A表：30万，主键ID B表：300万，主键ID 从B表中删除ID=A表ID的记录。...SELECT T.ID, ROWNUM RN FROM A) WHERE RN > 0 AND RN <= 50000) AB WHERE A.ID = B.ID); 但执行计划显示COST较大，且瓶颈是B表的全表扫描...B10多个B表(都是300万)，串行操作相当于10次B表的全表扫描，因为磁盘IO性能较差，执行单个DELETE时都可能占据较大CPU，所以不能并行。 是否还有优化空间呢？请高手指点，谢谢！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
PKS系统可是一个思维缜密的家伙，做选择题自然是不在话下，只要定好了选择的标准，选出正确的结果来，还不是a piece of cake的事情。...选择的规则可由用户自行设定，规则包括： 1） 选择最小值 2） 选择最大值 3） 计算平均值 4） 选择中值 5） 计算乘积值 在下面的案例中，功能块中选择了计算平均值，2个输入分别为21和32，输出值为...26.5，是2个输入的平均值 在下面的案例中，功能块中选择了中值，3个输入分别为21、40和36,，输出值为36，是3个输入的中间值 2、 由第三方信号决定何去何从：SEL 此功能块有3个输入...，下面两个（IN1和IN2）是供选择的信号，第一个输入（G）的值决定选择哪一个信号 当信号G为OFF时，IN1输入被选择，作为输出 当信号G为ON时，IN2输入被选择，作为输出 SEL功能块用于...2个布尔量的选择，两个模拟量的选择需要使用SELREAL功能块 3、 由操作员或者逻辑掌握选择的主动权：SWITCH 此功能块最多可以有8个输入，且功能块的控制模式必须为CAS，选择功能才起作用
Excel中的绝对引用和相对引用。 我们知道Excel中有绝对引用和相对引用。用$表示绝对引用。 例如 ? 这样的代表是相对引用。 ?...这种就代表绝对引用，我们把相对引用的公式下拉后，他会自动根据移动的情况来进行转换；而绝对引用给的公式在下拉后就不会进行变化。 2. 超级表中的列引用及列的当前行引用 ?...知识点： ,代表的是多列， ;代表的是多行。 例：{1,2,3;4,5,6}代表的就是3列2行的矩阵表。 ? ?...那我们看下C1的数据是{1;2;3;4;5}，是一个数组，但是单元格就是一个，所以显示出来的值也就是根据位置来显示，数据显示的第1行也就是1。 最后我们来看下E2。...了解了其基本原理，对于我们以后的实际操作中也会起到非常重要的作用。 如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
从5亿行数据中，筛选出重复次数在1000行的数据行，以前用这个，也爆内存了。...刚才的是去重，算是解决了。现在又有个新问题，下一篇文章我们一起来看看吧。 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个大数据去重的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
NLP技术在电子健康记录中的创新应用1. 引言电子健康记录（EHR）作为现代医疗信息管理的重要组成部分，旨在提高患者医疗信息的可访问性、互操作性和安全性。...本文将深入研究NLP技术在电子健康记录中的应用，从智能数据提取到患者诊断支持，结合实例展示NLP如何为医疗信息管理提供更加智能、高效的解决方案。2....NLP在电子健康记录中的数据提取与整合2.1 智能医疗数据抽取电子健康记录通常包含大量的医疗文本数据，包括患者的病历、诊断报告等。...NLP技术可以用于智能医疗数据抽取，从文本中提取关键信息，如患者基本信息、症状描述、医嘱等，实现医疗信息的自动化整合。...NLP在电子健康记录中的安全与隐私保护5.1 匿名化处理与敏感信息过滤在电子健康记录中，患者的隐私信息至关重要。
如何从 Spark 的 DataFrame 中取出具体某一行？...我们可以明确一个前提：Spark 中 DataFrame 是 RDD 的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似 df.iloc(r, c) 的操作来取出其某一行。...但是现在我有个需求，分箱，具体来讲，需要『排序后遍历每一行及其邻居比如 i 与 i+j』，因此，我们必须能够获取数据的某一行！ 不知道有没有高手有好的方法？我只想到了以下几招！...给每一行加索引列，从0开始计数，然后把矩阵转置，新的列名就用索引列来做。 之后再取第 i 个数，就 df(i.toString) 就行。 这个方法似乎靠谱。...{Bucketizer, QuantileDiscretizer} spark中 Bucketizer 的作用和我实现的需求差不多（尽管细节不同），我猜测其中也应该有相似逻辑。
深度学习三人行(第4期)---- TF训练DNN之进阶 这期我们继续学习训练深度网络时的一大神器----优化器。学习的路上，我们多多交流，共同进步。...回顾 我们知道在训练一个比较大的深度神经网络的时候，速度上一般都是比较慢的。通过上期的学习，我们已经知道有4种方法可以加速我们的训练过程，如下： a. 选择一个合适的权重初始化策略 b....上面公式1中在s中累加了梯度的平方，(⊗表示矩阵中对应元素相乘)，而在公式2中和之前的梯度下降比较类似，唯一不同的是对梯度向量进行了衰减或者说是对学习率η做了衰减（⊘表示矩阵中对应元素相除，而ε则是防止除数为...运用了动力优化方法中的利用历史梯度信息，和RMSProp中利用历史历史梯度的平方的相关信息，公式如下： ?...= tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate) 其实Adam算法是一个自动调节学习率的算法，一般可以将学习率设置为0.001.事实证明该算法在一般深度网络中是优选择
