TBL_PRIVS 、PART_COL_STATS表相当大，部分特殊情况下NOTIFICATION_LOG也可能存在问题，如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢，从而影响整个Hive的性能，本文的主要目的通过对Hive...张表的大小，其中PART_COL_STATS 表超过2000W，TBL_COL_PRIVS 表大小超过3亿，因此存在部分hive 元数据操作性能问题，如表的rename操作慢甚至超时，大批量hive 数据表操作时...配置如下，重启Hiveserver2 并更新配置生效： 注意：如果元数据库中这两个表已经非常大了对性能有影响了，建议做好备份后进行truncate TBL_COL_PRIVS 以及TBL_PRIVS 两个表...,开启/禁用表、分区级别统计信息收集) 注意：如果PART_COL_STATS表对你当前的集群性能有影响较大了，建议做好备份后进行truncate PART_COL_STATS 。...2022 修改配置重启自动后，保留最早的时间只有7.13号的： date –date=’@1657705168′ Wed Jul 13 17:39:28 CST 2022 4.参考文档 通过对如上的元数据表进行调优后
请注意，基准测试的任务并不简单，不恰当的测试可能会导致人们对模型在现实场景中的表现产生误解。...该论文提出了一个框架，使用来自不同主题的 18 个公开数据集来对最先进的检索系统进行基准测试。...换句话说，如果模型不能很好地适应您的特定数据，那么与 BM25 相比，使用 kNN 和密集模型很可能会降低您的检索性能。微调密集模型前面的描述中对密集模型的描述并不是全貌。...不完整的标签也会给hard negatives 挖掘带来问题，对微调造成不利影响。最后，随着时间的推移，数据库中主题或语义结构的变化将降低微调模型的检索准确性。...结论我们使用 13 个数据集建立了信息检索的基础。BM25 模型在零样本情况下中表现良好，即使是最先进的密集模型也很难在每个数据集上进行竞争。
TBL_PRIVS 、PART_COL_STATS表相当大，部分特殊情况下NOTIFICATION_LOG也可能存在问题，如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢，从而影响整个Hive的性能，本文的主要目的通过对Hive...张表的大小，其中PART_COL_STATS 表超过2000W，TBL_COL_PRIVS 表大小超过3亿，因此存在部分hive 元数据操作性能问题，如表的rename操作慢甚至超时，大批量hive 数据表操作时...配置如下，重启Hiveserver2 并更新配置生效： 注意：如果元数据库中这两个表已经非常大了对性能有影响了，建议做好备份后进行truncate TBL_COL_PRIVS 以及TBL_PRIVS 两个表...,开启/禁用表、分区级别统计信息收集) 注意：如果PART_COL_STATS表对你当前的集群性能有影响较大了，建议做好备份后进行truncate PART_COL_STATS 。...2022 修改配置重启自动后，保留最早的时间只有7.13号的： date --date='@1657705168' Wed Jul 13 17:39:28 CST 2022 4.参考文档 通过对如上的元数据表进行调优后
思考空间 代码第17行对RAM的初始化是否可综合？...对列表搜索的目的是查找特定的元素，这些元素应该与指定的模式相匹配。此时，可用命令lsearch。该命令接收两个参数，第一个参数为列表，第二个参数为匹配模式。...该模式按照string match的命令规则进行搜索。 lsearch的返回值是列表中第一个与指定模式匹配的元素的索引。看一个案例，如下图所示。匹配模式为A*，故返回元素AFF对应的索引值3。...选项-not可实现对匹配结果取反，以下图所示案例为例。匹配模式为LUT*，-not就会使得lsearch的返回值为所有不与之匹配的元素。-not可以与-inline或-all联合使用。 ?
