MongoDB是一种流行的数据库，可以在不受任何表格schema模式的约束下工作。数据以类似JSON的格式存储，并且可以包含不同类型的数据结构。...一、 数据如何存储在MongoDB中 与传统的RDBMS关系型数据库不同，MongoDB并没有表Table，行row和列column的概念。...（比如：将网页标题、作者、内容分别存储到不同的collections中） 非规范化存储：-这种方式将若干对象数据，以嵌套的方式存储到单个文档中。它在读取数据的时候表现更好，但在写入时会变慢。...（比如：我们博客的博文，作者一旦保存之后，几乎就不在进行频繁的修改，但是面临着读者频繁的读取阅读操作） 如果数据库中的文档数据需要不断的更新，并且您希望在写入时具有良好的性能，那么您可能需要考虑规范化存储...正如我们在上文中介绍的，知道何时进行规范化存储或非规范化存储是非常重要的。因此设计者需要考虑关系的基数是“一个对少数几个”还是“一个对多个”？每种关系将具有不同的建模方法。
3、处理流程如下：三、字符编码迷宫：Unicode的陷阱3.1 Unicode规范化问题JSON字符串中的Unicode字符在不同语言中可能被不同处理：// 视觉相同但编码不同的字符串const name1...在序列化前确保所有文本数据使用一致的Unicode表示形式，避免因字符编码差异导致的问题。通过递归处理嵌套对象和数组，确保整个数据结构的字符串都经过规范化。...相同的逻辑数据因键序不同导致序列化后产生不同的字节表示，进而影响哈希计算结果。哈希函数对输入极其敏感，微小变化（如键序改变）会产生完全不同的输出。...深度递归处理嵌套对象和数组，确保整个结构都遵循键序规范化。...JSON标准支持null但不支持undefined，这是许多问题的根源。设需要明确区分"空值"、"未定义值"和"缺失值"这三种不同语义。
图3 不同ES文档可以有父子关系 4. 反规范化 对象、嵌套和父子关系可以用于处理一对一或一对多关系，而反规范化用于处理多对多关系。...反规范化使用案例 反规范化利用数据冗余，以空间换时间，查询时没有必要连接不同的文档。在分布式系统中这一点尤为重要，因为跨过网络来连接多个文档引入了很大的延时。...ES中的反规范化主要用于处理多对多关系。与嵌套、父子的一对多实现不同，ES无法承诺让多对多关系保持在一个节点内。如图7所示，一个单独的关系可能会延伸到整个数据集。...它将多对多关系的一端反规范化为许多一对多关系。 ? 图8 多对多关系反规范化为多个一对多关系，让本地连接成为可能 2....索引、更新和删除反规范化的数据 （1）反规范化哪个方向 是将会员复制为分组的子文档呢。还是反过来将分组复制为会员的子文档？必须要理解数据是如何索引、更新、删除和查询的，才能做出选择。
学术研究者提出了许多方法，如：将semi-CRF用于联合实体识别和歧义消除，将半马尔可夫模型用于关节疾病实体的识别和规范化，还有学者进一步提出了一种具有显式反馈策略的深层神经多任务学习框架以联合建模生物医学命名实体识别和标准化...传统的有监督机器学习模型需要人工特征工程，而深度学习模型可以直接接受原始文本输入，并以端到端的方式工作。现在，许多网格索引模型都是用深度学习方法提出的。...但构建有用的人工特征是困难和耗时的，所以最近一些研究调查了深层神经网络的使用，该研究详细介绍了如何将CNN和RNN应用于生物医学关系抽取。...；3）由于生物医学关系对领域专业知识的要求，标注良好的生物医学关系的可用性远远低于一般关系，这使得充分训练复杂的深度学习模型具有挑战性；4）生物医学领域不断有新发现出现，开发识别新的看不见的关系的模型也是一个具有挑战性的问题...，使得很难准确地提取路径；2)提取结果的低准确性阻碍了系统的进一步利用；3)缺少一些必要的上下文信息，例如交互条件；4)不断变化的需求使得系统很难迅速适应；5）科学出版物中的许多单句往往涉及多个生物医学实体
