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Salesforce 大数据量处理篇(二)Index

好多程序最开始跑的是没有问题得,当数据达到一定数据量比如百万级别以后,可能特别慢,或者更不好的情况下,直接崩溃了。...使用Query Plan Tool用于SOQL运行缓慢的检测以及优化建议,所以不是所有的场景都需要了解他,当你的数据量特别,当前SOQL运行特别缓慢,使用它。否则了解这个概念和工具就好。...数据量少的时候OK,当真正数据量达到一定程度,你会发现这两种都是灾难性的。因为这两个默认的都是不带索引的!!!...如果项目中遇到了这两种使用在filter中,并且数据量很庞大,找salesforce提support设置索引,salesforce可以针对 null单独设置索引。...总结:当我们运行得SOQL随着数据量增加而变缓慢或者超时等错误情况下,我们可以使用 Query Plan Tool去查看是否有优化得解决方案。

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陈丹琦团队新作:数据量砍95%,模型性能更强了!Less is More

白交 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 造模型的成本,又被打下来了! 这次是数据量狂砍95%的那种。...最终在评估结果中,MMLU、TydiQA以及BBH的任务中,5%数据量模型训练比整个数据集训练效果要好。 并且同随机选择相比,LESS性能始终高出 2 到 5 个百分点,这表明这一方法十分有效。...模型的低成本训练和部署,改进训练方法、数据管理、模型压缩和下游任务适应优化。 还对真正增进对当前模型功能和局限性理解的工作感兴趣,无论在经验上还是理论上。...前段时间,他们曾提出爆火的“羊驼剪毛”大法—— LLM-Shearing模型剪枝法,只用3%的计算量、5%的成本取得SOTA,统治了1B-3B规模的开源模型。...模型科研的上半场是把参数搞上去实战涌现,下半场嘛,less is more,更小的参数,更好的效果,帮助模型在更多领域更快落地。

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python中的时间处理总结

python中处理时间的模块有三个,datetime, time,calendar,融汇贯通三个模块,才能随心所欲地用python处理时间。...calendar.timegm和time. mktime string f和string p 格式化时间靠哥俩 你要还是嫌费事 asctime ,ctime来助力 专门帮你转字符串 前者接收struct_time 后者专门处理秒数...4、以上三个对象的操作和timedelta类 在实际使用中,我们有一块需求就是对日期进行比较和加减运算。...无总结,不进步 本文的目的不在于详细说明python处理时间日期的api如何使用,而是想通过一个概览的形式,让大家抓住time和datetime模块的设计结构,从而能够清楚这些模块提供了哪些能力,在需要的时候能够想起来去用

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python中的时间处理总结

python中处理时间的模块有三个,datetime, time,calendar,融汇贯通三个模块,才能随心所欲地用python处理时间。...calendar.timegm和time. mktime string f和string p 格式化时间靠哥俩 你要还是嫌费事 asctime ,ctime来助力 专门帮你转字符串 前者接收struct_time 后者专门处理秒数...4、以上三个对象的操作和timedelta类 在实际使用中,我们有一块需求就是对日期进行比较和加减运算。...无总结,不进步 本文的目的不在于详细说明python处理时间日期的api如何使用,而是想通过一个概览的形式,让大家抓住time和datetime模块的设计结构,从而能够清楚这些模块提供了哪些能力,在需要的时候能够想起来去用

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Mysql 存储大数据量问题

❞ Mysql 单表适合的最大数据量是多少?...我们说 Mysql 单表适合存储的最大数据量,自然不是说能够存储的最大数据量,如果是说能够存储的最大量,那么,如果你使用自增 ID,最大就可以存储 2^32 或 2^64 条记录了,这是按自增 ID 的数据类型...这样数据量将更小。 拆分 分而治之——没有什么问题不能通过拆分一次来解决,不行就拆多次。 Mysql 单表存储的数据量有限。一个解决大数据量存储的办法就是分库分表。...「一般代理方式分为如下两种:」 进程内代理 进程内代理即将代理层嵌入到业务服务内部,拦截 sql 请求并做相应的处理。这样的好处是简单,但是侵入性,且不够灵活。 ?...本地事务的定义就是一系列相关的数据库操作完成后要满足 ACID 四特性,而分布式事务就是将同一进程的操作放到不同的微服务进程中,即不同微服务应用进程的数据库操作满足事务要求,或者对不同数据库的一系列操作需满足事务要求

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模型时代下智能文档处理核心技术揭秘

最后,图像处理还需要解决如何处理大规模的图像数据的问题,因为现在的图像数据量越来越大,传统的图像处理方式已经无法满足需求。 针对这些难点,现在有一些解决方式正在被广泛采用。  ...常见的方法包括基于图像处理技术的算法,如图像旋转、仿射变换等。 图片压缩:图片压缩是指将尺寸的高清图片压缩成小尺寸的低分辨率图片,以便在存储和传输时节省空间和时间。...除此之外,GPT4还可以解释漫画: 以此来看,模型识别中OCR模型的设计仍然很重要,同时也带来了一些机遇: 模型仍有很多不足 要充分利用模型特征表示和语言能力从而可以解决更多智能识别场景 不同任务的专用模型和学习算法仍大有可为...总结  随着人工智能技术的迅猛发展,智能文档处理成为了当前的一热点。智能文档处理技术可以帮助用户更加高效地获取、管理和利用文档中的信息,提高了用户的工作效率和文档价值。...智能文档处理技术可以对文档进行自动化处理、智能化分析、人工智能应用等,实现了文档的自动化处理,从而提高了文档的使用价值和效率。  模型时代已经不仅仅局限于文档对文档的识别,还可以做到对图像进行解释。

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