在Oracle中，使用分区表是一种很自然的事情，数据库容量基本都是500G起，大小在5T以上都是很常见的。...但是在MySQL的使用中，我们几乎不使用分区表，今天有同学在群里一起沟通，我就按照我的理解做了梳理。...我觉得主要是使用模式的差异，我们不使用的主要原因是避免单库存储过大，而且分区表变更相对会比较麻烦，在MySQL侧，我们的目标是让数据库更小巧轻量一些，可能更偏TP一些，我们目前是排除了分区表的设计，而且也明确写进了开发规范...，如果按照数据类型来说，状态表，流水表和配置表，这三种类型中也就只有流水日志表的数据都是建议使用周期表的形式进行存储，方便随时扩展，表结构变更也方便T+1的变更模式 在这个基础上，可以把这个问题转化为，...这个问题我们调研过，目前来看，查询复杂度的一些变更业务基本都能够接受，而且风险覆盖度要小一些（程序侧也不能完全保证SQL一定好使不走全表扫描）目前我们实现周期表（日表，月表，周表，年表，季表）中的日表和月表的自动扩展
您可能会问:“但是为什么在打包时要重新执行这些测试呢?”毕竟，这些相同的测试是在合并之前由Zuul gate执行的。原因有很多: 这些单元测试是在特定的操作系统版本和特定的包集上运行的。...它们可能与RDO使用的不同，所以我们需要确保项目与那些组件的兼容性。 项目依赖项使用pip安装在OpenStack gate中，有些版本可能会有所不同。...它们还允许我们在问题发生在上游通道之前进行检测。OpenStack项目使用requirements项目来决定其他项目应该使用他们自己的库的哪个版本。...在RDO的情况下，我们在所有项目中使用来自主分支的代码运行RDO trunk builder，这允许我们提前通知，就像在这个示例bug中一样。...我们已经看到过单元测试失败的案例，比如在有限的环境中运行，或者需要超过一定时间才能完成。 既然您已经了解了RDO打包的单元测试的重要性，那么您可以继续并确保我们在每个包上都使用它。
在Java中为什么不推荐使用Float 在Java中，我们可以使用两种数据类型来表示浮点数：Float和Double。...使用Float类型可能会导致精度丢失。 类型转换：在Java中，浮点数常量默认为Double类型。如果要在计算中使用Float类型，需要进行类型转换，这增加了代码的复杂性和易错性。...例如，当我们使用Math类中的数学函数时，需要将Float类型转换为Double类型。...下面是几个在工作中常见的案例，说明为什么在Java中不推荐使用Float类型： 1. 金融计算 在金融领域，精确的计算是至关重要的。例如，计算利息、股票价格或货币兑换时，需要高精度的计算。...科学计算 在科学计算中，需要进行高精度的浮点数运算，以获得准确的结果。使用Float类型可能会导致精度丢失，从而影响实验结果或计算精度。
在JVM的运行时数据区中有个虚拟机栈(或Java栈),在它的里面是由栈帧'叠加'而成.栈帧由局部变量表,操作数栈,动态连接,方法返回地址等组成. 那么我们就从局部变量表角度解答下这个问题....System.out.println(address); } 执行编译,如下 查看字节码,如下 详细看下两个方法的局部变量表 query方法的局部变量表,如下 shadow方法的局部变量表,如下 我们发现...,非静态方法shadow的局部变量表中有this,而在静态方法query的局部变量表中没有this....在普通方法中,在它的局部变量表中的第一个槽存放了this, 而静态方法的局部变量表中没有存放this.
