贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...Google colab 的坏处是没有撤消功能，因此需要注意不要覆盖或删除有价值的代码。 创建 Jupyter Notebook 后，我导入了我需要的库。...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
本章的内容完全基于上文的理论基础，实际上一旦理解了索引背后的机制，那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理，并且可以理解这些策略背后的逻辑。...示例数据库 为了讨论索引策略，需要一个数据量不算小的数据库作为示例。本文选用MySQL官方文档中提供的示例数据库之一：employees。这个数据库关系复杂度适中，且数据量较大。...最左前缀原理与相关优化 高效使用索引的首要条件是知道什么样的查询会使用到索引，这个问题和B+Tree中的“最左前缀原理”有关，下面通过例子说明最左前缀原理。 这里先说一下联合索引的概念。...在上文中，我们都是假设索引只引用了单个的列，实际上，MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列，这种索引叫做联合索引，一般的，一个联合索引是一个有序元组，其中各个元素均为数据表的一列...这里有一点需要注意，理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引，例如我们将where中的条件顺序颠倒： EXPLAIN SELECT *
1、性能和可扩展性 Couchbase 的主要优势之一是在规模上具有优异的吞吐量和低延迟。这是由内存优先的体系结构驱动的。...最后，Couchbase 提供了强大的索引选项来加快查询速度，随着 7.0 即将发布，在某些特定的场景下，其性能也可将提高 10-100倍。...另一方面，MongoDB 的故障切换技术速度较慢，而且受到限制，因为它只基于副本集节点之间的心跳。 不要只相信我们的话 !...SQL 数据库语言，迫使用户学习和掌握一种全新的语言。...3、提供灵活开发和数据访问的集成服务 Couchbase 客户喜欢的另一个关键因素是平台提供的多个内置服务，无需使用其他数据库即可访问和管理数据。
1、性能和可扩展性 Couchbase 的主要优势之一是在规模上具有优异的吞吐量和低延迟。这是由内存优先的体系结构驱动的。 ...最后，Couchbase 提供了强大的索引选项来加快查询速度，随着 7.0 即将发布，在某些特定的场景下，其性能也可将提高 10-100 倍。 ...另一方面，MongoDB 的故障切换技术速度较慢，而且受到限制，因为它只基于副本集节点之间的心跳。 不要只相信我们的话 ! ...SQL 数据库语言，迫使用户学习和掌握一种全新的语言。 ...3、提供灵活开发和数据访问的集成服务 Couchbase 客户喜欢的另一个关键因素是平台提供的多个内置服务，无需使用其他数据库即可访问和管理数据。
之前涉及到 bert 类模型都是直接手写或是在别人的基础上修改。但这次由于某些原因，需要快速训练一个简单的文本分类模型。其实这种场景应该挺多的，例如简单的 POC 或是临时测试某些模型。...我的需求很简单：用我们自己的数据集，快速训练一个文本分类模型，验证想法。 我觉得如此简单的一个需求，应该有模板代码。但实际去搜的时候发现，官方文档什么时候变得这么多这么庞大了？...瞬间让我想起了 Pytorch Lightning 那个坑人的同名 API。但可能是时间原因，找了一圈没找到适用于自定义数据集的代码，都是用的官方、预定义的数据集。...并且我们已将数据集分成了 train.txt 和 val.txt 。...代码 加载数据集 首先使用 datasets 加载数据集： from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('text', data_files
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。...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。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...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。...由于在这里处理图像，可以（通常）使用卷积层获得更好的性能。因此接下来可以做的是用卷积层构建一个更好的自动编码器。可以使用此处学到的基础知识作为带卷积层的自动编码器的基础。
