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。
此次研究的本质在于回答一个问题—使用图像作为观测值（pixel-based）的 RL 是否能够和以坐标状态作为观测值的 RL 一样有效？传统意义上，大家普遍认为以图像为观测值的 RL 数据效率较低，通常需要一亿个交互的 step 来解决 Atari 游戏那样的基准测试任务。
在构建数据湖时，可能没有比存储数据格式更重要的决定了。结果将直接影响其性能、可用性和兼容性。
虽然最近基于proposal的CNN模型在目标检测方面取得了成功，但是由于小兴趣区域(small region of interest, RoI)所包含的信息有限且失真，小目标的检测仍然比较困难。解决这一问题的一种方法是使用超分辨率(SR)技术来增强小型roi的特性。我们研究如何提高级的超分辨率特别是对小目标检测,并发现它的性能可以显著提高了(我)利用适当的高分辨率目标特性作为SR的训练监督信号模型和(2)匹配输入的相对接受训练领域对低分辨率的特性和目标高分辨率特性。我们提出了一种新颖的特征级超分辨率方法，它不仅能正确地解决这两个问题，而且可以与任何基于特征池的检测器集成。在我们的实验中，我们的方法显著提高了Faster R-CNN在清华-腾讯100K、PASCAL VOC和MS COCO三个基准上的性能。对于小目标的改进是非常大的，令人鼓舞的是，对于中、大目标的改进也不是微不足道的。因此，我们在清华-腾讯100K上取得了最新的技术水平，在PASCAL VOC和MS COCO上取得了极具竞争力的成绩。
原文地址：https://dzone.com/articles/creating-an-iot-kafka-pipeline-in-under-five-minutes
用户系统特点：读非常多，写非常少。读多写少的系统一定要使用 Cache 进行优化。
性能测试表明，将 Tantivy 的全文搜索引擎库集成到向量搜索中可以显著提高速度和性能。
文章目录 第一章 什么是linux 第二章 linux的基础命令 1.pwd 命令 2.ls 命令 3.cd 命令 4.man 命令 5.grep 命令 6.find 命令 7.chmod 命令 8.ps 命令 9.kill 命令 10.tail 命令 11.netstat 命令 8.date 查看当前系统时间 10.echo 打印 选项 -e 11.ping 地址 检测是否与主机连通 第三章 文件操作的命令 1.mkdir 命令 2.rmdir 命令 3.touch 命令 4.rm 命令 5.mv 命令
测试人员需要掌握的Linux命令 目录 1、基础命令 2、目录操作 3、文件权限操作 4、文件操作 5、链接 6、vim编辑器 7、文件查找（find） 8、文件内容查找（grep） 9、其他命令 1、基础命令 pwd：查看当前位置，当前所在路径 /：表示根目录，为绝对路径 ~: 表示当前登录用户的家目录 ./：表示当前目录，为相对路径 ../：表示上一级目录，为相对路径 cd：用于切换当前工作目录 ls：显示指定目录下的所有内容 （1）-a: 显示所有文件 （2）-l：详细列出所有文
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
一起修改 格式 date -s “年-月-日 时：分：秒” 或者 date 月日时分年.秒
从根本上讲，ClickHouse，Druid和Pinot都是相似的，因为它们在同一节点上存储数据并进行查询处理，这与去耦BigQuery体系结构不同。最近，我以Druid为例描述了一些固有的问题与耦合结构1，2）。目前没有与BigQuery等效的开源软件（也许是Drill吗？），我已经在本博文中探讨了构建此类开源系统的方法。
欢迎回到数据库深度探索，在这里我们将与数据库领域的工程师、构建者和领导者进行一对一的交流。最近，我们采访了来自MongoDB的Richard Kreuter。
之前我们已经分享过很多关于音视频处理的文章。其中最绕不开的就是ffmpg工具，这个命令行工具构建了当今大小智能设备音频，视频，图片等多媒体文件处理的方方面面。
理解序列数据 —— 如语言、音乐或视频 —— 是一项具有挑战性的任务，特别是当它依赖于大量的周围环境时。例如，如果一个人或一个物体在视频中消失，很久以后又重新出现，许多模型就会忘记它的样子。在语言领域，长短时记忆(LSTM)神经网络覆盖了足够的上下文来逐句翻译。在这种情况下，上下文窗口（在翻译过程中需要考虑的数据范围），从几十个词到大约 100 个词不等。最新的 Transformer 模型不仅改进了逐句翻译的性能，还可以通过多文档摘要生成整个 Wikipedia 的文章。这是可能的，因为 Transformer 使用的上下文窗口可以扩展到数千个单词。有了这样一个大的上下文窗口，Transformer 可以用于文本以外的应用，包括像素或音符，使其能够用于生成音乐和图像。
我们都渴望获得数据。不仅是更多的数据……还有新的数据类型，以便我们能够最好地了解我们的产品、客户和市场。我们正在寻找有关各种形状和大小（结构化和非结构化）的最新可用数据的实时洞察力。我们希望拥抱新一代的业务和技术专业人员，这些人员是对数据和能够改变数据与我们生活息息相关的新一代技术有真正热情。
