本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...为什么模型越来越大 对存储系统而言，通用型人工智能也属于应用的一种，那么了解大模型的应用机制和核心需求对存储系统的设计也至关重要。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...在算法层面则需要关注确保模型的产出符合业务预期，一方面是提供高质量的内容产出，另一方面则需要确保内容是符合相关规范和要求的。 所以，大模型的这些技术特点，总结出来是存储系统中的“多快好省”。
介绍 数据库通常会在您的基础架构中存储一些最有价值的信息。因此，在发生事故或硬件故障时，必须具有可靠的备份以防止数据丢失。...但是，在大多数情况下，数据应在异地备份，以便维护和恢复。在本教程中，我们将扩展先前的备份系统，将压缩的加密备份文件上载到对象存储服务。...我们的脚本将检查存储桶值以查看它是否已被其他用户声明，并在可用时自动创建。我们使用export定义的变量使得我们在脚本中调用的任何进程都可以访问这些值。...我们可以按照输出中的说明恢复系统上的MySQL数据。 将备份数据还原到MySQL数据目录 在我们恢复备份数据之前，我们需要将当前数据移出。...恢复使用此过程备份的任何文件都需要加密密钥，但将加密密钥存储在与数据库文件相同的位置会消除加密提供的保护。
在 ClickHouse 中，一个节点配置的多块盘是有优先级的，默认情况下数据会优先落在最高优先级的盘上。这样实现了 Part 从一个存储介质转移到另外一个存储介质上。...03- 温冷数据存储：为什么使用对象存储+ JuiceFS ？ 企业把温、冷数据存放到云上后，存储成本相较于传统的 SSD 架构大为下降。...需要注意的是以上测试中对象存储是通过 ClickHouse 的 S3 磁盘类型进行访问，这种方式只有数据是存储在对象存储上，元数据还是在本地磁盘。...这个存储策略会根据用户的规则去不定期的、自动地将数据从默认磁盘上下沉到指定的，比如 JuiceFS 中。 Step 4：为特定表设置存储策略及 TTL。...在这个示例中，我们指定的表中某一个叫做 d 的列，它的类型是 DateTime，结合 INTERVAL 1 DAY 就表示当新的数据写进来超过一天之后，这些数据就会转移到 JuiceFS 上。
使得基于腾讯云 COS/CHDFS 的大数据/数据湖平台在现有生产集群上获得等同甚至超越本地 HDFS 性能的计算体验。...用户根据实际业务场景合理配置集群存储介质以及缓存块的管理策略后，可以在访问性能和资源成本上取得明显优于本地 HDFS 的成绩。...2、10亿级以上海量元数据支持我们都知道，在 HDFS 中 Namenode 节点在支撑海量元数据上存在比较大的内存压力。...三、某音乐大客户的大数据平台案例1、业务需求在我们的存量大数据存储客户中，有一家音乐大客户使用 COS/CHDFS 作为其 BI 数仓平台的底层存储，承载其用户访问行为流水查询和分析、用户画像以及推荐相关的业务场景...这里我们采用了配置可选项的方式，通过指定透明加速的 scope 范围（提供了 GFS/GFS_UFS 两种scope），那么在超出 Namespace 挂载路径范围外的请求，会直接通过调用 UFS 的
在之前的博客中，我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...敏感数据可能被标记为– 高度敏感 最高机密 分类 受限制的 需要清除 高度机密 受保护的 合规要求通常会要求以某种方式对数据进行分类或标记，并审计该数据上数据库中的事件。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据的管理员。 敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起，例如 公开 未分类 其他 当然，您可以在MySQL Audit中打开常规的插入/更新/选择审计。...但是您要强制执行审计-因此，上面是您的操作方式。 以下简单过程将用于写入我想在我的审计跟踪中拥有的审计元数据。FOR和ACTION是写入审计日志的元数据标签。...在这种情况下，FOR将具有要更改其级别数据的名称，而ACTION将是在更新（之前和之后），插入或删除时使用的名称。
