Sparse Index 在以数据库为代表的存储系统中，索引（index）是一种附加于原始数据之上的数据结构，能够通过减少磁盘访问来提升查询速度，与现实中的书籍目录异曲同工。...稠密索引和稀疏索引其实就是空间和时间的trade-off。在数据量巨大时，为每条数据都建立索引也会耗费大量空间，所以稀疏索引在特定场景非常好用。以下举两个例子。...可见，index文件中存储的是offset值与对应数据在log文件中存储位置的映射，而timeindex文件中存储的是时间戳与对应数据offset值的映射。...最后，稀疏索引的粒度由log.index.interval.bytes参数来决定，默认为4KB，即每隔log文件中4KB的数据量生成一条索引数据。调大这个参数会使得索引更加稀疏，反之则会更稠密。...Sparse Index in ClickHouse 在ClickHouse中，MergeTree引擎表的索引列在建表时使用ORDER BY语法来指定。而在官方文档中，用了下面一幅图来说明。 ?
由于稀疏索引只对包含指定字段的文档进行索引，因此可以减少存储空间。当使用稀疏索引时，MongoDB将不会为每个文档创建一个索引条目，从而减少索引占用的存储空间。...例如，如果需要查询包含某个字段的文档，并且该字段只在部分文档中存在，那么使用稀疏索引可以减少查询无用的文档，从而提高查询速度。 稀疏索引还可以帮助MongoDB应用程序缩短查询时间。...由于稀疏索引不对缺失特定字段的文档进行索引，因此在查询时可以避免查询无用的文档，从而减少查询时间。...应根据实际需求和查询模式来选择是否使用稀疏索引，并仔细评估其对性能的影响。 创建过多的索引会增加数据库的存储和维护成本，并可能导致性能下降。应根据实际需求和查询模式来选择字段创建索引，避免过度索引。...在MongoDB应用程序中，根据实际需求和查询模式来选择是否使用稀疏索引，并遵循稀疏索引的最佳实践，可以优化查询性能、减少存储空间和提高数据访问效率。
背景 在ELK架构中，使用logstash收集服务器中的日志并写入到Elasticsearch中，有时候需要对日志中的字段mapping进行特殊的设置，此时可以通过自定义模板template解决，但是因为...不使用logstash默认模板创建索引 如果不想使用logstash默认创建的模板创建索引，有两种解决方式，一是可以在logstash配置文件中的output中指定index索引名称, 如2.conf所示...的索引,并且只有一个名为“logs”的type....索引的type问题 默认情况下，logstash向Elasticsearch提交创建的索引的type为"logs",如果需要自定义type, 有两种方式，一种是在output里指定document_type...使用自定义模板 使用自定义模板有两种方式，一种是启动logstash之前先调用Elasticsearch的API创建模板，并指定模板匹配的索引名称pattern以及模板优先级，具体可参考官方文档 https
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...11794592myfunc2Sig of myfunc2 is 11794592myfunc3Sig of myfunc3 is 11925144myfunc3Sig of myfunc3 is 11925144在这个示例中，...dec装饰器用于在类A的方法f以及函数myfunc、myfunc2和myfunc3上。...请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
索引在数据库的查询中起到的作用毋庸置疑，但时常有人提出索引的建立的问题，to be or not to be 的问题。 问题1 索引建立后，就不再变动了 ？...大多数的问题是在于索引建立后并不能一直良好的工作，主要有以下几个问题 1 重复功能的索引，让查询无法把握或者在管理人员不知情的情况下，走了其他的索引，索引并不能有效的工作，并成为负担。...同时在数据查询的过程中，索引的也会经历一个曲线，有索引和无索引的表象。 除此以外即使有了索引的情况下，还会产生数据查询条件于数据的采样分布的问题。...表进行索引的扫描 7 最后在进行3个表的结果与passenger 的表的进行nested loop 的操作 这三个例子中，可以发现随着 departure_airport的表换，整体的查询方式和执行计划也进行了改变...总结，索引是解决查询速度和优化查询的一个方法，但是查询条件本身的变化也针对整体的数据查询效率也具有一个决定性的条件。
'reg_code' used in key specification without a key length 从这个提示，可以知道是给T表的reg_code字段创建一个BTREE索引，而这个reg_code...这个库是MySQL 8.0，从官方手册，可以找到这段对Index Prefixes的说明（如下所示），意思是如果对BLOB或者TEXT列创建索引，必须指定索引的前缀长度。...MySQL 5.7官方手册中，对索引前缀的限制有所不同，InnoDB表的索引前缀最多可以达到1000个字节（此处结合其它章节的说名和实验，我认为是错误的，应该是3072个字节），但前提是设置了innodb_large_prefix...因此，可以看到MySQL 5.7和8.0在InnoDB表的索引前缀长度限制的设置上有所调整，但是限制还是有，这是和Oracle等有所不同的一个特性。...因此，虽然这个问题表象是个技术问题，但实际上来源于不合理的设计，我们在进行应用设计、数据库设计时，如果能多考虑一些合理性，避免一些所谓的省事儿，可能在实际使用过程中就会更顺畅，事半功倍。
