数据库索引是优化任何数据库系统性能的关键组成部分。如果没有有效的索引，您的数据库查询可能会变得缓慢且低效，从而导致用户体验不佳并降低生产力。在这篇文章中，我们将探讨创建和使用数据库索引的一些最佳实践。
如何来存储比较大的业务数据，例如比较大系统的报表数据，这些数据通过大数据的ETL转换之后，输出到一个地方供业务查询，数据特点是生成之后一般不会改变（除非数据产出错误，重新计算）。
索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。在计算机科学中，索引通常是一种按照特定方式组织的数据结构，它可以加快在大型数据集中查找数据的速度。索引可以根据不同的属性进行排序，例如字母顺序、数字顺序或时间顺序等。通过使用索引，可以在数据集中快速定位特定的数据，避免了对整个数据集进行搜索的时间和资源浪费。常见的索引类型包括哈希索引、B树和B+树等。
综上所述，尽管集群安装在部署和配置方面可能更复杂，并需要更多的资源开销，但由于其较高的可靠性、扩展性和性能优势，对于大规模存储和计算需求的场景来说，集群安装是更合适的选择。对于小规模的个人项目或测试环境，单节点安装可能是一个更简单和经济的解决方案。
Apache Hudi 0.14.0 标志着一个重要的里程碑，具有一系列新功能和增强功能。其中包括引入Record Level Index、自动生成记录键 、用于增量读取的 hudi_table_changes函数等等。值得注意的是，此版本还包含对 Spark 3.4 的支持。在 Flink 方面，0.14.0 版本带来了一些令人兴奋的功能，例如一致哈希索引支持、支持Flink 1.17 以及支持更新和删除语句。此外此版本还升级了Hudi表版本，提示用户查阅下面提供的迁移指南。我们鼓励用户在采用 0.14.0 版本之前查看重大特性、重大变化和行为变更。
假设现在你已经是某大型互联网公司的高级程序员，让你写一个火车票购票系统，来hold住十一期间全国的购票需求，你怎么写？
ClickHouse是一款开源的分布式列式存储数据库管理系统，广泛用于大型数据分析和数据仓库场景。作为一种列式存储数据库，ClickHouse采用了一些高效的数据结构来实现主键索引，并通过一系列优化技术来提升查询性能。本文将介绍ClickHouse主键索引的存储结构以及一些查询性能优化方法。
近年来商业银行利用先进数据挖掘技术对信用卡客户进行分类,区分不同的客户群体,然后针对不同客户群体,采取不同的发卡方式,营销策略,风险控制措施。这些举动都是十分有必要的,也是对信用卡产品获得市场份额有巨大帮助作用的。
T客汇官网：www.tikehui.com 撰文|窦悦怡 移动信息化研究中心认为：学习国外的成功经验，不代表直接引用。目前的云计算产品定价与服务模式，并非完全契合中国市场和企业端特点，已经成为阻碍企业
專 欄 ❈Rho，Python中文社区专栏作者，现居深圳。知乎专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/BecomingaDataScientist❈ 注册会计师带你用Pyth
睡眠紊乱是重度抑郁症（MDD）的一个关键症状。目前的文献对快速眼动（REM）睡眠的改变进行了很好的描述，但对非快速眼动（non-REM）睡眠的改变却知之甚少。此外，睡眠障碍与MDD的各种认知症状有关，但non-REM睡眠EEG的哪些特征导致了这一点目前尚不清楚。我们综合分析了三个独立收集的数据集（216名被试的N = 284个数据，）中两个中央通道的non-REM睡眠EEG特征。这项探索性和描述性的研究纳入了年龄范围广泛、抑郁症持续时间和严重程度不同、用药或未用药、以及年龄和性别与健康对照组相匹配的MDD患者。我们探讨了睡眠结构的变化，包括睡眠阶段和周期、频谱功率、睡眠纺锤波、慢波（SW）和SW-纺锤波耦合。接下来，我们分析了这些睡眠特征与抑郁症严重程度和程序性记忆的夜间巩固的关系。总的来说，与对照组相比，患者的non-REM睡眠结构没有发现重大的系统性改变。对于non-REM睡眠的微观结构，我们观察到与对照组相比，未用药患者的纺锤波振幅较高，并且在开始使用抗抑郁药物后，SW较长，振幅较低，SW-纺锤波耦合更分散。此外，长期（而非短期）的药物治疗似乎会降低纺锤波的密度。用药患者夜间程序性记忆巩固受损，这与较低的睡眠纺锤波密度有关。我们的结果表明，MDD的non-REM睡眠 EEG的改变可能比以前报道的更精细。我们在抗抑郁药物摄入和年龄的背景下讨论这些发现。
