有序且区分度不多 可以使用一系列三元组(v,f,n)对列数据编码，表示值 v 从第 f 行出现，一共有 n 个（即 f 到 f+n−1 行）。...) 同时对稀疏的位图可进一步进行行程编码（Run Length Encoding，RLE)压缩数据。...在编码基础上，还可以进行传统的压缩，如snappy等支持流式处理、吞吐量高的压缩算法。...向量化执行 向量化是指一个CPU指令可以同时处理多条数据，如下图: 当把v1和v2数组中的数据分别加载到寄存器XMM0和XMM1中时，可以通过一条指令就完成两个数组的和vec_res计算。...其中Row-Group的概念方便对行数据的重新整合。数据分区、分区内索引、行列混合等这些思想都可见于分布式存储系统中。 后记 本文简要总结了列式存储的好处，Apache ORC的存储格式等。
mapPartitions：获取每个分区的迭代器，在函数中对整个迭代器的元素（即整个分区的元素）进行操作。 union：将两个RDD合并，合并后不进行去重操作，保留所有元素。...MLlib提供了多种特征变换的方法，此处只选择常用的方法进行介绍。 （1）StringIndexer StringIndexer将标签的字符串列编码为标签索引列。...如表1所示，category列为原数据列，categoryIndex列为通过StringIndexer编码后的列。a出现最频繁（编码为0.0），依次为c（编码为1.0）、b（编码为2.0）。 ?...VectorSlicer：从特征向量中输出一个新特征向量，该新特征向量为原特征向量的子集，在向量列中提取特征时很有用。 RFormula：选择由R模型公式指定的列。...确定了最佳参数之后，CrossValidator使用最佳参数重新对整个数据集进行拟合得到最终模型。
顾名思义，这个模型有两个模块——Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。编码器对输入数据进行编码，解码器对被编码的数据进行解码。...此时编码器编码的信息浓缩了翻译所必需的信息，解码器基于这个浓缩的信息生成目标文本。 这里的数据一般指时序数据，即按时间顺序记录的数据列,具有可比性和结构化性。...这里的RNN使用的是LSTM模型，编码器输出的向量h是LSTM层的最后一个隐藏状态，其中编码了翻译输入文本所需的信息。 解码器 LSTM层会接收编码器层最后隐藏状态输出的向量h。...另外，解码器采样到出现为止，所以它也是结束信号。也就是说，分隔符可以用来指示解码器的“开始/结束”。...整体结构 连接编码器和解码器后的seq2seq整体结构如下，可以看出seq2seq是组合了两个RNN的神经网络。 对于seq2seq序列模型更多解释可看 博客
抽象来看，这正是“万物皆可向量化”的有力例证。向量，AI 时代的信息编码方式，作为沟通不同模态的钥匙，其背后承载的信息也正变得愈发多元和复杂。...在写入链路上，我们首先移除了单 collection 单向量列的限制，并且对多向量列下的 segment 参数进行了优化，单表默认可以支持 4 列向量，最多可以支持 10 个向量列。...综合以上两个 fusion strategy，用户既可以对结果排名进行融合，又可以针对结果分数和相关性进行融合，这使得 hybrid search 具备较为综合的查询能力。...2.特征提取 创建多向量列 Collection 其中，同种标注的地方是两个向量列，不同的向量列通过不同的 embedding models 进行提取，这里以 ResNet 和 CLIP 为例，分别代表典型图像和文本...4.多向量列搜索 两个单路召回效果都不够理想，因此我们采用多向量列进行搜索。
（R1）重新排列行向量； （R2）将某一行乘以一个非零元素； （R3）将某一行乘以一个非零元素，然后加到另一行； （C1）重新排列列向量； （C2）将某一列乘以一个非零元素。...行变换（R1）、（R2）和（R3）保持了生成矩阵中行向量的线性无关性，这三种行变换只不过是将同一个对性码的一组基换成了另外一组基。...因此，线性码的编码方法为：假设信源信息由 图片 中的向量来表示，则对任意信源信息向量 图片 ，u 编码为 C 中的码字 图片 。 5....对于一个 图片 或 图片 线性码 C，如果按照陪集代表元的重量从小到大的顺序对 C 的标准阵中的陪集进行排序，则可以将 C 标准阵分为上下两部分。...这种只有当接收到的向量 y 位于标准阵上半部分时才进行译码的做法称为不完全译码，完全译码则是不管接收到的向量 y位于标准阵的上半部分还是下半部分，都进行译码。
在编码基础上，还可以进行传统的压缩，例如lz4、snappy、zstd、zlib等，一般发现压缩率不理想时可以不启用。...另外，假设数据按照某个列或者某几个列是有序的，这样可以减少数据随机性，好处在于相似的数据对编码压缩有利，而且可以基于Row Group、Column Chunk、Page的meta做有效的过滤剪枝，有序列可以使用...另外其他列也可以做稀疏有序索引。有序列如果是唯一，可以看做OLTP中主键的概念。...，如果大表有索引，扫描小表，根据大表做index lookup join，否则基于小表做build table，大表做probe table，实现hash join；两个大表，如果两个表的join key...另外如果两个表的join key有序，还可以使用sort-merge join。