在一个数字威胁不断演变的世界中，拥有准确的实时数据进行安全扫描至关重要。最新的数据是 SecurityScorecard 的生命线。...Horus 使用实时流管道和连接器来处理数据。该团队编写了基于 Python 的应用程序，并将其作为代理部署到此系统中。...Confluent 在 SecurityScorecard 扫描网络并爬取网页内容的能力中发挥着至关重要的作用，从追踪违规事件的数据库中抽出数十亿条记录。这使得任何团队都可以“重播”数据。...这些源连接器会创建充当资产历史记录的数据档案并实时将数据源连接在一起，以便在整个企业中实现一致的数据层。 完全托管系统的高效性已经解放了 SecurityScorecard 中的两个全职角色。...未来，威胁研究和数据平台团队一直在使用流数据管道来增强所有团队的数据发现和共享能力。
在这篇简短的文章中，我将解释在使用JSON传输数据时，为什么浮点数或大十进制值应表示为字符串 。...long类型引发的诡异情况 长话短说，同事在利用swagger对接后端API时，诡异的发现swaggerUI中显示的json属性值并不是api返回的值。...123123126964992223, Profile = "Please attention on Id", }; return new JsonResult(testJson); } 该API在swagger...直接给结论：部分long类型值(最大值2^63^-1)会超过Javascript的最大安全Number(2^53^-1)， 浏览器/前端 使用JSON.parse(123123126964992223)...将JSON中的数字值作为字符串传输的是为了消除传输中的精度丢失或歧义性。 JSON规范中未给数值指定精度，JSON解析器会自由选择合适的数值精度。
作者：何甜甜在吗 来源：http://1t.click/a7Gm 在项目开发过程中经常遇到时间处理，但是你真的用对了吗，理解阿里巴巴开发手册中禁用static修饰SimpleDateFormat...通过阅读本篇文章你将了解到： 为什么需要LocalDate、LocalTime、LocalDateTime【java8新提供的类】； java8新的时间API的使用方式，包括创建、格式化、解析、计算、...# 为什么需要LocalDate、LocalTime、LocalDateTime 1.Date如果不格式化，打印出的日期可读性差 Tue Sep 10 09:34:04 CST 2019 2.使用SimpleDateFormat...在多并发情况下使用SimpleDateFormat需格外注意 SimpleDateFormat除了format是线程不安全以外，parse方法也是线程不安全的。...calb中中属性设置cal c、返回设置好的cal对象 但是这三步不是原子操作 多线程并发如何保证线程安全 - 避免线程之间共享一个SimpleDateFormat对象，每个线程使用时都创建一次SimpleDateFormat
分支正在切换到std::future #tokio Read More Reddit 讨论 parallel：Rust实现的类GNU Parallel的工具 GNU Parallel，它是一个shell工具，可以在一台或多台计算机上并行的执行计算任务...Read More DigitalBridge：为什么我们在云渲染中使用Rust？ #render DigitalBridge公司利用光线追踪技术做家居环境的云渲染技术。他们为什么使用Rust呢？...自成立以来，构建和维护此服务一直很困难，我们的初始生产版本包括： 复杂的CUDA层; 成千上万的C++代码来准备和运行渲染; C库上的C++包装器; C封装在C++库上; Cython为渲染器提供可调用的接口以进行集成...使用C++会严重阻止许多具有高级语言经验的团队成员为代码库做出贡献。它还导致偶尔难以调试的内存安全性和正确性问题，即使是我们经验丰富的C++开发人员也会感到困惑。所以，他们选择了Rust。...现在他们的产品中，每天可以处理1000多个渲染定制服务。 Read More Rust 类型语言 #type 本文简要地介绍了Rust中的类型系统。
为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据 在推荐系统中，MongoDB是一个常用的数据库选择，它提供了许多特性和功能，使其成为推荐系统的理想选择。...下面我们将结合一个具体的案例和代码来讲解为什么要使用MongoDB。 案例背景： 假设我们正在开发一个电影推荐系统，用户可以根据自己的喜好和观看历史，获取个性化的电影推荐列表。...在推荐系统中，用户的个人信息、观看历史和电影数据可能是多层嵌套的结构，使用MongoDB可以方便地存储和查询这些数据。...在推荐系统中，我们需要根据用户的喜好和观看历史，进行复杂的查询操作来获取推荐结果。MongoDB的查询性能优秀，可以快速地返回满足条件的数据。...MongoDB在推荐系统中的使用具有灵活的数据模型、高性能的查询、可扩展性和高可用性等优势。通过具体的案例和代码示例，我们可以看到MongoDB在存储和查询推荐系统数据方面的便利性和效果。
