那么，在这个科技高速发展的时代，虚拟现实技术不断完善，VR游戏层出不穷的时候，什么时候会有一款这样的武侠风元素可以满足大家的童年小小梦想呢？...相信有看过《叶问》的小伙伴都知道，咏春拳中的招式与人交手靠的可不是蛮力，而是全身肌肉群的同时发力，集技巧与力量于一身的的招式，那么这些又该怎么在VR中通过算法判定？...浪漫才是武侠的根本 一个好的武侠作品一定离不开人物背后的故事，主角要是能“开局即巅峰”，相信大家对此也不会有太多的情绪波动，而正是主角的波澜曲折的成长经历往往才能让玩家更好的代入其中，在一次又一次险象丛生中不断克服困难的无畏精神...而这些人物成长的过程，目前也无法在VR中得以体现，要知道，想要容得下这么大的交错的故事线，目前VR技术虽然能够达到，但无论是开发成本还是周期，都远超VR内容开发团队的承受能力。...从某种角度来说，可能有些梦想藏在心中远比被别人表达出来更好，每个人心中都有属于自己的英雄梦，他们的角色可能不尽相同，也无法具象表达。
今天我们在进行一个Python数据可视化的实战练习，用到的模块叫做Panel，我们通过调用此模块来绘制动态可交互的图表以及数据大屏的制作，而本地需要用到的数据集，可在kaggle上面获取 https:/.../www.kaggle.com/datasets/rtatman/188-million-us-wildfires 导入模块和读取数据 那么首先我们先导入后面会用到的模块，代码如下 # 数据库 import...sqlite3 # 数据处理 import numpy as np import pandas as pd # 数据大屏 import holoviews as hv import colorcet...，是涉及到1992年到2015年美国境内发生的森林火灾的分布情况，那么这里就有涉及到火灾发生的位置，也就是经纬度坐标，由于数据集是放在sqlite数据库当中，因此数据集的导入也会用到Python当中的sqlite3...".format(year)) plot_cause_occur(2010) output 可视化大屏的制作 最后我们将上面绘制出来的图标拼凑到一起，做成可视化大屏，代码如下 plots_box =
为什么要合并数据页 2. 什么时候合并数据页 2.1 准备测试环境 2.2 找到两个相邻页 2.3 试探性逐步删除数据，接近阈值 2.4 再次只删除一条记录，验证是否合并 3....为什么要合并数据页 我们知道，当从InnoDB表删除数据时，相应的数据是先打上删除标签（deleted mark），而后再由purge线程执行清理工作。...或者经过多次长度变小的UPDATE操作后（将varchar列长度更新变短），数据页填充率低于一定程度也会尝试合并。 合并完毕之后，空出来的页就会被标记为空闲页，等待再分配。...什么时候合并数据页 MySQL官方手册 The InnoDB Storage Engine / InnoDB Configuration / Configuring the Merge Threshold...for Index Pages 中其实已经详细说明了什么时候会进行合并。
相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局，有AI大模型自研能力的公司毕竟是少数，对于大部分公司来说，在一款开源可商用的大模型基础上进行行业数据微调也正在成为一种不错的选择。...本文主要用于向大家讲解该如何微调你的大模型，建议大家点赞收藏。 什么时候需要微调你的大模型（LLM）？ 最近出现了一系列令人激动的开源LLM（语言模型），可以进行微调。...一个观点是，假设您想要回答数千或数万个文档的问题。在这种情况下，只需对这些数据训练或微调一个开源模型，然后向微调的模型提问关于这些数据的问题，这样不是更容易吗？...那就是将所有这些文档作为小块文本存储在数据库中。 将文档转移到数据库以进行大规模LLM查询 现在，将为回答问题提供所有必要信息的问题已从模型架构转移到包含文档块的数据库中。...如果您有大约50-100k个指令或对话的数据库，进行微调基线模型可能是值得的。
问题描述 前两天帮一位朋友看一个问题，发现有点奇怪，问题是这样的，ssm的框架数据库查询出来的数据，而ssm没有报错，查询出来没有数据并且结果为【】。 数据库： ? ssm ?...问题处理 通过查询发现该问题在于该位朋友的mysql的编码是和编进来的编码不一致，导致传进数据库的时候是乱码，而查不出任何东西。