1. 多维数据库简介 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性： 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ，查询语句(SQL) 不好编程； 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。其不可避免的结果是，在复杂方式下，相互作用表的数量激增，而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多，还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费，并且会导致系统的响应性能不断下降。而且，在现实数据中，有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成，而设计的关系型数据库管理系统，并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品，在对GUI和Web的事务处理过程中，没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资，但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型，可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据，但其结果往往是建立和使用大量的数据表格，仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时，又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表，再利用索引等技术进行表的连接后，才能找到全部所需的数据，而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法，对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说，已经无能为力。此外，高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略，如复合索引和并发锁定技术，在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，0000）。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术，将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性，对于开发高性能的交换处理应用程序来说，后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中，采用了更现代化的多维模型，作为数据库引擎。并且，这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构，是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的，是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单，因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构，而不必忽略现实世界的问题，或把问题强行表现成技术上能够处理的形态，而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意，所有这些表都需要修改，很快这些关系数据库就会变得笨重而
大数据分析是工业物联网（IIoT）和工业4.0的推动器。工厂车间或其它工业设施所产生的数据，都是一个个离散点、模拟量值、智能设备状态、条形码等等。从这些边缘设备上收集信息，这仅仅是大数据存储和分析的第一步。
今天我们来聊聊微信中的多表联合查询，应该是小表驱动大表还是大表驱动小表？ 1. in VS exists 在正式分析之前，我们先来看两个关键字 in 和 exists。 假设我现在有两张表：员工表和部门表，每个员工都有一个部门，员工表中保存着部门的 id，并且该字段是索引；部门表中有部门的 id、name 等属性，其中 id 是主键，name 是唯一索引。 ❝这里我就直接使用 vhr 中的表来做试验，就不单独给大家数据库脚本了，小伙伴们可以查看 vhr 项目(https://github.com/lenve
近期连续参加了多场数据库技术会议，针对数据库ToB市场的最新变化，自己的一点观察。以下观点仅针对偏重传统企业，互联网企业差异性较大。
