/www.cnblogs.com/Ricky81317/archive/2010/01/06/1640434.html 最近这段时间在Sql Server 2005下做了很多根据复杂XML文档导入数据表，...以及根据数据表生成复杂XML文档的事情（并非 For XML Auto了事），所有的操作都是利用Sql语句，发现Sql Server 2005的XML文档处理能力真的已经很强了，自己也终于开始体会到Sql...Server 2005真正的实力了。...，包括name, taxid等内容，子表信息包含在每个basevendor节点下的basevendoraddress节点的属性中，包括addressline1, city等信息。...现在假设有这样一个数据表： CREATE TABLE BaseVendorAndAddress ( BaseVendorName VARCHAR(50) , BaseVendorTaxId
下文中将统一称为“行情中心”。...数据透视 金融数据分析通常会把原始数据转化成矩阵（面板数据）的形式，譬如每一列是一个证券，每一行是一个时间点。转换成矩阵后，计算更简单、更高效。...对于行情中心的计算需求，函数式编程和向量式编程可以提升开发的效率和运行的效率。对于一部分性能要求特别高的计算需求，如衍生品定价，脚本语言如能支持即时编译（JIT），会是一个很大的优势。...时序模型主要存储如行情、订单、委托和指标因子等具有时序特征的大数据；在实际业务中，如计算期权面值需要用到合约乘数，又比如对组合需要根据行业分类进行估值、因子、归因和风险计算，这些场景都是典型的关系模型。...向量化编程 向量化编程是DolphinDB中最基本的编程范式。DolphinDB 中绝大部分函数支持向量作为函数的入参。
DolphinDB 包含 row 系列函数以及各类滑动窗口函数，在下面两个因子计算例子中，原本复杂的计算逻辑，在面板数据中，可以用一行代码轻松实现。...在存储和计算框架上都是基于列式结构，表中的一个列可以直接作为一个向量化函数的输入参数。...6、因子回测和建模 很多时候，计算因子只是投研阶段的第一部分，而最重要的部分其实在于如何挑选最为有效的因子。在本章节中，将会讲述如何在 DolphinDB中 做因子间的相关性分析，以及回归分析。...在按因子配置投资组合的策略类型中不是核心或重点，在这里 DolphinDB 选取了向量化的因子回测作为案例进行说明。 首先，在k线数据上，实现了一个按多日股票收益率连乘打分的因子。...单值模型计算因子间自相关性矩阵 其原理是先将当天的因子根据时间和标的，转换成 array vector ，再对生成的小内存表进行计算求值。
图中的节点有3种： 1、数据源，如price。 2、有状态的算子，如a, b, d, e。 3、无状态的算子，如c和result。 从数据源节点开始，按照既定的路径，层层推进，得到最后的因子输出。...3.2 解析和优化 DolphinDB的脚本语言是支持向量化和函数化的多范式编程语言。通过函数的调用关系，不难得到计算步骤的DAG。...在后续的版本中，DolphinDB将允许用户用插件来开发自己的状态函数，注册后即可在状态引擎中使用。 3.4 自定义状态函数 响应式状态引擎中可使用自定义状态函数。...假设配置参数subExecutors=4，创建4个状态引擎，每个状态引擎根据流表的股票代码的哈希值来订阅不同股票的数据，并且指定不同的订阅线程来处理，最终将结果输出到同一个输出表中。...在后续的版本中，DolphinDB将以行函数（rowRank，rowSum等）表示横截面操作的语义，其它向量函数表示时间序列操作，从而系统能够自动识别一个因子中的横截面操作和时间序列操作，进一步自动构建引擎流水线
为了方便用户计算因子，DolphinDB 实现了所有 191 个因子的函数，并封装在模块 gtja191Alpha 中。...单值模型一般有4列：时间戳、股票代码、因子编号以及因子值，如下图所示；单值模型的数据在需要面板数据的场景，需要将数据转换成面板模式。...因子查询 查询 21 天全市场 5000 只标的的 1000 个因子数据，窄表的查询会将数据转换成与宽表一样的面板数据输出。...1、新增因子：在新增因子的场景，窄表模式只需要进行 Insert 操作，将新增因子数据写入；而宽表模式需要先进行addColumn 操作，然后更新新增因子列数据，DolphinDB 目前的更新机制是重写...而宽表模式在当前设计下，如果要更新一列因子数据，需要把所有的分区数据全部重写，所以耗时非常长。 2、更新因子：量化投研中，重新计算因子数据是常见的场景。
