题目部分 如何查询SCHEDULER JOB的运行日志？...答案部分 可以通过查询视图DBA_SCHEDULER_JOB_RUN_DETAILS来获取SCHEDULER JOB的运行日志、产生的错误等信息。...如下所示： SELECT JRD.LOG_ID, JRD.JOB_NAME, N.JOB_CLASS, --TO_CHAR(JRD.ACTUAL_START_DATE...ORDER BY JRD.LOG_ID DESC; 从查询结果中可以看到，JOB_INSERT_SQL_LHR从2016-11-29 13:03:36开始执行的时候就报错了，报错信息可以从ADDITIONAL_INFO...的错误是由于表空间不足引起的。
我们在平时的工作中不可避免会有连接到数据库的操作，通常来说我们会使用基于Shell的方式，或者基于数据库驱动的连接方式，比如JDBC,ODBC,PyMySQL,MySQLdb等。...如果是基于Shell的方式，很容易出现一个使用瓶颈，那就是如果通过shell去查看一个表的数据，那么输出是没有规范的格式的，Shell执行是最简单最基本的调用模式，我们也可以利用数据库服务端的特性来输出相应的数据格式...，但是基于数据库版本的差异，有些低版本是不支持输出一些格式的，所以使用Shell来输出SQL查询的结果显然不是一个通用而且优雅的实现方式。...大概的设计方式如下： ? 我们因为版本的选型在这里使用的是基于MySQLdb的实现方式，我们来逐个分析一下。...首先对于SQL查询来说，输出结果，执行时长，结果集行数等这些是我们关注的一些数据，要实现这个功能，实际上要实现一揽子细小的功能。
) 当查询优化器决定执行特定SQL查询的最有效方式时，它会考虑以下三种情况： 查询中使用的每个表的ExtentSize行计数。...列的选择性值是在查询该列的典型值时返回的表中的行的百分比。 选择性为1/D，其中D是字段不同值的数目，除非检测到异常值。 选择性基于大致相等的不同值的数量。...在SELECT查询中指定的字段和在视图的SELECT子句中指定的字段使用相同的选择性值。 请注意，视图的行分布可能与源表不同。 这可能会影响视场选择性的精度。...如果该子集是代表性子集，则该子集只能是整个数据集的一小部分。如果联接或其他关系中涉及的表的ExtentSize保持大致相同的相对大小，则当表中的行数发生变化时，Tune Table结果仍然是相关的。...一般来说，无论查询中指定的联接顺序如何，都会先联接较小的表，然后再联接较大的表。
大部分模型依赖于强大的GPU来运行，但在许多场景下，GPU并非易得，导致了模型部署成本的上升。那么有没有可能在CPU上高效运行Llama模型？...肯定是有，而且这个项目还开源了:https://github.com/anordin95/run-llama-locally因此，本文将介绍如何仅通过PyTorch在CPU上本地运行Llama，探索轻量化部署的可能性...Llama的架构基于Transformer，但其独特之处在于经过特殊优化，能够在模型参数量巨大的前提下实现较高的推理速度。然而，大多数关于Llama的使用案例都是依赖于强大的GPU。...这种高硬件依赖性对于个人开发者或资源有限的企业而言，成为了阻碍其广泛应用的一个门槛。通过本文的方法，我们将展示如何在普通的CPU上运行Llama，从而大大降低其运行成本。2. ...针对CPU的计算优化也使得它成为在资源有限的环境下运行深度学习模型的理想选择。利用PyTorch，我们可以在不依赖于GPU的情况下，通过其强大的自动微分和优化功能在CPU上运行Llama模型。