图片ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上具有出色的性能。...它通过以下优化手段提高查询效率：索引结构：MergeTree引擎使用了LSM树（log-structured merge tree）作为索引结构，它允许高效地插入新数据和并行执行合并操作。...LSM树的特点是写入性能高，读取性能取决于合并频率。数据分区：点击助手在内部以分区的方式存储数据，分区是按照表中的某个字段进行的。...数据本地化：MergeTree引擎可以在存储节点上执行查询，避免了数据传输的开销，加快了查询速度。...总之，ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上的性能优化主要体现在索引结构、数据分区、数据压缩、数据预聚合、数据合并和数据本地化等方面，从而提高查询效率，实现快速的数据分析和查询。
对于所有其他操作，默认情况下会生成 N1QL 查询，因此必须为高性能数据访问创建适当的索引。...基于 N1QL 的查询 先决条件是在存储实体的存储桶上创建了一个 PRIMARY INDEX。 这是一个例子： 示例 77....方法参数将使用参数名称与其对应的占位符匹配，可以通过使用（例如）注释每个参数（aPageable或除外Sort）来覆盖该占位符。您不能在查询中混合使用这两种方法，如果这样做会得到。...N1QL 占位符仍将考虑所有方法参数，因此请务必使用正确的索引，如下例所示： 示例 78....实际上，生成的 N1QL 查询还将包含一个额外的 N1QL 标准，以便仅选择与存储库的实体类匹配的文档。 支持大多数 Spring-Data 关键字：.
作者使用杜克大学的输电和配电基础设施图像数据集评估了作者的SCAResNet。 在没有其他额外技巧的情况下，作者采用了以高斯感受野为基础的标签分配作为 Baseline 的各种目标检测模型。...在数据预处理阶段，传统做法是在数据输入目标检测网络之前对其进行调整大小的操作，以实现不同大小和尺度图像的统一大小和尺度。...作者设计的主干网络SCAResNet，将前述创新模块整合到ResNet[7]中，在杜克大学发布的电力传输和配电基础设施图像数据集[8]上取得了有希望的结果。...III Experiment Results Dataset 作者使用了电力传输与配电基础设施图像（ETDII）数据集进行实验，这是一个来自杜克大学的公开数据集。...随后的SPPRCSP模块将不同大小和尺度的特征图统一到一致的大小和尺度，使得在减少参数的同时，传播不会牺牲准确性。SCAResNet在ETDII数据集上取得了令人印象深刻的检测结果。 参考 [1].
EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的3D...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。
初始情况下这个表只有2个region，而且leader都在同一个store上，导致该节点CPU使用量暴增，读热点问题非常明显。...解决思路 既然全表扫描行不通，那解决思路还是想办法让它用上索引。 经过和业务方沟通，得知这是一个存储定时任务元数据的表，虽然查询很频繁但是每次返回的结果集很少，真实业务中没有那多需要处理的任务。...基于这个背景，我联想到可以通过查索引得出最终符合条件的rowid，再拿这个小结果集去回表就可以大幅提升性能了。 那么很显然，我们需要一个复合索引，也称为联合索引、组合索引，即把多个字段放在一个索引中。...一个小小的索引调整，性能提升666倍。 建复合索引其实还有个原则，就是区分度高的字段要放在前面。...，索引的使用原则估计很多人都背过，怎么能融会贯通去使用还是需要多思考。
