--==================================== -- 表段、索引段上的LOGGING与NOLOGGING --===============================...本文介绍了在表段，索引段使用 LOGGING与NOLOGGING时产生redo的大小以及DIRECT INSERT APPEND 的使用方法。...一、表段，索引段上使用一般DDL，DML时，LOGGING与NOLOGGING情况 1.查看数据库的归档模式 有关设置日志归档模式的问题，请参考： Oracle 联机重做日志文件(ONLINE...e.在非归档模式下，表对象即便具有logging属性，也可减少redo数量。...f.对于表上具有索引的表对象，如果新增的记录数量为整个表的很少一部分，则直接以append方式批量添加记录，如果原表记录很少， 实时性要求不是很高，而新增记录很多，可以先删除索引，在使用append方式追加记录
在 Ubuntu 或任何其他 Linux 发行版上重置遗忘的 WSL 密码 要在 WSL 中重设 Linux 密码，你需要： 将默认用户切换为 root 重置普通用户的密码 将默认用户切换回普通用户 让我向你展示详细的步骤和截图...Note down the account username WSL 中的 root 用户是无锁的，没有设置密码。这意味着你可以切换到 root 用户，然后利用 root 的能力来重置密码。...**你必须重新输入新的密码来确认，当你输入密码时，屏幕上也不会显示任何东西。 Reset the password for the regular user 恭喜你。用户账户的密码已经被重置。...ubuntu config --default-user username Set regular user as default user 现在，当你在 WSL 中启动你的 Linux 发行版时，你将以普通用户的身份登录...如果你将来再次忘记了密码，你知道重置密码的步骤。
02 思考：把问题想清楚 因生产库调整的时间窗口有限，这里就需要考虑全面，尽量让本次索引调整达到更好的效果，本文以A表和B表以TIMEKEY时间字段为索引第一栏位的分区索引调整为主要目标，主要是因为在高并发...我们在接到分区大表索引整改任务需求后，需要考虑到索引调整涉及以下一些操作： 1.删除没有使用的索引 2.删除重复索引 3.索引存在大量碎片需要重建 4.旧索引是否被做了绑定 5.如何删除旧索引 6.调整原先不合适的索引...分析处理不被使用的索引 3.2.1 监控索引的使用情况 从awr中获取肯定被使用的索引，可排除后再进行索引监控，本次主要考虑监控A表和B表上索引是否都被使用。...and a.startup_time >(select startup_time from v$instance) 通过把表上的索引和上述语句查询出的索引进行比较，把没有对应的索引进行监控操作，详见...A表和B表上以TIMEKEY字段为第一栏位的索引。
今天给大家介绍一下FPGA上部署深度学习的算法模型的方法以及平台。希望通过介绍，算法工程师在FPGA的落地上能“稍微”缓和一些，小白不再那么迷茫。...阿chai最近在肝一个开源的项目，等忙完了会给大家出几期FPGA上从零部署的教程，包括一些底层的开发、模型的量化推理等等，因为涉及的东西太多了，所以得分开写 ? 。 ?...模型库在如下链接中。...EdgeBoard是基于Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC系列芯片打造的计算卡，芯片内部集成ARM处理器+GPU+FPGA的架构，既具有多核处理能力、也有视频流硬解码处理能力，还具有...编译后的文件：https://ai.baidu.com/ai-doc/HWCE/Yk3b95s8o 1.安装测试 我们首先在有在开发板上编译Paddle Lite，编译的时候需要设置cmake的参数，设置
编辑|SQL和数据库技术(ID:SQLplusDB) ORACLE： SQL> create table tab2(c1 number, c2 number, c3 varchar2(10)); 表が...SQL> create index ind2_2 on tab2(c2); 索引が作成されました。...+-------+------+----------+--------------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) 结论： Oracle的B-tree...索引不存储Null，所以“c2 is null”条件的检索不能从索引中受益。...Mysql的B+tree索引也不直接不存储Null，但是“c2 is null”条件的检索能从索引中受益。
文章模型使用的是字和字bigram作为输入，所以使用wang2vec（https://github.com/wlin12/wang2vec），在word2vec中加入了顺序信息。...结果： 下面两张表分别是有预训练字向量和没有预训练字向量的实验结果。...在大部分的数据集上加入预训练的字向量都能有一个点左右的提升，除了MSR和PKU两个数据集，这两个数据集上本文算法表现并不好。...，对pretrain word embedding肃然起敬（今年elmo、GPT、bert的惊艳效果也证明了预训练模型和迁移学习在NLP中的巨大发展前景）。...结论： 作者没有对本文做过多的总结，给出了中文分词两个挑战，也可以说是展望吧：1.模型结构上的调优，2.外部知识库的使用。