在编码基础上，还可以进行传统的压缩，例如 lz4、snappy、zstd、zlib 等，一般发现压缩率不理想时可以不启用。...另外，假设数据按照某个列或者某几个列是有序的，这样可以减少数据随机性，好处在于相似的数据对编码压缩有利，而且可以基于 Row Group、Column Chunk、Page 的 meta 做有效的过滤剪枝...另外其他列也可以做稀疏有序索引。有序列如果是唯一，可以看做 OLTP 中主键的概念。...，如果大表有索引，扫描小表，根据大表做 index lookup join，否则基于小表做 build table，大表做 probe table，实现 hash join；两个大表，如果两个表的 join...join；另外如果两个表的 join key 有序，还可以使用 sort-merge join。
其中NotNull向量和Offset向量是可选的，NotNull向量用于表示列的空值信息，Offset向量用于记录变长数据的长度信息，以及完成某行数据的快速定位。...C2列除了用MIN/MAX过滤外，还可以使用布隆过滤器来过滤。另外C2列并未出现在最终结果中，所以实际不必向执行层返回其数据。...字典编码后列数据被转换为字典元数据和编码数据，其中字典元数据包含字典值、字典号、排序号。编码数据中存储的是字典号。等值条件过滤等值条件过滤可以基于字典号比较完成。...这对于列表是不可接受的，一方面分析场景下删除比较少，通常不需要处理行可见性；另外列表通常批量读取，每列进行事务判断会带来离散IO，效率非常低下。...实时导入实时分析对导入的基本诉求是快和实时，下面看看我们如何实现这两个目标。批量导入YashanDB LSC表支持两种批量导入方式：方式1：Yasldr工具导入。
K-SVD算法总体来说可以分成两步，首先给定一个初始字典，对信号进行稀疏表示，得到系数矩阵。第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典。...最后一项对约束的偏差进行补偿。D中的不同列允许有不同的范数值。在补偿项的作用下，范数值很小的列将会被舍弃，因为它们所需的系数要相当大，系数越大惩罚因子也越大。...在每次迭代中包含了两个步骤，第一是对X的稀疏表示，第二是对代码本的更新，具体步骤如下图所示： ? 在稀疏编码阶段，我们假定代码本C(J-1)已知，令X可变，使得公式（16）最小。...有些算法尝试略过稀疏编码的阶段，直接更新字典D的列，系数是固定的，采用循环的方式来不断对字典进行更新。但是这种算法的效果并不好，因为稀疏表示的支撑集是不变的，并且该算法容易陷入局部最小。...但是，这一步很有可能会出错，因为在更新dk的时候，我们没有对稀疏进行约束，则我们得到的XT 会是满向量，即大多素元素都为非零的向量。
另外的，您自己还可以尝试： ? 3）矩阵 当一个向量与行和列即维度属性，它变成了一个矩阵。一个矩阵是由行和列组成的，让我们试着创建一个3行2列的矩阵： ?...同样的，，您还可以从个一个向量开始创建所需要的矩阵，我们，需要做的是利用dim()分配好维度。如下所示： ? 另外，你也可以加入两个向量使用cbind()和rbind()函数。...注：mutate函数，是对已有列进行数据运算并添加为新列。 商品所属类型的相关计算 通过对商品所属类型的计算，我们可以从其中发现人们的消费趋势。...对字符变量进行编码 1）标签编码 这一部分的任务是将字符型的标签进行编码，例如在在我们的数据集中，变量Item_Fat_Content有2个级别低脂肪和常规，我们将低脂编码为0和常规型的编码为1 。...2）独热编码 独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由有独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。
2向量的循环补齐 两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...这个对找出满足条件的元素首次出现的未知很重要，结合break。 另外match,%in%也可以进行筛选。但这两个不是向量化函数。???...对矩阵可以进行各种线性代数运算，矩阵索引，矩阵筛选 矩阵因为是特殊的向量所以可以用向量的方式索引（意义不大）或根据行列进行索引。...代表对列应用函数 f是应用在行或列上的函数（内部函数，自定义函数都可以） fargs是f的可选参数集 4.3 增加或删除矩阵的行或列 矩阵一旦产生，其行列固定，但可以对其重新赋值。...其中返回的1232代表的是第1,2,3,2个水平，在这里这些数字已经重新编码为水平，而不是数值2，是水平2.