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在线程组中，如果发生未捕获异常，可以通过 Thread.UncaughtExceptionHandler 进行处理。 在 Java 中，虽然线程组是一种功能强大的机制，但实际上并不推荐使用。...下面主要从以下几个方面说明： 1、难以扩展 在平常的开发中，当我们需要对线程进行动态调度时，线程组往往过于笨重，这导致了代码难以扩展。...3、容易引起歧义 在 Java 中，虽然 ThreadGroup 的设计旨在通过将一组线程分到同一个容器中来轻松管理和控制它们，但如果使用错误，可能会导致线程状态。...因此，在 Java 中，线程组已基本过时，推荐使用 Executor 框架等新的更实用的工具来进行线程管理。...在 JDK8之后，API也推出了更加强大的CompletionService接口，它能够执行更为复杂的异步任务并得到结果，这极大地扩展了Java中多线程编程的功能性。
，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。...为什么ResNet可以解决“随着网络加深，准确率不下降”的问题？...除了实验证明外： 表1，Resnet在ImageNet上的结果 理论上，对于“随着网络加深，准确率下降”的问题，Resnet提供了两种选择方式，也就是identity mapping和...对于常规ResNet，可以用于34层或者更少的网络中，对于Bottleneck Design的ResNet通常用于更深的如101这样的网络中，目的是减少计算和参数量（实用目的）。...给出了它们具体的结构： 表2，Resnet不同的结构 首先我们看一下表2，上面一共提出了5中深度的ResNet，分别是18，34，50，101和152，首先看表2最左侧，我们发现所有的网络都分成
然而，由于大语言模型中存在的过时、不准确、幻觉、一本正经的胡说八道、基于互联网数据训练这些缺点，因此，直接使用大语言模型生成的内容在商业场景中，特别是涉及到一些专业领域以及私有数据的场景，是无法提供准确或有价值的信息的...我们为什么要在使用大模型时使用语义搜索？ 首席，我们需要思考，为什么我们使用大模型时要使用语义搜索，知道初心是什么，然后才能坚守初心，而不至于被次要的东西所影响，最后导致项目变形。...如果自己使用机器学习平台进行部署，则需要注意资源消耗的问题，在Elasticsearch中，模型是在线程之间共享的。...在实际应用中，我们往往需要结合向量搜索和其他搜索技术，甚至是结合机器学习与NLP推理技术来构建一个高效且灵活的搜索系统。这样可以充分利用各种技术的优势，同时避免各种技术的局限性。...选择一个健壮、完善、被广泛验证过的平台，将是我们有效使用语义搜索，有效的与大模型相集合的良好开端，帮助我们赢在起跑线。
ResNet总体介绍 ---- 在ResNet的原始论文里，共介绍了几种形式： 如无特殊说明，截图均来自原始论文 作者根据网络深度不同，一共定义了5种ResNet结构，从18层到152层，每种网络结构都包含五个部分的卷积层...我的理解是，这更多是一种实验发现的，对作者使用的数据集效果比较好的参数（作者使用的数据集当然是比较流行的开放数据集），但是是否在特定场景下是否就是最优呢？...就是两个3*3的卷积层堆叠在一起： 例如，对于ResNet18的残差块conv2_x结构： 而所谓残差链接，其实关键就一句： out += identity 就是跳层将输入和输出进行相加...我们看从ResNet34到ResNet50，深度增加了差不多三分之二，但是计算量却只是增加5%左右（当然这样比较有点作弊的嫌疑，毕竟ResNet50不少的层都是1*1的卷积运算，用于升降维）。...这里实现中，看不出来_forward_impl这个为什么单独写成了也给函数，貌似在forward中实现并无不妥。
他们发现，在每个隐藏层中只有一个神经元的ResNet，就是一个通用逼近函数，无论整个网络的深度有多少，哪怕趋于无穷大，这一点都成立。 一个神经元就够了，这不是很令人兴奋吗？...例子是：在平面中对单位球（unit ball）进行分类。 训练集由随机生成的样本 ? 组成，其中 ? 我们人为地在正样本和负样本之间创建了一个边界，以使分类任务更容易。我们用逻辑损失作为损失 ?...ResNet vs 全连接网络： 虽然我们在每个基本残差块（residual block）中只使用一个隐藏神经元来实现通用逼近，但有人可能会说，ResNet的结构仍然将identity传递到下一层。...个连接，这要归功于identity map。完全连接网络的这种“过度参数化”或许可以解释为什么dropout对这类网络有用。...换句话说，每一层有多个单元的ResNet在某种意义上是模型的过度参数化，而过度参数化已经被观察到有利于优化。这可能就是为什么训练一个非常深的ResNet比训练一个完全连接的网络“更容易”的原因之一。