参考资料：https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
三剑客的功能非常强大，但我们只需要掌握他们分别擅长的领域即可：grep擅长查找功能，sed擅长取行和替换。awk擅长取列。
对象存储不是什么新技术了，但是从来都没有被替代掉。为什么？在这个大数据发展迅速地时代，数据已经不单单是简单的文本数据了，每天有大量的图片，视频数据产生，在短视频火爆的今天，这个数量还在增加。有数据表明，当今世界产生的数据，有80%是非关系型的。那么，对于图片，视频等数据的分析可以说是大数据与人工智能的未来发展方向之一。
一般来说，大模型预训练时文本长度是固定的，如果想要支持更长文本，就需要对模型进行微调。但是训练具有长上下文的 LLM 计算成本很高，需要大量的训练时间和 GPU 资源。
近年来，Transformer已成为许多最先进的人工智能系统的核心架构，并在各种AI应用中展现出了令人印象深刻的性能，例如：ChatGPT、GPT-4、ChatGLM、PanGu等。然而，Transformer的内存需求限制了其处理长序列的能力，当面对长序列依赖任务时具有一定的挑战性。
什么是记忆化搜索呢？搜索的低效在于没有能够很好地处理重叠子问题；动态规划虽然比较好地处理了重叠子问题，但是在有些拓扑关系比较复杂的题目面前，又显得无奈。记忆化搜索正是在这样的情况下产生的，它采用搜索的形式和动态规划中递推的思想将这两种方法有机地综合在一起，扬长避短，简单实用，在信息学中有着重要的作用。用一个公式简单地说：记忆化搜索=搜索的形式+动态规划的思想。
在处理大型数据过程中，R语言的内存管理就显得十分重要，以下介绍几种常用的处理方法。 1，设置软件的内存
麻省理工学院和香港中文大学推出了LongLoRA，这是一种革命性的微调方法，可以在不需要大量计算资源的情况下提高大量预训练语言模型的上下文能力。
在上一篇《初相识|全方位认识information_schema》中，我们针对 information_schema 系统库做了一个简单的认识，本期我们将为大家带来系列第二篇《Server层统计信息字典表 | 全方位认识 information_schema》，下面请跟随我们一起开始 sys 系统库的学习之旅吧~
计算机操作系统内存管理是十分重要的，因为其中涉及到很多设计很多算法。《深入理解计算机系统》这本书曾提到过，现在操作系统存储的设计就是“带着镣铐跳舞”，造成计算机一种一种容量多，速度快的假象。包括现在很多系统比如数据库系统的设计和操作系统做法相似。所以在学习操作系统之余我来介绍并总结一些操作系统的内存管理。
HTML5梦工场举办的”娜喊杯”2015 HTML5年度颁奖盛典于2016年1月7日在北京古北水镇成功举行。Layabox凭借2015年唯一拥有大型HTML5游戏线上产品的商业引擎供应商优势，荣膺“2015年度最佳引擎奖”。
前几天我和一位同事讨论了我的微服务将用来公开特定数据集的接口的设计。数据由我的微服务保存在 Elastic Search 中，并根据最终用户将选择的过滤器以不同的形式由 UI 使用和呈现。当我仅仅提出
一、在HTTP1.0中，状态码500的含义的是什么？如果返回“找不到文件”的提示，则可用header（函数），其语句为? 500 Internal Server Error 服务器遇到了意料不到的情况
场景 前几天网站出现了访问缓慢的情况，查看系统资源状况后，发现出网带宽一直是占满的状态 查看服务器日志，发现了很多10M左右的超大图片的请求，这些图片占满了带宽，严重影响了其他的访问请求 正常情况下是应该访问缩放过的小图，一般在100K以内，查找问题和修改程序来不及，需要紧急处理 想到的方法就是对大图的加载进行限速 配置 修改nginx配置文件中图片访问的配置部分 思路： 对于正常小图的访问不限制，把正常图的大小限定为 100K 以内，超出时就进行限速，速度限定为最大 100k/s loca
侦察是每个bug bounty或渗透测试中最为重要的阶段之一。侦察工作做得到不到位，可能会对最终的结果产生直接影响。侦察可以分为两类：即主动和被动侦察。在主动侦察中端口扫描是最常用的方法之一。通过端口扫描渗透测试人员或漏洞猎人可以确定在目标主机或网络上打开的端口，以及识别在这些端口上运行的服务。
mysql当前的版本，运行的时间，以及当前系统时间。 MySQL服务器版本信息表明MySQL服务器包含和不包含哪些特点。 MySQL服务器运行时间表明报告价值的代表性。服务器运行时间对于评估报告是很重要的，因为如果服务器不运行几个小时的话，输出报告有可能存在曲解和误导性。有时甚至运行几个小时时间都是不够的，比如，MySQL服务器运行了午夜的6个小时几乎没有业务访问过。最理想的情况是，MySQL服务器运行一天之后再运行mysqlreport来输出报告，这样报告的代表价值要比系统刚运行时要好的多。 在性能场景的运行周期前启动mysql，在性能场景结束后生成mysqlreport会比较有用。比如此例中，场景运行了1小时后执行了mysqlreport。