如何使用 TFX 将官方 BERT 模型运行为基于Docker的RESTful服务 TFX即TensorFlow Extended是官方提供的部署方案（https://www.tensorflow.org.../tfx） 它可以很方便的把已经保存了的TensorFlow有其实TF2的模型，转变为可用的服务，并提供一定的性能保障。...下文以如何将官方的中文BERT模型部署为RESTFul服务为例 下载官方bert分词器 $ wget https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models...以下命令中： -p 为将Docker内部的8501端口映射到主机的8500端口 -v 是把当前路径下的bert目录，映射为容器中的/models/bert陌路 -e 为设置一个环境变量，告诉TFX当前的模型名...-it 为一次性交互型运行，如果是服务可以写 -d $ docker run \ -p 8500:8501 \ -v ${PWD}/bert:/models/bert \ -e MODEL_NAME
优化查询性能（二） 使用索引 索引通过维护常见请求数据的排序子集，提供了一种优化查询的机制。...什么索引 要确定添加索引是否会提高查询性能，请从管理门户SQL接口运行查询，并在性能中注意全局引用的数量。 添加索引，然后重新运行查询，注意全局引用的数量。...在某些情况下，基于范围条件的索引可能会使查询变慢。如果绝大多数行满足指定的范围条件，则可能会发生这种情况。...SQL语句分为三类进行计数：缓存查询计数、类方法计数和类查询计数。这些计数针对整个当前命名空间，不受架构选择选项的影响。...有时，使用临时索引会有所帮助并提高性能，例如，基于范围条件构建一个小索引，然后InterSystems IRIS可以使用该索引按顺序读取主映射。有时，临时索引只是不同索引的子集，可能非常有效。
我们通常与我们的一位工程师进行大约两个小时的配对，以完成此操作。我们将讨论架构，加载一些数据并运行一些查询。...如果最后有时间，将相同的数据和查询加载到单节点Postgres中并查看我们如何进行比较总是很有趣。...MapReduce本身是一个框架，用于拆分数据，根据需要将数据改组到节点，然后在重新组合结果之前对数据的子集执行工作。让我们举一个例子，例如累计总浏览量。...如果您在Citus中有32个分片并运行SELECT count（*），我们将其拆分并运行多个计数，然后将最终结果汇总到协调器上。但是，除了计数（*）以外，您还可以做更多的事情，而平均值呢。...在后台，我们的实时执行器可以处理它，实际上就像运行一样简单： SELECT avg(page), day FROM pageviews GROUP BY day; average | date ----
，这也许是很多人充值PLUS的原因，因为不能获取实时的信息，也有可能造成回答与实际环境脱节，但是大多数人没有那个预算，现实就摆在眼前，既要使用ChatGPT3.5的廉价的token能力，又想让他带上联网的功能...原理所谓的联网，就是基于从网络上搜索的信息作为上下文进行提问，一句话，就这呢简单，但是实现起来需要考虑两个点：1、使用什么搜索引擎就行搜索，最好是开源的2、搜索出来的内容如何传递给到 ChatGPT接口...第一个问题，搜索的内容如何进行处理，把他作为上下文提供给到ChatGPT接口这个嘛，就直接贴代码了图片第三个问题，如何组织好prompt还是直接给出代码，这就很清晰了，实际上就是把上面我们通过duckduckgo_search...给到的关键字查到的内容，交给prompt中的占位符去重新组织一下图片第四个问题，如果token超了怎么办解决问题的办法是，我们可以使用langchain工具来做索引，做embedding，然后通过近似搜索来找到相关性比较大的上下文...总结至此，一个代联网搜索能力的基于ChatGPT3.5 的工具就实现了，相信你在了解原理之后，自己也能轻松的完成一个。
我们常常会遇到这种情况，我有一个程序在 Linux 系统中运行了几个月。当我想修改它的代码时，却忘记了这个程序放在哪里。 如下图所示，忘记 test.py 这个文件在哪里了： ?...如果你的电脑是 Linux 系统，那么解决方法非常简单，不需要安装任何第三方程序。只需要几行命令即可。 首先，使用ps -aux | grep xxx找到这个程序的pid，如下图红框所示： ?...其中，我们需要的是 cwd这个文件。 这些文件都是软连接。我们可以使用ls -l cwd查看cwd这个软连接指向的真实地址。这个地址就是我们这个程序所在的位置，如下图所示： ?