它与 PostgreSQL 中的传统 json 数据类型不同，因为它以分解的二进制格式存储数据。...它与 PostgreSQL 中的传统 json 数据类型不同，因为它以分解的二进制格式存储数据。这种格式允许高效的数据处理，因为它消除了每次访问 JSON 数据时重新解析 JSON 数据的需要。...CREATE INDEX idx_jsonb_gin ON products USING GIN (details); 使用嵌套 JSON 数据 对于嵌套数据，“#>”和“#>>”运算符可以在嵌套的...**评论：**客户评论的集合。 **翻译：**用于管理多种语言产品名称的词典。 规范类封装有关产品的详细信息。...规范化关系数据和 JSONB 之间的平衡通常是最有效的方法。 **索引策略：**应仔细规划索引。虽然 GIN 指数很强大，但它们可能是资源密集型的。
本文着眼于 JSONB 在 PostgreSQL 中的作用，以及它如何与 Entity Framework Core 连接，帮助开发人员构建严重依赖数据的复杂应用程序。...它与 PostgreSQL 中的传统 json 数据类型的不同之处在于，它以分解的二进制格式存储数据。...CREATE INDEX idx_jsonb_gin ON products USING GIN (details); 使用嵌套的 JSON 数据 对于嵌套数据，'#>' 和 '#>>' 运算符可以在嵌套的...SELECT * FROM products WHERE details#>>'{specs, memory}' = '16GB'; 按数组中的属性筛选 过滤 jsonb 数组包含具有特定属性值的对象的记录...评论： 客户评论的集合。 翻译： 用于管理多种语言产品名称的字典。 Specification 类封装有关产品的详细信息。
每个文档可以有不同的字段数。每个文档的大小和内容可以彼此不同。 文档结构更符合开发人员如何用各自的编程语言构造类和对象。开发人员通常会说，他们的类不是行和列，而是有一个带有键值对的清晰结构。...集合相当于在任何其他RDM（如Oracle或MS SQL）中创建的表。单个数据库中存在集合。从介绍集合中可以看出，不强制任何类型的结构。 游标 – 这是指向查询结果集的指针。...客户机可以遍历光标以检索结果。 数据库 – 这是一个用于集合的容器，就像在RDMS中一样，其中它是一个用于表的容器。每个数据库在文件系统上都有自己的文件集。MongoDB服务器可以存储多个数据库。...文件 – MongoDB集合中的记录基本上称为文档。文档将依次由字段名和值组成。 字段 – 文档中的名称-值对。文档有零个或多个字段。字段类似于关系数据库中的列。 下图显示了具有键值对的字段示例。...目前许多编程语言都支持JSON。 只需简单说明ID字段和普通集合字段之间的关键区别。标识字段用于唯一标识集合中的文档，并在创建集合时由MongoDB自动添加。 5 为什么使用MongoDB?
