2024-11-30：质数的最大距离。用go语言，给定一个整数数组 nums，请找出两个（可以是相同的）质数在该数组中的下标之间的最大距离。 提示： nums的长度在[1,3*10^5]之间。...nums的每个元素的值在[1,100]。 输入保证 nums 中至少有一个质数。 输入：nums = [4,2,9,5,3]。 输出：3。...大体步骤如下： 1.定义一个函数 maximumPrimeDifference(nums []int) int 用于计算质数的最大距离。...• 遍历 nums 数组，找到第一个质数的下标，并记录在变量 first 中。 • 再次遍历 nums 数组，找到最后一个质数的下标，并记录在变量 last 中。...• 返回最后一个质数的下标与第一个质数的下标之间的距离。 2.在主函数 main 中，定义一个示例数组 nums := []int{4, 2, 9, 5, 3}。
2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度， 给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字， 所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。...返回达标数组的数量。 1 <= n <= 500， 1 <= m <= 10， 500 * 10 * 10 * 10， 结果对998244353取模， 实现的时候没有取模的逻辑，因为非重点。...// f、s、t : ends数组中放置的数字！...// n : 一共的长度！ // m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字 // 返回值：i..... 有几个合法的数组！...// 尤其是理解ends数组的意义！ fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!
那么到底主从的MYSQL OR PostgreSQL可以主从一致吗，我的回答是可以，当然可以，今天揭秘PostgreSQL 的数据库如何主从一致在源代码层次的如何进行设计。...2 通过 PageTag 的哈希值，在 HashTable 中找到对应的 Segment 数组索引。...同时还做出了如下举措，让PostgreSQL 的主 从库之间可以做到完全同步。...image 当然这也只是POLARDB FOR POSTGRESQL （商业版），可以做到主从POSTGRESQL 数据库在大部分时间数据完全主从完全一致的冰山一角，其中还有使用其他的技术，如 Mini...最终结果：POSTGRESQL 数据库是否可以主从节点完全数据一致，回答是可以，当然是在POLARDB FOR POSTGRESQL 上。
2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。返回达标数组的数量。...1 的时候没有取模的逻辑，因为非重点。来自微众银行。...// f、s、t : ends数组中放置的数字！...// n : 一共的长度！// m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字// 返回值：i..... 有几个合法的数组！...// 尤其是理解ends数组的意义！fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!
在机器学习、图像处理、自然语言处理等领域，向量数据被广泛应用。向量数据的应用场景推荐系统：通过将用户和物品表示为向量，可以计算它们之间的相似度，从而实现个性化推荐。...图像识别：将图像转换为向量后，可以利用向量之间的距离进行图像分类和识别。自然语言处理：将文本表示为向量（如词嵌入），可以进行文本分类、情感分析等任务。...常见的向量数据存储方式包括：数组类型：PostgreSQL 内置数组数据类型，可以存储向量数据。PostGIS：一个地理空间数据库扩展，支持地理坐标向量的存储和查询。...例如，可以使用欧几里得距离计算两个向量之间的相似度。...可以在向量字段上创建 GIN 或 GiST 索引，以提高查询性能。分区表对于大规模数据集，可以使用分区表将数据分布在多个表中，从而提高查询性能。
向量数据的应用场景 推荐系统：通过将用户和物品表示为向量，可以计算它们之间的相似度，从而实现个性化推荐。 图像识别：将图像转换为向量后，可以利用向量之间的距离进行图像分类和识别。...常见的向量数据存储方式包括： 数组类型：PostgreSQL 内置数组数据类型，可以存储向量数据。 PostGIS：一个地理空间数据库扩展，支持地理坐标向量的存储和查询。...PostgreSQL 中高效查询相似向量，可以利用 PostgreSQL 的函数和索引功能。...例如，可以使用欧几里得距离计算两个向量之间的相似度。...可以在向量字段上创建 GIN 或 GiST 索引，以提高查询性能。 分区表 对于大规模数据集，可以使用分区表将数据分布在多个表中，从而提高查询性能。