例如，在定位某个人的时候，可以通过姓名、身份证号、学籍号等不同的角度来查询，要想把这么多角度的数据都放到rowkey中几乎不可能（业务的灵活性不允许，对rowkey长度的要求也不允许）。...secondary index的原理很简单，即通过索引表来实现，但是如果自己维护的话则会麻烦一些。在很早的版本中，Phoenix就已经提供了对HBase secondary index的支持。...3.Covered Indexes(覆盖索引) ---- 1.使用覆盖索引获取数据的过程中，内部不需要再去HBase的原表获取数据，查询需要返回的列都会被存储在索引中。...3.在查询项中不包含索引字段的条件下，一样查询比较快速。...3.创建本地索引 create local index index2_hbase_test on hbase_test (s7); （可左右滑动） 本地索引和全局索引不同的是，查询语句中，即使所有的列都不在索引定义中
♣ 题目部分 在Oracle中，如何预估即将创建索引的大小？ ♣ 答案部分 如果当前表大小是1TB，那么在某一列上创建索引的话索引大概占用多大的空间？...对于这个问题，Oracle提供了2种可以预估将要创建的索引大小的办法： ① 利用系统包DBMS_SPACE.CREATE_INDEX_COST直接得到。...第二种办法：Oracle 11g新特性：NOTE RAISED WHEN EXPLAIN PLAN FOR CREATE INDEX 这是一个非常实用的小特性，在Oracle 11gR2中使用EXPLAIN...创建真实索引查看占用的字节数： SQL> CREATE INDEX IDX_T ON SYS.TEST_INDEX_SIZE(OBJECT_ID); Index created....& 说明： 有关如何预估即将创建索引的大小可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-1381160/ 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典
在模型中使用稀疏性在计算效率方面具有非常高的潜在回报，我们仅仅触及皮毛。 稀疏性（Sparsity），指的是模型具有非常大的容量，但只有模型的用于给定的任务、样本或标记的某些部分被激活。...2017年，谷歌引入了稀疏门控的专家混合层（Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer，MoE），该层在各种转换基准测试中显示出更好的结果，同时使用的计算比以前最先进的密集...网络的所有部分都通过反向传播联合训练。 嵌入在循环（recurrent）语言模型中的专家混合 (Mixture of Experts，MoE) 层。在这种情况下，稀疏门控函数选择两个专家来执行计算。...GLaM 模型使用稀疏激活的 MoE 架构来扩展模型容量，完整版总共有 32 个 MoE 层，在每个 MoE 层有 64 个专家，每个专家都是具有相同架构但权重参数不同的前馈网络。...全局标记作为信息流的管道，证明了使用全局标记的稀疏注意力机制可以和全注意模型一样强大。 稀疏注意力模型的高效实现 大规模采用稀疏注意力的一个主要障碍，是稀疏操作在现代硬件中效率相当低。
下面结合一些资料分享关于SPLADE 在稀疏向量搜索中的原理以及应用。...稀疏向量与稠密向量 在信息检索中，向量嵌入（Vector Embeddings）将文档和查询表示为数值向量格式。这种格式使得我们能够在向量数据库中通过计算相似度来检索相似的向量。...稀疏向量和稠密向量是向量表示的两种不同形式，各有优缺点。 稀疏向量包含很多零值，非零值比例非常小。 TF-IDF 或 BM25 等稀疏向量具有高维度，但包含的非零值非常少（因此得名“稀疏”）。...针对原因 (1)，SPLADE 的作者在模型的后续版本 (SPLADEv2) 中解决了这个问题，该版本最小化了查询向量中的非零值数量 [2]。 减少查询向量中的非零值数量是通过两个步骤实现的。...(2) 的解决方案在于 Pinecone 的检索引擎从头设计时就不依赖数据分布。Pinecone 支持实数值的稀疏向量，这意味着 SPLADE 向量天然就能得到支持。
在使用kibana的Dev Tools第一次向ES里面添加索引的时候错误如下： 前提说明： 通过上面几篇文章的学习，我们已经在docker里面安装了ES等相关的。...接着需要向ES添加索引库 ES版本：elasticsearch:7.12.1 执行工具：Dev Tools 执行次数：第一次 执行的语句： # 创建索引库 PUT /kaige { "mappings...text","analyzer":"ik_smart"}, "text":{"type":"text","analyzer":"ik_max_word"} } } } 第一次执行的时候
1）变量在jstl中获取的例子： <% String username="zhangsan"; pageContext.setAttribute("username",username...); %> 即：jsp 页面中中的变量在定义后，需要放置到pageContext属性中，才能被获取（当然也可以放置到request和session...、 applicatio中，这要根据实际应用来做决定，一般只是在页面中使用的化，使用pageContext就可以了）。...2）jstl变量在中获取的例子： <% String username=(String)pageContext.getAttribute
