SQL Server SQL Server的复制功能将数据从发布服务器复制到订阅服务器，提供三种复制类型： 事务复制，用于服务器之间的环境，当更改发生时，从发布服务器将更改传送到订阅服务器;...MSSQL 中文：两个数据库的存储过程比较 PostgreSQL支持存储过程作为带有RETURN VOID子句的用户定义函数。除了标准SQL语法之外，存储过程还支持多种语言。...MSSQL 中文：两种数据库的全文索引比较 PostgreSQL支持的高级参数化查询特性是通过使用预处理语句来实现的，这允许查询重用计划和参数，从而提高性能和安全性。...预处理查询可以带有参数，这些参数可以保护查询免受SQL注入攻击。 SQL Server也支持参数化查询，它使用sp_executesql存储过程来执行参数化查询。...此外，PostgreSQL还支持异步API（例如asyncpg）和事件驱动架构的库，可以将数据发送到浏览器或任何其他客户端。
其名称和结构均受到人脑的启发，可模仿生物神经元相互传递信号的方式。 人工神经网络 (ANN) 由节点层组成，包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。...每个节点也称为一个人工神经元，它们连接到另一个节点，具有相关的权重和阈值。如果任何单个节点的输出高于指定的阈值，那么会激活该节点，并将数据发送到网络的下一层。否则，不会将数据传递到网络的下一层。...（2）神经网络存储容量小于大脑。 （3）神经网络决策过程通过计算大脑通过综合决策。 （4）神经网络存储通过硬盘大脑存储通过神经元。...---- 4.不同类型的神经网络 （1）前馈神经网络 前馈神经网络（feedforward neural network）是一种最简单的神经网络结构，由最基本的神经元堆叠而成，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递...前馈神经网络由一个或多个线性变换和非线性激活函数组成。前馈神经网络是应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。
从 SQLAlchemy 2.0 开始，默认还使用 “插入多个值”行为适用于 INSERT 语句 功能来优化多行 INSERT 语句；对于 SQL Server，该功能适用于 RETURNING 和非...SQL Server 存储过程和函数。...从 SQLAlchemy 2.0 开始，默认还使用 INSERT 语句的“插入多个值”行为功能来优化多行 INSERT 语句；对于 SQL Server，该功能适用于 RETURNING 和非 RETURNING...SQL Server 存储过程和函数。...多个关键字参数必须用和号 (&) 分隔；在内部生成 pyodbc 连接字符串时，这些将被翻译为分号： e = create_engine( "mssql+pyodbc://scott:tiger
【编者按】使用前馈卷积神经网络（convnets）来解决计算机视觉问题，是深度学习最广为人知的成果，但少数公众的注意力已经投入到使用递归神经网络来对时间关系进行建模。...尽管深度学习最著名的成果是使用前馈卷积神经网络（convnets）来解决计算机视觉问题，少数公众的注意力已经投入到使用递归神经网络来对时间关系进行建模。...在本文中，我将使用递归网络的一些示意图，从我即将审查的这一主题的文献中摘录。 ? 现在，我们可以通过通过两个时间步来展开这个网络，将连接以无环的形式可视化。...在这个模型中，常规的神经元，即一个将S型激活应用于其输入线性组合的单位，被存储单元所代替。每个存储单元是与一个输入门，一个输出门和一个跨越时间步骤无干扰送入自身的内部状态相关联。 ?...在该模型中，对于每个存储单元，三套权重从输入训练而得，包括先前时间步中完整的隐藏状态。一个馈送到输入节点，在上图的底部。一个馈送到输入门，在最右侧的单元格底部显示。