Flask session默认使用方式说明 一般服务的session数据是在cookie处存储session的id号，然后通过id号到后端中查询session的具体数据。...为了安全，一般session数据都是存储在后端的数据库中。...但是也有其他的存储方式，如下： Flask session的默认存储方式是将整个数据加密后存储在cookie中，无后端存储 将session的id存储在url中，例如：url?...sid=sessionid，这是session id针对于无法存储cookie情况的做法。 那么本章节主要介绍Flask默认将session数据存储在cookie中的方式。...其中可以知道session的数据是存储在这个cookie的value中的，而为了保证一定程度的安全，所以设置了密钥进行加密。
数据库中的某个表A，因为业务原因被移到别的库。麻烦的是，有几张子表(B, C, D等)建有指向它的外键，而且在创建时没有指定统一的外键名。...如此一来，在不同的环境（开发、测试、生产等）中该外键的名称不一样，必须逐个去查询外键名再进行删除，十分不便。...为此，特地编写了一个存储过程，只须指定子表名（B,C,D）和外键的列名，直接调用该存储过程即可。...Oracle的存储过程代码如下： -- 删除指定表、指定列上的外键（系统命名或未知名） CREATE OR REPLACE PROCEDURE DROP_FK(P_TABLE IN VARCHAR2,...： -- 删除指定表、指定列上的外键（系统命名或未知名） CREATE OR REPLACE FUNCTION DROP_FK(P_TABLE IN VARCHAR, P_COLUMN IN VARCHAR
在写《BGP在大规模数据中心中的应用》里当时就有了讨论Segment Routing(SR)的想法，因为当时我还在参与MPLS+SR的白皮书测试，得到了不少真实的反馈，也粗略阅读了这篇今天要介绍的RFC...2.在大规模数据中心里存在问题 ?...接下来我们来看如何在DC中应用基于MPLS的数据平面的SR。 3.在MPLS数据平面中应用Segment Routing ?...3.2.2 数据平面 根据上面控制平面， 我们在每个节点上建立了IP/MPLS转发表： ? 看到这里帅气的读者可能已经在脑海中形成了一副经典的报文转发图，所以我就不画了。...后续的章节将讨论的一些不同的部署方案，以及除了解决了在第2章提到的问题以外，在大规模数据中心中部署SR带来的额外好处。
有关基于树的方法（RandomForests）和深度学习者之间决策边界差异的更具体示例，请查看下图 - 在附录中，作者对上述可视化进行了下面说明： 在这一部分中，我们可以看到 RandomForest...这就是为什么花大量时间在EDA/领域探索上是如此重要。这将有助于理解特性，并确保一切顺利运行。 论文的作者测试了模型在添加随机和删除无用特性时的性能。基于他们的结果，发现了2个很有趣的结果。...任何学习过 AI 课程的人都会知道决策树中的信息增益和熵的概念。这使得决策树能够通过比较剩下的特性来选择最佳的路径。 回到正题，在表格数据方面，还有最后一件事使 RF 比 NN 表现更好。...总结 这是一篇非常有趣的论文，虽然深度学习在文本和图像数据集上取得了巨大进步，但它在表格数据上的基本没有优势可言。...论文使用了 45 个来自不同领域的数据集进行测试，结果表明即使不考虑其卓越的速度，基于树的模型在中等数据（~10K 样本）上仍然是最先进的，如果你对表格数据感兴趣，建议直接阅读： Why do tree-based
在这篇文章中，我将详细解释这篇论文《Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data》这篇论文解释了一个被世界各地的机器学习从业者在各种领域观察到的现象...有关基于树的方法（RandomForests）和深度学习者之间决策边界差异的更具体示例，请查看下图 - 在附录中，作者对上述可视化进行了下面说明： 在这一部分中，我们可以看到 RandomForest...这就是为什么花大量时间在EDA/领域探索上是如此重要。这将有助于理解特性，并确保一切顺利运行。 论文的作者测试了模型在添加随机和删除无用特性时的性能。...总结 这是一篇非常有趣的论文，虽然深度学习在文本和图像数据集上取得了巨大进步，但它在表格数据上的基本没有优势可言。...论文使用了 45 个来自不同领域的数据集进行测试，结果表明即使不考虑其卓越的速度，基于树的模型在中等数据（~10K 样本）上仍然是最先进的，如果你对表格数据感兴趣，建议直接阅读： Why do tree-based
