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。...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。...好了，针对上述两个ID值区间，先各自分别删除67条数据，只差一条数据就达到临界点，看看后续会不会发生合并。
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。...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？事实证明，这并不像听起来那么简单（有许多原因我将在下面关于为微调标记数据的部分讨论）。...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。...是的，这可能会耗费数十万美元以上的费用，但如果您提出充分的理由，投资者将乐意提供资金。
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。...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！...（nosql数据库通常使用mr模型来做物化，这个事情会在第七章的时候会说到） －－－－－－－－ 以上是文字内容，如果你想聆听视频版，可以点击下面的“阅读原文”观看！...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。
本篇文章分享论文 LISA: Reasoning Segmentation via Large Language Model ，由香港中文大学提出 LISA 大模型，解锁多模态大模型“推理分割”能力。...因此，该研究工作提出一项新任务—— 推理分割 （Reasoning Segmentation），该任务要求模型能够处理复杂的自然语言指令，并给出精细的分割结果。...因此，此项研究工作提出LISA（Large Language Instructed Segmentation Assistant）多模态大模型。...实验证明，在训练过程中仅使用不包含复杂推理的分割数据（通过将现有的语义分割数据如ADE20K [6]，COCO-Stuff [7]以及现有指代分割数据refCOCO系列 [8]中的每条数据转换成“图像-...此外，进一步使用239个推理分割数据进行微调训练还能显著提升LISA在推理分割任务上的性能。
但很多时候我们并不清楚为什么要对数据做标准化处理，是不是做了标准化模型表现就一定会提升。 数据标准化的直接定义如下公式所示： 即对数据集特征每一数据减去特征均值后除以特征标准差。...数据标准化可以将对应特征数据变换均值为0方差为1。经过数据标准化之后，数据集所有特征有了同样的变化范围。...数据标准化一个最直接的应用场景就是：当数据集的各个特征取值范围存在较大差异时，或者是各特征取值单位差异较大时，我们是需要使用标准化来对数据进行预处理的。...数据标准化为了不同特征之间具备可比性，经过标准化变换之后的特征分布没有发生改变。数据归一化的目的是使得各特征对目标变量的影响一致，会将特征数据进行伸缩变化，所以数据归一化是会改变特征数据分布的。...k近邻、kmeans聚类、感知机、SVM和线性回归类的模型，一般也是需要做数据标准化处理的。另外最好区分一下数据标准化和数据归一化。
在不久的将来，我们将能看到整个商业模式由于认知技术的推动而发生巨大变化——小到每个人获得的服务和产品、创业者所能拥有的商业创新优势，大到传统企业行业的转型、甚至经济和整个社会治理效率的跨越式提升。...IBM大中华区董事长陈黎明 如今随着大数据的普及，所有形式的数据都在不断积累成一种等待被利用的资源，但有80%的数据无法被目前的IT系统处理或理解，因此，企业需要全新的计算工具来挖掘这些资源——这就是IBM...探索和发现：将认知技术应用于海量数据源，人们将能够发现新商业模式、创新机会。认知系统有价值的假设推断，还可以推进尖端科研探索与发现。...IBM还指出，企业的认知转型将是一段旅程，这其中有五个关键要素，包括：制定一套完备的认知策略，加强认知型数据分析能力，优化用于行业、数据和认知API的云服务来打造面向新型开发的平台，优化用于认知工作负载的...IT基础架构，和保证在认知时代下的数据安全。
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。 ?...从年龄分布数据来看，年轻人更习惯于线上渠道购买口罩，18-24岁人数占比27.34%，25-29岁占比22.81%，两者相加——90后已然占去半壁江山。 ?...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。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、一鸣 近日，南大周志华等人首次提出使用深度森林方法解决多标签学习任务。该方法在 9 个基准数据集、6 个多标签度量指标上实现了最优性能。...但是，深度神经网络通常需要巨量训练数据，因而不适合小规模数据集的情况。 周志华教授和冯霁博士意识到，深度学习的本质在于逐层处理、模型内特征变换和足够的模型复杂度，进而提出了深度森林。...这篇论文的主要贡献包括： 首次提出将深度森林应用于多标签学习任务； 实验证明，MLDF 方法在 9 个基准数据集、6 个多标签度量指标上实现了最优性能。...因此，研究者提出了度量感知特征重用机制，在不同度量指标的指引下改进表征。...↓ (↑) 表示值越小（大），性能越好。
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。
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...，降低磁盘IO 避免DDL过程中写Row Log溢出 调大innodb_online_alter_log_max_size 一定要在高峰期做DDL 建议使用第三方工具，比如，gh-ost，它是通过binlog
在过去的10年里，人们对候选人经历的兴趣呈指数级增长，谷歌趋势数据就证明了这一点。 最重要的是，我们看到越来越多的证据表明，对于那些严肃对待盈利能力的企业来说，求职者的经历不仅仅是“拥有一件好事”。...Lighthouse Research最新的人才获取情绪研究(Talent Acquisition Sentiment Study)中，这些因素结合在一起，最有可能解释为什么“候选人经验”是招聘领导者的三大优先考虑因素之一...YouTube是全球第二大搜索引擎(流量超过美国在线(AOL)、必应(Bing)和雅虎(Yahoo)的总和)Netflix和其他视频流媒体服务现在占据了全球互联网流量的大部分。...从大的方面来看，与候选人经历的其他方面相比，日程安排似乎只是一个小问题。然而，这是与雇主的第一次真正的互动，我们都知道第一印象的重要性。
“春运”被誉为人类历史上规模最大的、周期性的大迁徙。在40天左右的时间里，将有20多亿人次的人口流动，占世界人口的1/3！每天网上售票的高峰是什么时候？大数据给你答案！ ? ? ? ? ? ? ?
