在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
导读本文分享主题为大语言模型分布式训练的相关技术及量化分析,并以GPT-175B 为例,介绍相关技术的最佳实践。
Python 今年还是很火,不仅是编程语言排行榜前二,更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会,而是触及到你的工作边缘,并没有更多的使用,可是面试却需要了解。
split是一个类似于grep或tail的Unix命令行实用程序。它允许您将较大的文件分成几个较小的文件。
思想:两堆已排好的牌,牌面朝下,首先掀开最上面的两张,比较大小取出较小的牌,然后再掀开取出较小牌的那一堆最上面的牌和另一堆已面朝上的牌比较大小,取出较小值,依次类推......
转载自 https://www.2cto.com/database/201709/676637.html
活字印刷的精妙之处在于其中「积木拼装」的思想:工匠先制成单字的阳文反文字模,再按照稿件把单字挑选出来刷墨拓印,这些字模可按需求多次使用。
使用 RavenDB 进行数据建模的一个重大挑战是数据不同的特征和行为会对各种操作成本产生不同的影响,这又反过来影响我们设计和使用模型的方式。从这篇文章开始我将通过4到6篇文章来讲解 RavenDB 文档建模琐碎的注意事项。
作者 | juanjolainez 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 实现微服务时,后台进程是最容易被忽略的元素,而绝大多数应用程序都需要后台进程。 微服务领域的大多数参考书目都着重于如何拆分单体、领域驱动设计、编排与同步、如何拆分数据库等。但人们往往不会提到后台进程,以及如何在微服务架构环境中实现它们。 关于这一点,我会推荐 Sam Newman 的《构建微服务》和《从单体到微服务》两本书,其中涵盖了上面的几乎所有内容,当
Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。同一个Operator操作符,并行执行和串性执行相比,在成本优化器CBO看来,并行执行的成本更低。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时,Spark会将数据拆分为多个分区Partition,并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区,可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
话不多说,今天开始深入理解一下es中所谓的“倒排索引”。其实在索引中包括正排索引也就是根据id去直接检索数据,其实mysql中数据底层存储的主键索引就是正排索引,这个后续会讲到的,感兴趣可以关注一下哟;还有一种索引就是我们今天要讲的倒排索引,所谓的倒排索引呢,就是倒排索引它记录的是词,和词所存在的文档id的所有列表。通过这种索引结构的存储方式,其查询速率可想而知。其数据格式为
归并排序是一种基于分治思想的排序算法,它将待排序的列表分割成较小的子列表,然后递归地对子列表进行排序,最后将排好序的子列表合并以得到完整的有序列表。
近日,在实际工作中遇到了这样一道数据处理的实际问题,凭借自己LeetCode200+算法题和Pandas熟练运用一年的功底,很快就完成了。特此小结,以资后鉴!
MySQL Shell 8.0.21带有两个实用程序,可用于对实例(util.dumpInstance())或选定的模式(util.dumpSchemas())执行逻辑转储。这些工具相对于mysqldump实用程序提供了重大的性能改进,我们的一些基准测试显示吞吐量高达3GB / s!让我们看看如何实现这一目标。
ava.util.concurrent.ForkJoinPool由Java大师Doug Lea主持编写,它可以将一个大的任务拆分成多个子任务进行并行处理,最后将子任务结果合并成最后的计算结果,并进行输出。本文中对Fork/Join框架的讲解,基于JDK1.8+中的Fork/Join框架实现,参考的Fork/Join框架主要源代码也基于JDK1.8+。
上周我们学习了消息中间件的核心原理以及如何搭建一套高并发高可用且支持海量存储的生产架构(今天来设计一套高可用高并发、海量存储以及可伸缩的消息中间件生产架构),我们暂且先放一放,后面再进行RocketMQ 详细讲解,今天我们开始学习分布式系统中的另一个核心知识点,即分布式技术技术。
桥接模式是一种结构型设计模式, 可将一个大类或一系列紧密相关的类拆分为抽象和实现两个独立的层次结构, 从而能在开发时分别使用。
Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.