人工神经网络 (ANN) 由节点层组成，包含一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。每个节点也称为一个人工神经元，人工神经元是神经网络的基本元素，它们连接到另一个节点，具有相关的权重和阈值。...如果任何单个节点的输出高于指定的阈值，那么该节点将被激活，并将数据发送到网络的下一层。否则，不会将数据传递到网络的下一层。...与前馈和卷积神经网络 (CNN) 一样，循环神经网络利用训练数据进行学习。 （循环神经网络（左侧）和前馈神经网络（右侧）的比较） 循环网络的另一个显着特征是它们在网络的每一层共享参数。...虽然前馈网络在每个节点上具有不同的权重，但循环神经网络在网络的每一层内共享相同的权重参数。也就是说，这些权重仍然在通过反向传播和梯度下降的过程中进行调整，以促进强化学习。...通过将量子态的叠加思想引入到传统的前馈神经网络中，将神经网络的隐含层激励函数采用多个sigmoid函数进行叠加。
学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。...在训练过程中，算法使用输入分布中的未知元素来提取特征、分组对象并发现有用的数据模式。就像自学习的训练机器一样，这在多个层次上发生，使用算法来建立模型。 深度学习模型使用了多种算法。...函数找到输入的加权和，输出层为每个类别或类别的数据有一个节点。 隐层中的神经元包含高斯传递函数，其输出与到神经元中心的距离成反比。 网络的输出是输入的径向基函数和神经元参数的线性组合。...MLP 属于具有多层感知器的前馈神经网络，具有激活功能。MLP 由完全连接的输入层和输出层组成。它们具有相同数量的输入和输出层，但可能有多个隐藏层，可用于构建语音识别、图像识别和机器翻译软件。...MLP 将数据提供给网络的输入层。神经元层连接成一个图形，以便信号沿一个方向传递。 MLP 使用存在于输入层和隐藏层之间的权重来计算输入。 MLP 使用激活函数来决定激活哪些节点。
计算梯度时，由于每个隐层节点与输出层多个节点之间均有关联，所以会对其上一层所有的Error作累加处理。 后向传播的另一个优势是计算同层节点的梯度和权重更新时可以并行进行，因为它们之间不存在关联关系。...在使用深度学习之前，当时最好的结果是错误率为25.8%（2011年的一个结果），在2012年Hinton和它的学生将CNN应用于这个图片分类问题之后，这个指标下降了几乎10%，自2012年之后，我们从图表中可以观察到每一年这个指标都有很大程度的突破...假设每个隐层节点连接的局部样本点数为10*10的话，那么最终参数的数量会降低到100M，而当多个隐层所连接的局部参数可以共享时，参数的数量级更会大幅下降。...kernel进行池化，所以我们会得到多个中间隐层节点。...具体的实现过程可以简单的解释为首先通过一个CNN模型将图片中的信息提取出来形成一个向量表示，然后将该向量作为输入传送到一个训练好的RNN模型之中得出该图片的描述。
GitHub Stars: 14 k Mark Text 所输及所见，摒弃了众多 markdown 编辑器左边写作右边预览的写作方式，巧妙的将编辑和预览融为一体。...GitHub Stars: 6.7 k AJV是一个基于JSON-Schema的依赖包，他可以将我们定义的Schema格式作为参数生成一个对象，使用这个对象的构造函数可以用于检测数据的合法性，除此之外还能够自定义...支持LiteFileSystem.js，这是一个虚拟文件系统，允许在Web上拖放存储资源，具有可配置的配额，用户和共享文件夹。 通过发送单个链接导出和共享您的工作。...GitHub Stars: 1.6 k node-mssql是一个针对Node.js的Microsoft SQL Server客户端。 25....GitHub Stars: 1.3 k 使用Javascript编写的图形节点引擎和编辑器。
mysql的存储过程只是出现在最新的版本中，稳定性和性能可能不如mssql。 同样的负载压力，mysql要消耗更少的CPU和内存，mssql的确是很耗资源。...“in” 参数：跟 C 语言的函数参数的值传递类似， MySQL 存储过程内部可能会修改此参数，但对 in 类型参数的修改，对调用者（caller）来说是不可见的（not visible）。...MySQL 存储过程 “out” 参数：从存储过程内部传值给调用者。在存储过程内部，该参数初始值为 null，无论调用者是否给存储过程参数设置值。...MySQL 存储过程 inout 参数跟 out 类似，都可以从存储过程内部传值给调用者。不同的是：调用者还可以通过 inout 参数传递值给存储过程。...22mysql的存储过程只是出现在最新的版本中，稳定性和性能可能不如mssql。 同样的负载压力，mysql要消耗更少的CPU和内存，mssql的确是很耗资源。