受全球经济波动、原材料成本上涨以及消费者购买力下降等因素影响，家居行业近期可谓步履维艰。过去数十年间，家居行业一直享受着房地产发展的红利，甚至多被视为房地产的下游产业。因此，随着房地产市场步入下行时期，家居行业也在持续受到波及。正在经历的市场冲击与并不乐观的未来风险评估的双向“挟制”之下，家居行业正在积极摆脱对房地产的依赖，探索新的增长动能。
在构建text-to-sql模型时，高质量的数据和有效的数据流程是必不可少的。目前市面上已经有许多优秀的开源大模型，如ChatLLaMa、Alpaca、Vicuna、以及Databricks-Dolly，Stable Diffution母公司发布的StableLM等
随着云计算的普及，越来越来的业务会选择上云，上云的第一步往往就是云资源的选购，选购云资源时（尤其是IaaS），通常都必须先选择地域Region和可用区AZ，那么我们应该如何选择呢？这两个概念与日常所说的数据中心又有什么区别呢？
这些原因，在 CAP 理论上有清晰的定义。由于关系型数据库选择了强一致性和高可用性，就必然在分布式特性无法满足。而互联网应用的特点，就是对于分布式特性的强需求。这种设计上的需求分歧，是导致各种问题的总原因。
ETL代表提取、转换和加载。它是从任何数据源中提取数据并将其转换为适当格式以供存储和将来参考的过程。
本案例采用波士顿房价数据集，其中包含14个字段506条样本数量，包括波士顿地区人口水平、房屋周边环境以及房价等信息。该数据收集于 1978 年，506 条样本中的每一个都代表了马萨诸塞州波士顿各个郊区房屋的 14 个特征的汇总数据。
如果您是CDH或HDP用户，则除了从CDH和HDP版本转移到CDP的功能之外，还可以查看CDP私有云基础版中可用的新功能。
一、sqlserver 优点： 易用性、适合分布式组织的可伸缩性、用于决策支持的数据仓库功能、与许多其他服务器软件紧密关联的集成性、良好的性价比等； 为数据管理与分析带来了灵活性，允许单位在快速变化
MySQL的核心程序采用完全的多线程编程。线程是轻量级的进程，它可以灵活地为用户提供服务，而不过多的系统资源。用多线程和C语言实现的mysql能很容易充分利用CPU；
2、RDBMS 术语 1. 数据库: 数据库是一些关联表的集合。 2. 数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格 3. 列: 一列(数据元素) 包含了相同的数据, 例如邮政编码的数据。 4. 行： 一行（=元组，或记录）是一组相关的数据，例如一条用户订阅的数据。
MySQL的核心程序是采用完全的多线程编程。并且是轻量级的进程，它可以灵活地为用户提供服务，而不过多的系统资源。
导读：随着全球数据量的不断增长，越来越多的业务需要支撑高并发、高可用、可扩展、以及海量的数据存储，在这种情况下，适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展。与此同时，各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多，数据集成成为大数据领域的热门方向，于是SeaTunnel应运而生。SeaTunnel是一个分布式、高性能、易扩展、易使用、用于海量数据（支持实时流式和离线批处理）同步和转化的数据集成平台，架构于Apache Spark和Apache Flink之上。本文主要介绍SeaTunnel 1.X在交管行业中的应用，以及其中如何实现从Oracle数据库把数据增量导入数仓这样一个具体的场景。
我们对这两种数据库进行了深入的基准测试研究，应用了超过133项测量指标进行全面比较。以下是测试结果。
· 适用于在已有了一些预先定义好的变量并且需要一个简单的预测模型的情况下使用；
北京时间6月26日凌晨消息，今日谷歌在旧金山举行I/O大会，会上技术平台高级副总裁Urs Hlzle介绍了谷歌云计算的发展情况。目前谷歌云平台支持SQL、NoSQL、BigQuery和谷歌计算引擎。根据摩尔定律与云的关系：计算引擎价格下降30-53%；云存储价格下降68%；BigQuery价格下降85%；折扣自动调整。 据介绍谷歌希望用云端平台来统一不同的平台，随后现场演示如何debug一个正在多个服务器上运行的应用，谷歌的云端调试平台和轻松的进行了语法错误查找。谷歌还为开发者提供了性能追踪器，以方便开发人
以 2022-23 年残酷的熊市为背景，利用链上数据的透明度，并考虑市场投资者心理因素，我们开始模拟典型的投资者行为，以确定周期底部是否正在形成，这些行为标志着可持续的市场复苏正要开启。