： University of Bonn 论文名称：SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM 原文作者：Xieyuanli Chen 内容提要 可靠和准确的定位和测绘是大多数自主系统的关键组成部分...除了地图环境的几何信息外，语义对智能导航行为的实现也起着重要作用。在大多数现实环境中，这个任务特别复杂，因为移动对象引起的动态会破坏映射步骤或偏离定位。...在本文中，我们提出了一种基于表面的制图方法的扩展，利用3D激光距离扫描集成语义信息来促进制图过程。利用全卷积神经网络有效地提取语义信息，并在激光距离数据的球面投影上进行渲染。...这个语义分割能够计算整个扫描帧具有点标号的结果，允许我们建立面元标号的语义地图。这种语义映射使我们能够可靠地过滤运动目标，同时也通过语义约束改善了投射扫描匹配。...我们对来自KITTI数据集的具有挑战性的高速公路序列（数据集具有很少的静态结构和大量的移动汽车）的实验评估显示，与纯几何的、最先进的方法相比，我们的语义SLAM方法具有优势。
对于 N1QL，提供了以下注释，这些注释需要附加到实体（在类或字段上）： @QueryIndexed: 放置在一个字段上，表示该字段应该是索引的一部分 @CompositeQueryIndex：放置在类上...，表示应该在多个字段（复合）上创建索引。...@CompositeQueryIndexes：如果CompositeQueryIndex应该创建多个，则此注释将采用它们的列表。 例如，这是您在实体上定义复合索引的方式： 示例 79.....查询一致性 默认情况下，使用 N1QL 的存储库查询使用NOT_BOUNDED扫描一致性。...这意味着结果会快速返回，但来自索引的数据可能还不包含来自先前写入操作的数据（称为最终一致性）。如果您需要查询的“准备好自己的写入”语义，则需要使用@ScanConsistency注释。
更好的读写性能： 在某些情况下，NoSQL数据库的读写性能可能比传统的关系型数据库更好，特别是在大规模并发访问的场景中。...大数据分析： 大规模的非结构化数据集，如日志文件、传感器数据等，需要被存储和分析。自然语言处理： 文本数据的处理，包括情感分析、实体识别等，通常需要处理非结构化的自然语言文本。...自动分片： Couchbase 使用自动分片技术，将数据均匀地分散在集群的各个节点上，以实现数据的负载均衡和横向扩展。...N1QL查询语言： Couchbase 支持 N1QL（pronounced as "nickel"）查询语言，这是一种 SQL 风格的查询语言，可以用于在 JSON 文档上执行 SQL 类似的查询。...索引服务（Index Service）： 用于支持查询服务，提供在查询时能够更快地检索数据的索引。
人工智能，每日面试题： 数据清理中，处理缺失值的方法是? ...在5个基准数据集上进行的综合实验表明，F3Net在6个评估指标上的性能优于最先进的方法。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?...最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。这种办法简单，但没有充分考虑数据中已有的信息，误差可能较大。...但是，在具体计算时只采用有完整答案的样本，因而不同的分析因涉及的变量不同，其有效样本量也会有所不同。这是一种保守的处理方法，最大限度地保留了数据集中的可用信息。 ...采用不同的处理方法可能对分析结果产生影响，尤其是当缺失值的出现并非随机且变量之间明显相关时。因此，在调查中应当尽量避免出现无效值和缺失值，保证数据的完整性。
**当然，union all的前提条件是两个结果集没有重复数据。**所以一般是我们明确知道不会出现重复数据的时候才建议使用 union all 提高速度。...索引的优化： 1、Join语句的优化 Join 性能点 当我们执行两个表的Join的时候，就会有一个比较的过程，逐条比较两个表的语句是比较慢的，因此可以把两个表中数据依次读进一个内存块中，在Mysql...文件，若关联的表过多，将会导致查询的时候磁盘的磁头移动次数过多，从而影响性能 所以实践中，尽可能减少Join语句中的NestedLoop的循环次数：“永远用小结果集驱动大的结果集” 用小结果集驱动大结果集...，每次循环提升很小的性能都能在整个循环中提升很大的性能； 对被驱动表的join字段上建立索引； 当被驱动表的join字段上无法建立索引的时候，设置足够的Join Buffer Size。...4.尽量使用覆盖索引(只访问索引的查询(索引列和查询列一致)) 如select age from user减少`select *`` 5.mysql在使用不等于(!