本文是系列文章中的第四篇，主要分享数据中台组织结构的一些探索。数据中台不是买来的，是干出来的。 作为一个数据架构师，对一家企业进行数据规划与建设时，是要思考企业的大数据该如何建设。...随着企业数据应用能力提升，大数据知识的普及、平台化、工具化更加完善，大数据在建设、使用上的门槛会更低。企业提供的各类丰富的分析、取数的数据产品，能让用户简单上手的可以使用。...笔者自己经历过几个从 0 到 1 的合并的案例，基本都是要经历 1-2 年为大阶段，才能达到一个稍微成熟的阶段。...合并之后可以分为四层以及两个闭环： 最下层是不同独立业务线的数据源，可以统一数据采集的标准化等，配置一致化的数据采集传输中线。 第二层是传统意义的数据仓库范畴，数据的统一整合存储的地方。...企业发展过程中所带来的组织、业务膨胀与复杂化，流程变长从而构建出来的各种壁垒 ，数据团队内部各种壁垒也蛮有意思，可以抽丝剥茧的去分析与思考。
作者：小z 本文转自公众号： 数据不吹牛 最近，大家看到和疫情相关的数据，多半是围绕确诊、疑似这样有些冰冷的数字展开。...而这次疫情，对于更多你和我这样的普通人来讲，防护物资，则是感受极强、又鲜有数据的一个方面。 口罩，酒精，护目镜，板蓝根，双黄连，一物未平一物又起。...注：以下数据来源于淘宝生意参谋后台“居家日用——口罩”下公开数据 01 惶恐与抢购 12月底武汉的疫情，如静水投巨石，彻底打破了口罩平静的销售曲线。 ?...1月20日，钟南山院士公开确认病毒存在人传人现象，当天有340万人涌入淘宝开始选购，随着媒体对于疫情信息的公开和确诊数据的公布，每天以800万访客数数量持续增长。...04 尾声 移动互联网发展至今，信息传递和扩散是如此之快，而通过口罩相关数据，却发现我们对信息源的依赖程度也是如此之高。
我们知道，通过Delete From [xxx] where a=x 可以删除数据，那么如何删除通过查询出来的数据呢？...WHERE agent_code=ANY( SELECT agent_code FROM agents WHERE working_area='London'); 那么我们如何删除通过查询发现对比两个查询中的不一致的呢...FROM Original EXCEPT SELECT CustId, CustName, CustAddress, CustPhone FROM Revised 所以当我们想要删除通过查询对比出不一致的数据
今天，我们讨论一个比较抽象的话题，架构到底是设计出来的还是演化（研发）出来的？ 昨天还有人给我私信说微服务，说服务多小才算微服务？一看就是理解错了！微服务并不是说把大应用切割成小应用就是微服务了。...这一块可以参考马丁福勒的原文，里面对微服务的描述可以总结为以下几点： 拥有一组小的服务 拥有独立的进程 轻量级通信 独立部署 自治的管理 去中心化的数据管理去中心化的数据管理去中心化的数据管理去中心化的数据管理...主观上，架构是设计出来的。客观上，架构是演化出来的。架构师从一开始，就要有设计出一个好的架构的主观愿望。这个主观愿望会驱使架构师去深入地了解业务诉求（问题域）。...因此，初始阶段设计出来的架构大概率是不符合真正的业务模型的。所以，再好的架构都不会一尘不变，都是不断演化出来的。 所谓演化，是指某个服务会在某个阶段从单体中脱离出来。...随着业务的发展，会有越来越多的服务从原来的单体或其他服务中脱离出来。一些服务之间或许还会合并成新的服务。 架构师不能因为架构是演化出来的而不在一开始就精心设计。
各位肯定都听过这样一句话 : "好的架构不是设计出来的，而是演进出来的，没有完美的架构，只有不断演变、不断完善的架构。"...第三个问题：团队并行开发困难 由于移动团队和业务团队是通过物理 Jar 包进行集成的，移动团队直接受业务团队的代码影响，就导致了团队之间并行开发困难，一次大的 App 升级经常需要 2~3 个月的时间。...拆分后的架构如下图所示： 这样拆分的结果是，原来大的服务端变成了 3 个应用，包括一个 App 端接口应用，一个 PC 端 Web 应用，还有一个核心业务逻辑服务，3 个部分都是独立维护和部署的。...其次，通过架构改造，实现了核心业务的复用。 这里，我们把核心的业务逻辑从 Web 应用中剥离出来，变成了共享的服务。...举个例子，我们可以把通信协议由 HTTP 升级为更安全的 HTTPS，当后端服务有问题时，也可以通过网关进行事先的数据缓存，直接返回给 App 前端。比如说商品的详情数据，就很适合这样的处理。