我们知道，对浅层网络逐渐叠加layers，模型在训练集和测试集上的性能会变好，因为模型复杂度更高了，表达能力更强了，可以对潜在的映射关系拟合得更好。...对于F(x)路径、shortcut路径以及block之间的衔接，在论文Identity Mappings in Deep Residual Networks中有更进一步的研究，具体在文章后面讨论。...ResNet的设计有如下特点： 与plain net相比，ResNet多了很多“旁路”，即shortcut路径，其首尾圈出的layers构成一个Residual Block； ResNet中，所有的Residual...image.png 反向传播中的这个\(1\)具有一个很好的性质，任意两层间的反向传播，这一项都是\(1\)，可以有效地避免梯度消失和梯度爆炸。...所以，网络的“实际深度”是在训练过程中决定的，即ResNet具有某种深度自适应的能力。 深度自适应能解释不会“退化”，但为什么可以更好？
这就是为什么我认为分享这些简单的技巧是非常重要的，这些技巧可以帮助我们避免过多的使用 if 语句。...接下来会介绍6种方式来代替 if 的使用，这样做不是坚决不使用 if 偏执狂，而是换个方式思考我们的编码思路。 1....4.非分支策略 此技巧尝试避免使用switch语句，相反是用键/值创建一个映射并使用一个函数访问作为参数传递的键的值。...", })[breed]||'Im the default'; dogSwitch("border xxx") 5.作为数据的函数 我们知道在JS中函数是第一个类，所以使用它我们可以把代码分割成一个函数对象...OOP中多态性最常见的用法是使用父类引用来引用子类对象。
文章受Highway Networks启发，通过在不相邻的feature map间添加“跨越式”的identity mapping通道，设计出了如下的residual module： ?...并给出了ResNet系列的各型号说明书： ? 经过试验，ResNet可以有效避免之前plain network在加深网络层后，因为梯度消失问题所导致的训练误差不降反升的问题： ?...Innovation ResNet受了 Highway Networks 的启发。Highway Networks第一个设计了不同层feature map之间的identity mapping。...ResNet极大地简化了Highway Networks的大量mapping设计，只在相邻module之间进行identity mapping。...Thinking 为什么加上identity mapping后的效果会变好，一种说法是这样的： 要学得的模型中，有一些部分是identity mapping。
硬件层面： 使用了 GPU，快速收敛(论文中的双 pipe-line 即表示双 GPU 并行)。 优点 打破了层数的天花板，深度达到 8 层。 应用 R-CNN； SPPNet。...NiN 意义 采用多层感知机(多层全连接层和非线性函数的组合)替代了先前 CNN中简单的线性卷积层。由于非线性是深度学习一切抽象能力和表示能力的来源，因此相当于“在层间加塞多层感知机以增加非线性”。...创新点 Highway Networks 第一个设计了不同层间的 mapping，而 ResNet 简化了 Highway Networks 的设计，只在相邻的 module 之间进行 mapping。...分析 为什么有效： 要学得的模型中，有一部分结构本来就是 identity mapping。而原始的“串行式”网络很难学得这种 mapping。...站在 identity mapping的角度看，再深的 ResNet 其实也没几层。 思考 ResNet 超过 50 层的才有用到 conv1×1，个人认为就是为了降维。
我们假设这样一种情况，56层的网络的前20层和20层网络参数一模一样，而后36层是一个恒等映射( identity mapping)，即输入x输出也是x，那么56层的网络的效果也至少会和20层的网络效果一样...因此我们在训练深层网络时，训练方法肯定存在的一定的缺陷。 正是上面的这个有趣的假设，何凯明博士发明了残差网络ResNet来解决退化问题！让我们来一探究竟！...在堆叠了多个残差单元后，我们的ResNet网络结构如下图所示： ? 3、ResNet代码实战 我们来实现一个mnist手写数字识别的程序。...代码中主要使用的是tensorflow.contrib.slim中定义的函数，slim作为一种轻量级的tensorflow库，使得模型的构建，训练，测试都变得更加简单。...卷积层、池化层以及全联接层都可以进行快速的定义，非常方便。这里为了方便使用，我们直接导入slim。
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