standalone/freerto应用程序使用coresight作为MPSoC的标准输入输出 对于standalone/freerto应用程序， 在BSP工程的Board Support Package...U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，使用的比较少使用coresight作为zynq的标准输入输出 U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，也可以使用，但是使用的比较少。
文章目录 一、二级指针 二、完整代码示例 一、二级指针 ---- 指针 作为 函数输入 : 调用者 负责 分配内存 ; 指针 作为 函数输出 : 函数 负责 分配内存 , 一般 传入二级指针 , 函数负责生成内存..., 并 使用 二级指针 指向 一级指针, 一级指针 指向 在 函数中 分配好内存 ; 如果要在 函数中 分配内存 , 则 需要 传入二级指针 , 在函数内部调用 malloc 函数 , 分配内存 ,
支持异构数据：为 DeRISK 的输入输出和各种格式的商业智能数据提供支撑，包括结构化的、半结构化的和非结构化数据。 高可扩展性：考虑业务的快速增长，设计上需满足 PB 级数据存储。...此外，使用 JCBD/ODBC 连接器时会做多次数据类型转换，导致数据读取效率很低，而且一般不能直接兼容数据仓库所使用的内部专有数据格式。...因此在一些情况下仍然需要 ETL 流水线，增加了额外的维护流程，并导致更多的可能故障点。 对数据湖中的数据，Snowflake 并未提供与其内部数据相同的管理功能，例如事务、索引等。...Snowflake 的 SQL 引擎的优化，主要针对其内部格式查询数据。...图 3 DeNexus 数据平台结构图 Databricks 如何满足需求 支持不同类型用户的数据访问：要使用 SQL 访问数据，必须有人去处理原始数据，并做结构化处理。
前言 这两天在HDCTF遇到了Quine注入的考点，刚开始接触CTF的时候也在记不清哪个新生赛遇到了，这里记录一下 Quine是什么 quine是一种计算机程序，它不接受输入并产生自己源代码的副本作为唯一的输出...Python、Ruby、Lua都可以 构造Quine 而在sql注入技术中，这是一种使得输入的sql语句和输出的sql语句一致的技术，常用于一些特殊的登陆绕过sql注入中 replace()函数 replace...str已经被单引号包裹，为避免引号匹配问题引入新的转义符号，间隔符需要使用双引号 运算后的结果是REPLACE("str",编码的间隔符,"str")，所以让结果的str也用单引号包裹就能让输入和查询结果完全一致了...#是str的基本形式 这样嵌套起来多次替换就达到了输入输出的相同的目的 如果char被过滤了，可以使用chr和0x绕过 char(34),char(39) chr(34),chr(39) 0x22,0x27...left(A.v, 81) || chr(39) || A.v || chr(39) || right(A.v, 12) FROM (SELECT AS v) AS A;' AS v) AS A; Snowflake
大家知道，传统数仓版本的更新都是以年来计，很多客户的数仓平台都还是使用5年，甚至10年前的技术。...，能随时使用到最新的技术。...但这并不是本文要分析的重点，其实，其它4家的产品，Snowflake / Redshift / Synapse / BigQuery，才是市场上最常见和使用最广泛的云数仓产品。...最佳性能SQL的数量：横向比较22个场景，挑选出每个场景的最佳（执行时长最短）。Redshift有13条SQL执行时间最短，Synapse有8条，Snowflake只有1条，而BigQuery没有。...云数仓的未来展望（个人观点，仅供参考） 当今各云数仓版本迭代都很快，功能上Snowflake、Redshift、Synapse、BigQuery都已经很接近，而且大家都在互相学习，比如存储计算分离、按需弹性扩展