AI科技评论按：对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。 日前，medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。 AI科技评论编译整理如下： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。 在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。 后来，在运行结构良好的实验时，Spot 实例也成了
对于那些一直想进行深度学习研究的同学来说，如何选择合适的配置一直是个比较纠结的问题，既要考虑到使用的场景，又要考虑到价格等各方面因素。日前，medium上的一篇文章（http://t.cn/RYLYxXP）为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置，主要该进行哪些方面的考虑。以下是AI研习社的翻译： 作为一名业余爱好者，在探索和解决深度学习问题时，亚马逊 EC2 实例的运行成本太高了。在一开始，我采用的是 Reserved 实例收费模式，因为我对云生态系统不是很懂。后来，在运行结构良好的实验时，Sp
【新智元导读】近日，微软 AI 首席科学家邓力加盟对冲基金公司 Citadel 再次引发了人们对于机器学习技术应用于金融投资领域的关注。J.P.摩根最新的280 页研究报告《大数据和 AI 策略——面向投资的机器学习和另类数据方法》，极为详尽地梳理、评述、预测了对冲基金和投资者使用机器学习技术利用、分析另类数据的现状与未来，对于一切关注这一新兴大趋势的人们、一切投资者都有重要的借鉴意义。我们节选介绍了这一长篇报告，并提供了报告的下载。 大数据，特别是另类数据集的构建和利用，已经极大地改变了投资领域的面貌。
本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块，帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘，并用可视化分析图表显示数据。该结果可为餐饮业的管理者提供决策依据，进而使餐饮企业获得更多利润。同时，挖掘出与该职业相对应的地区及消费水平，可以为职业发展规划、餐饮市场的开拓提供有效依据。
本文深入探讨了当前主流大模型高效微调方法——低秩适应（LoRA）。在代码编程、数学推理两个领域，对比了LoRA和全微调在不同数据规模下的性能。结果表明：LoRA在大多数情况下性能不如全微调，但作为一种正则化手段，LoRA能够保证在源领域上的性能（遗忘问题），并减少对新任务的学习成本。最后作者还给出了使用LoRA的最佳实践，来方便大家更有效地利用LoRA进行大模型微调。
ChatGPT是一种当前被广泛关注的人工智能技术，它具备生成自然语言的能力，能够完成一些简单的文本生成、对话交互等任务。ChatGPT 算法的出现，打破了以前自然语言处理的瓶颈，使得机器具备了更加贴合人类想法的表达能力，也让人类在处理海量自然语言数据面前得到了很大的帮助。
首先，您应该可视化连续特征的分布，以了解如果有许多异常值，分布将是什么，以及它是否有意义。
脑解剖扫描预测的年龄和实际年龄之间的差异，如脑年龄增量，为非典型性衰老提供了一个指示。机器学习 (ML) 算法已被用于大脑年龄的估计，然而这些算法的性能，包括（1）数据集内的准确性， (2）跨数据集的泛化， (3）重新测试的可靠性，和（4）纵向一致性仍然没有确定可比较的标准。本研究评估了128个工作流程，其中包括来自灰质 (GM) 图像的16个特征和8个具有不同归纳偏差的ML算法。利用四个覆盖成人寿命的大型神经成像数据库进行分析 （总N=2953,18-88岁），显示了包含4.73—8.38年的数据集中平均绝对误差 (MAE ) ，其中32个广泛抽样的工作流显示了包含5.23—8.98年的交叉数据集的MAE。结果得到：前10个工作流程的重测信度和纵向一致性具有可比性。特征的选择和ML算法都影响了性能。具体来说，体素级特征空间 （平滑和重采样） ，有和没有主成分分析，非线性和基于核的ML算法表现良好。在数据集内和跨数据集内的预测之间，大脑年龄增量与行为测量的相关性不一致。在ADNI样本上应用表现最佳的工作流程显示，与健康对照组相比，阿尔茨海默病患者和轻度认知障碍患者的脑龄增量明显高于健康对照组。在存在年龄偏倚的情况下，患者的脑龄增量估计因用于偏倚校正的样本而不同。总之，大脑年龄具有一定应用前景，但还需要进一步的评估和改进。
在为公司进行大数据BI工具的选型时，尤其是在起步阶段，开源选项可以提供较低的入门成本和较高的灵活性。针对几种流行的开源BI报表展示工具，以及它们的优缺点，谈一下自己的看法。