下边分为建表规约、SQL规约、索引规约三个部分，每部分的每一条都有强制、建议两个级别，大家在参考时，根据自己公司的情况来权衡。...【建议】（4）在WHERE条件的属性上使用函数或者表达式 解读：Mysql无法自动解析这种表达式，无法使用到索引。 【强制】（5）禁止使用外键与级联，一切外键概念必须在应用层解决。...---- 索引规约 【建议】（1）避免在更新比较频繁、区分度不高的列上单独建立索引 解读：区分度不高的列单独创建索引的优化效果很小，但是较为频繁的更新则会让索引的维护成本更高 【强制】（2） JOIN的表不允许超过五个...提高索引的效率，相应我们在Mapper中编写SQL的WHERE条件中有多个条件时，需要先看看当前表是否有现成的联合索引直接使用，注意各个条件的顺序尽量和索引的顺序一致。...【建议】（6）在较长VARCHAR字段,例如VARCHAR(100)上建立索引时，应指定索引长度，没必要对全字段建立索引，根据实际文本区分度决定索引长度即可。
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，具有广阔的应用场景。...相比于TF-IDF这类基于词袋模型的文本特征，LLM有以下这几点潜在的优势。 首先，LLM具有上下文感知的能力，可以更好地处理同形不同意的单词(polysemous)。...经过下一章的讨论后，会发现这与LLM在Pubmed上本身就有良好的预测性能有关。相比于TAPE，由于KEA不依赖LLM的预测，所以在不同数据集上的表现会更稳定一些。...因此，在涉及到这些场景的问题时，可以通过ChatGPT这类大模型对原有的内容进行转换。在转换过后的数据上训练一个较小的模型可以有更快的推理速度与更低的推理成本。...LLM在不同的数据集上的性能差异非常大。在Pubmed数据集上，可以看到LLM在zero shot情况下的性能甚至超过了GNN。而在Cora,Arxiv等数据集上，又与GNN有较大的差距。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何查询表和索引的历史统计信息？...♣ 答案部分 从Oracle 10g开始，当收集表的统计信息的时候，旧的统计数据被保留，如果因为新的统计信息而出现性能问题，旧的统计信息就可以被恢复。...历史统计信息保存在以下几张表中： l WRI$_OPTSTAT_TAB_HISTORY 表的统计信息 l WRI$_OPTSTAT_IND_HISTORY 索引的统计信息 l WRI$_OPTSTAT_HISTHEAD_HISTORY...查询索引的历史统计信息的SQL语句如下： SELECT B.OWNER, B.OBJECT_NAME INDEX_NAME, TO_CHAR(D.ANALYZETIME, '...这些统计信息在SYSAUX表空间中占有额外的存储开销，所以应该注意并防止统计信息将表空间填满。
在此过程中，作者做了六组实验，对应6个不同的网络模型，这六个网络深度逐渐递增的同时，也有各自的特点。实验表明最后两组，即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。...测试时候：尽量把测试数据又各种Augmenting（剪裁，不同大小），把测试数据各种Augmenting后在训练的不同模型上的结果再继续Averaging出最后的结果。...基于前两点外，由于卷积核专注于扩大通道数、池化专注于缩小宽和高，使得模型架构上更深更宽的同时，计算量的增加放缓； 全连接转卷积。...用在ImageNet上pre-trained过的模型。...设计自己模型架构很浪费时间，尤其是不同的模型架构需要跑数据来验证性能，所以不妨使用别人在ImageNet上训练好的模型，然后在自己的数据和问题上在进行参数微调，收敛快精度更好。
3D建模时希望能在模型上写字。建模的时候就要加字，就贴图上去 贴图? 不可以直接写吗? 你们的3D建模模型编辑器怎么贴图? ...我们费用没有复杂到要出文档的地步 后续地图制作费用，能简单说一下吗 就是后续我们要做地图是不是你们来制作 有没有什么方法在加载的时候就虚拟化，而不是等到加载后统一虚拟化 加载场景时可以先隐藏...， 等设置完样式在显示 我怎么看有人的项目是加载的时候就是透明的 原模型就是透明的 找了一个小时加载时候透明化建筑的方法，，， 场景加载不完，是拿不到物体的，也就没办法控制样式了。...单聊吧 各位大佬 moveto或者movepath在移动过程中，摄像头跟随，车辆行走不流畅 有什么解决办法嘛 就像这样 有谁知道制作的3320*1080的页面怎么在拼接大屏里显示，公司的LCD...液晶拼接大屏只支持1920*1080的视频输入，可以分割成2个屏，同时输入2个1920*1080，但用扩展模式输入2个屏后，网页全屏只会在一个上显示，怎么办?