鉴于 MLIR 跨越了如此广泛的不同问题范围，用于执行图到图重写的单一基础架构可以帮助解决许多不同的领域挑战。...这篇文档里定义并探索了可以解决范围广泛的不同问题的一组抽象，并预计可以应用于 MLIR 随着时间的推移将面临的许多不同类型的问题。...大多数编译器都有规范化pass，有时它们还有许多不同类型的pass（例如 LLVM 中的 instcombine、dag combine 等）。...因为 MLIR 是一个多级 IR，我们可以提供一个单一的规范化基础设施，并在它所代表的许多不同的IR中重用它。这一节描述了通用的全局规范化方法，并提供了部分用来捕获特定于IR的规则以供参考。...Pattern Rewriter基础结构允许表达许多不同类型的规范化。这些转换可能就像用移位替换乘法一样简单，甚至可以用无条件分支替换条件分支。
你可以很容易地找到许多关于如何使用一款特定的SQL或NoSQL的教程，但是很少有讨论你为什么优先的使用一款而不适用另一款。我希望我能够填补这个空白。在这篇文章中将会介绍它们之间的不同。...这样的设计能够最小化数据的冗余，我们不需要为每一本书重复的添加出版社的所有信息—只需要去引用就可以了。这项技术叫做数据库的规范化，具有实际的意义。我们可以更改出版社信息而不用修改book中的数据。...如果我们使用是上面的规范化的集合，我们需要取出book集合中所有的文档，检索所有的publisher的文档，并在程序中进行手动连接。这也是非规范化存在的原因之一。...基本操作是相同的，但是嵌套的JOSN将会产生复杂的查询。 比较： ? SQL VS NoSQL 表现 或许最具有争议性的比较是：通常情况下，NoSQL比SQL语言更快。...对于基于SQL语言的开发的系统是非常困难的。如何分配相关的数据？集群是一种最简单可能的解决方案，多个服务器访问同一个中央存储器—及时是这样也会有许多的问题。
MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库，它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，文档是一种类似于JSON的数据格式，非常灵活和扩展。...数据模型的基本概念在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，每个文档都是一个具有一定结构的JSON对象。MongoDB将文档组织成集合(collection)，每个集合类似于传统数据库中的表。...集合中的每个文档都可以有不同的结构，不同于传统数据库中表中的行，它们可以有不同的列和数据类型。...为了提高查询性能，可以将经常一起查询的字段放在同一个文档中，避免使用多个查询来获取相关数据。此外，还需要避免使用嵌套文档过深，因为深度嵌套文档会增加查询的复杂度和响应时间。...下面是一个示例，演示如何设计一个简单的文档模式来存储用户的数据。在这个示例中，我们使用了嵌套文档和引用文档的方式来组织数据。
接下来的几段描述 MySQL 如何处理作为输入提供的 JSON 值。 在 MySQL 中，JSON 值被写成字符串。...JSON 值的规范化、合并和自动封装 （1）规范化 当一个字符串被解析并被发现是一个有效的 JSON 文档时，它也会被规范化。...接下来的几段分别解释这两个函数如何处理 JSON 文档（即对象和数组）的不同组合的合并。...因为 [1] 和 [2] 的评估结果是非标量值，所以它们可以用作选择嵌套值的更具体路径表达式的基础。示例： $[1].a 的评估结果为 [5, 6]。 $[1].a[1] 评估结果为 6。...JSON 值的比较分为两个级别。第一级比较基于被比较值的 JSON 类型。如果类型不同，则比较结果仅取决于哪种类型具有更高的优先级。