大约到了上世纪九十年代出现了基于统计的方法，我们称之为统计机器翻译。统计机器翻译系统对机器翻译进行了一个数学建模。可以在大数据的基础上进行训练。 它的成本是非常低的，因为这个方法是语言无关的。...刚才说的它包含编码器和解码器，先来看编码器。它进行了一个双向的编码，双向的编码干了一个什么事情？就是把词用词向量来表示。那么如何做到这一点呢？我们首先有一个词向量表，是通过神经网络训练出来的。...这两个矩阵这么一乘，相当于一个查表的操作。就把其中这个词向量表的一列取出来了，那么这一列的向量就代表了这个词。神经网络里面所有的词都会用向量来表示。...刚才提到，每个词经过一系列变换，映射为一个向量表示。如果将双向编码的向量结合起来呢? 现在一般采用一个非常简单的方法，将两个向量进行拼接。...用B）初始化后构建的一个词典，就可以从一种语言翻译为另外一种语言，哪怕是先基于词的翻译。然后，用另外一种语言的语言模型去对译文进行衡量。
向量化算子实现的原则是尽可能地将复杂的循环处理过程拆解成多个简单的小循环，以便对多个同种类型的数据进行快速循环处理。另外，还需要尽可能地减少分支以及数据、控制等依赖。...2.3.1 HashAgg向量化 首先看一个HashAgg的例子，使用两个列进行分组并对每个组内进行count*计算。...另外，如果当前hash table已经超过了内存阈值，则对需要创建新的hash entry的元组进行下盘操作（如图示spill情形）。...一是对每种数据类型新增加一个向量化版本的数据类型，然后实现向量化版本的函数，但是这种方案相当于重新实现所有的类型，涉及的修改点比较多，方案二只需要实现向量化版本的函数，并提供非向量化版本和向量化版本函数的一个映射表...以32位int值判等函数为例，非向量化版本的入参包括两个int32变量，直接返回判等结果，而向量化版本的入参是两个列向量，需要对列向量的每行进行判等，结果存储在另一个列向量中返回。
推荐系统概述 传统推荐模型Old school Model 协同过滤模型 通过对用户之间的关系，用户对物品的评价反馈一起对信息进行筛选过滤，从而找到目标用户感兴趣的信息。...用户—商品的评分矩阵（该矩阵很可能是稀疏的） 用户\物品 x x x x x x 行向量表示每个用户的喜好，列向量表明每个物品的属性 基于评分矩阵（行列）计算相似度，以下是计算相似度的一些方法...优点:思路简单，可以方便完成预测; 缺点:很难增量训练（当样本激增时，可能要重新搭建矩阵），特征融合难; 这里k是个隐因子，相当于是一个超参数。 逻辑回归模型 对预测用户是否会“点击商品”进行分类。...LR（逻辑回归）︰利用编码结果进行训练 优点︰灵活，适合新增特征（用树模型作特征组合） 缺点：树模型复杂度高 深度推荐模型 深度协同过滤(Neural CF ) 将用户对物品的打分当做分类问题。...:统计文本字符个数、单词个数 LabelEncoder:统一进行标签编 Multi One-Hot:进行多值标签编码(例如one-hot编码后相加) AB : 011 BC : 110 AC
将用户定义的虚拟列的值实现到内存中列存储可以通过使用内存中技术（例如SIMD（单指令，多数据）向量处理）来扫描和过滤虚拟列值，从而大大提高查询性能， 就像一个非虚拟列。...最初，ADO支持使用在段或表空间级别定义的策略进行压缩分层和存储分层。 ADO支持现在已经扩展到包括内存中列存储。 ADO通过基于热图统计将对象（表，分区或子分区）移入和移出内存来管理内存中列存储。...Join Group 填充到内存中列存储中的数据使用许多不同的编码技术进行压缩。 如果在连接中一起使用的两个列使用不同的技术编码，则必须解压缩这两个列以执行连接。...连接组允许用户指定哪些列用于跨表的连接，因此这些列始终可以使用相同的编码技术进行压缩。 ? 在使用相同技术编码的连接中一起使用的列使得能够进行连接，而不必通过提高连接的效率来解压缩列。...虚拟列中； 使用高度优化的内存二进制格式加载完整的JSON文档; 对JSON内容的查询操作自动导向In-Memory; 对虚拟列的简单查询; 使用In-Memory二进制格式的更复杂的JSON处理 ?
