首先，我们在MongoDB的官方文档中看到，MongoDb的2.4以上的For .Net的驱动是支持.Net Core 2.0的。 所以，在我们安装好了MangoDB后，就可以开始MangoDB的.N
本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”，它是用多个哈希函数，将一个数据映射到位图结构中。此种方式不仅可以提升查询效率，也可以节省大量的内存空间。
介绍几种经典的卷积神经网络结构，分别是LeNet、AlexNet、VGGNet。 LeNet-5 LeNet-5主要是针对灰度设计的，所以其输入较小，为32×32×1，其结构如下：
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中，其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
这里介绍了我们如果要做大模型应用，应该如何选择大模型，如何进行微调，以及是否需要使用工具调用，最后进行评测的整体流程
本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 「“某样东西一定不存在或者可能存在”」。
一个数据点可以传一个值，也可以传多个值。 如果传递多个值，就需要使用过滤器进行拆解，提取本次需要的数据进行显示，不同的控件就提取不同的数据显示，各取所需，下面就介绍这个过滤器如何实现。
卷积神经网络新手指南之二 引言 本文将进一步探讨有关卷积神经网络的更多细节，注：以下文章中部分内容较为复杂，为了保证其简明性，部分内容详细解释的研究文献会标注在后。 步幅和填充 让我们看回之前的转换层
Elasticsearch 是为你的用户提供无缝搜索体验的不可或缺的工具。 在最近的 QCon 会议上，我遇到了很多的开发者。在他们的系统中，Elastic Stack 是不可缺少的工具，无论在搜索，可观测性或安全领域，Elastic Stack 都发挥着巨大的作用。我们在手机中常见的应用或者网站上的搜索基本上有用 Elastic Stack 的影子。Elastic Stack 凭借其快速、准确和相关的搜索结果，它可以彻底改变用户与你的应用程序交互的方式。 但是，为确保你的 Elasticsearch 部署发挥最佳性能，监控关键指标并优化各种组件（如索引、缓存、查询和搜索以及存储）至关重要。 在这篇内容全面的博客中，我们将深入探讨调整 Elasticsearch 以最大限度发挥其潜力的最佳实践和技巧。 从优化集群健康、搜索性能和索引，到掌握缓存策略和存储选项，本博客涵盖了很多方面的内容。 无论你是经验丰富的 Elasticsearch 专家还是新手，遵循一些最佳实践以确保你的部署具有高性能、可靠和可扩展性都非常重要。
翻译自博客：IMPLEMENTING A CNN FOR TEXT CLASSIFICATION IN TENSORFLOW 原博文：http://www.wildml.com/2015/12/implementing-a-cnn-for-text-classification-in-tensorflow/ github：https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中，我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就派上了用场。作为一种空间高效的概率型数据结构，布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛，从网络爬虫的网页去重，到数据库查询优化，乃至比特币网络的交易匹配，都离不开它的身影。
多年来我一直在SQL中使用“between”函数，但直到最近才在pandas中发现它。
这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就派上了用场。 作为一种空间高效的概率型数据结构，布隆过滤器能够快速有效地检测一个元素是否属于一个集合。其应用广泛，从网络爬虫的网页去重，到数据库查询优化，乃至比特币网络的交易匹配，都离不开它的身影。
本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 “某样东西一定不存在或者可能存在”。
Elasticsearch是被Netflix，微软，eBay，Facebook等Top N 顶级公司使用的搜索引擎。它很容易使用，但从长远来看相对难掌握。在本文中，我们分享了在系统中使用Elasticsearch六个不太明显但非常值得了解的注意事项。
，约80%的小鼠蛋白质在人类基因组中具有严格的1:1种间同源体，其序列同一性通常介于70%~100%。当然跟人类亲缘关系最近的物种是黑猩猩。
在业务中,我需要给每个用户保存1w条浏览记录,之后每一次的返回值都要和历史记录做一个去重,即保证用户不会重复看到同一篇文章.