对传统的非DFX设计进行调试时，一个重要环节是插入ILA（Integrated Logic Analyzer，集成逻辑分析仪）。可以采用如下图所示的两种方式。...在整个设计的顶层，对RM进行实例化时，这12个端口的端口映射为空，如下图所示，如果使用的是VHDL，端口映射内填写open。
1 问题 如何对图片进行卷积计算？...nn.Conv2d(in_channels=3,\ out_channels=16,kernel_size=3,\ stride=1,padding=1) (4) 建立全连接层然后对图片进行卷积计算...，然后对图片进行拉伸，再将拉伸后的图片交给全连接层，最后打印救过卷积计算的图片的尺寸 fc = nn.Linear(in_features=32*28*28,\ out_features=10)...= torch.flatten(x,1) # [128,32*28*28] out = fc(x) print(out.shape) 3 结语 这次实验我们更加深入的了解了torch的有趣之处，通过对图片进行卷积计算...，设置卷积计算的通道，设置卷积核尺寸大小，设置步长，设置补充，最后进行拉伸，得到最后的图片的尺寸，让我对卷积有了进一步的了解，对卷积的使用以及深度学习的魅力有了进一步的了解。
以后再需要该函数时，可以直接查表而不需要重新计算 1.3 高速缓存 最经常访问的数据，其访问开销应该使最小的 1.4 懒惰求值 除非需要，否则不对任何一项求值，这一策略可以避免对不必须的项求值 二，时间换空间法则...2.1 堆积 密集存储表示可以通过增加存储和检索数据所需的时间来减少存储开销 2.2 解释程序 使用解释程序通常可以减少表示程序所需的空间，在解释程序中常见的操作序列以一种紧凑的方式表示 三，循环法则...如果逻辑表达式的求值开销太大，就将其替换为开销较小的等价代数表达式 4.2 短路单调函数 如果我们想测试几个变量的单调非递减函数是否超过了某个特定的阈值，那么一旦达到这个阈值就不需要计算任何变量了 4.3 对测试条件重新排序...在组织逻辑测试的时候，应该将低开销的，经常成功的测试放在高开销的，很少成功的测试前面 4.4 预先计算逻辑函数 在比较小的有限阈上，可以用查表来取代逻辑函数 4.5 消除布尔变量 可以用if/else语句来取代对布尔变量...6.2 利用等价的代数表达式 如果表达式的求值开销太大，就将其替换为开销较小的等价代数表达式 6.3 消除公共子表达式 如果两次对同一个表达式求值时，其所有变量都没有任何改动，我们可以用下面的方法避免第二次求值
2、资料说明 本篇文章将以新生儿的资料进行举例说明。目的是为了解特征与预测新生儿的体重（目标变数y）之间的关系。 资料下载｜|新生儿资料.csv列名说明 1\....部分相依图可以让资料科学家了解各个特征是如何影响预测的！ 4.2 结果解释 ? 从这张图可以理解新生儿头围与新生儿体重有一定的正向关系存在，并且可以了解到新生儿头围是如何影响新生儿体重的预测。...PDP呈现的是特征对于目标变数的平均变化量，容易忽略资料异质性（heterogeneous effects）对结果产生的影响。...优点： ** 1.容易计算生成 2.解决了PDP资料异质性对结果产生的影响 3.更直观**??...红色代表特征越重要，贡献量越大，蓝色代表特征不重要，贡献量低 7 参考资料 XAI| 如何对集成树进行解释？ Python037-Partial Dependence Plots特征重要性.ipynb
上图表示一个 8×8 的原图，每个方格代表一个像素点；其中一个包含 X 的方格是一个 5×5 的卷积核，核半径等于 5/2 = 2； 进行卷积操作后，生成图像为上图中包含 Y 的方格，可以看出是一个 4...×4 的生成图； 通过比较观察可以发现，生成图比原图尺寸要小，为了保证生成图与原图保持尺寸大小一样，需要对原图进行边界补充，方法有如下四种： （1）补零填充； （2）镜像填充； （3）块填充；...int pix_value = 0;//用来累加每个位置的乘积 for (int kernel_y = 0;kernel_y对每一个点根据卷积模板进行卷积...for (int i = 1; i<inputImageHeigh - 1; i++) { for (int j = 1; j<inputImageWidth - 1; j++) { //对每一个点进行卷积...temp : 255;//如果结果大于255置255 result.at(i, j) = temp;//为结果矩阵对应位置赋值 } } //边界不进行修改 for (int