随着深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用，机器阅读可以直接自动从文档中找到匹配问题的答案。深度语言模型会将问题和文档转化为语义向量，从而找到最后的匹配答案。...使用Bert模型将这些问题转化为特征向量存储在Milvus中，同时Milvus将 给这些特征向量分配一个向量ID。 将这些代表问题的ID和其对应的答案存储在PostgreSQL中。...当用户提出一个问题时： 通过Bert模型将之转化为特征向量 在Milvus中对特征向量做相似度检索，得到与该问题最相似的标准问题的id 在PostgreSQL得出对应的答案。...该项目下的FAQ问答系统中的金融数据集，我们从中一共整理了33万条数据。结合这组数据，我们可以快速搭建一个xx银行智能客服机器人。 2.生成特征向量 本系统使用了Bert已预训练好的一个模型。...库中可能没有与用户给定问题比较相似的问题，所以在实践中我们可以设定了一个阈值0.9，当检索出来的最相似的距离小于该阈值时，则返回本系统未收录相关问题的提示。
随着深度学习在自然语言处理（NLP）中的应用，机器阅读可以直接自动从文档中找到匹配问题的答案。深度语言模型会将问题和文档转化为语义向量，从而找到最后的匹配答案。...也可以将这些代表问题的ID和其对应的答案存储在关系数据库SQL Server/Postgresql中, 这一步有点类似于全文索引中给数据建索引。...在PostgreSQL得出对应的结果集。然后根据拿到的结果集，将结果集加入到请求ChatGPT的prompt中。 比如说用户提了一个问题：“What's the makers's schedule?”...在搭建之前您需要安装Milvus、Postgresql，具体安装步骤请参考官网。...库中可能没有与用户给定问题比较相似的问题，所以在实践中我们可以设定了一个阈值0.9，当检索出来的最相似的距离小于该阈值时，则返回本系统未收录相关问题的提示。 5.
如下图2，我们可以看到第一层辨认出的图像中锐利的边缘信息，中间层将这些边缘整合为车轮和车身的形状，然后最后一层做出了完整的断言——这是一张汽车图片。在实际使用中，CNN往往有很多层。 ?...我们预期会有一个100至4000维之间的特征，所以让我们把事情简化到2D的平面世界。下面的图5说明了欧氏距离与余弦距离之间的区别。 ?...然而，金发狗和其他两只动物之间的直线距离却大致相等。所以在图像搜索中，我们更喜欢用具有最相似变化模式（余弦距离），而不是用具有相似大小（欧氏距离）的值来识别向量。 给力！...为了有效地存储和访问大量不断增长的图像数据，我们使用PostgreSQL 数据库（https://www.postgresql.org/）。...由于包含着内容信息额余弦距离是一种列值的线性组合，因此在将所有图像特征向量与新输入图像向量进行比较时，我们使用选择查询中执行该操作。
(geometry A, geometry B)计算两个几何图形之间的最短距离 空间连接 空间连接（spatial joins）是空间数据库的主要组成部分，它们允许你使用空间关系作为连接键（join...默认情况下，PostgreSQL定期收集数据统计信息，共查询规划器使用。但是，如果你在短时间内更改了表的构成，则统计数据将不会是最新的。...ST_Buffer(geometry, distance)接受几何图形和缓冲区距离作为参数，并输出一个多边形，这个多边形的边界与输入的几何图形之间的距离与输入的缓冲区距离相等。...使用这些内部、外部和边界的定义，任何一对空间要素之间的关系都可以用一对要素的内部/边界/外部/之间九个可能的交集的维数来表征。...假设我们有一个湖泊（Lakes）和码头（Docks）的数据模型，进一步假设码头必须位于湖泊内部，并且必须在一端接触到湖泊的边界。我们能在数据库中找到所有符合这一规则的码头吗？
系统首先使用近似量化差异检索 N 个结果（N>K），然后通过重新评分来“纠正”误差。它计算 N 个结果的完全距离，按完全距离对列表进行排序，并返回距离最小的 K 个项目。...然后我们将三个区域编码为两位，以便相邻区域的 XOR 距离为 1，并且距离随着 z 分数距离而增加。在具有三个区域的两位情况下，编码为 00、01、11。...我们使用 Rust 编写了此内容，使用 框架来编写 PostgreSQL 的 Rust 扩展。...立即使用 pgai 和 pgvectorscale：您可以在 pgai GitHub 和 pgvectorscale GitHub 存储库中找到安装说明。...您还可以在 Timescale 的云 PostgreSQL 平台上的任何数据库服务中访问 pgai 和 pgvectorscale。