按数据量划分 对一件事物或一个东西基于不同角度，可以进行多种分类方式。对数仓产品也一样。比如我们可以基于数据量来选择不同类型的数量，如下图所示： ?...第一个问题导致无法进行跨MR操作间的优化，第二个问题导致MR间数据交互需要大量的IO操作。两个问题均对执行效率产生很大影响，性能较差。...另外Join的顺序及合并，有部分也可以直接通过SQL来进行判断和选择。 基于代价优化 基于规则的优化器简单，易于实现，通过内置的一组规则来决定如何执行查询计划。...可以将问题分为2大类，分别用下述的向量化引擎和动态代码生成技术来解决。 向量化执行引擎 向量化执行以列存为前提，主要思想是每次从磁盘上读取一批列，这些列以数组形式组织。...每次next都通过for循环处理列数组。这么做可以大幅减少next的调用次数。相应的CPU的利用率得到了提高，另外数据被组织在一起。
磁盘：ColumnBM I/O子系统面向高效的顺序数据访问来进行设计，同时采用列式存储，解决多余的数据存储代价，减少带宽压力。另外，基于列式存储还可以做一些轻量级压缩，进一步减少带宽压力。...引入selection-vector的好处在于，不必将筛选出来的数据进行拷贝和重新编排，允许在原来的输入向量上直接计算，效率会更高。 Project主要是完成表达式计算并为最终聚集计算做准备。...在内存带宽上，MonetDB/X100的带宽比较高，内存占用较少，另外有些列也采用enum类型进行了优化。 作者还对向量大小进行测试，即不同向量大小对性能的影响，从上图中可知，大小适中时性能最优。...2.3 向量化执行数据结构 向量化执行数据结构的原则有两个：一个是尽可能将数据连续存储在更靠近CPU的位置，如cache；另一个则是列式组织形式，方便对单个列进行快速计算。...为了进一步提升查询执行效率，我们正在对算子的向量化算法进行更加深入的优化，尽可能方便编译器对程序自动地进行向量化编译。另外还通过SIMD显式指令进一步提高向量化的粒度。
具体有多新手友好，我们先来浅看下这篇教程～ 基础概念解释 首先，了解Transformer的第一步就是编码，就是把所有的单词转换成数字，进而可以进行数学计算。...不过这里介绍的是另外一种方法，即独热编码。 具体来说，就是将单词符号转换成一个数组，这个数组中只能有一个1，其他全为0。还是上面那个例子，用这种方式表示的话如下图。...至于表示强度，和一个能够表示不同权重的值向量进行点乘便可以了。 矩阵乘法，看下面这幅图便足矣。...换句话说，这个教程就是从最基础的东西教我们重新构建一个Transformer模型。 更加具体内容就不在这里一一列出了，感兴趣的朋友可以戳文末链接学习。...23、编码器和解码器栈之间的交叉注意块 —-又一个分割线—-（如果你学到这里，那说明Transformer你已经掌握得差不多了，后面讲的东西就是关于如何让神经网络表现良好了） 24、字节对编码（Byte
可以定义一个自定义类来执行此操作并跟踪类别标签，因为也需要它们对测试数据进行编码。 标签编码目标： 如果目标具有字符串条目，还需要对目标进行标签编码。...另外请确保维护一个字典，将编码映射到原始值，因为将需要它来找出模型的最终输出。 保护成果问题特有的数据处理： 除了上述步骤，还对示例问题进行了更多处理。...删除了该AnimalID列，因为它是唯一的，不会对训练有所帮助。 删除了该OutcomeSubtype列，因为它是目标的一部分，但并没有要求对其进行预测。...注意：在NoteBook中，堆叠了train和test列，然后进行了预处理以避免基于测试集上的train set标签进行标签编码（因为这将涉及维护编码标签到实际值的字典） 。...深度学习通常是分批进行的。DataLoader帮助在训练之前有效地管理这些批次并重新整理数据。
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