机器之心报道 机器之心编辑部 为什么基于树的机器学习方法，如 XGBoost 和随机森林在表格数据上优于深度学习？...图 1 和图 2 给出了不同类型数据集的基准测试结果 实证调查：为什么基于树的模型在表格数据上仍然优于深度学习 归纳偏差。基于树的模型在各种超参数选择中击败了神经网络。...在图 5a 中，当研究者移除更大比例的特征时，相应的也会删除有用信息特征。...发现 3：通过旋转，数据是非不变的 与其他模型相比，为什么 MLP 更容易受到无信息特征的影响？...图 6b 中显示：删除每个数据集中最不重要的一半特征（在旋转之前），会降低除 Resnets 之外的所有模型的性能，但与没有删除特征使用所有特征时相比，相比较而言，下降的幅度较小。
本文将深入探讨视觉数据压缩感知技术的原理、应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。I. 引言视觉数据，包括图片和视频，因其丰富的信息量和广泛的应用场景，在数据存储中占据了相当的比重。...传统的数据压缩方法在处理视觉数据时，往往难以平衡压缩率和视觉质量。近年来，随着深度学习等人工智能技术的发展，压缩感知技术开始在视觉数据存储优化中发挥重要作用。II....它基于一个观察：如果数据可以从一个稀疏表示中重建，那么只需要记录和存储这些稀疏的测量值，而不是全部数据。...视频压缩的目标是在保持视频播放流畅性和视觉质量的同时，尽可能地减少数据的传输和存储需求。...通过训练一个模型来学习数据的稀疏编码，然后在编码的基础上进行量化和编码，从而实现压缩。在解码过程中，通过重建步骤恢复出接近原始质量的数据。
什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi ?...我们看到数据库、Kafka更改会传递到Hudi，Hudi提供了三个逻辑视图： 1.读优化视图 - 在纯列式存储上提供出色的查询性能，非常像parquet表。...对于非Spark处理系统（例如：Flink，Hive），处理过程可以在各自的系统中完成，然后以Kafka Topics 或者HDFS中间文件的形式发送到Hudi表中。...Hudi可以作为source或sink，前者读取存储在HDFS上的Hudi表，后者将数据写人存储于HDFS的Hudi表。
文章详情：excelperfect 本文的题目比较拗口，用一个示例来说明，如下图1所示，是一个记录员工值班日期的表，在安排每天的值班时，需要查看员工最近一次值班的日期，以免值班时间隔得太近。...A2:A10中的值，如果相同返回TRUE，不相同则返回FALSE，得到一个由TRUE和FALSE组成的数组，然后与A2:A10所在的行号组成的数组相乘，得到一个由行号和0组成的数组，MAX函数获取这个数组的最大值...，也就是与单元格D2中的值相同的数据在A2:A10中的最后一个位置，减去1是因为查找的是B2:B10中的值，是从第2行开始的，得到要查找的值在B2:B10中的位置，然后INDEX函数获取相应的值。...组成的数组，由于这个数组中找不到2，LOOKUP函数在数组中一直查找，直至最后一个比2小的最大值，也就是数组中的最后一个1，返回B2:B10中对应的值，也就是要查找的数据在列表中最后的值。...图3 使用VBA自定义函数 在VBE中输入下面的代码： Function LookupLastItem(LookupValue AsString, _ LookupRange As Range,
