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数据蒋堂 | 怎样生成有关联的测试数据

如何在多表情况下生成大规模测试数据时还能保证合理的关联性呢？ 在向用户推荐新的数据处理技术，特别是涉及性能优化的场景时，经常会碰到生成测试数据的需求。...根据关联字段是否是表的主键（或部分主键）就可以区分出来。同一个表同时是两个表的子表时，我们把这两个主表看成子表的外键表，而不作为主子表处理，这样能保证没有子表有多个主表。...排定次序 知道了关联关系后，就可以排定生成数据的次序了。 我们把同维表看成一个逻辑表一起处理，主子表中的子表则依附于主表先隐藏起来，子表的其它外键表也被视为主表的外键表，等主表处理完再来处理子表。...他丰富的工程经验与深厚的理论功底相互融合、创新思想与传统观念的相互碰撞，虚拟与现实的相互交织，产生出了一篇篇的沥血之作。此连载的内容涉及从数据呈现、采集到加工计算再到存储以及挖掘等各个方面。...大可观数据世界之远景、小可看技术疑难之细节。针对数据领域一些技术难点，站在研发人员的角度从浅入深，进行全方位、360度无死角深度剖析；对于一些业内观点，站在技术人员角度阐述自己的思考和理解。

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探秘前后端开发世界：猫头虎带你穿梭编程的繁忙街区，解锁全栈之路

猫头虎在此，揭开围绕编程宇宙中两个关键领域的神秘面纱：前端和后端开发。...在这次技术之旅中，我们深入探讨编码世界的繁忙街道，探索前端和后端技术的独特而又交织的领域，摇曳穿越它们独特的挑战，并挖掘通往全栈开发的交汇路径中隐藏的宝藏。...一、 引言 在编程的庞大城市中，前端和后端开发犹如两个充满活力的街区。这两个区域虽然截然不同，但却紧密相连，共同构建起我们浏览的各种应用和网站。...让我们一起探索这两个开发领域的奥秘，并思考如何在其中做出最佳的选择！...; 后端开发：需要了解如 Python、Java、数据库管理等，主要关注数据处理和业务逻辑。 # 一个简单的后端代码示例 print("Welcome to the Backend World!")

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首个超大规模GAN模型！生成速度比Diffusion快20+倍，0.13秒出图，最高支持1600万像素

改编了几个在扩散模型上下文中常用的技术，并确认它们可以为GANs带来了类似的性能提升，例如将自注意力机制（仅图像）和交叉注意力（图像-文本）与卷积层交织在一起可以提高性能。...此外，研究人员重新引入了多尺度训练（multi-scaletraining），找到了一个新的方案可以改善图像-文本对齐和生成输出的低频细节。...判别器 与生成器类似，GigaGAN的判别器由两个分支组成，分别用于处理图像和文本条件。...并且该方法采用了多阶段的方法，首先在64×64下生成，然后上采样到512×512，这两个网络是模块化的，而且足够强大，能够以即插即用的方式使用。...这些成果加在一起，使得GigaGAN远远超过了以前的GAN模型，比StyleGAN2大36倍，比StyleGAN-XL和XMC-GAN大6倍。

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MapReduce快速入门系列(1) | 什么是MapReduce

随着HDFS系列的完结，下面就到了MapReduce系列了，很荣幸各位小伙伴们能够继续一如既往的观看博主的博文。 1. MapReduce的核心思想 MapReduce思想在生活中处处可见。...现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。 2. 分布式并行计算框架MapReduce 1. 提到分布式并行计算框架，我们首先要了解什么是计算框架？...MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口，由用户去编程实现: map: (k1; v1) → [(k2; v2)] reduce: (k2; [v2]) → [(k3;...统一构架，隐藏系统层细节 如何提供统一的计算框架，如果没有统一封装底层细节，那么程序员则需要考虑诸如数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节；为此，MapReduce设计并提供了统一的计算框架...MapReduce最大的亮点在于通过抽象模型和计算框架把需要做什么(what need to do)与具体怎么做(how to do)分开了，为程序员提供一个抽象和高层的编程接口和框架。