StoreFile:每一个region由一个或多个store组成,至少是一个store,hbase为每个列族建一个store,如果有几个列族,也就有几个Store。
归属模块: Access Methods,一种我们用来对数据库数据进行读或写的方式。
交叉验证是帮助机器学习模型选择最优超参数的有用程序。它对于较小的数据集特别有用,因为这些数据集没有足够的数据来创建具有代表性的训练集、验证集和测试集。
MySQL的数据量到达一定的限度之后,它的查询性能会下降,这不是调整几个参数就可以解决的,如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能,那么分库分表在所难免。
大家好,本文给大家介绍一下Elastic-Job 中使用的分片的概念和在调度系统中如何来获取分片
前段时间迷上了做 B 站视频,主要是摩托车方面的知识分享。做的也比较粗糙,就是几张图片配上语音和字幕进行解说。尝试过自己解说,发现录制视频对节奏的要求还是比较高的,这里面水太深把握不住。好在以 "在线 免费 文字转语音" 作为关键字搜索一番,发现一个好用的网站——字幕说。好用的语音合成工具千千万,为什么我对这个情有独钟呢?原来它将文字底稿转换为语音的同时,还输出了字幕文件 (srt),这个在 B 站的云编辑器中就可以直接导入了,非常方便:
当然要配vue-loader啊,.vue文件解析全靠他了。vue-loader的整体流程的分析可以参考我之前的文章:「.vue文件的编译」1. vue-loader@15.8.3 的整体流程
最近开源了一个 Vue 组件,还不够完善,欢迎大家来一起完善它,也希望大家能给个 star 支持一下,谢谢各位了。
支持应用程序让其不仅会通过 API 调用语言模型,而且还会数据感知(将语言模型连接到其他数据源),Be agentic(允许语言模型与其环境交互),最终让应用程序更强大和更具差异化。
· 理解递归神经网络及其不同实现,例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU),它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据;
网络请求有着多层的协议规范,但在最终应用层,由于业务形态等区别,并没有强制性的规范约束,这使得其有高度的灵活性,使用不当也会造成严重的混乱。
shell sort也称缩小增量排序,是对插入排序算法的改进,其工作原理是定义一个间隔序列来表示排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔,每次将具有相同间隔的数分为一组,进行插入排序,大部分场景中,间隔是可以提前定义好的,也可以动态生成。在较大的数据集上,希尔排序对于插排的优化效果是非常明显的。
本系列开始介绍PyTorch的流水线并行实现。实质上,PyTorch就是 GPipe 的PyTorch版本。这些开源软件在互相借鉴思路,互相学习,从 PyTorch 的源码注释中,可以见到我们之前介绍的部分框架/库的引用或者论文链接。
摘要 结合极光的业务和自身开发经验,极光高级Android工程师为我们简单介绍移动SDK与APP的区别,以及在做架构设计、性能优化上的一些经验。 SDK和APP的差别 重复造轮子 我们做APP开发的有
用途 含订单拆分的按库存生产 (MTS) 主要关注如何将一份可能已经开始处理的现有生产订单拆分为两份独立的生产订单。然后从物流的角度来分别执行这些订单。 优点 生产计划员可以更灵活地应对车间的计划外事件、客户要求的变更或生产订单优先级的重新排定。 实现更出色的成本透明度,充分考虑到实际车间驱动的计划变更 生产订单拆分后还提供可靠的批次可追溯信息 处理流程中涉及的公司角色: 策略计划员 生产计划员 生产主管 车间主任 仓库文员 包含的关键处理流程: 允许对已部分确认的生产订单进行拆分 允许进行拆分以将
归并排序是通过分治的方式,将待排序集合拆分为多个子集合,对子集合排序后,合并子集合成为较大的子集合,不断合并最终完成整个集合的排序。
首先,由于日期表和时间表不能叠加在一起(原因在前文说过了),所以肯定是两张表单独和事实表进行关联,而事实表中日期和时间是在同一列。
垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。表的记录并不多,但是字段却很长,表占用空间很大,检索表的时候需要执行大量的IO,严重降低了性能。这时需要把大的字段拆分到另一个表,并且该表与原表是一对一的关系。
目标 用最少的人力成本满足构建和维护该系统的需求 衡量指标 版本迭代 -- 工程师团队规模 版本迭代 -- 代码总行数 版本迭代 -- 代码变更行数 软件系统的价值 行为价值 按需求文档编写代码 可用性 功能性bug 性能 稳定性 紧急,但是并不总是重要,在紧急重要矩阵中占据A、C位置 架构价值 Soft :当需求变更时,所需的软件变更必须简单方便 变更实施的难道应该和变更的范畴(scope)成等比,而与变更的具体形状(shape)无关 不紧急,占据B、D,D
如何将PDF合并为一个?PDF Merge PDF Splitter for Mac是一款非常易于使用的苹果软件,可让您快速将多个PDF合并为一个PDF或将指定页面拆分为一个新PDF。
决策树是一类非常强大的机器学习模型,在高度可解释的同时又在许多任务中有非常良好的表现。 决策树在ML模型的特殊之处在于它清晰的信息表示结构。 决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构。 知识结构以这样的方式保存和显示,即使非专家也可以容易地理解。
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
本文介绍了机器学习中的偏差和方差问题,以及如何解决这些问题。首先介绍了偏差和方差的定义以及它们对模型的影响,然后介绍了如何通过增加训练数据、使用正则化方法、采用交叉验证等方法来降低偏差和方差,最后给出了这些方法在实际应用中的效果和优缺点。
ForkJoinPool是Java并发包java.util.concurrent中的一个类,它提供了一个工作窃取算法的实现,能够高效地处理大量可以被拆分成较小子任务的任务。与传统的ExecutorService不同,ForkJoinPool特别适合于递归或分治算法的场景,在这些场景中,一个大任务可以被拆分成多个小任务并行处理,然后再将结果合并。
在众多背包问题中「01 背包问题」是最为核心的,因此我建议你先精读过 背包问题 第一讲 之后再阅读本文。
快速排序算法是一种非常高效的排序算法,它采用“分而治之”的思想,将大的拆分为小的,小的拆分为更小的。
首先回答一下为什么要分库分表,答案很简单:数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。
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