下图是CA1321一年的机票价格变化。每一行代表特定出发日期的价格变化，例如第一行代表2016年8月15日起飞的航班的机票价格的变化。一行里，左边离出发日期越近，右边离出发日期越远。第一个方块代表距离出发日期0天（当天）的机票价格，第二格代表距离出发日期1天的机票价格，以此类推，最后一个表示44天前的价格。颜色越深代表价格越高，颜色越浅价格。
对于旅游或者探亲来说，买机票的一个最基本的问题是什么时候买能买到最便宜的机票？提前一个月还是一周？知乎上各种旅游攻略上各种“业内人士”也说提前一个月买可能买到最便宜的机票，有些又说提前2个星期买能买到最便宜的机票，事实真的如此么？为了解密机票的定价策略，本文作者做了一个长达一年多的数据收集，通过分析350亿机票价格数据，告诉你机票的各种秘密。
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。 HDFS：提供
使用 TapData，化繁为简，摆脱手动搭建、维护数据管道的诸多烦扰，轻量代替 OGG、DSG 等同步工具，「CDC + 流处理 + 数据集成」组合拳，加速仓内数据流转，帮助企业将真正具有业务价值的数据作用到实处，将“实时数仓”方法论落进现实。 TapData 持续迭代产品能力，优化用户体验的同时，也在不断探索各行各业数据需求的底层逻辑，力求为行业用户提供更加简洁、更具针对性的解题思路。本期内容便是我们在汽车制造行业做出的实践以及展望。
MySQL存储过程、索引和分表是用于提高查询效率的三种不同方法，它们各自对查询效率有不同的影响和应用场景。以下是它们的对比：
MyBatis是一个开源、轻量级的数据持久化框架，是JDBC和Hibernate的替代方案。MyBatis内部封装了JDBC，简化了加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程，开发者只需要关注SQL语句本身。MyBatis支持定制化SQL、存储过程以及高级映射，可以在实体类和SQL语句之间建立映射关系，是一种半自动化的ORM实现。其封装性低于Hibernate，但性能优秀、小巧、简单易学、应用广泛。MyBatis前身为IBatis，2002年由Clinton Begin发布。2010年从Apache迁移到Google，并改名为MyBatis，2013年又迁移到了Github。MyBatis的主要思想是将程序中的大量SQL语句剥离出来，使用XML文件或注解的方式实现SQL的灵活配置，将SQL语句与程序代码分离，在不修改程序代码的情况下，直接在配置文件中修改SQL语句。
一、数据库结构的设计 如果不能设计一个合理的数据库模型，不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度，而且将会影响系统实际运行的性能。所以，在一个系统开始实施之前，完备的数据库模型的设计是必须的。 在一个系统分析、设计阶段，因为数据量较
排序和搜索算法是计算机科学中非常重要的算法领域。排序算法用于将一组元素按照特定的顺序排列，而搜索算法用于在给定的数据集中查找特定元素的位置或是否存在。 排序算法的基本概念是根据元素之间的比较和交换来实现排序。不同的排序算法采用不同的策略和技巧来达到排序的目的。常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序、堆排序和希尔排序等。这些算法的核心思想包括比较和交换、分治法、递归等。排序算法的作用是使数据按照一定的规则有序排列，便于后续的查找、统计和处理。 搜索算法的基本概念是通过遍历数据集来找到目标元素。搜索算法的核心思想包括顺序搜索、二分搜索、广度优先搜索（BFS）、深度优先搜索（DFS）等。顺序搜索是逐个比较元素直到找到目标或遍历完整个数据集，而二分搜索是基于有序数据集进行折半查找。广度优先搜索和深度优先搜索是针对图和树等非线性结构的搜索算法，用于遍历整个结构以找到目标元素或确定其存在性。 排序算法和搜索算法在实际应用中起到至关重要的作用。排序算法可以用于对大量数据进行排序，提高数据的检索效率和处理速度。搜索算法则可以在各种应用中快速定位和获取所需信息，如在数据库中查找特定记录、在搜索引擎中查找相关结果、在图形图像处理中寻找特定图像等。对于开发者和学习者来说，理解和掌握排序和搜索算法是非常重要的。它们是基础算法，也是面试中常被问到的知识点。通过深入学习和实践排序和搜索算法，可以提高编程能力，优化算法设计，并在实际应用
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