改善以往编码器输出是单一定长张量, 无法存储过多信息的情况. 在编码器端的注意力机制: 主要解决表征问题, 相当于特征提取过程, 得到输入的注意力表示....它的输出有两个, query的注意力表示以及注意力张量. 4.多头注意力机制 （了解） 4.1多头注意里机制的概念 从多头注意力的结构图中，貌似这个所谓的多个头就是指多组线性变换层，其实并不是，我只有使用了一组线性变化层...这就是所谓的多头，将每个头的获得的输入送到注意力机制中, 就形成多头注意力机制. 4.2多头注意力机制的结构及作用 这种结构设计能让每个注意力机制去优化每个词汇的不同特征部分，从而均衡同一种注意力机制可能产生的偏差...在Transformer中，每个编码器层和解码器层都包含多个子层（如自注意力层、前馈全连接层等），这些子层之间通过残差连接相互连接。..., 每个编码器层完成一次对输入的特征提取过程, 即编码过程. 8.2编码器层的代码实现 ️️还不熟悉每一层参数可以返回上面对照一下 # 使用EncoderLayer类实现编码器层 class
前馈网络将信息径直向前递送（从不返回已经过的节点），而循环网络则将信息循环传递。在前馈网络中，样例输入网络后被转换为一项输出；在进行有监督学习时，输出为一个标签。...让我们用数学语言来描述将记忆向前传递的过程： ? 第 t 个时间步的隐藏状态是 h_t。...前馈网络的反向传播从最后的误差开始，经每个隐藏层的输出、权重和输入反向移动，将一定比例的误差分配给每个权重，方法是计算权重与误差的偏导数－∂E/∂w，即两者变化速度的比例。...首先，最底部的三个箭头表示信息从多个点流入记忆单元。当前输入与过去的单元状态不只被送入记忆单元本身，同时也进入单元的三个门，而这些门将决定如何处理输入。...不要尝试用10,000个样例来学习一百万个参数 参数 > 样例数 = 问题。 数据基本上总是越多越好，因为有助于防止过拟合。 定型应当包括多个epoch（使用整个数据集定型一次）。
secret引擎一些机密引擎只是存储和读取数据——就像是加密存储数据的 Redis/Memcached 那样。另一些机密引擎会连接到其他服务并按需生成动态凭证。...当一个请求发送到 Vault，路由器会负责将所有符合路径前缀的请求发送到该路径上挂载的机密引擎里。通过这样的机制，每一个机密引擎都可以定义属于它自己的路径和属性。...当一个机密引擎被禁用时，它的所有机密都会被吊销（如果这些机密支持吊销的话），并且在物理存储层中该引擎存储的所有数据都会被删除-移动 —— 将一个现存机密引擎移动到一个新路径上。...该过程会吊销引擎的所有机密，因为这些机密租约都已经在创建时与特定路径相绑定了。已存储的该引擎相关的配置信息会被移动到新路径上。...这意味着需要访问数据库的服务不再需要使用硬编码的凭据：它们可以从 Vault 请求凭据，并使用 Vault 的租约机制来更轻松地轮换密钥。这些被称为“动态角色”或“动态机密”。
决定人工神经元三要素：节点本身信息处理能力（数学模型）、节点与节点之间连接（拓扑结构）、相互连接强度（通过学习来调整）。 前馈型网络：处理方向：输入层 ? 各隐层 ? 输出层。...学习算法：有导师学习 多层感知器 模型：有隐层的多层前馈网络 功能：能够求解非线性问题 局限性：隐层神经元的学习规则尚无所知 多层前馈网能力 非线性映射：存储大量输入输出模式映射关系 泛化能力...梯度下降迭代求权值 两过程：净输出前向计算、误差反向传播 局限性：误差曲面分布：存在平坦区：误差下降慢、大大增加训练次数，影响收敛速度（原因：各节点净输入过大）...】 CPN网：运行过程：竞争产生获胜神经节点 ?...获胜节点外星向量决定输出 RBF 单隐层的三层前向网络 两种模型：正规化网络和广义网络 思想：用RBF作隐单元的“基”构成隐含层空间 ? 输入矢量直接映射隐空间 ?