Android Signature V2 Scheme签名下的新一代渠道包打包神器 瓦力通过在Apk中的APK Signature Block区块添加自定义的渠道信息来生成渠道包，从而提高了渠道包生成效率，可以作为单机工具来使用...classpath 'com.meituan.android.walle:plugin:1.1.7' } } 并在当前App的 build.gradle 文件中apply这个插件，并添加上用于读取渠道号的...SQL给出索引优化建议的工具。...主要功能：输出SQL索引优化建议 项目地址 开源地址：https://github.com/Meituan-Dianping/SQLAdvisor 一套分布式ID生成服务 Leaf 最早期需求是各个业务线的订单...是否开启snowflake模式 false leaf.snowflake.zk.address snowflake模式下的zk地址 leaf.snowflake.port snowflake模式下的服务注册端口
Android Signature V2 Scheme签名下的新一代渠道包打包神器 瓦力通过在Apk中的APK Signature Block区块添加自定义的渠道信息来生成渠道包，从而提高了渠道包生成效率，可以作为单机工具来使用... classpath 'com.meituan.android.walle:plugin:1.1.7' } } 并在当前App的 build.gradle 文件中apply这个插件，并添加上用于读取渠道号的...SQL给出索引优化建议的工具。...主要功能：输出SQL索引优化建议 项目地址 开源地址：https://github.com/Meituan-Dianping/SQLAdvisor 一套分布式ID生成服务 Leaf 最早期需求是各个业务线的订单...是否开启snowflake模式 false leaf.snowflake.zk.address snowflake模式下的zk地址 leaf.snowflake.port snowflake模式下的服务注册端口
既要满足事务特性/SQL特性，又要满足可扩展/高性能，完美兼容两者。...2018 到 2019 年，TiDB 的 SQL 层有 30000 多次 PR 提交，60% 的代码更新，2020 到 2021 年，TiDB 又有一半的代码迭代。...我推荐大家参加应用组，可以充分发挥想象力、锻炼团队协作，在固定的时间内头脑风暴并做出了一个有创意的产品来。 大家不要一提到大赛，就感觉很难的样子，这次真的不一样。...比如 TiDB & Snowflake Demo 一个基于 TiDB 和 Snowflake 构建的电子商务系统。 这些案例官方都会给到大家。...5 未来可期 从行业的趋势来看，NewSQL 作为数据库新的发展方向，这些年被越来越多的公司采纳，而 TiDB 更是这股浪潮中的代表。
作为一家云计算公司推出的 LLM，Arctic 主要具备以下两个方面的优势： 高效智能：Arctic 在企业任务方面表现出色，例如 SQL 生成、编程和指令遵循，甚至可与使用更高计算成本训练的开源模型媲美...高性能、低成本 Snowflake 的研究团队从企业客户的 AI 需求和使用案例中看到了一个一致的模式：企业希望使用 LLM 构建对话式 SQL 数据 copilot、代码 copilot 和 RAG...设计和训练 Arctic 时，研究团队使用了以下三个关键的见解和创新： MoE 专家数量多，并采取压缩技术 2021 年底，DeepSpeed 团队证明了 MoE 可以应用于自回归 LLM，从而显著提高模型质量而不增加计算成本...基于此，Arctic 被设计为在 128 个细粒度（fine-grained）专家之间分布 480B 参数，并使用 top-2 gating 来选择 17B 活跃参数。...虽然具有挑战性，但 Snowflake 通过使用两个节点进行推理，并结合 FP8 权重、split-fuse 和连续批处理、节点内张量并行以及节点间 pipeline 并行等系统优化来实现。