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九大数据分析方法-综合型分析方法以及如何使用这九大分析方法

如： 广告投入 vs 业绩增长，理论上广告多了，用户会买的也多，但没有直接证据。 2.理论上模棱两可，实际上待验证。...（1）散点图法： 通过散点图，能直观看出来是否有相关关系 两个指标相关，则数据呈规律性分布，不会散布在图上 （2）相关系数法： excel->数据->数据分析->相关分析，输入区域，把要计算的两列指标选中...分不清的关键在于各种因素相互交织在一起，问题交织太多，人们就习惯地分为：态度问题/非态度问题两类。 MECE分析法是相互独立、完全穷尽的分类法则，可以解开一团乱麻。...把影响因素一一对齐，找到最核心的问题，避免相互交织重叠。 有了分类以后，可以确认哪个问题是主因，还可以跟踪变化情况。 MECE分析法的思路： 相互独立、完全穷尽，是结果，不是手段。...应用场景： 1.面对复杂问题，各种说法齐出，众说纷纭，没有方向； 2.某一个理由被拿来当挡箭牌（下雨、大环境，…）需要找到更细节的问题。

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数据蒋堂 | 怎样看待存储过程的移植困难

如果只是简单地替换函数名和参数规则（如日期转换等），那成本还不高；如果用到了新数据库不支持的某种特性（如窗口函数），那还要重新设计算法来编写计算逻辑；如果还要再兼顾性能因素，有时候就会是个不可能完成的任务了...而开源数据库在功能方面和成熟的商用数据库相差很远，虽然大家都叫数据库，都能跑基本SQL，但差别是巨大的，从许多关键的特性上看根本就是两个不同的产品。...这个困难根本就不是移植造成的，如果当初选择开源数据库建设应用，那困难一样的大。 我们说移植成本，是指基于两个能力基本相当的平台，最初的开发工作无论基于哪个平台，复杂度是差不太多的。...100强”；2016年，荣获中国电子信息产业发展研究院评选的“2016年中国软件和信息服务业十大领军人物”；2017年, 自主创新研发新一代的数据仓库、云数据库等产品即将面世。...他丰富的工程经验与深厚的理论功底相互融合、创新思想与传统观念的相互碰撞，虚拟与现实的相互交织，产生出了一篇篇的沥血之作。此连载的内容涉及从数据呈现、采集到加工计算再到存储以及挖掘等各个方面。

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5g的控制信道编码方式_5gnr上行支持的信道编码

（7）比特交织：指在传输前，将比特流中的比特重新排列，使差错随机化的过程, 交织的实施，基于如下的两个事实： 无线信道的干扰，通常是突发性的，而不是持续的、连续的干扰。...交织技术：把突发性、收到干扰的比特块中的比特打散，分散到不同的地方。 线性内插等。...（4）应用场合 物理传输信道可预测，且信道稳定，误码率低的场合。如RS232串口通信。 使用与少量比特数据的传输，如7bit的ASCII码的传输。...Turbo 码是一种巧妙的编码方式，它巧妙地将两个简单分量码通过伪随机交织器并行级联来构造具有伪随机特性的长码，并通过在两个单出入单输入（SISO）译码器之间进行多次迭代实现了伪随机译码。...接收端：把收到的数据，列的方式写入，然后在按行的方式读出，完成了去交织的过程，发送突发干扰出错的比特块中的出错比特，被分散到接收到的数据流序列的各个地方，而不是连续出错。

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Android AVDemo（3）：音频封装，采集编码并封装为 M4A丨音视频工程示例

3）用两个队列作为缓冲区，分别管理音频和视频待封装数据。 这两个队列分别是 mAudioList 和 mVideoList，存储数据类型为 KFBufferFrame。...每次当外部调用 writeSampleData: 方法送入待封装数据时，都是把数据放入两个队列中的一个，以便根据情况进行后续的音视频数据交织。 4）同时封装音频和视频数据时，进行音视频数据交织。...在 _avInterleavedBuffers 方法中实现音视频数据交织。当带封装的数据既有音频又有视频，就需要根据他们的时间戳信息进行交织，这样便于在播放该音视频时提升体验。...同时封装音频和视频数据时，在做完音视频交织后，即分别将交织后的音视频数据写入封装器 mMediaMuxer writeSampleData。在 _avInterleavedBuffers 中实现。...更具体细节见上述代码及其注释。