在关系模型中，对数据的操作是集合操作，即操作的对象是记录的集合操作所产生的结果也是记录的集合。这种操作不具有明显的方向性，不管如何操作，其难度都一样。...在对复杂问题建模时一般都会呈现出错综复杂的关系，而关系模型仅限于用二维关系来表示这些复杂关系，无法用递归和嵌套的方式来描述(因为它不允许嵌套记录和嵌套关系的存在)。...所以在许多时候关系模型显得力不从心。 对象语义的表达能力比较差。现实世界中，对象之间的关系往往不仅限于量的关系，而且还可能体现语义之间的联系，蕴涵着特定的内涵。...但关系模型为了规范化这些关系，可能会强行拆开这种语义联系，造成不自然的分解，从而使得在查询等操作时出现语义不合理的结果。 可扩充性差。...关系模式只支持记录的集合这一种数据结构，并且数据项不可再分，无法形成嵌套记录和嵌套关系，所以它无法扩充成层次模型或网状模型。且它不支持抽象数据类型，不能对多种类型数据对象进行管理。
13.9 如何进行特征选择（feature selection） 13.9.1 特征类型有哪些 对象本身会有许多属性。所谓特征，即能在某方面能表征对象的一个或者一组属性。...13.9.2 如何考虑特征选择 当完成数据预处理之后，对特定的场景和目标而言很多纬度上的特征都是不具有任何判别或者表征能力的，所以需要对数据在维度上进行筛选。...这样做的原因在于，深层网络由许多非线性层堆叠而来，每一层非线性层都可以视为说一个非线性函数，因此整个深度网络可以视为是一个复合的非线性多元函数： 我们最终的目的是希望这个多元函数可以很好的完成输入到输出之间的映射...，假设不同的输入，输出的最优解是 g(x)，那么，优化深度网络就是为了寻找合适的权值，满足 Loss=L(g(x), F(x)）取得极小值点，比如最简单的损失函数： ，假设损失函数的数据空间是下图这样的...Batchnorm全名是Batch Normalization，简称BN，即批规范化，通过规范化操作将输出信号x规范化到均值为0，方差为1保证网络的稳定性。
更重要的是，关系方法需要事先设计模式：应用程序的对象（例如“客户订单”）被规范化为存储对象值的表和列。一个应用程序对象通常被规范化为多个表。...此外，不同的文档可以具有不同的键/值对，使得通过在运行时添加新的键/值对而无需修改现有数据/文档，从而轻松地演化应用程序。因此，使用文档来持久保存数据为开发人员提供了灵活的存储机制。...自治JSON数据库 自从发布12.1.0.2版起，Oracle数据库就支持JSON，自那以后已经添加了许多JSON功能。...还可以从关系数据生成JSON，并将结果作为与MongoDB兼容的集合公开，以便轻松将查询结果或关系数据提供给MongoDB应用程序。...OracleDocument doc = orders.insertAndGet(db.createDocument('{…}')); String id = doc.getKey(); 如您所见，数据库、集合和文档映射到具有公开其功能的函数的
（1）优点：scrapy 是异步的 采取可读性更强的 xpath 代替正则强大的统计和 log 系统，同时在不同的 url 上爬行支持 shell 方式，方便独立调试写 middleware,方便写一些统一的过滤器...)集合中已经存在这个数据，就不在将这个Request放入队列中。...url： 已知服务器信息时，如何过滤存在别名的url地址： 所以要规范化url： 如何避免在动态虚拟web空间的循环和重复？.../article/details/89431997 scrapy爬取深度设置（url的深度） 通过在settings.py中设置DEPTH_LIMIT的值可以限制爬取深度，这个深度是与start_urls...将所有item 转存(dump)到 JSON/CSV/XML 文件的最简单的方法?
但是，预先制作的工作量往往较大，而且由于预制的确定性，导致输出内容的动态性较弱。按需定制，动态输出正是TTS的强大之处。那么，如何让TTS的表达更加生动呢？...什么是SSML SSML是一种标准的，基于XML的标记语言，使用这些标识来命令语音合成器/服务把文本（输入）转化成可读的输出结果。简单来说，就是把带有一定文字标识格式的文本语言转化语音输出结果。 ?...因此，SSML设计的几个关键要素如下： 一致性：提供可预测的语音输出控制，支持不同的语音合成服务部署 兼容性：支持W3C的标准，包括但不仅限于VoiceXML，ACSS和 SMIL 通用性：支持各种语音内容...例如，有一些常见的与段落和句子相关的口语模式。 3）文本规范化：所有书面语言都有特殊的结构，需要将书面形式转换为口语形式。文本规范化是执行此转换的合成处理器的自动过程。...4）文本到音位的转换： 一旦语音合成处理器确定了要说的token集合，就必须为每个token派生发音。发音可以很方便地描述为音素序列，它是语言中用来区分一个词和另一个词的声音单位。
