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以表变量为参数的Exec存储过程

是一种在数据库中执行存储过程时，将表变量作为参数传递的方法。存储过程是一组预定义的SQL语句集合，可以在数据库中进行重复使用，提高数据库的性能和安全性。

通过使用表变量作为参数，可以将一个表的数据作为输入传递给存储过程，使得存储过程可以对这个表的数据进行操作和处理。这种方法可以简化代码，提高效率，并且可以减少对数据库的访问次数。

优势：

简化代码：使用表变量作为参数可以减少代码量，提高代码的可读性和可维护性。
提高效率：通过将表的数据作为参数传递给存储过程，可以减少对数据库的访问次数，提高执行效率。
增强安全性：使用存储过程可以对数据进行封装和保护，只允许通过存储过程来访问和修改数据，增加了数据库的安全性。

应用场景：

批量数据处理：当需要对大量数据进行处理时，可以使用表变量作为参数传递给存储过程，提高处理效率。
数据导入导出：当需要将数据从一个表导入到另一个表中时，可以使用表变量作为参数传递给存储过程，简化导入导出的过程。
数据清洗和转换：当需要对数据进行清洗和转换时，可以使用表变量作为参数传递给存储过程，方便进行数据处理和转换操作。

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百亿、千亿级参数的基础模型之后，我们正在步入以数据为中心的时代？

我们已经见识了在监督机器学习中，以模型为中心和以数据为中心两种方法之间来回摇摆的状态。在 2010 年代后半段的一系列项目中，特征质量是关键。在旧模型中，特征是编码领域知识的工具。...人们对此可能有更精准的描述，这些都是诸如 VC dimension、Rademacher 复杂度等理论领域的主要成就。在这个过程中，我们发现似乎少量参数对于泛化也是必要的。...基础模型的神奇特征看起来稳定且可商业化，数据被视为其中造成差异化的点。现在可能就是以数据为中心的基础模型时代了？我们是否在重复以数据为中心的监督学习转变？换言之，模型和工程是否在商品化？...都很有必要：数据管理和以数据为中心的标度律？预测：更智能的数据集收集方法能造就小而美的模型。...奇怪的是，我们用 SGD 将事实存储在神经网络中，将其转换为模糊的浮点值…… 与 DRAM 支持的键值存储相比，抽象的效率似乎要低得多。

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