如何让两个div分别以40%和60%的比例排在一行内，提供尽可能多的方案。...如何用css实现一个div的一秒内向右平滑移动100px的动画。...可由服务端设置http-only的cookie,客户端也可以设置自己的cookie,可设置失效时间，浏览器关闭后失效。...localStorage ： 体积大，除非手动清除否则不会消失 sessionStorage ： 体积大，浏览器关闭后消失 2.正则题 var string = "我的账户余额：2,235,467.20...立即输出 0-4 6、创建一个二进制相加函数，根据传入的两个二进制数字符串返回一个相加的十进制的结果。
如果你对外开源的代码中出现了敏感信息（例如你将私钥上传到了仓库中），你可能需要考虑将这个文件从 git 的历史记录中完全删除掉。 本文介绍如何从 git 的历史记录中彻底删除文件或文件夹。...---- 第一步：修改本地历史记录 彻底删除文件： 1 git filter-branch --force --index-filter 'git rm --cached --ignore-unmatch...第二步：强制推送到远端仓库 刚刚我们的操作仅仅发生在本地仓库，敏感信息需要删除的仓库通常都在远端，于是我们一定要将修改推送到远端仓库。...需要推送的目标分支包括我们所有长期维护的分支，这通常就包括了 master 分支和所有的标签。...，同时有更好的阅读体验。
工作中需要推动DolphinScheduler的升级，经过预研，从1.3.4到3.1.2有的体验了很大的提升，在性能和功能性有了很多的改善，推荐升级。...执行升级脚本的过程中报错空指针 5.1分析日志，定位到 UpgradeDao.java 517行 查看代码 513 if (TASK_TYPE_SUB_PROCESS.equals(taskType))...*************jsonNodeDefinitionId:" + jsonNodeDefinitionId); } } 5.2分析日志，定位到 UpgradeDao.java 675行...attr.getID().equals(ldapEmailAttribute)) { return (String) attr.get(); } } } 第三行会根据填的字段过滤...，先注释第三行 // sc.setReturningAttributes(new String[]{ldapEmailAttribute}); 重新执行后第10行会返回全部字段 NamingEnumeration
这一篇文章，我们介绍一个比较常见又容易被忽略的一个操作，那就是移除字符串中的空格。 其实，在Java中从字符串中删除空格有很多不同的方法，如trim，replaceAll等。...在java中从字符串中删除空格的不同方法 首先，我们来看一下，想要从String中移除空格部分，有多少种方法，作者根据经验，总结了以下7种（JDK原生自带的方法，不包含第三方工具类库中的类似方法）： trim...如果大家也想实验，建议使用在线工具，选择对应的JDK即可。 trim trim()是Java开发人员最常用的删除字符串开头和结尾的空格方法。...replace是从java 1.5中添加的，可以用指定的字符串替换每个目标子字符串。...因为这个表达式将只匹配行的最后一个空格。因此最后的空格被认为是这个方法的第一个匹配。
断言 在unittest模块中，断言是用于检查测试结果是否与预期结果相符的关键组成部分。...assertNotIn(a, b)：检查a是否不在b中•assertIsInstance(a, b)：检查a是否是b的实例•assertNotIsInstance(a, b)：检查a是否不是b的实例 在前面的示例中...例如，在test_upper()方法中，我们使用了assertEqual()断言来检查'foo'.upper()是否等于'FOO'。...例如，我们可以使用setUp()方法创建一个测试文件，并在tearDown()方法中删除该文件。...在setUp()方法中，我们创建了一个临时文件，并在tearDown()方法中删除了该文件。
本文的重点是，尝试通过这个工作岗位信息透视 OpenAI 中 Rust 的应用场景，以及进一步窥探 Rust 在大模型中的发展趋势。...毕竟 OpenAI 是大模型中的顶流，他们的技术栈采用肯定是深思熟虑的。...Rust 在 OpenAI 中解决什么问题 使用 Rust 开源向量数据库 在两个月前，也有人从 OpenAI 平台的错误信息中发现，OpenAI 正在使用开源 Rust 向量数据库 Qdrant[2]...XAI 的工程师选择 Rust 理由和大多数人一样：“Rust 已被证明是构建可扩展、可靠和易于维护的基础设施的理想选择。...从 OpenAI 这个职位信息看得出来，该职位在 OpenAI 中扮演着重要的角色，专注于利用 Rust 构建高性能的分布式系统以支持其机器学习训练系统。