（至今不知道知乎怎么插入目录） 初入职场：期待与现实之间的鸿沟 保持学习与成长 决定辞职 体验授课生活 关于未来的思考 社招之路 字节跳动抖音 Pony.AI小马智行 快手MMU DolphinDB智臾科技...除了几位主角的学习生活，还讲述了当时在一师的一批优秀教师（如杨昌济、孔昭绶等）立志教育救国，“欲栽大木柱长天”的宏伟志向与相应行动。...最终我面的公司部门有：字节跳动抖音数据策略团队、Pony.AI小马智行、快手、DolphinDB智臾科技、还有几家量化公司（比较好奇他们在同样问题上的解决方案）。...这下我可就犯难了，这倒不是完全因为阿里的工作环境和氛围可能不适合我，还因为我知道我的简历去投阿里云数据库组的社招，很可能连表刷（简历筛选）都过不了。...而这些领域应用高性能的时序数据库，还能够实现一些以前很难实现的功能，如核电站的实时异常检测等，这些功能的实现对于国家与社会显然是具有重要意义的。
在学习图像识别的过程中，需要将图片转换为矩阵。即将对图片的处理简化为向量空间中的向量运算。基于向量运算，我们就可以实现图像的识别。 01 创建数组 现在就来关注下Numpy中的一些核心知识点。...： print(a.shape) 可以看到返回的结果是一个元组（tuple），第一个3代表的是3行，第二个5代表的是5列： (3, 5) 我们可以通过.ndim来获取Numpy数组的维度，示例代码如下：...上述代码中的matrix[0,1]，0代表的是行，在Numpy中，0代表起始的第一个，所以取的是第1行，之后的1代表的是列，所以取的是第2列。那么，最后的输出结果是取第一行第二列，也就是2这个值了。...06 Numpy中的矩阵运算 矩阵运算（加、减、乘、除），在本书中将严格按照数学公式来进行演示，即两个矩阵的基本运算必须具有相同的行数与列数。本例只演示两个矩阵相减的操作，其他的操作读者可以自行测试。...string转换成float就会报错。
这里我们是横着写的，我们通常也称为行向量，如果将这个三个数字竖着写，则称它为列向量。 矩阵 在炉石的标准对战中，我们开局是有 30 张卡牌的。...用向量表示可以写成 B = (2, 0, 7)那么如何用数学公式同时表示这两种卡 c = [[2,3,2], [2,0,7]] 不好意思，忘了如何在 Markdown 里面表示矩阵了，通常是写在一个中括号...里面，分两行写。...如果有三十张卡，那么就可以写 30 行有 3 个数组成的行向量。 最后 有人可能会问，为什要学习这些数学概念？...如果我们想将炉石的卡牌转换成计算机可以识别，计算的内容的那么，转换成这种矩阵或者向量，通过 Python 的 Numpy 库来运算，在配合一些深度学习的算法，弄不好可以帮你计算一下如何才能组一套完美的卡组
词袋是一种以表格格式表示数据的方法，其中列表示语料库的总词汇表，每一行表示单个观察。单元格(行和列的交集)表示在该特定观察中由列表示的单词数。...频率较高的词是比较普通的词，如the，is，an，它不会显著改变句子的意思。因此，适当地权衡单词以反映它们对一个句子的意义有足够的影响。 嵌入矩阵 嵌入矩阵是一种表示词汇表中每个单词的嵌入的方法。...行表示单词嵌入空间的维度，列表示词汇表中的单词。 为了将一个样本转换成它的嵌入形式，将其独热编码形式中的每个单词乘以嵌入矩阵，为样本提供单词嵌入。 ?...需要记住的一件事是，这里的One -hot编码仅仅是指在词汇表中单词位置处值为1的n维向量，其中n是词汇表的长度。这些热编码来自词汇表，而不是从一批观察结果中提取的。...使用这种体系结构的一个主要示例是机器翻译任务。 ? 编码器是指网络中读取要翻译的句子的部分，解码器是网络中将句子翻译成所需语言的部分。