前端领域是发展迅速，各种轮子层出不穷的行业。最近这些年，随着三大框架React、Vue、Angular版本逐渐稳定，前端技术栈的迭代似乎缓慢下来，React 16版本推出了 Fiber， Vue 3.0 也已经在襁褓之中。
1. Cat命令 使用权限：所有使用者 使用方式：cat [-AbeEnstTuv] [–help] [–version] fileName 说明：把档案串连接后传到基本输出（或加 > fileName 到另一个档案） 参数： -n 或 –number 由 1 开始对所有输出的行数编号 -b 或 –number-nonblank 和 -n 相似，只不过对于空白行不编号 -s 或 –squeeze-blank 当遇到有连续两行以上的空白行，就代换为一行的空白行 -v
A. 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
因为程序是分段在内存中存放的，因此需要额外的空间记录每个段的存放位置和占用大小，这就引出了段表，这里的段表又被称为LDT表，每个进程都对应一个LDT表:
这篇文章的目的是详细的解释Flash Attention，为什么要解释FlashAttention呢？因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法，它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。所以作为目前LLM的模型加速它是一个非常好的解决方案，本文介绍经典的V1版本，最新的V2做了其他优化我们这里暂时不介绍。因为V1版的FlashAttention号称可以提速5-10倍，所以我们来研究一下它到底是怎么实现的。
近来，几种长上下文语言模型陆续问世，包括 GPT-4（上下文长度为 32k）、MosaicML 的 MPT（上下文长度为 65k）Anthropic 的 Claude（上下文长度为 100k）。长文档查询和故事写作等新兴用例已经表明扩展语言模型上下文窗口是非常必要的。
Neo4j研发团队目前发力的重点是人工智能领域，相关生态发展的也更快，说明了类似的图数据库架构在人工智能模型训练上的优势是的确存在的。人工智能模型的最关键指标是准和快，数据系统和计算系统是支持模型训练的两个关键基础设施，其性能是非常重要的。感兴趣的话可以去Neo4j官网查看一下关于未来的发展规划的介绍，挺有意思的！:)
循环进行以下操作，直到n被缩减为0： 1. 用该数据模2，检测其是否能够被2整除 2. 可以：则该数据对应二进制比特位的最低位一定是0，否则是1，如果是1给计数加1 3. 如果n不等于0时，继续1
Hudi 支持在写入操作期间对存储上未提交的数据进行全自动清理。 Apache Hudi 表中的写入操作使用标记来有效地跟踪写入存储的数据文件。 在这篇博文中，我们深入探讨了现有的直接标记文件机制的设计，并解释了它在 AWS S3 等云存储上对于非常大的写入的性能问题。 我们展示了如何通过引入基于时间线服务器的标记来提高写入性能。
协同过滤算法（CF）是构建推荐系统时最常用的技术之一。它可以基于收集到的其他用户的偏好信息（协同）来自动地预测当前用户的兴趣点。协同过滤算法主要分为两种：基于记忆（memory-based）的协同过滤算法和基于模型（model-based）的协同过滤算法。一般来说，将两者融合可以获得预测准确度上的提升。
住宾馆最尴尬的事儿 是到了宾馆前台 才发现没！带！身！份！证！ 没人有异议吧？ 生活中经常出现这样的场景 2006年9月1日起施行的《广东省旅馆业治安管理规定》第十条规定：旅馆应当如实将旅客身份证件信
最近在逛知乎的时候发现一个有趣的问题：《公司规定所有接口都用 post 请求，这是为什么？》
“Kubernetes（常简称为 K8s）是用于自动部署、扩展和管理容器化（containerized）应用程序的开源系统。该系统由 Google 设计并捐赠给 Cloud Native Computing Foundation（今属 Linux 基金会）来使用。”这是维基百科上对 Kubernetes 的介绍。
我们使用 Grafana 官方提供的 Helm Charts 部署一套 Loki 日志系统，包括以下组件：
* 任意个任意字符 ? 任意一个字符 # 注释字符 \ 脱义字符 | 管道符 find /etc/ -type f -name “*conf” -exec cat {} >> 1.txt \; //在
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Cloudera Runtime（CR）服务包括Hive和Hive Metastore。Hive服务基于Apache Hive 3.x（基于SQL的数据仓库系统）。Hive 3.x与以前版本相比的增强功能可以提高查询性能并符合Internet法规。
这个数据库系统在集群中可以轻松扩展，因此您的数据可以比真人秀明星的自负心态还要庞大。
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