如果针对类的测试通过了，你就能确信对类所做的改进没有意外地破坏其原有的行为。1.各种断言的方法python在unittest.TestCase类中提供了很多断言方法。...如果该条件满足，你对程序行为的假设就得到了确认。你就可以确信其中没有错误。如果你认为应该满足的条件实际上并不满足，python经引发异常。下表描述了6个常用的断言方法。...Survey results:- English- Spanish- English- MandarinAnonymousSurvey类可用于进行简单的匿名调查。...进行上述修改存在风险，可能会影响AnonymousSurvey类的当前行为。例如，允许每位用户输入多个答案时，可能不小心出力单个答案的方式。...3.测试AnonymousSurvey类下面来编写一个测试，对AnonymousSurvey类的行为的一个方面进行验证：如果用户面对调查问题时只提供了一个答案，这个答案也能被存储后，使用方法assertIn
注意：本微信公众号所有转载文章均来自国内ERP（SAP）顾问朋友自己经营的微信公众号原创发布的精华干货，希望大家多多支持，也是对每一位ERP公众号号主的支持！！...2.进入搜索页面，输入“关键字”进行检索 ? 2.如输入“委外”，搜索结果如图： ? ? ?...可以看出微信公众号内的检索范围是文章标题或内容只要包含搜索的“关键字”，都会被搜出来，也可以调整搜索范围或对文章进行排序。...以上内容仅供大家参考，希望对大家在微信公众号内搜索自己想学习或了解的文章有所帮助！ 分享是一种精神
http://groups.google.com/group/dev4server/browse_thread/thread/8a86bb49a561f312 今天看到maillist里在讨论新产品上线前如何做监控的讨论...数据库存取效率、存取流量，数据内容大小的统计、分析机制 以上是哪些内容应该作监控，至于如何作监控，无非是：尽可能详细、具体的统计出是哪些环节、哪个步骤、哪些系统占用了具体多少的系统资源。...我们分别统计单个玩家上下行各类型网络包单位时间内的包数量、包大小、某场景的玩家聚集数，发现问题后，通过两个方法优化流量：减 少收发包个数，减少单包大小； 在CPU使用率上，我们在帧轮询机制内和服务器运行的大循环内，对各主要系统进行...我需要短时间内对这些内容作到完全可控，我认为再好的第三方库，也没有自己写的知根知底； 2. 方便以后对其进行灵活改造。...3.4接口访问的成功、失败数以及时延 由于逻辑层访问后台数据层很频繁，有必要对访问的成功率和访问时延进行监控，并且以报表的形式进行展现，这样那个数据项出了问题都可以一目了然。
矫正值 校正值即是对原来的观测值去掉区组效应后的值，这个值更接近于品种的真实值，可以根据它来进行排序，进行品种筛选。 ?...更好的解决方法：GenStat 我们可以看出，我们最关心的其实是矫正产量，以及LSD，上面的算法非常繁琐，下面我来演示如果这个数据用Genstat进行分析： 导入数据 ? 选择模型：混合线性模型 ?...LSD 因为采用的是混合线性模型，它假定数据两两之间都有一个LSD，因此都输出来了，我们可以对结果进行简化。...结论 文中给出的是如何手动计算的方法，我们给出了可以替代的方法，用GenStat软件，能给出准确的、更多的结果，如果数据量大，有缺失值，用GenStat软件无疑是一个很好的选择。
以下是通过「PasswordEncoder」接口来对密码进行加密的常用方法。...String encodedPassword = passwordEncoder.encode(rawPassword); // 存储用户名和加密后的密码到数据库等 } 当创建用户账号时，你需要先对原始密码进行加密...其他PasswordEncoder实现 Spring Security还提供了其他几种PasswordEncoder的实现，包括： 「NoOpPasswordEncoder」：它不对密码进行任何操作
在今天的这篇文章中我们来讲一下如何实现对 .pdf 或 .doc 文件的搜索。本解决方案使用于 Elasticsearch 5.0 以后的版本。...Elasticsearch 中的 ingest node 中进行处理。...最终，数据进行倒Elasticsearch 的 data node 中以便让我们进行搜索。 在下面的章节中，我们来逐步介绍如何实现。...所有这些文件类型都可以通过一个界面进行解析，从而使 Tika 对搜索引擎索引，内容分析，翻译等有用。 源字段必须是 base64 编码的二进制。...我们可以在网站 Base64 encoder 来进行转换。针对我们的情况，我们直接通过脚本的方法来进行操作： indexPdf.sh #!