一年一度的达摩院十大科技趋势预测如期而至，围绕基础科学、前沿应用、场景革新三个方面，阿里巴巴达摩院发布了 2021 年十大科技趋势，复盘不平凡的 2020 年，预判被疫情倒逼和重塑的技术未来。...例如在研发的疫苗中添加化合物可以提升其功效，更好地刺激人体免疫系统形成更多抗体。...例如，从单点智能快速迈向全局智能，包括从复杂代码编写升级到低代码的应用开发，从而降低企业的使用成本；从边缘业务切入企业核心业务，从而扩大工业智能的应用范畴；从辅助决策升级到对生产系统的控制，从而扩展工业智能的应用场景...附：达摩院 2021 十大科技趋势 趋势一、以氮化镓、碳化硅为代表的第三代半导体迎来应用大爆发 以氮化镓（GaN）和碳化硅（SiC）为代表的第三代半导体，具备耐高温、耐高压、高频率、大功率、抗辐射等优异特性...因此，通过智能化方法实现数据管理系统的自动优化成为未来数据处理发展的必然选择。
源码仅27行，非常值得我们学习。 阅读本文，你将学到： 1. 如何学习调试源码 2. 学会如何获取 package.json 3. 学到 import.meta 4....记录[5] 你也许会想直接 require('package.json'); 不就可以了。...用最新的VSCode 打开项目，找到 package.json 的 scripts 属性中的 test 命令。鼠标停留在test命令上，会出现 运行命令 和 调试命令 的选项，选择 调试命令 即可。...new URL('data.txt', import.meta.url) 注意，Node.js 环境中，import.meta.url 返回的总是本地路径，即是file:URL协议的字符串，比如 file...5. 27行主入口源码 导出异步和同步的两个方法，支持传递参数对象，cwd 默认是 process.cwd()，normalize 默认标准化。
[:2] 这样获取2个记录会导致性能问题，原因如下： “ 对于有着相当多数量记录的表来说，这种方法异常糟糕。这会导致一个 ORDER BY RAND() 的SQL查询。...这样如果你result = random.sample(Record.objects.all(),n) 这样做的话，全部的Queryset将会转换成list，然后从中随机选择。...想象一下如果你有十亿行的数据。你是打算把它存储在一个有百万元素的list中，还是愿意一个一个的query？...看了记录才知道 每次save都要调用一次insert和一次update。。。。下次一定用SQL语句初始化。。。。 先写了个脚本 在manage.py shell中调用了下 结果让我震惊了。...在10000行的MYSQL表中 方法1的效率是最高的。
或者小伙伴们可以提前预定我的新书《MySQL技术大全：开发、优化与运维实战》。好了，说了这么多，今天给大家分享一篇有关MySQL的经典面试题：如何以最高的效率从MySQL中随机查询一条记录？...面试题目 如何从MySQL一个数据表中查询一条随机的记录，同时要保证效率最高。 从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。...接下来，我们就来尝试使用各种方式来从MySQL数据表中查询数据。...首先，获取数据表的所有记录数： SELECT count(*) AS num_rows FROM foo 然后，通过对应的后台程序记录下此记录总数（假定为num_rows）。...，同时，在数据量大的情况下，也避免了ORDER BY所造成的所有记录的排序过程，因为通过JOIN里面的SELECT语句实际上只执行了一次，而不是N次（N等于方法二中的num_rows）。
就像字典中每个英语单词都是由字母组合而成，每个句子都是由单词组合而成一样，人工智能模型中的每个特征都是由神经元组合而成，每个内部状态都是由特征组合而成。...2023 年 10 月，Anthropic 成功地将字典学习方法应用于一个非常小的 toy 语言模型，并发现了与大写文本、DNA 序列、引文中的姓氏、数学中的名词或 Python 代码中的函数参数等概念相对应的连贯特征...其他研究人员随后将类似的方法应用于比 Anthropic 最初研究中更大、更复杂的模型。...首次成功提取大模型数百万个特征 研究人员第一次成功地从 Claude 3.0 Sonnet（Claude.ai 上当前最先进模型家族的一员）的中间层提取了数百万个特征，这些特征涵盖特定的人和地点、与编程相关的抽象概念...Anthropic 希望从广义上确保模型的安全，包括从缓解偏见到确保 AI 诚实行动、防止滥用 —— 包括在灾难性风险情境中的防护。
本文章将探讨大模型在机器学习中的应用，并分析其如何影响未来人工智能的发展方向。 ☔2.大模型概述 大模型通常指的是具有庞大参数和复杂结构的机器学习模型。...3.大模型在深度学习中的应用 大模型在深度学习中的应用已经变得日益广泛和深入，其庞大的参数规模和复杂的结构赋予了其强大的数据处理和学习能力，为深度学习领域的多个任务提供了有效的解决方案。...在深度学习中，大模型在语音识别和语音生成中的应用通常涉及复杂的模型结构和数据处理流程。...4.大模型在生成式人工智能中的应用 大模型在生成式人工智能中的应用广泛且深入，主要体现在以下几个方面： 首先，大模型在文本生成领域发挥着关键作用。...同时，如何确保大模型生成的内容的准确性和可靠性也是一个需要解决的问题。 所以大模型在我们的生成式人工智能中应用广泛且具有重要价值。
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