什么时候使用数据仓库？ 许多任务都可以使用数据仓库。你可以将历史数据作为单一的事实来源存储在统一的环境中，整个企业的员工可以依赖该存储库完成日常工作。...所有的数据存储在一起可以更容易地分析数据、比较不同的变量，并生成有洞察力的可视化数据。 只使用数据库可以吗？...用户可以使用 SQL 或者其他商业智能和机器学习工具来查询半结构化数据。Snowflake 还支持 XML、JSON、Avro 等文档存储格式的本地支持。...用户可以使用预置或无服务器的按需资源来分析数据。从 T-SQL、Python 到 Scala 和 .NET，用户可以在 Azure Synapse Analytics 中使用各种语言来分析数据。...Snowflake 提供了 Snowpipe 作为附加组件来实现实时摄取，而 RedShift 则需要使用 Kinesis Firehose 进行流数据摄取。 安全性。
现在，通过SNP Glue，我们可以获取所有这些数据，并使用Glue自己的CDC(更改数据捕获)——有时与SLT的增量捕获一起使用，将所有SAP数据包括不断更改的数据复制到云端的基于Snowflake的数据仓库中...Snowflake基于SQL的关键特性“弹性”(即可伸缩性)，并附带了强大的数据处理特性来覆盖ETL(提取-转换-加载)中的“T”，这对于现代集成体系结构(主要是关于ELT而不是ETL)来说很有意义，只是为了解耦数据集成和数据转换的复杂性...客户使用SNP Glue与基于云的数据仓库集成，选择Snowflake是因为它是一个真正的SaaS解决方案，像数据库一样理解SQL(但像Hadoop一样扩展)，并且像数据库一样快速返回数据。...为了恰当地结束这篇文章，我想用一句古老的“最后一句话”作为结束语:正在构建SNP Glue以本地集成SAP数据和Snowflake的同一个团队正在使用Snowflake的应用程序框架在Snowflake...我们的目标是在Snowflake上实现(并极大地改进)包括delta合并在内的数据流，即将更新的记录集成到数据仓库中。
年度 DBMS：Snowflake Snowflake 是一个基于云的数据平台，因其可扩展性、灵活性和性能而广受欢迎。...它使用自定义 SQL 引擎和列式数据存储，并提供广泛的选项来连接外部数据源和应用程序。同时它整合了数据仓库、数据集市和数据湖，并支持针对这些方面运行分析。...2022 年 10 月发布的 PostgreSQL 15 带来了许多新功能，例如支持 SQL MERGE 语句、表的逻辑复制的附加过滤条件、使用 JSON 格式的结构化服务器日志输出，以及性能改进，特别是优化其在内存和磁盘上的排序算法...虽然它与 DB-Engines 流行度排名中前三名的 DBMS —— Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 的分数差距仍然很大，但这个差距正在不断缩小。...一路过来，给我最深的感受就是一定要不断学习并关注前沿。只要你能坚持下来，多思考、少抱怨、勤动手，就很容易实现弯道超车！所以，不要问我现在干什么是否来得及。
作为数据平台从业者，笔者经常被问到“下一代数据平台发展趋势？”或者“AI 平台和数据平台是否应该一体”等问题。...疑问一：SQL VS Python，当自动代码生成成为主流，赢家会是谁？ SQL 作为关系型数据分析计算的官方语言，是数据库时代的唯一编程标准。...，新一代数据平台 Clickhouse/Snowflake 等仅支持 SQL。...进入 AI 时代，我们坚定的相信，新一代数据平台会涌现出来，他们可能来自 BigFive 自身的迭代，也可能来自新兴创业公司。新技术带来新的机会，并持续塑造新商业。...写在最后 笔者本次引用火箭推进系统的一个说法作为开篇的题目，是希望从技术迭代的角度描述整个领域的宏观发展。
年度最佳DBMS - Snowflake Snowflake平台是一个完全管理的云服务平台，它整合了数据仓库、数据集市和数据湖，并允许在这些之上进行分析。...PostgreSQL 14（2021年9月发布）主要进行了对于存储过程、SQL标准的SEARCH和CYCLE选项、额外数据类型等的改进。...虽然它与DB-Engines流行度排名前三的系统，即Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server的差距仍然很大，但这个差距正在不断缩小。...第三名 - MongoDB MongoDB进一步扩大了其作为最受欢迎的NoSQL系统的地位，遥遥领先。在文档存储的具体排名中，它的得分点比其他所有系统的总和还要多。...然而，MongoDB作为一个仅仅是高性能的文档存储系统的时代一去不复返了。它一直在扩大自己的范围，例如对时间序列的支持，或者在其最新版本中提供自动重新存储。