视觉是人类认识世界非常重要的一种知觉。对于人类来说，通过识别手写体数字、识别图片中的物体或者是找出4%图片中人脸的轮廓都是非常简单的任务。然而对于计算机而言，让计算机识别图片中的内容就不是一件容易的事情了。图像识别问题希望借助计算机程序来处理、分析和理解图片中的内容，使得计算机可以从图片中自动识别各种不同模式的目标和对象。图像识别作为人工智能的一个重要领域，在最近几年已经取得了很多突破性的进展，而神经网络就是这些突破性进展背后的主要技术支持。
1.FROM 执行笛卡尔积 FROM 才是 SQL 语句执行的第一步，并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接），生成虚拟表VT1，获取不同数据源的数据集。
译者：吕东昊 审校：陈明艳 本文长度为3743字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
如果是一位尚未尝试过数据科学项目的初学者，那么从“没有经验”的起点到称为“专家”的非常理想的目的地的可能过渡只不过是数据集。
缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据，缓存层和存储层都不会命中，但是出于容错的考虑，如果从存储层查不到数据则不写入缓存层
我们可以以shell的方式来维护和管理HBase。例如：执行建表语句、执行增删改查操作等等。 4.1 需求 有以下订单数据，我们想要将这样的一些数据保存到HBase中。 订单ID 订单状态 支付金额 支付方式ID 用户ID 操作时间 商品分类 001 已付款 200.5 1 001 2020-5-2 18:08:53 手机; 接下来，我们将使用HBase shell来进行以下操作： 1.创建表 2.添加数据 3.更新数据 4.删除数据 5.查询数据 4.2 创建表 在HBase中，所有的数据也都是保存在表中的。要将订单数据保存到HBase中，首先需要将表创建出来。 4.2.1 启动HBase Shell HBase的shell其实JRuby的IRB（交互式的Ruby），但在其中添加了一些HBase的命令。 启动HBase shell： hbase shell 4.2.2 创建表
与许多其他事务数据系统一样，索引一直是 Apache Hudi 不可或缺的一部分，并且与普通表格式抽象不同。在这篇博客中，我们讨论了我们如何重新构想索引并在 Apache Hudi 0.11.0 版本中构建新的多模式索引，这是用于 Lakehouse 架构的首创高性能索引子系统，以优化查询和写入事务，尤其是对于大宽表而言。
简介 查询集表示从数据库中获取的对象集合 查询集可以含有零个、一个或多个过滤器 过滤器基于所给的参数限制查询的结果 从Sql的角度，查询集和select语句等价，过滤器像where和limit子句 接下来主要讨论如下知识点 查询集 字段查询：比较运算符，F对象，Q对象 查询集 在管理器上调用过滤器方法会返回查询集 查询集经过过滤器筛选后返回新的查询集，因此可以写成链式过滤 惰性执行：创建查询集不会带来任何数据库的访问，直到调用数据时，才会访问数据库 何时对查询集求值：迭代，序列化，与if合用 返回查
在一个高并发的计数系统中，如果一个key没有计数，此时我们应该返回0，但是访问的key不存在，相当于每次访问缓存都不起作用了。那么如何避免频繁访问数量为0的key而导致的缓存被击穿？
卷积神经网络是除了全连接神经网络以外另一个常用的网络结果，其在图像识别方面表现十分突出。本文结合Tensorflow：实战Google深度学习框架，讲述卷积神经网络常用数据集，介绍卷积网络的结构思想，以及通过TensorFlow实现其设计。
如果你是刚刚接触搜索引擎，你可能会感到奇怪，构建搜索引擎中存储块的一个很重要的原因是搜索引擎能够有效地压缩和快速解码有序的数字集合。 为什么这个很有用？你可能知道elasticsearch的分片，是基于lucene的索引基础上的，将数据分割成一个个小片段(segment)进行存储的， 然后有规律地将这些小片段进行合并。在每个片段里面，每个文档都会有一个从0到2的31次方减1之间的唯一标识。这种结构像是数组的下标一样： 它存储在任何地方，而且足以标识一个条目。文档有序地存储在片段中，而且doc ID就是文档在存储片段中的索引。所以存储片段中的第一篇文档 的doc ID为0，第二篇为1。直到最后一篇文档，它的doc ID和这个存储片段中所有文档的数量减一是一样的。
在许多计算设置中，相同信息的超载是一个需要关注的问题。例如，跟踪其网络应用以识别整个网络的健康状况以及现场异常或行为变化。然而，事件发生的规模是巨大的，每个网络元素每小时可能会发生数以万计的网络事件。虽然技术上允许监控事件的规模和粒度在某个数量级内的增加，但是，处理器、内存和磁盘理解这些事件的能力几乎没有增加。即使规模很小，信息量也可能过大，无法方便地放在存储中。
作者 | Gang Ma 等 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园 看一下 eBay 如何创建优化的 SQL 解决方案，它可以为新的基于开源的分析平台提供更高的速度、稳定性和可扩展性。 最近，eBay 完成了把超过 20PB 的数据从一个提供商的分析平台迁移到内部构建的基于开源的 Hadoop 系统。这次迁移使得 eBay 以技术为主导的重新构想与第三方服务提供商脱钩。与此同时，它也给 eBay 提供了一个机会，建立一套相互补充的开源系统来支持对用户体验的分析。 这个迁移过程中面临的
另外Elasticsearch入门，我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你，这两个指南都是非常想尽的入门手册。
管道和过滤器 管道和过滤器是八种体系结构模式之一，这八种体系结构模式是：层、管道和过滤器、黑板、代理者、模型-视图-控制器（MVC） 表示-抽象-控制（PAC）、微核、映像。 管道和过滤器适用于需要渐增式处理数据流的领域，而常见的“层”模式它 能够被分解成子任务组，其中每个子任务组处于一个特定的抽象层次上。 按照《POSA(面向模式的软件架构)》里的说法，管道过滤器（Pipe-And-Filter）应该属于架构模式，因为它通常决定了一个系统的基本架构。管道过滤器和生产流水线类似，在生产流水线上，原材料在流水