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1.CouchBase是什么 简单来说CouchBase是一款开源的，分布式的nosql数据库，主要用于分布式缓存和数据存储领域。...2.CouchBase的特点 CouchBase是在memcached和redis之类缓存组件的基础上发展而来的，被称作为可能是最好的缓存系统。所其必然能满足之前的前辈所满足不了的地方。...或者说 CouchBase所提供的任何单一功能，在市面上基本上都能找到一款数据库能够满足。但是这些数据库实际使用的话总是会有各种各样的妥协，性能很好的话，扩展性可能很差之类的。...而CouchBase的目标就是建立一个大一统，各种功能都包含可用，所谓接近完美的数据库。...除此之外社区版和企业版的api也是完全兼容的。 更重要的一点是全功能的企业版是可以在开发和测试环境中无限制使用，当然如果商业使用就需要购买授权了。
of Bonn 论文名称：OverlapNet: Loop Closing for LiDAR-based SLAM 原文作者：Xieyuanli Chen 内容提要 SLAM是大多数自主系统所需要的基本能力...本文提出了一种基于自动驾驶汽车记录的3D激光扫描的SLAM闭环问题。我们的方法利用深度神经网络，基于激光雷达数据生成的不同线索来寻找环路闭合。...它估计图像重叠泛华到深度图像，并提供扫描对之间的相对偏航角估计。基于这些预测，我们处理环路闭合检测，并将我们的方法集成到现有的SLAM系统中，以改善其映射结果。...我们在KITTI里程计基准和Ford校园数据集的序列上评估我们的方法。我们证明，我们的方法可以有效地检测环路闭包，超过了最先进的方法的检测性能。...为了突出我们方法的泛化能力，我们在Ford校园数据集上评估我们的模型，在只使用KITTI进行训练的情况下。实验表明，该方法能够在未知环境下提供可靠的闭环候选。
然而，由于数据量大，查询速度相对较慢，给系统带来了性能瓶颈。...索引顺序正确啊，唯独没有D索引强制走索引是否能提高效率？是否覆盖索引优于普通索引？...优化计划1将关联条件去掉，改为group by分组条件 走索引but 结果集不符合场景数量提出想法：能不能为了索引 再用程序把商品去重呢，被否定优化计划二将重复的结果集去重，结果集正确，且走索引时间优化效果显著在兴奋中带着成果验证后上线了周一暴雷...数据分片将大表按照某个字段进行分片，可以有效地降低单个查询的数据量。例如，可以按照时间字段将表分为多个小表，然后根据查询条件选择相应的小表进行查询。这样可以避免对整张大表进行查询，提高查询速度。4....根据数据的特点，进行分片操作。6. 考虑使用缓存技术缓存查询结果。7. 针对硬件方面的优化，根据实际情况增加内存和CPU核心数，使用SSD硬盘等。8. 对优化后的SQL语句进行性能测试，评估优化效果。
正确使用索引 假如我们没有添加索引，那么在查询时就会触发全表扫描，因此查询的数据就会很多，并且查询效率会很低，为了提高查询的性能，我们就需要给最常使用的查询字段上，添加相应的索引，这样才能提高查询的性能...建立覆盖索引 InnoDB使用辅助索引查询数据时会回表，但是如果索引的叶节点中已经包含要查询的字段，那它没有必要再回表查询了，这就叫覆盖索引 例如对于如下查询： select name from test...，而临时表的创建与销毁会占用一定的系统资源以及花费一定的时间，同时对于返回结果集比较大的子查询，其对查询性能的影响更大 小表驱动大表 我们要尽量使用小表驱动大表的方式进行查询，也就是如果 B 表的数据小于...另一个优化点，就是连接时用小结果集驱动大结果集，在索引优化的基础上能进一步减少嵌套循环的次数 如果难以判断哪个是大表，哪个是小表，可以用inner join连接，MySQL会自动选择小表去驱动大表 避免使用...排序优化 利用索引扫描做排序 MySQL有两种方式生成有序结果：其一是对结果集进行排序的操作，其二是按照索引顺序扫描得出的结果自然是有序的 但是如果索引不能覆盖查询所需列，就不得不每扫描一条记录回表查询一次
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