1 年度最佳 DBMS：Snowflake Snowflake 平台是一个完全托管的云服务，它整合了数据仓库、数据集市和数据湖，并支持针对这些方面运行分析。...虽然它与 DB-Engines 流行度排名中前三名的 DBMS —— Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 的差距仍然很大，但这个差距正在不断缩小。...3 季军：MongoDB MongoDB 进一步扩大了其作为最受欢迎的 NoSQL 系统的地位，遥遥领先。在文档存储的特定排名中，MongoDB 的得分比所有其他 DBMS 的总和还要多。...然而，MongoDB 仅作为一个高性能文档存储的时代已经一去不复返了。它一直在扩大其功能范围，例如对时间序列的支持，或在其最新版本中提供自动重新分片功能。...此外，除了社区版外，MongoDB 公司还提供了更高级的企业版，并通过 MongoDB Atlas 提供托管服务，以满足所有类型的用户需求。
计算资源仅用一半，表现却和Llama 3 8B相当 团队发现，企业客户对AI有着一致的需求和使用场景——构建对话式SQL数据助手、代码助手和RAG聊天机器人。...基于此，Arctic被设计为拥有480B个参数，分布在128个细粒度专家中，并使用top-2 gating选择17B个活跃参数。相比之下，最近的MoE模型使用的专家数量就要少得多了（如表2所示）。...从直观上看，Arctic利用更大的总参数量和众多专家来扩大模型容量，同时更明智地在众多精炼的专家中进行选择，并使用适度数量的活跃参数来实现资源高效的训练和推理，最终获得顶级的智能。...作为MoE模型规模的飞跃，Arctic使用了比其他开源自回归模型更多的专家和参数。...项目地址：https://github.com/Snowflake-Labs/snowflake-arctic 研究人员基于LoRA的微调的pipeline和配方（recipe），并允许在单个节点上进行高效的模型微调
- ETL (Extract, Transform, Load)：数据抽取、转换和加载的过程，负责从源系统中提取数据，转换成统一格式，并加载到数据仓库中。...- 数据仓库系统: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake, Teradata等，为大规模数据分析优化。...- Hadoop生态系统: HDFS用于分布式存储，Hive作为数据仓库工具，提供SQL接口查询Hadoop数据。...模型训练与优化：数据仓库不仅提供数据，还可以作为模型训练的支持平台。部分现代数据仓库系统支持或集成机器学习库，可以直接在数据仓库环境中执行模型训练任务，加速模型迭代和优化过程。...数据仓库可以作为模型服务的一部分，提供实时或近实时的数据输入，支持模型的预测和决策输出。同时，数据仓库也可以用于监控模型性能，通过持续评估模型输出与实际结果的偏差，为模型的持续优化提供反馈。 5.
这也是国内的技术生态发展迭代快的一个因素。 InfoQ：Snowflake 现在在大数据里面做得非常成功，这个平台它这么受欢迎的原因是什么？...并且，Snowflake 也是 SQL based。...Snowflake 也会有一些安全的标准，在数据的加密上做得很好。再就是查询响应速度。作为一个用户来说，我最关心的是一个 query 能不能很快反馈，能不能支持很多用户同时访问等。...Snowflake 的一个好处就在于也许你不是特别懂系统，也许你只是会写 SQL，你也可以把它很好地用起来。刚才说的扩展性的问题、调优的问题都被系统屏蔽到系统底层之下，你不需要管它。...这种一体化的能力，是提升业务效率，降低使用门槛的关键。让那些并不太懂技术的人，也能够很好地使用数据平台，就是 Snowflake 成功的第一个关键点。
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