缓存穿透是指一个查询请求，数据库中不存在该数据，缓存中也不存在，导致每次查询都会直接访问数据库，增加数据库负载。
多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范，并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式，Analysis Services 可以通过计算表达式来检索某个对象（如集或成员）或标量值（如字符串或数字）。
2018 IEEE International Conference on Cluster Computing
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
过滤器（filter）正如其名，作用就是接收一个输入，通过某个规则进行处理，然后返回处理后的结果。 主要用在数据的格式化上，例如获取一个数组中的子集，对数组中的元素进行排序等。 ng内置了一些过滤器，它们是：currency(货币)、date(日期)、filter(子串匹配)、json(格式化json对象)、limitTo(限制个数)、lowercase(小写)、uppercase(大写)、number(数字)、orderBy(排序)。总共九种。 除此之外还可以自定义过滤器，这个就强大了，可以满足任何要求的
GitHub和类似平台已使软件的公开协作开发变得司空见惯。然而当此公共代码必须管理身份验证秘密(如API密钥或加密秘密)时会出现问题。这些秘密必须保护为私密，但是诸如将这些秘密添加到代码中的常见开发操作经常使意外泄露频繁发生。本文首次对GitHub上的秘密泄露进行了大规模和纵向的分析。使用两种互补的方法检查收集到的数十亿个文件：近六个月的实时公共GitHub提交的扫描和一个涵盖13%开放源码存储库的公共快照。
Hbase 提供了种类丰富的过滤器（filter）来提高数据处理的效率，用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤，所有的过滤器都在服务端生效，即谓词下推（predicate push down）。这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端，从而减轻网络传输和客户端处理的压力。
我们在 Redis进阶-Redis缓存优化中 讲到了 缓存穿透 的解决防范： 比缓存空值更好的一种解决方式 布隆过滤器 ，这里我们详细讲解下。
想要让深度神经网络更快，更节能一般有两种方法。一种方法是提出更好的神经网络设计。例如，MobileNet比VGG16小32倍，快10倍，但结果相同。另一种方法是，通过去除神经元之间不影响结果的连接，压缩现有的神经网络。本文将讨论如何实现第二种方法。 我们将让MobileNet-224缩小25％。换句话说，我们要在几乎不损失精度的情况下，将把它的参数从400万个减少到300万个。 如何能做到这点 由于MobileNet比VGG16小32倍，但具有相同的精度，所以它必须比VGG更有效地捕捉知识。 事实上，VG
要求 修改数据库 Django shell 数据级联（一对多） 元信息 定义字段 模型过滤 创建对象4种方式 查询集 过滤器 获取单个对象 字段查询 时间 聚合函数 跨关系查询 F对象 Q对象 学习课程 1.修改数据库 ① 在settings中的DATABASES中进行修改 ‘ENGINE’: ‘django.db.backends.mysql’, ’NAME‘ ： 数据库名字 ’USER‘： 用户名字 ’PASSWORD‘：密码 ’HOST‘： 主机 ’PORT‘： 端口号 注意：引号加不加“”都
一个精美的图片！我特别喜欢城市周围的线条，它们交织在一起，呈现出一幅非常精确的城市地图的实际面貌。这个可视化地理空间数据是我最喜欢的项目之一。
当进行元素判断时，查询此元素的几个哈希位置上的值是否为 1，如果全部为 1，则表示此值存在，如果有一个值为 0，则表示不存在。因为此位置是通过 hash 计算得来的，所以即使这个位置是 1，并不能确定是那个元素把它标识为 1 的，因此布隆过滤器查询此值存在时，此值不一定存在，但查询此值不存在时，此值一定不存在。
近几年，我们已经看到模型规模越来越大，例如 2018 年诞生的 GPT 具有 1.17 亿参数，时隔一年，2019 年 GPT-2 参数量达到 15 亿，2020 年更是将其扩展到 1750 亿参数的 GPT-3。据了解，OpenAI 打造的超级计算机拥有 285000 个 CPU 核以及 10000 个 GPU，供 OpenAI 在上面训练所有的 AI 模型。
本文提出了一种训练有素、多尺度、可变形的目标检测零件模型。在2006年PASCAL人员检测挑战赛中，我们的系统在平均精度上比最佳性能提高了两倍。在2007年的挑战赛中，它在20个类别中的10个项目中都取得了优异的成绩。该系统严重依赖于可变形部件。虽然可变形部件模型已经变得相当流行，但它们的价值还没有在PASCAL挑战等困难的基准测试中得到证明。我们的系统还严重依赖于新方法的甄别培训。我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合，我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。然而，潜在SVM是半凸的，一旦为正例指定了潜在信息，训练问题就变成了凸的。我们相信，我们的训练方法最终将使更多的潜在信息的有效利用成为可能，如层次(语法)模型和涉及潜在三维姿态的模型。
卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法。它以图像为输入，提取和学习图像的特征，并根据学习到的特征进行分类。
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