视图提供了一种机制就是把数据封装起来，然后客户端调用者不管是原始数据（base data）还是派生数据（derived data）——但是呢，有些视图的计算量很大。...物化的view适合那种读取比较频繁但不介意数据略显stale的情况。...尽管我们的nosql数据库呢并没有视图这个概念，但我们也把在nosql里边的这种“预先计算然后把结果存起来”的情况，也用“物化视图”这个词来描述，其实就是俺们也有物化视图的意思啦。...况且以面向聚合著称的nosql数据库比关系数据库更迫切的需要这个功能。因为我们在使用nosql数据库的时，大部分时候的查询操作都与我们的聚合结构不太相符，不太登对。所以nosql迫切的需要“物化”啊！...附：本文词汇： To cope with this：为了解决这个问题 base data：原始数据 derived data：派生数据，就是经过计算后得出的结果。
什么时候会用JIT？ JIT编译主要可以让长时间运行的CPU密集型的查询受益。对于短查询，执行JIT编译增加的开销常常比它节省的时间还要多。...为了判断是否应该使用JIT编译，会用到一个查询的总的估计代价（见Chapter 70和Section 19.7.2）。查询的估计代价将与jit_above_cost的设置进行比较。...然后需要两个进一步的决定。首先，如果估计代价超过jit_inline_above_cost的设置，该查询中使用的短函数和操作符都将被内联。...其次，如果估计代价超过jit_optimize_above_cost的设置，会应用昂贵的优化来改进产生的代码。 这些选项中的每一种都会增加JIT编译的开销，但是可以可观地降低查询执行时间。...，不使用JIT是非常合理的，JIT的代价会比可能得到的节省更高。
接着网上发布了对于这场直播数据的“可视化大屏展示”，很多人都好奇这个是用什么做的，今天就带大家做一个类似于下图的可视化大屏。 ?...上图是罗永浩直播数据的可视化大屏展示，下图是本文我们要做的可视化大屏展示，先来给大家看一个视频！如出一辙，有兴趣的可以跟着我操作一遍。...4、项目需求 我们从上面的目的可以知道，本文就是要为院长做一个可视化大屏，帮助他做决策，既然是帮院长做，那么我们就要知道，作为一个院长，主要关注哪些东西，他所关注的，就是我们要做的。...3）标题及科室列表图的制作 ① 新建数据连接，导入数据源 ? ② 导入报表块儿：添加一个标题(资源配比决策大屏) ? ③ 点击上述编辑，进行如下操作 ? ④ 保存后，进行效果预览 ?...③ 在帆软中，利用上述SQL语句，得到最终的绘图数据 ? ④ 插入一个折线图 ? ⑤ 点击上述的编辑后，进行数据源的绑定 ?
导读 以社交平台的用户表为例，随着业务的快速增长，用户表user单表数据量越来越大，此时，如果我们想给user表添加索引，数据规模对添加过程的影响势必要考虑在内，但是，单表数据规模对添加索引会产生什么样的影响呢...，我们在什么样的数据库请求状态下给大表添加索引比较好呢？...今天，我就详细回答一下上面两个问题： 单表数据规模对添加索引会产生什么样的业务影响？ 在什么样的数据库请求状态下给大表添加索引比较好？...针对第二个问题，我们可以通过调整参数innodb_sort_buffer_size，将其调大，使归并排序来源的临时文件中已排序的block数量尽可能少，减少大量block的合并，从而降低磁盘IO 主从模式下的问题...小结 通过本章的讲解，我想你应该对MySQL的在线DDL的机制有了清晰的认识，同时，通过在线DDL机制的讲解，我们也发现了一些优化的方法： 目的 解决方法 减少业务影响 调大innodb_sort_buffer_size
前言 带着问题思考： Q1：为什么Redis中的数据量很大时，某些数据操作会导致Redis卡顿，甚至宕机？...当被积压的指令越来越多时，Redis服务占用CPU将不断升高，最终导致Redis实例崩溃甚至服务器宕机。 Q2：利用万能的keys命令查询任何想查的数据？...分析原因 我们线上的登录用户有几百万，数据量比较多；keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间复杂度越高。...数据量达到几百万，keys这个指令就会导致 Redis 服务卡顿，因为 Redis 是单线程程序，顺序执行所有指令，其它指令必须等到当前的 keys 指令执行完了才可以继续。...解决方案 那我们如何去遍历大数据量呢？这个也是面试经常问的。我们可以采用redis的另一个命令scan。