这两种网络的名字都来自于它们通过一系列网络节点数学运算来传递信息的方式。前馈网络将信息径直向前递送（从不返回已经过的节点），而递归网络则将信息循环传递。...让我们用数学语言来描述将记忆向前传递的过程： ? 第t个时间步的隐藏状态是h_t。...前馈网络的反向传播从最后的误差开始，经每个隐藏层的输出、权重和输入反向移动，将一定比例的误差分配给每个权重，方法是计算权重与误差的偏导数－∂E/∂w，即两者变化速度的比例。...首先，最底部的三个箭头表示信息从多个点流入记忆单元。当前输入与过去的单元状态不只被送入记忆单元本身，同时也进入单元的三个门，而这些门将决定如何处理输入。...不要尝试用10,000个样例来学习一百万个参数参数 > 样例数 = 问题。 数据基本上总是越多越好，因为有助于防止过拟合。 定型应当包括多个epoch（使用整个数据集定型一次）。
它是一种基于前向传播的模型，主要用于解决分类和回归问题。 前馈神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。...输出层的神经元根据要解决的问题类型（分类或回归）使用适当的激活函数（如Sigmoid、Softmax等）将最终结果输出。 前向传播：信号从输入层通过隐藏层传递到输出层的过程称为前向传播。...损失函数和训练：前馈神经网络的训练过程通常涉及定义一个损失函数，用于衡量模型预测输出与真实标签之间的差异。...定义计算节点：使用张量之间的数学运算（如加法、乘法、平方等）构建计算节点。 构建计算图：将输入节点和计算节点连接起来，形成一个有向无环图，表示了操作之间的依赖关系。...根据链式法则，每个节点的梯度可以通过后续节点的梯度和该节点的局部梯度计算得到。 梯度更新：使用计算得到的梯度值更新模型的参数，以进行优化和训练。
前馈神经网络中数据是从输入层到输出层按照一个方向流动的，中间没有任何循环，这种前向传播的网络区别于循环神经网络。...数据经过隐藏层，得到一个4维的输出向量 ： 将这个向量 发送到输出层： 公式中用 表示输出层（第2层）的参数。输出层是一个1维的标量 ，它表示最终的预测结果。...用向量表示隐藏层的计算过程为： 具体拆解为： 输出层的计算过程为： 训练集批量计算 以上推导基于单个样本，数据从输入层出发，前向传播。...我们先求解第2层中的参数 ，该参数连接了第1层第1个节点和第2层唯一的节点，下角标的11表示第一层的第1个节点和第二层第一个节点。注意到，参数 首先影响到第二层的求和项 ，再影响到输出值 。...反向传播BP算法的流程为： 在整个训练集中随机选择Mini-batch大小的样本，将样本提供给输入层，逐层前向传播，得到各层各参数。 得到各参数的梯度，梯度的计算一般从输出层开始，反向传播。
每个记录还可以包含密集的数字特征，这些特征可以直接馈送到全连接层。 使用嵌入层将输入稀疏特征压缩为低维密集嵌入向量。...使用前馈神经网络来估计点击率。 图上显示了一个典型的 CTR 模型，包括数据读取器、嵌入和全连接层。...所以，可以扩展到多个 GPU 和节点的HugtCTR的架构总结如下： 3.3 基于GPU的参数服务器 HugeCTR 实现的是一个基于GPU的参数服务器，其将embedding层放到GPU之中，worker...总之，HugeCTR 支持跨越同构计算集群中的多个 GPU 和多个节点的模型并行嵌入表。嵌入的特征和类别可以分布在多个 GPU 和节点上。...通过我们的实施，HugeCTR 利用 NCCL 进行高速和可扩展的节点间和节点内通信。 图来自源码。 要在多个节点上运行，HugeCTR 应该使用 OpenMPI 构建。
但是，想要理解循环网络，首先要必须了解前馈网络的基本知识。 前馈网络回顾 前馈网络和循环网络的命名，来自于它们在传递信息时，在网络节点上执行的一系列数学运算的方式。...(可以将第一个垂直节点看作是一个前馈网络，随着时间的推移，它会变成循环网络)。 ?...前馈网络中的反向传播从最后的误差开始，经过每个隐藏层的输出、权重和输入反向移动，将一定比例的误差分配给每个权重，方法是计算它们的偏导数∂e/∂w，或它们之间的变化率之间的关系。...信息可以像计算机内存中的数据一样存储、写入单元，或者从单元中读取。 单元通过打开和关闭的门来决定存储什么，以及何时允许读取、写入和忘记。...不要试图从10000个示例中学习一百万个参数，参数>样例=麻烦。 数据越多越好，因为它有助于防止过度拟合。 训练要经过多个epoch(算法遍历训练数据集)。
研究人员们发现自注意力中的softmax矩阵计算无需在完整矩阵情况下计算，这促进了自注意力和前馈的块式计算的发展，该类方法虽然内存减少了，每层输出的存储仍存在挑战。...由于后续层的自注意力依赖于前一层的输出，如果不对中间过程输出做存储，计算成本会成倍增加。 因为如果不做存储就必须为每个序列元素重新计算每个输出，这对于较长的序列来说是不切实际的。...作者提出以分块方式执行自注意力和前馈网络计算，跨多个主机设备分布序列维度，从而实现并发计算和通信，由于该方法将环中主机设备之间的键值块通信与块计算重叠，因此将其命名：环注意(Ring Attention...当计算注意力时，每个主机将键值块发送到下一个主机，同时从前一个主机接收键值块。这里作者使用与原始 Transformer 相同的模型架构，但重新组织了计算。...具体如下图所示： 对于内循环，每个设备计算其各自的块式注意力和前馈操作。在内循环期间，每个设备将用于块式计算的键值块的副本发送到环中的下一个设备，同时从前一个设备接收键值块。
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