通用二进制文件本身就可以在 Apple 芯片和基于 Intel 的 Mac 机上运行，因为它包含了两种架构的可执行代码。 以下列表包含了最通用的可执行文件类型，它们可以转换为通用二进制文件。...#endif 如果在 iOS 和 macOS 应用之间共享代码，不要以为用于 arm64 架构的代码仅在 iOS 设备上运行，该代码也可以在 基于 Apple 芯片上的 macOS 应用中运行，要区分...尽管您可以在基于 Intel 的 Mac 计算机上创建此二进制文件，但是无法在 arm64 架构上运行或者调试，只有具有 Apple 芯片的 Mac 才能运行和调试。...以下示例显示了如何使用 lipo 在 macOS 中查看 Mail 应用程序的架构： % lipo -archs /System/Applications/Mail.app/Contents/MacOS...在确认您的应用程序可以在 Apple 芯片 和基于 Intel 的 Mac 电脑上正常运行之前，请不要包含此键值对。
如果我们把问题改为计算所有产品销售额都在前 10 名的销售员，试想一下应当如何计算，延用上述的思路很容易想到： 1． 将数据按产品分组，将每组排序，取出前 10 名； 2．...基于一种计算体系解决业务问题的过程，也就是将业务问题的解法翻译成形式化计算语法的过程（类似小学生解应用题，将题目翻译成形式化的四则运算）。...每次查询都基于上次已有的结果，不仅书写简单而且效率更高。 但是，SQL 的计算不分步，回答下一个问题时无法引用前面的成果，只能把相应的查询条件再抄一遍。...但 SQL 无法表示这种“由集合构成的集合”，因而强迫进行下一步针对这些子集的汇总计算而形成常规的结果集。 但有时我们想得到的并非针对子集的汇总值而是子集本身。...针对子表的查询要么使用多表连接，增加语句的复杂度，还要将结果集用过滤或分组转成与主表记录一一对应的情况（连接后的记录与子表一一对应）；要么采用子查询，每次临时计算出与主表记录相关的子表记录子集，增加整体计算量
如果我们把问题改为计算所有产品销售额都在前10名的销售员，试想一下应当如何计算，延用上述的思路很容易想到： 1． 将数据按产品分组，将每组排序，取出前10名； 2．...基于一种计算体系解决业务问题的过程，也就是将业务问题的解法翻译成形式化计算语法的过程（类似小学生解应用题，将题目翻译成形式化的四则运算）。...每次查询都基于上次已有的结果，不仅书写简单而且效率更高。 但是，SQL的计算不分步，回答下一个问题时无法引用前面的成果，只能把相应的查询条件再抄一遍。...但SQL无法表示这种“由集合构成的集合”，因而强迫进行下一步针对这些子集的汇总计算而形成常规的结果集。 但有时我们想得到的并非针对子集的汇总值而是子集本身。...针对子表的查询要么使用多表连接，增加语句的复杂度，还要将结果集用过滤或分组转成与主表记录一一对应的情况（连接后的记录与子表一一对应）；要么采用子查询，每次临时计算出与主表记录相关的子表记录子集，增加整体计算量
在运行查询时，这些表达式会根据一组预定义的变量进行评估。Spring Data JPA 支持一个名为entityName. 它的用法是select x from #{#entityName} x。...修改查询 前面的所有部分都描述了如何声明查询以访问给定的实体或实体集合。您可以使用“ Spring Data Repositories 的自定义实现”中描述的自定义方法工具添加自定义修改行为。...它需要一组 JPA@QueryHint注释加上一个布尔标志来潜在地禁用应用于应用分页时触发的附加计数查询的提示，如以下示例所示： 示例 74....，但省略将其应用于触发以计算总页数的计数查询。...基于类的投影不适用于本机查询。
别犯傻了：大表尽量只查询一次，你会发现存储过程执行起来快多了。 一种略有不同的场景是，某个过程的几个步骤需要大表的一个子集时，这导致每次都要查询大表。...想避免这个问题，只需查询这个子集，并将它持久化存储到别处，然后将后面的步骤指向这个比较小的数据集。 知道何时使用临时表 这个问题解决起来要麻烦一点，但效果显著。...然后你可以针对小得多，锁定时间很短的活动表运行单一的 UPDATE 语句。 进行这样的数据修改可大大提高并发性。最后我要说，你根本不需要使用游标，总是会有一种基于集合的解决方法。...不要计数表中的一切，只要取回你找到的第一行。...然而如果你确实需要计数表的行数，表又很大，另一种方法就是从系统表中提取， SELECT rows fromsysindexes 将为你获得所有索引的行数。