cnn面部检测器返回图像中二维人脸的边界框数组，如果您正在使用GPU，这可以更快的给您结果，因为GPU可以一次处理批次的图像。...返回： 一个可以在css（上，右，下，左）顺序中找到的人脸位置的元组列表 ---- 1 face_recognition.api.compare_faces(known_face_encodings,...参数： known_face_encodings - 已知面部编码的列表 face_encoding_to_check - 与已知面部编码的列表进行比较的单面编码 tolerance - 面孔之间的距离要考虑多少...较高的数字找到较小的脸。 model - 要使用的面部检测模型。“hog”在CPU上不太准确，但速度更快。“cnn”是一个更准确的深入学习模式，GPU / CUDA加速（如果可用）。...返回： 一个可以在css（上，右，下，左）顺序中找到的表面位置的元组列表 ---- 1 face_recognition.api.load_image_file(file, mode='RGB') 源码
索引是增强数据库性能的利器，在检索某些特定行的时候效率会有很大提升，postgresql中索引类型丰富，每种索引有着不同的应用场景，下面简单介绍一下。...在PostgreSQL当前支持的索引类型中，只有B-tree可以产生排序的输出，当ORDER BY与LIMIT n组合：显式排序将必须处理所有数据以识别前n行，但如果存在与ORDER BY匹配的索引，则可以直接检索前...PostgreSQL支持对表中部分数据建立索引，使用部分索引的一个主要原因是避免索引常见值。...由于搜索常见值的查询将不会使用索引，所以根本没有必要在索引中保留这些行，这样可以直接排除掉一部分数据，减少了索引的大小，性能更快。...PostgreSQL支持仅索引扫描，当要查询的目标列都在索引中时，直接使用索引中的键值进行返回，不需要回表操作。 技术永无止境，加油吧。 Catch.jpg
|导言：PostGIS是业界功能最全面，能力最强大的空间地理数据库引擎。现实业务开发中，经常会遇到有附近的某某的需求，如何快速实现呢，PostGIS+PostgreSQL可以帮到你。...本文就讲解如何通过PostGIS实现附近的对象这个功能，实际很简单就一条SQL可以搞定。...此处用 天安门广场的坐标作为示例：116.404177,39.909652 第五步：明确好要查询的坐标，就直接在数据库中找到这个坐标最近的5个对象，并且输出这五个对象离此地的距离，此处单位是 百公里。...GPS是基于WGS84的，所以通常我们得到的坐标数据都是WGS84的。一般我们在存储数据时，就仍然按WGS84存储。...补充内容：国内使用的是火星坐标系，下面链接中的内容可以在几种坐标系间互相转换，https://github.com/geocompass/pg-coordtransform/blob/master/geoc-pg-coordtransform.sql
优化PG查询：一问一答 正文 Q1：是否有普罗米修斯exporter，你知道普罗米修斯监控PG的原生选项吗？ 可以使用Postgres Exporter采集PG的各种指标，并将其发送给普罗米修斯。...强烈推荐使用pg_stat_statements、pg_stat_kcache、pg_profile插件获取完整内容。通过这些插件可以在业务应用中找到长查询的指定部分。...使用率统计 Checkpoint统计： 查询执行的统计： Q4：可以推荐一个开源的paid工具展示执行计划吗？...Q5：在我们自己的数据库上有现成的playgroud用于做学习训练吗？...可以使用递归CTE模拟index skip scan： https://wiki.postgresql.org/wiki/Loose_indexscan Q15：有关于如何启用上述扩展的文档吗？
同时，顶点B、C的前置顶点都是A，顶点A在邻接表中下标是0，所以把前置顶点表的B、C值更新为0： ? 第3步，从距离表中找到从A出发距离最短的点，也就是顶点C。...我们可以使用回溯法，自后向前回溯： 第1步，找到图的终点G，它是最短路径的终点： ? 第2步，通过前置定点表找到顶点G对应的前置下标5，在顶点数组中找到下标5对应的顶点F，它是顶点G的前置顶点： ?...第3步，通过前置定点表找到顶点F对应的前置下标3，在顶点数组中找到下标3对应的顶点D，它是顶点F的前置顶点： ?...第4步，通过前置定点表找到顶点D对应的前置下标1，在顶点数组中找到下标1对应的顶点B，它是顶点D的前置顶点： ?...第5步，通过前置定点表找到顶点B对应的前置下标0，在顶点数组中找到下标0对应的顶点A，它是顶点B的前置顶点： ?