在自然语言处理中，总会遇到这样的情况：特征全是单词！ 但是，如何在电脑上表述一个单词呢？...Pytorch中的词嵌入 在我们举例或练习之前，这里有一份关于如何在Pytorch和常见的深度学习中使用词嵌入的简要介绍。...与制作 one-hot 向量时对每个单词定义一个特殊的索引类似，当我们使用词向量时也需要为每个单词定义一个索引。这些索引将是查询表的关键点。意思就是，词嵌入被被存储在一个 ? 的向量中，其中 ?...是词嵌入的维度。词被被分配的索引 i，表示在向量的第i行存储它的嵌入。 在所有的代码中，从单词到索引的映射是一个叫 word_to_ix 的字典。...准备好进入模型的数据 (例如将单词转换成整数索引,并将其封装在变量中) context_idxs = torch.tensor([word_to_ix[w] for w in context
回忆我们在构造字典的时候把每个词按照词频进行排序，然后每一行代表一个词。...one-hot表示方式说的就是词汇表中的单词都用一个词汇表那么长的向量表示，只有在词汇表中对应单词的位置为1，其余的所有位置都是0，通过这样稀疏的向量来表示这个单词。...将one-hot转换成词向量主要有两大作用： 降低了输入的维度。...说了这么多词向量，而且上面也说了词向量是由语言模型训练的，所以对于大家熟悉的word2vec中的CBOW以及skip-gram仅仅是训练语言模型的一种方式。...在读取词向量的时候，tensorflow给我们提供了一个tf.nn.embedding_lookup方法，那下面看看如何在使用tensorflow实现embedding层： import tensorflow
DNA序列和蛋白质类型，都是很重要的生物数据。今天我们介绍一种可以实现二者高效、准确的转换的深度学习算法。 首先，我们来看看DNA和蛋白质序列如何在机器学习算法中进行表示。...步骤1：获取DNA和蛋白质表 ? 步骤2：生成DNA和蛋白质序列 ? 可以看到，我们先声明了一些超参数，它们代表训练数据的数量或蛋白质序列的长度。...我们从步骤1中的表中随机的抽取蛋白质和DNA匹配对。 步骤3：使用1-4规则编码DNA ? DNA编码的方法很多，这里我们选择1-4规则。也就是说，用（1*4）向量来代表每个DNA序列。...红框中是重复的蛋白质A，绿框中的重复的蛋白质T。因为有两个蛋白质编码是重复的，所以我们可以用一个（1*8）的向量来代表每一个蛋白质。...利用步骤5的基因图表，可以确认神经网络准确的将DNA序列转换成了蛋白质序列。 代码如下： ?
本文将介绍如何在Excel中制作甘特图： 1.使用堆积条形图快速绘制简单的甘特图 2.通过调整Excel图表和次坐标轴，在甘特图中为每个任务添加完成状态 3.使用Excel表的动态甘特图，以便在时间线自动更新的情况下轻松添加...创建步骤 步骤1：将活动单元格置于数据区域内，按Ctrl+A选择整个数据区域，然后按Ctrl+T将数据转换成Excel表。 图1 步骤2：可以看到，日期的格式为数字或“常规”数字格式。...步骤4：单击选择第一个系列，即示例中的蓝色系列。选取“格式”选项卡中的“形状填充——无填充颜色”。 图4 步骤5：在甘特图上需要按从上到下的升序调整任务排列。...但是，如果希望将日期轴放置在底部，则在“设置坐标轴格式”中将“标签位置”设置为“高”。 图7 步骤8：选择并按Delete键删除图表标题和图例。设置系列的分类间距，并重新填充颜色，使其更清晰。...只需转到数据区域的最后一个单元格并单击Tab，这将自动添加一行，可以输入必要的信息，甘特图将自动更新。 甚至可以立即更新现有活动及其信息，以反映在excel甘特图中。
DMA 将接收到的数据包写入内存中的 ring buffer，经过一系列中断和调度后，操作系统内核调用 __skb_dequeue 将数据包加入对应设备的处理队列中，并转换成 sk_buffer 类型...ip_local_deliver 函数中将根据 IP 首部中的协议号判断载荷数据的协议类型，最后调用对应类型的包处理函数。...本例中将调用 TCP 协议对应的 tcp_v4_rcv 函数，之后数据包处理进入传输层。...iptbles 分为两部分： 用户空间的 iptables 命令向用户提供访问内核 iptables 模块的管理界面。 内核空间的 iptables 模块在内存中维护规则表，实现表的创建及注册。...不同的规则表有以下特征： 对不同的 netfilter hooks 生效。 在同一 hook 中检查不同规则表的优先级不同。