为此，来自南京大学和创新工场 AI 工程院的研究者提出使用类似自编码器的网络来生成这样的扰动，此类扰动具有较强的鲁棒性和迁移能力，并在 CIFAR-10 等数据集上验证了所提方法的有效性。...受到强化学习中一些常用技术（比如引入目标网络（target-nets）等单独的记录追踪网络来稳定 Q 学习）的启发，本文提出了类似的方法，即在训练自编码器时引入伪更新步骤而解耦训练过程。...本文提出了一种交替更新程序，该程序使用了一些在强化学习中保证稳定性的常用操作，这种方法很简单，但实践证明它是有效的。 ?...最后，本文还提出了一种修改方法以提升效率。注意在训练 f_θ 时存储整个梯度更新的轨迹是一种低效使用内存的方法。...实验 为了验证本文提出方法的有效性，研究者用经典的 MNIST 和 CIFAR-10 数据集进行多分类，并使用 ImageNet 的子集进行二分类。对抗训练数据的随机样本如图 2 所示： ?
凉风有信，秋月无边，魔都大降温袭来! 于是乎DT君倒下了，此刻明显感到上呼吸道有些感染——通俗来说，就是感冒。 对症下药，DT君急忙打开了百度，郑重地在搜索框中输入“感冒”两字。...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?...考虑到中国地大物博，南北温差跨度之大，地区性数据可能实际价值更大。DT君又看了看魔都的搜索趋势，最近大风大雨大降温，像DT君这样上网找药的人确实节节攀升。 ?...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。...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
在不久之前的 GTC 2018，英伟达 CEO 黄仁勋介绍了 PLASTER 框架，从可编程性到学习率 7 大挑战来评测深度学习性能。...医学成像的进步和使用还意味着必须把大量数据从医疗器械传给医学专家进行分析。...解决数据量问题有两个选择：一是以较长延迟为代价传输完整信息，二是对数据进行采样并使用技术对其进行重建，但这些技术可能导致错误的重建和诊断。...超大规模数据中心追求能效的最大化，以在固定电源预算的情况下提供尽可能多的推断。 解决方案不是仅仅看哪些单独的处理器拥有更低的能耗。...由于推断服务持续接收新数据并且服务本身也在增长和变化，深度学习模型必须周期性地重新训练。为此，当新数据到达时，IT 机构和软件开发者必须更快地重新训练模型。
2401.15947 https://huggingface.co/spaces/LanguageBind/MoE-LLaVA MoE-LLaVA只有3B个稀疏激活参数，表现与LLaVA-1.5-7B在各种视觉理解数据集上相当...并且MoE-LLaVA团队已经开放了所有的数据、代码和模型。 图1 MoE-LLaVA在幻觉性能上和其他LVLM的比较 MoE-LLaVA采用三阶段的训练策略。...图3 更具体的训练框架和训练策略 阶段2：用多模态的指令数据来微调是提高大模型能力和可控性的关键技术，and 在这个阶段LLM被调整为有多模态理解能力的LVLM。
2016年6月27日，美国《连线》杂志(WIRED)发表文章称，谷歌联合OpenAI(由诸多硅谷大亨联合建立的非营利性人工智能研究机构)提出了机器人五大安全准则，包括： （1）避免负面的副作用，或确保人工智能系统在追求目标时不会以消极方式破坏其所处环境
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
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