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信息论-Turbo码学习

Turbo码，依靠迭代译码解决计算复杂性问题，通过在编译码器中交织器和解交织器的使用，有效地实现随机性编译码的思想，通过短码的有效结合实现长码，达到了接近Shannon理论极限的性能（在两个分量译码器之间迭代译码...交织：在实际应用中，比特差错经常成串发生，这是由于持续时间较长的衰落谷点会影响到几个连续的比特，而信道编码仅在检测和校正单个差错和不太长的差错串时才最有效（如RS只能纠正8个字节的错误）。...随机交织器的处理是输入序号至输出序号的一映射，它的输出为长度相同，但比特位置经随机排列的交织序列。两个分量编码器RSC1和RSC2分别产生两个不同的校验比特序列x和x。...为了提高Turbo码的码率，除可以选用高码率的分量码外，还可以采用打孔（Puncturing）技术从这两个校验序列中删除一些校验位，然后再与信息序列x复用在一起输出。...交织器和分量码的结合可以确保Turbo码编码输出码字都具有较高的汉明重量。在Turbo编码器中交织器的作用是将信息序列中的比特顺序重置。

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操作位和位串

位串中的位 1表示 2^0，位 2 表示 2^1，依此类推。将所有位加在一起，我们得到 2^5 +2^6 + 2^7+ 2^8 + 2^10 + 2^11 + 2^13 = 11744。...注意：要更深入地了解此位序列是如何在内部存储的，请仔细查看 zwrite 命令的输出：bitstring=$zwc(128,4)_$c(224,45,0,0)/*$bit(6..9,11,12,14)*...("SwimsIDX",1,1)^User.AnimalI("SwimsIDX",0,1)为了了解位串的威力，可以通过计算位图中的CARNIVORE食肉动物数量非常轻松地计算数据库中的食肉动物数量，而无需检查实际数据...，请使用 $bitlogic 函数查找两组的交集：set cs = $bitlogic(c&s)write $bitcount(cs,1)4注意：再次使用 zwrite 检查肉食动物的位图是如何在内部存储的...如所知，位图索引被分成 64,000 位的块。为具有给定 ID 的动物存储的位存储在块 (ID\64000) + 1，位置 (ID#64000) + 1 中。

1.5K20

记忆、睡眠、情绪和大脑的关系：一场心灵的奥秘之旅

记忆与大脑：岁月沉淀的智慧 记忆，如同大脑中的摄影师，将我们生活中的点滴细节定格成永恒。它既能帮助我们储存过去的欢乐与悲伤，也能为我们未来的决策提供宝贵的参考。...那么，记忆与大脑究竟有何神奇的关系呢? 研究表明，大脑中的海马体对于记忆的形成和存储至关重要。海马体就像大脑中的图书馆，把我们过去的经历分类整理，储存在不同的角落供我们随时查阅。...情感之所以能影响大脑，主要得益于大脑中的杏仁核和相关神经递质的作用。杏仁核作为情绪的处理器，会对我们的情绪做出快速响应，并通过神经递质如多巴胺、血清素等影响大脑的其他部分。...这些化学物质在大脑中的活动会进一步影响我们的行为、记忆和学习能力。 情绪、睡眠与大脑：一场交织的交响曲 记忆、睡眠和情绪如同三位一体的协奏曲，共同演绎着我们的大脑之旅。...记忆、睡眠和情绪如同彩虹的七色，各自独特而又相互交织。它们与大脑的关系如同一部壮丽的交响乐，为我们的人生增添了无数华彩篇章。 了解这些关系有助于我们更好地理解大脑的工作机制，提高生活质量。