本机堆分析：一种低开销堆分析器，用于挂钩 malloc/free/new/delete 并将内存与调用堆栈相关联，基于进程外展开、可配置采样，可附加到已运行的进程。...该 SDK 基于可移植的 C++17 代码，并使用主要的 C++ 清理程序（ASan、TSan、MSan、LSan）进行了测试。它不依赖于运行时代码修改或编译器插件。...Trace Processor 是一个可移植的 C++17 库，提供面向列的表存储，专为高效地将数小时的跟踪数据保存到内存中而设计，并公开基于流行的 SQLite 查询引擎的 SQL 查询接口。...基于跟踪的指标允许在性能测试场景或批量分析或大型跟踪语料库中轻松集成跟踪。 跟踪处理器还专为低延迟查询和构建跟踪可视化工具而设计。...每个进程轮询计数器 进程统计数据源允许按用户定义的时间间隔轮询/proc//status 和/proc//oom_score_adj UI SQL select c.ts, c.value
机器之心报道 编辑：马梓文 本文旨在更好地理解基于 Transformer 的大型语言模型（LLM）的内部机制，以提高它们的可靠性和可解释性。...我们不禁会疑问，为什么基于 Transformer 的模型非常擅长使用它们的上下文来预测新的 token，这种能力是如何在训练中产生的？带着这些问题，来自 Meta AI 的研究者进行了深入的研究。...为此，该研究引入了一个合成数据集，该数据集由二元语言模型生成的序列组成。然后，模型需要依靠上下文学习来对特定的二元序列进行良好的预测，而全局二元可以根据当前 token 的全局统计数据进行猜测。...本文给出了训练动力学的理论见解，展示了如何通过在噪声输入中找到信号，在种群损失上进行一些自上而下的梯度步骤来恢复所需的联想记忆。...方法介绍 接着该研究介绍了合成数据设置，这样能够仔细研究感应头机制在训练过程中的发展以及 Transformer 如何学习利用上下文信息的。
测试一些样本查询 如果要执行后续的测试查询，请确保运行脚本以创建新的联系人表的两个版本：dbo.Contacts_index和dbo.Contacts_noindex; 并运行该脚本以在dbo.Contacts_index...表2.1：运行覆盖查询时的执行结果 测试一个不包含的查询 接下来，我们修改我们的查询以请求与之前相同的行，但包括不在索引中的列。 查询执行信息见表2.2。...表2.3：运行更具选择性的非覆盖查询时的执行结果 测试涵盖的聚合查询 我们最后一个示例查询将是一个聚合查询; 这是一个涉及计数，合计，平均等的查询。...使用内存或tempdb排序和合并数据的技术就是这样的例子。实际上，一个指数的好处可能会比统计数据显示的好。 表2.5：运行非覆盖聚合查询时的执行结果 结论 我们现在知道非聚集索引具有以下特征。...在即将到来的级别中，我们将展示如何提高索引覆盖广受欢迎的查询的可能性，以及如何确定您的非覆盖查询是否具有足够的选择性以从您的索引中受益。但是，这将需要比我们尚未提出的更详细的索引内部结构信息。
如果统计数据足够精确地反映了表的内容，优化器有可能对连接顺序做出适当选择 在使用索引字段的时候要注意，函数或者隐式转换会导致索引失效。...录一个查询包含多个子查询时，必须让它们操作各不相同的数据子集，避免子查询相互依赖，到查询执行的最后阶段，多个子查询得到的不同数据集经过hash join或者集合操作得到结果集 结果集来自基于一个表的自连接...当多个选取条件作用于同一个表的不同记录时，可以使用基于滑动窗口工作的函数 结果集以聚合函数为基础获得 此时结果集大小取决于group by的字段基数而不是查询条件的精确性。...实际上最让人感兴趣的SQL聚合使用技巧，不是显式的sum或avg，而是如何将过程性处理转化为以聚合为基础的纯SQL替代方案。...数据集可以通过各种技巧进行比较，但一般而言，使用外连接和子集合操作符更高效
动态SQL SELECT命令在准备查询时创建SQL语句。 此外，在管理门户缓存查询列表中创建了一个条目。 嵌入式SQL基于指针的SELECT命令在OPEN命令调用声明的查询时创建SQL语句。...这些可排序列使能够快速查找，例如，所有冻结计划(计划状态)、所有缓存查询(位置)或最慢的查询(平均时间)。 可以使用此选项卡提供的Filter选项将列出的SQL语句缩小到指定的子集。...新计划：见“冻结计划”一章中不同的新计划。 自然查询：请参阅下面的语句详细信息部分。 计数：请参阅下面的性能统计数据。 平均计数：请参阅下面的性能统计数据。 总时间：请参阅下面的性能统计数据。...CURSOR(用于声明的基于游标的SELECT)。...它可以是一个简单的SELECT操作，也可以是一个基于指针的SELECT/FETCH操作。 可以对表或视图发出查询。 包含JOIN的查询为每个表创建相同的SQL语句。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