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 首先说明，“java中的基本数据类型一定存储在栈中的吗？”这句话肯定是错误的。...下面让我们一起来分析一下原因： 基本数据类型是放在栈中还是放在堆中，这取决于基本类型在何处声明，下面对数据类型在内存中的存储问题来解释一下： 一：在方法中声明的变量，即该变量是局部变量，每当程序调用方法时...（1）当声明是基本类型的变量的时，其变量名及值（变量名及值是两个概念）是放在JAVA虚拟机栈中 （2）当声明的是引用变量时，所声明的变量（该变量实际上是在方法中存储的是内存地址值）是放在...引用变量名和对应的对象仍然存储在相应的堆中 此外，为了反驳观点” Java的基本数据类型都是存储在栈的 “，我们也可以随便举出一个反例，例如： int[] array=new int[]{1,2...}; 由于new了一个对象，所以new int[]{1,2}这个对象时存储在堆中的，也就是说1,2这两个基本数据类型是存储在堆中， 这也就很有效的反驳了基本数据类型一定是存储在栈中
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...那么，这个“压缩表示”实际上做了什么呢？ 压缩表示通常包含有关输入图像的重要信息，可以将其用于去噪图像或其他类型的重建和转换！它可以以比存储原始数据更实用的方式存储和共享任何类型的数据。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...在下面的代码中，选择了encoding_dim = 32，这基本上就是压缩表示！
No.15期 图在计算机中的存储 Mr. 王：还有一个很重要的问题，就是图在计算机中的表示。...虽然我们看到的图边和点等都是非常直观的，可以画成一个圆圈里带一个数字表示顶点，用一条带有数字的线段或者箭头来表示边，但是在计算机中，显然不能用这种方式来存储它。...王：数组内存储的数据还是空的，我们就用这个数据域来表示边。假如有一条有向边AB，它的权值为5，我们就将数组G[0][1]这个位置填充数据5即可，对于权值为6的边BC，G[1][2]=6。...链表上不止有数据域，还有一个指针，相比邻接矩阵，这个指针完全是浪费空间的，它没有存储任何与图有关的内容。所以对于稠密图，邻接矩阵的表现不佳。...在我们的讨论课中，我会给出这些经典算法的大数据版本。当然，在那之前，我会带你复习其经典版本。 内容来源：灯塔大数据
有反记账标记的会计分录，业务数据转换规则如下： S + 反记账：转换为H + 金额取反 H + 反记账：转换为S + 金额取反 示例： 借方（S） 应付账款 100 贷方（H） 应收账款 100...反记账=X 转换如下： 借方（S） 应付账款 100 借方（S） 应收账款 -100 ECC和S4中的数据存储 ECC和S4中会计凭证明细数据存储在表：BSEG S4中新增数据存储表ACDOCA...针对上述有反记账的FI会计凭证明细数据，ACDOCA表中直接存储根据**“1.2 业务数据转换规则”** 转换之后的数据。...实际项目中出具报表时，注意这个部分的变化。...原始数据： 转换后数据： 如下表中数据所示： BSEG和ACDOCA关联字段 编写功能说明书时，需求提供BSEG和ACDOCA间的关联字段，关联字段如下所示：
与此同时，这也在催生算力的多样性，X86 架构一统天下的时代已经过去，ARM/RISC-V 等芯片新势力不但称雄移动通信和嵌入式设备领域，也在向边缘计算和数据中心市场发起进攻。...利用 Redis 作为 WASI 应用的状态存储 我们下面利用 Dapr 的 Get Started 的例子，利用 Redis 作为 WASI 应用的状态存储。具体逻辑如下图。 ?...注：下面的应用需要 Rust 和 AssemblyScript 环境配置，请大家自行完成。 我们在 Radu 项目的基础上 fork 了一个版本，首先来下载代码，并进行构建。...AssemblyScript 本质上是一个静态类型的编译型语言，本质上与 JS/TS 这样的动态类型的解释型语言非常不同。...二者在语法上也有一些不同，比如目前 AssemblyScript 缺少对闭包 (closure) 和正则表达式 (Regex) 等常用功能支持，这让开发 WASM 应用还是有一定的技术门槛。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