虚拟变量是什么 实际场景中，有很多现象不能单纯的进行定量描述，只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述，这种情况下就需要引入虚拟变量。...虚拟变量指的是：用成对数据如0和1 分别表示具备某种属性和不具备该种属性的变量，也叫作二进制变量、二分变量、分类变量以及哑变量。...模型中引入了虚拟变量，虽然模型看似变的略显复杂，但实际上模型变的更具有可描述性。...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时，如果数据不符合假定，一般我首先考虑的是数据变换，如果无法找到合适的变换方式，则需要构建分段模型，即用虚拟变量表示模型中解释变量的不同区间，但分段点的划分还是要依赖经验的累积...我很少单独使回归模型 回归模型我很少单独使用，一般会配合逻辑回归使用，即常说的两步法建模。例如购物场景中，买与不买可以构建逻辑回归模型，至于买多少则需要构建普通回归模型了。
在应用开发中，有些内容是固定的，例如“设置”中的菜单项；而有些内容会不断变化，比如新闻应用中的标题、来源或发布时间。...同样地，在应用中，你可以用变量来代替变化的数据： 用户名：name 地点：location ⏰ 时间：date这样，应用就能根据不同用户或场景自动生成对应内容，而不需要每次都重新编写逻辑。...Kotlin 常见数据类型在定义变量时，需要指定变量能存储的数据类型。...false编码规范在 Kotlin 中，建议遵循以下编码规范，这是 Google 推荐使用并且其他专业开发者也在遵循的一种 Android 代码统一编写方式：变量命名 val discount:...您已经了解了 Kotlin 中的变量及其用途，掌握了如何创建、更新和使用变量，尝试了不同的基本数据类型（Int、Double、String、Boolean），并了解了 val 与 var 的区别。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来 比其他两个 要 重要得多，但事实并非如此。...只是模型无法在 和 之间选择 ：有时会 被选择，有时会被选择 。我想我发现图形混乱，因为我可能会想到的 重要性 的 恒定。...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type...关联度接近1时，与具有相同 ，并且与蓝线相同。 然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数， 蓝线是的变量重要性函数 。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码， 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。
转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~ 目录 问题复现 原因分析 解决方案 碎碎念 问题复现 创建一个COO...格式的稀疏矩阵，根据计算公式，他应该只占用约5120MB的内存： 但通过nvidia-smi查看，实际上占用了10240MB： 网上对此的讨论又是没有找到，只好又是自己一点点摸索...其中，active_bytes.all.current 表示当前正在使用的所有活跃内存总量。在输出中，这个值为 8598454272 字节，约等于 8192 MB。...reserved_bytes.all.current 表示当前已保留的所有内存总量。在输出中，这个值为 14250147840 字节，约等于 13595 MB。...比如以下这个连续创建矩阵的，那么在创建第二个矩阵的时候，就不会再去申请新的内存，而是会放在保留内存里。
经过多年的研究和实践，一些成熟的文本索引算法如倒排索引已经被广泛应用并被证明是稳定可靠的。这些算法经过了大量的测试和优化，并且在各种场景下都能提供一致性的性能和准确的搜索结果。...此外，索引数据的备份和复制等措施可以进一步提高稳定性，确保索引数据的持久性和可恢复性。...文本索引算法在企业文档管理系统中具有以下优势：快速检索：文本索引算法可以将文档内容建立索引结构，使得在进行文本搜索时能够快速定位相关文档。...文本索引算法在企业文档管理系统中有广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：文档搜索和检索：员工可以通过关键词搜索快速找到所需的文档，提高工作效率和信息获取的便捷性。...在实际应用中，需要根据具体需求和条件选择合适的算法，并进行适当的调优和管理，以确保文档管理系统的稳定性和性能。
在Elasticsearch，有时要通过索引日期来筛选某段时间的数据，这时就要用到ES提供的日期数学表达式 描述： 特别在日志数据中，只是查询一段时间内的日志数据，这时就可以使用日期数学表达式...，这样可以限制检索的索引数量，减少集群的负载，提高系统性能。 ...几乎所有的API都支持日期索引中的数学参数值。 ... date_math_expr:动态的日期表达式 date_format:格式化，默认是YYYY.MM.dd time_zone:时区，默认是UTC 需要注意的是，在使用时要把索引以及日期表达式的部分放在...,支持日期索引中数学参数值。
在elasticsearch中，有时会想要通过索引日期来筛选查询的数据，此时就需要用到日期数学表达式。...，在使用时要把索引以及日期表达式的部分放在尖括号内。...，在使用elasticsearch时是很必要的。...now/d，但是符号/必须经过编码才行 2 大括号需要进行转义 查询数据的例子 使用起来跟索引数据时一样。...中，都支持上面的用法。
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