前些天，有朋友在问，为什么这个XML中的数据用Power Query里的“分析-XML”功能提取不出来？...因为，标准的XML大概有以下两种表示形式（名称是我自己起的，可能不专业，仅为易于理解）： 1、元素嵌套式 2、属性罗列式 那么，对于问题中的格式，虽然看起来有点儿像属性的罗列式，但实际上又将每个元素...（fromAcct.actNo……)进行了罗列，而用了同一个属性（a），所以，类似这种规则比较明显（某些系统开发过程中按需要自定义的格式）而又不是规范XML的情况，如果要用Power Query来提取其中的数据...，除了考虑用比较麻烦的多次分列方法外，还可以想办法将其转换成标准的XML格式，具体步骤参考如下： Step 01将其中的" a"（空格+a）替换为空 Step 02将其中原各元素之间的分割符号替换为空...经过这样的替换转换成标准的XML格式后，就可以用“分析-XML”功能来进行数据的提取了： 另外还有Json格式的内容也可能会有类似的情况，大都可以通过类似的思路进行转换后来进行数据的提取
索引最大的好处是提高查询速度， 缺点是更新数据时效率低，因为要同时更新索引 对数据进行频繁查询进建立索引，如果要频繁更改数据不建议使用索引。
Power Query整理图片识别出来的数据 我们在使用图片识别文字时常常会出现识别出来的文字是这样的，如果识别出来是这样的东西，它们的数据图片中是4列的，识别变成文字后是一列的： 数据的顺序是单位...还好有PowerQuery，今天就学习这个知识方法，可能以后有用哦 【问题】要把4列的数据图片识别出来的文字是一列的整理成4列的。...List.Count(源)/4-1},eachList.Range(源,_*4,4)), Tab = Table.FromRows(Sp4,{"单位","班别","姓名","分数"})inTab 【解析】 首先看数据是不是按...首先看数据是不是按4个一组的形成，再按“不含标题”的形式导入到颇为powerquery中 再加[列1]转化为列表 计算列表的总数量/4-1得到要循环的次数 每一次循环取4个，变成一行一行的列表 Table.FromRows...功能查询引用8.PowerQuery-M函数之排名与筛选9.PowerQuery拆分两列，并数据相对应10.PowerQuery-计算横、坚向高低平均总分11.Power Query按全级、单位、班别排名
问题 你想以数据管道 (类似 Unix 管道) 的方式迭代处理数据。比如，你有个大量的数据 需要处理，但是不能将它们一次性放入内存中。 解决方案 生成器函数是一个实现管道机制的好办法。...假定你要处理一个非常大的 日志文件目录： foo/ access-log-012007.gz access-log-022007.gz access-log-032007.gz ... access-log...i)python', lines) for line in pylines: print(line) 如果将来的时候你想扩展管道，你甚至可以在生成器表达式中包装数据。...为了理解上述代码，重点是要明白yield 语句作为数据的生产者而 for 循环语句 作为数据的消费者。...当这些生成器被连在一起后，每个 yield 会将一个单独的数据元 素传递给迭代处理管道的下一阶段。 在例子最后部分sum() 函数是最终的程序驱动者，每次从生成器管道中提取出一个元素。
逻辑非常简单，某个时段某个区域突然出现了一大波关于“感冒”的搜索，那么基本不用怀疑，有大量的人此时此地感冒了。 什么时候是感冒高发期呢?...因为广东同学自己说了，我们这里上网的人特别多，基数大跟别的省比较很不公平! ? 好事的DT君又去查了一下2012年以来的淘宝指数，黄色的是秋裤，蓝色的保暖内裤，灰色的是棉毛裤。...我们的空间粒度也比谷歌更细，可以利用流感爆发在空间上的相关性做更好的预测与丰富产品功能。 ? DT君登陆上去看了下最近的热点地区和预测情况，正在大降温的魔都果然一直都盘旋在榜单前列。...最后DT君想说的是，大数据在监控疾病趋势并建模预测方面，有巨大潜力可挖掘是无需质疑的，但至少在眼前，还远没有到把大数据当神算子的时候，所以这些已经研发出来的大数据疾病预测产品，参考即可。...这事，任还是很重，道也还是很远，不管是美帝还是我大天朝，攻城狮和科学家叔叔们加油~ 来源：中国大数据
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