Profile代码编写 上一节明确了，我们需要加速RWKV模型中rwkv6_linear_attention_cpu的计算，https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention...这个库在2024年4月份支持了RWKV6模型，它加速RWKV 6 Linear Attention计算的核心api有两个，fused_recurrent_rwkv6和chunk_rwkv6。...，直接就可以对应上。...Triton实现的版本在编译中发生了什么，但真的找到了放弃cuda的理由，毕竟不是专业做这个东西的，而Triton大家都可以写），后续应该会考虑在Triton kernel的基础上继续做优化以及训练性能验证...这样才可以只开N的大小否则就需要开N*N的大小导致SM上shared memory大小不够。
在查找资料的偶然间，我发现一个博客上有非常可爱的Live 2D模型，当时我就被打动了，马上开启审查元素，试图找出这个Live 2D模型的信息，可是找了半天没找到。...最后通过截图->谷歌图片的方式，终于一层一层的找到了相关资料，我正好有一个Hexo博客，所以今天就来在博客上添加一波Live 2D模型！...，模型名称可以到这里参考，一些模型的预览可以在这里。...根目录中新建文件夹live2d_models，然后在node_modules文件夹中找到刚刚下载的live2d模型，将其复制到live2d_models中，然后编辑配置文件中的model.use项，将其修改为...live2d_models文件夹中的模型文件夹名称。
01、大语言模型 vs 人类 大语言模型很强大，就像人类的大脑一样拥有思考的能力。如果人类只有大脑，没有四肢，没有工具，是没办法与世界互动的。如果我们能给大模型配备上四肢和工具呢？...03、智能体能做什么 3.1 智能体之调研员 调研员智能体，可以根据用户的调研问题，从搜索引擎上搜索资料并总结，然后生成调研报告。...在定义角色时，会为其注册下面列出的各项工具 工具 CollectLinks 问题拆解，从搜索引擎进行搜索，并获取Url地址列表。...仅行动（Acting Only）：大模型不加以推理，仅使用工具（比如搜索引擎）搜索这个问题，得出来的将会是海量的资料，不能直接回到这个问题。...因此，基于大模型搭建的智能体（AI Agent）的能力边界也在不断突破。
然而在模型的优化上，梯度下降并非唯一的选择，甚至在很多复杂的优化求解场景下，一些非梯度优化方法反而更具有优势。而在众多非梯度优化方法中，演化策略可谓最耀眼的那颗星！...对于深度学习模型的优化问题来说，随机梯度下降（SGD）是一种被广为使用方法。然而，实际上 SGD 并非我们唯一的选择。...黑点是当前代中的样本。样本在初始阶段较分散，但当模型在后期较有信心找到较好的解时，样本在全局最优上变得非常集中。...这样一来，当性能停止提升时，模型更偏向于提升适应度，而不是新颖性。 图 6：（左图）环境为人形机器人移动问题，该机器人被困在一个三面环绕的强中，这是一个具有迷惑性的陷阱，创造了一个局部最优点。...在「评估」阶段，我们将所有网络权重设置成相同的值。这样一来，WANN 实际上是在寻找可以用最小描述长度来描述的网络。在「选择」阶段，我们同时考虑网络连接和模型性能。
就在前不久，Meta 正式发布了最新版本的开源大模型 Llama3 ，是迄今为止能力最强的开源大模型。...Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。 它可以非常方便地在本地部署各种模型并通过接口使用，有点类似于 Docker 加载各种镜像容器。...并且随着 Ollama 的生态在逐渐完善，支持的模型也会更多，将来会更加方便地在自己电脑上运行各种大模型。...Ollama 的官方地址: https://ollama.com/ 点击下载，选择对应的平台下载就行，也可以在 Ollama 的 Github 地址上下载： https://github.com/ollama.../ollama 在 Github 主页上可以看到 Ollama 目前支持的模型。
作者提出的网络不仅能生成具有高骨抑制率的软组织图像，还能捕捉图像细节。...随后，Juhasz 等人使用主动形状模型分割 CXR 上的解剖结构并抑制骨阴影。他们将该模型应用于 JSRT 数据集，该数据集是目前唯一公开的同类数据集。...loss），以及基于 Pix2PixHD 方法的补丁判别器上的对抗损失（adversarial loss ）。...作者的方法能够生成具有高骨抑制率的高质量图像，并能增强辨别精细纹理信息的能力。综合实验和临床评估表明，作者提出的 BS-Diff 在多个指标上都优于现有的骨抑制模型。...在本文中没有执行检测或分类等下游任务，可以进一步探索改进模型架构或引入更好的条件引导方法来精确控制生成。
——基于树的模型在分析表格数据方面比深度学习/神经网络好得多。...这就是为什么花大量时间在EDA/领域探索上是如此重要。这将有助于理解特性，并确保一切顺利运行。 论文的作者测试了模型在添加随机和删除无用特性时的性能。基于他们的结果，发现了2个很有趣的结果。...通过对原始数据的编码获得最佳的数据偏差，这些最佳的偏差可能会混合具有非常不同的统计特性的特征并且不能通过旋转不变的模型来恢复，会为模型提供更好的性能。...总结 这是一篇非常有趣的论文，虽然深度学习在文本和图像数据集上取得了巨大进步，但它在表格数据上的基本没有优势可言。...论文使用了 45 个来自不同领域的数据集进行测试，结果表明即使不考虑其卓越的速度，基于树的模型在中等数据（~10K 样本）上仍然是最先进的，如果你对表格数据感兴趣，建议直接阅读： Why do tree-based
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