前言 我们对Pytorch的debug一般都是在python端进行，这对于一般搭建模型的任务来说足够了。...但如果我们需要对Pytorch进行一些修改或者研究一下机器或深度学习系统是如何搭建的，想要深入探索就必须涉及到C++的源码层面。...举个栗子，例如torch.rand(3, 4)这个函数，在Python我们无法通过python端debug进入其内部实现，也无法找到其定义，自然也无法探索其具体的实现细节，所以，为了更好地对Pytorch...进行探索和调试，有必要对Pytorch的C++部分进行debug。...既然要对Pytorch的源码进行debug，首先我们需要对Pytorch的源码进行编译。
腾讯云免费赠送半年的cdn和cos，虽然量不大，但是对新手来说足够用了。...你的网站的图片文件，以前是放在服务器，但是全中国的用户访问的速度肯定是不一样的，比如你的服务器是广州的，那么广州的用户访问肯定会比北京的用户要快，这样的道理你肯定明白，那么，cdn的作用就是可以对资源进行全地域的缓存...二、cdn如何用 首先你需要有一个cdn的平台，售后服务最好的是腾讯云，工单回复5分钟左右，而且经常文字说不明白就直接电话拨过来，处理态度非常好。...你可以把资源存储在里面，跟百度网盘差不多；cdn是用来内容分发的，就好比我们开头说的那个例子，北京的用户第一次访问后，网站中的资源就会从广州服务器缓存到北京服务器，这个缓存的过程，就是cdn干的活，而我们需要对cdn进行的付费是流量...最后的效果，就是图片等资源不是上传到你的服务器，而是上传到cos，然后再从cos进行调用。 腾讯云还提供了免费的可视化控制器，一个桌面程序，含有增删改查等功能。
开源社区用户有时会有使用 Neuron 源码在当前编译平台下编译能够运行在体系结构不同的另一种目标平台上，即进行交叉编译的需求。在这一过程中可能会遇到由于没有安装好依赖库等原因导致的编译错误。...本文将详细介绍使用 Neuron 源码进行交叉编译的操作步骤，帮助用户更好地利用 Neuron 进行进一步的工业物联网业务开发。...Neuron 的交叉编译流程下面我们以 X86_64 架构平台下编译出可运行于 armv7l 架构的可执行程序为例，介绍对 Neuron 源码进行交叉编译的具体操作。...target_link_libraries(neuron dl neuron-base sqlite3 -lm)依赖库的交叉编译在源码交叉编译前，用户需要先对在交叉编译中使用的依赖库进行交叉编译，使得依赖库与交叉编译的平台保持一致...结语至此，我们就完成了使用 Neuron 源码进行交叉编译的全部操作。用户可以根据本文，自行编译出所需架构的可执行文件，从而更好地将 Neuron 运行在不同架构平台上，实现相应的业务目标。
前言 一般都是用Typora直接进行编写了,今天恰好在vs中写完代码,就需要编辑文档,这里就记录下如何预览吧 步骤 ctrl+shift+p打开命令面板，然后输入markdowm->选择在侧边打开锁定预览即可
在上一节中，我们用几种方法得到了去马赛克后的图像 我们当前的进度如下： 现在我们的图像已经是3个通道了，每一个通道的值都代表着对特定颜色波长的响应——你看，我们又涉及到颜色的本质了：颜色只是我们的感觉...那么，应该如何完成这个过程呢？这里面的各个颜色空间是什么意思呢?我们如何从RAW文件中获取到需要的颜色转换矩阵，又如何利用这个矩阵呢？
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