相反，物理备份可以在相对较短的时间内备份和恢复大型数据库，因此在实际系统中，其是一个非常重要且实用的功能。...这一功能可以将数据库恢复至任意时间点，这通过使用一个基础备份和由持续归档生成的归档日志来实现。...tsId; /* MyDatabaseTableSpace, 表空间oid */ /* 在提交时需要丢弃的RelFileNode(s)数组*/ RelFileNode xnodes[1]; /* 变长数组...由于PITR是基于恢复过程的，所以即使基础备份是一堆不一致的文件，它也可以恢复数据库集簇。因此，我们可以在没有文件系统快照功能或其他特殊工具的情况下，使用一般归档工具做基础备份。...PostgreSQL通过以下步骤重放WAL数据： （1）对于从重做点到LSN 0/A000198（该值写在00000002.history文件中）之间的WAL数据，PostgreSQL会（从合适的归档日志中
缓冲区管理器结构 PostgreSQL 缓冲区管理器非常高效，它管理着共享内存和持久存储之间的数据传输，对于数据库管理系统的性能有着重要的影响。它由缓冲表、缓冲区描述符和缓冲池组成。...缓冲表层是一个散列表，它存储着页面buffer_tag与描述符buffer_id之间的映射关系。缓冲区描述符层是一个由缓冲区描述符组成的数组。每个描述符与缓冲池槽一一对应，并保存着相应槽的元数据。...请注意，术语“缓冲区描述符层”只是在本章中为方便起见而使用的术语。缓冲池层是一个数组。每个槽都存储一个数据文件页，数组槽的索引称为buffer_id。缓冲区管理器的三层结构如图1所示。 ?...函数ReadBufferExtended的行为因场景而异，在逻辑上具体可以分为三种情况。...访问存储在缓冲池中的页面 当从缓冲池槽中的页面里读取行时，PostgreSQL进程获取相应缓冲区描述符的共享content_lock，因而缓冲池槽可以同时被多个进程读取。
官方文档：INSERT PostgreSQL 众所周知，PostgreSQL 在进行批量写入时，可以使用高效的 COPY 语句来完成数据的高速导入，这远远快于 INSERT 语句。...CONSTRAINT TestTable_pkey DO UPDATE SET value=excluded.value; 其中的 ids 和 values 分别为两个等长的数组对象，unnest 函数可以将数组对象转换为行数据的形式...因此如果尝试使用上述方案，需要在传入数据库之前，先在程序中去重一遍。而且，通常来说，在程序中进行一次去重可以减少向数据库中传入的数据，这本身也很有意义。...样例中不包含有 MySql、PostgreSQL 和 MongoDB 的样例，因为没有优化之前，在不提高连接池的情况下，一并发基本就爆炸了。所有优化的结果是直接解决了可用性的问题。...所有的示例代码均可以在代码库中找到。如果 Github Clone 存在困难，也可以点击此处从 Gitee 进行 Clone 常见问题解答 此处对一些常见的问题进行解答。
，但你知道我不明白的是什么吗?...例如，除非将单词替换为其嵌入;否则，以下计算将不起作用：drink - food + hungry = thirsty因为我们可以使用嵌入进行计算，所以我们也可以计算一对嵌入对象之间的距离。...两个嵌入对象之间的距离越近，它们就越相似。正如你所看到的，向量嵌入非常酷。让我们回到前面的例子，假设我们将每本书的内容嵌入到图书馆中，并将这些嵌入存储在向量数据库中。...相似性度量：为了从索引向量中找到查询的最近邻居，向量数据库应用相似性度量。常见的相似性度量包括余弦相似性、点积、欧几里得距离、曼哈顿距离和汉明距离(Hamming distance)。...向量数据库相对于将向量嵌入存储在NumPy数组中的优势是什么?我经常(已经)遇到的一个问题是：我们不能只使用NumPy数组来存储嵌入吗?
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