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ARM：让Mali带来更极致的移动VR体验

今天有20分钟左右，长话短说，今天会花一定的篇幅介绍一下ARM的产品线，内容很多，希望大家记住两个词就够了，一个是“量”，第二个“有料”。...另一方面这个线往往也代表着占据额外的空间，所以如果是在差旅过程中，比如在飞机上面肯定不会搬出PC接上线玩VR游戏，如果有移动VR设备就可以很好的解决这些问题。...16ms延时跟前面两个指标（刷新率和分辨率）是有关的，我们整个VR渲染过程不仅仅渲染，还要采集输入输出数据，等等这样一些工作加在一起，加上本身的扫描，他实际是一个很长的过程。...后面就是软件方面，提供专门的扩展，不进行细节讨论，简单来说一个是保证双眼渲染尽可能复用，给大家多个视角观察场景的扩展。...我们有一个完整的VRSDK，如果你有兴趣从头做起或者深入做一些定制化优化，可以把这个SDK下载下来，是完全免费的，了解一下如何在基于Mali让硬件更好的发挥潜能。

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大数据-MapReduce基本介绍

MapReduce 介绍 MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思 想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。...还有一个比较形象的语言解释MapReduce: 我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。这就是“Map”。我们人越多， 数书就更快。 现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。...统一构架，隐藏系统层细节 如何提供统一的计算框架，如果没有统一封装底层细节，那么程序员则需要 考虑诸如数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节；为此， MapReduce设计并提供了统一的计算框架...MapReduce最大的亮点在于通过抽象模型和计算框架把需要做什么(what need to do)与具体怎么做(how to do)分开了，为程序员提供一个抽象和高 层的编程接口和框架。...MapReduce中定义了如下的Map和Reduce两个抽象的编程接口，由用户去编程实现: Map: (k1; v1) → [(k2; v2)] Reduce: (k2; [v2]) → [(k3; v3

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多维度数据分析是什么？该怎么做？

业务脑子里装的是不是数据库里的表结构，而是一个个具体的问题。当业务看到“3月份销售没有达标”脑子里想的多维度是这样的： ? 是不是看傻眼了。 你会发现，单纯的拆解数据根本无法回答上边的问题。...即使把问题定位到：“3月业绩不达标是因为A大区3个分公司的客户意向签约太少”，定位到这么细的程度，也不能回答上边的问题。...▌第五步：按分工锁定问题点再谈细节。 解决了大问题以后，想讨论更细节的问题就得锁定部门，先定人再谈计划。之前已有分享，这里就不赘述了。 ? ▌第六步：锁定细节问题。...因为本身业务上的事就是各种因素相互交织很难扯清，比如： 内容运营：传播渠道、主题、调性、风格、图片，发送时间，差一个都可能扑街 活动运营：目标群体、活动门槛、奖励内容、参与规则，差一个都可能扑街 用户运营...所以想区分相互交织的因素，还得有更多辅助方法配合。如果大家对这个话题感兴趣，本篇集齐60在看，我们下一篇来分享：如何区分这些纠缠在一起的原因。

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2021年大数据Hadoop（十六）：MapReduce计算模型介绍

这两个阶段合起来正是MapReduce思想的体现。 图：MapReduce思想模型 还有一个比较形象的语言解释MapReduce：　　 我们要数图书馆中的所有书。你数1号书架，我数2号书架。...现在我们到一起，把所有人的统计数加在一起。这就是“Reduce”。 MapReduce的运行需要由Yarn集群来提供资源调度。...MapReduce中定义了如下的Mapper和Reducer两个抽象的编程接口，由用户去编程实现: map: (k1; v1) → [(k2; v2)] reduce: (k2; [v2]) → [(k3...统一构架，隐藏系统层细节 如何提供统一的计算框架，如果没有统一封装底层细节，那么程序员则需要考虑诸如数据存储、划分、分发、结果收集、错误恢复等诸多细节；为此，MapReduce设计并提供了统一的计算框架...MapReduce最大的亮点在于通过抽象模型和计算框架把需要做什么(what need to do)与具体怎么做(how to do)分开了，为程序员提供一个抽象和高层的编程接口和框架。

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周末漫谈 | 如何评价 DeepMind 新提出的关系网络（Relation Network）？