这需要数据库设计人员具备从具有领域知识的人员中获取所需信息的技能。这是因为那些拥有必要领域知识的人经常不能清楚地表达他们对数据库的系统需求，因为他们不习惯考虑必须存储的离散数据元素。...我们需要执行什么样的查询? 我们如何使用这些数据? 数据的关系: 一旦设计人员确定到要存储在数据库中的数据，他们也就必须确定数据中依赖的数据。...关系允许数据库在连接不同的数据项时分割和存储不同表中的数据。 分配键(主键、外键):键用于识别表中唯一的行。它还建立了表之间的关系。...软模式允许使用复杂的内部结构(嵌套实体)来形成实体类，并改变特定实体的结构，并通过嵌套实体来帮助最小化一对多关系，从而减少联接。 连接： 在NoSQL中很少支持连接。...对于NoSQL，连接通常在设计时处理，而不是在查询执行时处理连接的关系模型。查询时间连接几乎总是意味着性能损失，但在许多情况下，可以使用非规范化和聚合(例如嵌入嵌套实体)来避免连接。
缺点： 类型很少-没有日期/时间，没有实数，没有结构体，没有联合/元组/等 没有规范化的形式，字段可能会重新排序，重复等。这使hash变得困难，必须阅读整个消息才能开始对其进行验证，等等。...用户：很多人 优点： 基本形式的阅读和写作非常简单 视觉上简洁 缺点： 太复杂了–为JSON的严格超集，并且没有人使用该形式 多种语言实现彼此不同 ---- XML格式 https://zh.wikipedia.org...类别：人类可读的，具有常见模式用法的自我描述。具有RPC协议和许多其他复杂的东西。 用户：每个无法避免的人。...Google的Cap'n Proto，因为它具有一些相同的设计目标-零副本序列化和布局更适合版本控制。...用户：各种，尤其是cargo（Rust的构建工具） 优点： 在没有深度嵌套结构的情况下，可以很好地用作配置语言 缺点： 尝试制作深度嵌套的结构时效果不佳 ---- ron https://github.com
硬件工程师需要考虑如何用电流、光脉冲、磁场等来表示字节。 可以看出，每一层都通过提供一个简洁的数据模型来隐藏下层的复杂性，这些抽象机制使得不同的人群可以高效协作。...），其将所有数据表示为嵌套在记录中的记录（树），与 JSON 模型较为相似。...在「数据局部性」层面，由于文档通常存储为编码为 JSON、XML等形式的连续字符串，如果应用程序需要频繁访问整个文档，则存储局部性具有性能优势；而如果数据被划分在多个表中（关系模型），则需要进行多次索引查找来检索所有数据...，结果需要满足什么条件，以及如何转换数据（例如排序、分类），而不需指明如何实现这一目标。...三者之间并不是完全独立的：一个模型可以用另外一个模型来模拟，但是结果通常是比较繁琐的，这也解释了为什么针对不同的目的需要应用不同的数据模型。
如果不这样做，必须实现内容搜索或其他工作来支持未来的数据读取。 数据库中的索引 我关系数据库的索引是个有趣而令人困惑的概念，索引如何在对应用程序透明的情况下优化访问的呢？...行存储与列存储 将高性能更新与行存储联系起来是很自然的，如果按列组织数据的话，因为具有相同值的许多逻辑行在物理上彼此相近，柱状数据库执行查询的速度非常快。但是，更新列存储就不那么容易了。...通常，行存储中的更新单独保存，因为每一行的数据较小，查询会以相对快速的方式检查行。这些查询与更快的列存储的结果相结合，以提供统一的准确结果。...LSM树的应用 LSM树最早是在1996年提出的，这个想法是将对键值存储的更改作为事务跟踪，并在内存中保留新的值。事务提交时，可以将最近键值对的排序集合写入磁盘中唯一命名的文件。...为了便于查找键，这些键与前面编写的文件合并。每个 LSM 树都具有某种形式的扇出，其中较低级别的树保存在更多的文件中。LSM 树的深度取决于扇出、每个文件的大小以及树中键值对的数量。
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