下面时我们设计的特点： 1）纯扩展。不会将任何代码解码到PG内核中 2）CustomScan节点。我们使用CustomScan框架来替换原有的执行器节点，如SeqScan、Agg等。...如果可以，那么使用向量化节点（以CustomScan节点的形式）替换非向量化节点（如SeqScan、Agg等）。如果不可以，重新转换到原始执行计划，并使用非向量化执行器。...例如，批量计算hash值，优化x向量化HashAgg的hash表 3）将Datum转换成真实类型的代价以及反操作的代价都很高，例如DatumGetFloat4 & Float4GetDatum。...基于VOPS经验的一些担忧： 1）对于某些类型的查询，向量化模型（列式）性能具有优势，但是对于其他某些类型的查询，他的效率较低。此外，数据以行形式导入数据库。一行一行插入列存非常低效。...我们将继续优化我们的向量化实现：向量化hashagg需要实现向量化hash表、批量计算hash key、批量探测hash表等。当然PG中的原始hash表不是向量化hash表。
| 1.2 向量化执行框架：数据局部性与运行时开销 执行引擎常规按行处理的方式，存在以下三个问题： CPU Cache命中率差。...图4：Gluten+Velox在TPC-H上的加速比，来自Gluten 3 Spark向量化计算如何在美团实施落地 | 3.1 整体建设思路 更关注资源节省而不单追求执行加速。...，并把Gluten支持的算子转换成向量化算子（如FileScan会转换成NativeFileScan），不能转换的算子上报Fallback的原因，并在回退的部分嵌入Column2Row、Row2Column...具体处理过程如下： 表1：示例SQL在Spark中的处理步骤 在第3步的Intermediate Aggregation中，为了节省内存和加速执行，当Velox的HashAggregate算子满足触发Flush...美团内部有约20%的表为textfile格式，还有接近10%的表使用内部开发的format，只能按行读取也不支持下推，加上行转列都会有额外性能开销，影响最终效果。
作为大模型的记忆体，向量数据库不仅可以帮助解决 LLM 面临的最大问题——缺乏特定领域知识和最新数据，还可以赋能相似性搜索应用，如产品推荐、以图搜图、文本语义搜索等。...此前，我们为那些想要快速体验向量数据库、没有专业运维团队支撑、安装部署环境受限的用户推出了轻量级版本的向量数据库——Milvus Lite，本文将基于此版本，为大家介绍如何在 Jupyter Notebook...如何在 Jupyter Notebook 中使用向量数据库？ 为快速上手，大家可以通过 pip 在 Jupyter Notebook 中快速安装向量数据库 Milvus Lite。...在 Jupyter Notebook 第一行中运行 ！pip install pymilvus milvus以安装 pymilvus和 milvus 。...或者，使用 utility 查看 Milvus 集合（可以将其理解为数据表）。大家还可以在新建集合时检查新集合的名称是否已被现有集合使用。
用ODBC 可以访问各类计算机上的DB文件，甚至访问如Excel 表和ASCI I数据文件这类非数据库对象。 ? 可以看到是一些常用的小型数据库,很齐全了 ?...与其他标准统计软件（如SAS、SPSS和Stata）中的数据集类似，数据框（data frame）是R中用于存储数据的一种结构：列表示变量，行表示观测。...生成列联表 这样写是不是觉得有点费劲？ ? 看一下数据集的概览 ? 这个是输出结果 ? ? ? 我们可以取 ? ? 这个是代码 ? ? ? 这个是 ?...另外，针对此向量进行的任何分析都会将其作为有序型变量对待，并自动选择合适的统计方法。 对于字符型向量，因子的水平默认依字母顺序创建。...各水平的赋值将为1=Poor、2=Improved、3=Excellent。请保证指定的水平与数据中的真实值相匹配，因为任何在数据中出现而未在参数中列举的数据都将被设为缺失值。
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