在Table 1里面（如下图所示），作者测试了两种办法, Ours-strong是把CLEVR数据库本身的700K的生成program全部拿来训练（注：这篇论文的作者本来就是CLEVR的作者），然后可以得到牛逼的...论文中也把模型在其他两个数据库任务bAbI model for language understanding(这个数据库其实早就被刷到100%了)和dynamic physical system reasonsing...但是，这个module是真正解决了relationship detection的问题，还是仅仅只是利用short-cut来overfit数据库，还得等到人们在其他场合，如visual relationship...CLEVR这种自动生成出来的问题，真是如饶舌，人类受试者能答对到92.6%我都觉得挺了不起了，我随便列两个： 知乎用户：田渊栋 (https://www.zhihu.com/people/tian-yuan-dong...再次把当时的各种复杂方法打趴下，特别是在Visual7W上把当时VQA的最好模型(Multimodal Compact Bilinear Pooling)一把干掉。

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数据蒋堂 | 存储过程的利之弊

存储过程是数据库领域中应用非常广泛的技术，关于它的利弊讨论由来已久，我们这里针对存储过程的两个公认度较高的优点进行剖析，从而更清楚存储过程的潜在风险及应用场景。 存储过程利于界面与逻辑分离！...界面与逻辑分离是现代应用开发的一个基本准则。相对于后台数据处理逻辑，界面会有更多样性的环境，如PC、手机等，而且业务稳定性也不强，经常会改。...但是，报表经常却有复杂的数据源计算过程，如果把这部分计算也作为后台逻辑强行放进存储过程中，不仅不会获得界面与逻辑分离的好处，反而会带来巨大的麻烦，这与网上许多推荐在复杂报表的计算过程中采用存储过程的观点正好相反...报表的呈现模板一般是由报表工具绘制的，以文件形式存放在应用中，如果数据源计算由存储过程完成，则这两个紧密相关的部分在物理上分别存放在两处，要修改一张报表时需要两个部分同步调整，不仅容易遗漏出错，还可能增加沟通成本...而且，如果把很多计算都放到存储过程中，并发运算时会加重数据库的负担，使本来就不快的存储过程更慢。 存储过程的性能更好，与其说是优势，倒不如说是被低效的数据库访问接口绑架所致。

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Understanding Convolution in Deep Learning（一）

在这篇博客中，我将解释卷积，帮助你彻底了解卷积。这篇博客文章也会有很多数学细节，但我会从概念的角度来解释，这里面的基础数学每个人都应该能够理解。...每个信息桶具有其自己的配方，用以描述一个桶中的信息如何与另一个桶混合。 所以卷积是一个两个信息源交织在一起的有序过程。...我们混合两个信息桶：第一个桶是输入图像，总共三个像素矩阵 - 每个用于红色，蓝色和绿色通道的矩阵; 像素由每个颜色通道中的0和255之间的整数值组成。...第二个桶是卷积核，浮点数的单个矩阵，其中数字的模式和大小可以被认为是在卷积运算中如何将输入图像与内核交织的方案。内核的输出是改变的图像，其在深度学习中通常被称为特征图。...我们现在通过卷积来执行这两个信息的实际交织。

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多任务深度学习框架在 ADAS 中的应用 | 分享总结

那么我们也必须考虑如何在这样一个计算资源非常少的基础上，保证 ADAS 系统能够快速且高精度地响应，同时还能保证多任务的需求。这是我们第二个要考虑的问题。 ?...随后我们采用上采样把它升维成原图像大小。上采样的过程就如左侧所示，这个示例中我们将 2*2 的图像上采样成 4*4 的图像。 ?...于是 FCN 就通过将 pool3、pool4 和 pool5 的信息叠加在一起进行上采样，这样就可以做到同时上采样多个尺度的信息了。 3、目标检测 / 识别解码器 YOLO ?...然后我们分别用 5 维表示包含这个方形框的一个矩形框，其中 4 维表示 x、y、z、w，另外一维为 confidence。 ? 在 YOLO V1 中 30 维的前 10 个为两个这样的矩形框。...其次，在最后的层中抽象的特征对分类很有帮助，可以很好地判断出一幅图像中包含什么类别的物体，但是因为丢失了一些物体的细节，不能很好地给出物体的具体轮廓，指出每个像素具体属于哪个物体。

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