始时开始跨度，并在方法执行结束时完成跨度。

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【NLP】NLP的12种后BERT预训练方法

多个无监督任务包括：词法任务：Word、phrase、entity级别的mask；预测一个词是否首字母大小的任务；预测当前词是否出现在其他文档里句法任务：把一个段落切分成1到m个段，随机打散，让模型来恢复...CMLM可以将显式的跨语言信息作为训练信号，更好的训练跨语言预训练模型。方法分为3步：由n-gram向量推断得到n-gram翻译表。...在跨度选择任务（例如问答和共指解析）方面取得了实质性进展。训练的方法主要是通过： (1)掩码连续随机跨度，而不是随机令牌。...(2)优化跨边界目标(SBO)，训练跨度边界表示以预测被屏蔽跨度的整个内容，而不依赖于其中的各个令牌表示。 ? 10....这里根据输出的不同将任务分成了四种。如下图所示： ? 12.

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为什么要特征标准化

这个时候请我们想象下，现在我们假设把a,b,c分成三个人，他们现在是一个团队，来共同的解决一个问题，在工作中a总是不知道工作发生了什么，只会用蛮力气， b的能力适中，c的能力最强，这时候团队的boss看了看他们的工作...好，这个时候我们把这个问题放到机器学习中，首先，我们先把b去除掉，再把房价的问题在进行简化一下：价格=a*距离市中心+c*面积只留下这a,c两个特征属性，因为面积的跨度在0到200之间0，离市中心的跨度普遍在...我们在机器学习之前先将收集到的数据预先处理一下，我们把取值面积大的数值可以进行适当的浓缩一下取值跨度小的适当的可以进行放大一下，使得他们的跨度可以尽量的统一，通常用于特征标准化的途径有两种，一种叫做minmax...normalization他们会按比例将所有的数据放缩到0-1这个区间，有的也可能是-1-1的区间，还有一种叫做std normalization，他会把所有的数据放缩成平均值为0，方差为1的数据（mean...好了，这就是这篇文章所表述的对于机器学习特征标准化的一个小介绍和通常使用的一个方法。 ?

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