虽然在基于单帧图像的三维姿态和形状估计取得了优秀的表现，但是由于缺少用于训练的真值数据，现有的基于视频序列的人体姿态估计仍然无法直接、准确、自然的生成运动视频序列。...本文算法的创新点在于提出了一个对抗框架，使用AMASS数据集区分真实的人体运动，还是由网络回归产生的时间运动序列。...定义了一个时间网络框架，在不需要自然场景3D标注数据的情况下，在图像序列上进行对抗训练，并且产生模拟运动的运动视频序列。...经过大量的试验分析了运动估计的重要性，并且证明了VIBE算法在具有挑战性的3D姿态估计数据集上具有SOTA的表现。...我们探索了一些方法用于将静态图像处理算法扩展成可以处理视频序列的方法：（1）我们介绍了一个随时间传播信息的递归架构；（2）介绍了利用AMASS数据集进行运动序列判别训练的方法；（3）我们提出了一种自注意力机制
如果要优化查询，实际上是优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行次数，要么让子任务运行得更快。...一、首选要优化数据访问 查询性能底下最基本的原因是访问的数据太多。所以，对于低效的查询，一般通过两个步骤来分析： 确认应用程序是否在检索大量超过需要的数据。...可以通过EXPLAIN语句中的type列反应查询采用的是哪种方式。 通常可以通过添加合适的索引改善查询数据的方式，使其尽可能减少扫描的数据行，加快查询速度。...这个经验法则是在华夏基金使用Oracle编写SQL时一位Oracle牛人告诉我的，后来我把它使用到MySQL上，真是吃尽苦头。...将查询分解后，执行单个查询可以减少锁的竞争。 在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，更容易做到高性能和可扩展。 查询本身效率也可能会有所提升。 可以减少冗余记录的查询。
•SQL性能：Lakehouse需要在海量Parquet/ORC数据集上提供很好的SQL性能，相比之下经典数仓对SQL进行更彻底的优化（包括使用专有存储格式）。...实际上这些连接器的性能通常较差，因为SQL引擎主要是针对其内部数据格式进行了优化，而仅凭这些分析引擎并不能解决数据湖的所有问题并取代仓库，数据湖仍然缺乏基本的管理功能（例如ACID事务）和有效的访问方法...SQL性能，数据仓库使用多种技术获得很好的性能，例如将热数据存储在SSD等高速设备、维护统计信息、构建有效的访问方法（例如索引）以及优化数据格式和计算引擎。...（例如SSD和RAM）上，正在运行的事务可以确定读取缓存的文件是否还有效，此外缓存可以采用转码格式，其对于查询引擎运行效率更高，例如在Databricks的缓存会解压了部分它加载的Parquet数据。...有很多不同的方法可以在这些层上放置丰富的功能，例如通过要求读者执行更复杂的“可编程”解码逻辑，可以为系统提供更大的灵活性的存储方案。有待观察哪种存储格式、元数据层设计和访问API的组合效果最佳。
MySQL的优化器主要是将SQL经过语法解析/词法解析后得到的语法树，通过MySQL的数据字典和统计信息的内容，经过一系列运算，从而得出一个执行计划树的构成。...主要包括： 否定消除：对于多个表达式的和取或析取范式前面有否定的情况，应将关系条件分解成一个一个的，将外面的NOT消除； 等值常量传递：利用了等值关系的传递特性，为了能够尽早执行下推运算（后面会讲到）；...基于代价的优化，主要是为了确定采用如下哪一种方法（如果当前表存在该功能的条件下）： 采用哪种索引：一个表可能有主键，也可能有外键，需要根据条件确定使用哪个索引； 确定JOIN顺序：不同的JOIN顺序对性能影响极大...下面介绍代价量化方法。实际上，查询等待主要耗费在CPU和IO上，MySQL将随机读取一个page的消耗定义为1，其他操作的量化指标都是针对该值得对比。不同MySQL版本定义的指标已不尽相同。...种可能，如何快速确定采用哪种方法最优，MySQL采用称之为“贪婪算法”的策略，尽可能找到最优路径： 将N个表按照数据量大小和索引有无指标综合排序，小的放前面。
无论是哪种方式，问题管理都需要根据对业务的价值定义优先级。例如使用“业务影响分析”等方法，可以识别出优先解决哪些问题可以给业务带来更高的价值。...如何做好问题管理区分事件和问题以及管理职责在前边的内容中提到，事件和问题管理的目标并不相同，事件管理的重点是及时处理事件恢复服务；而问题管理则更侧重于预防性的措施，旨在识别和消除可能导致事件或其他不利影响的潜在问题...同样对于事件经理来说，重点是快速解决事件，而问题经理的目标是预防。通过结合这两个角色的共同努力，可以从根本上提升应用系统的连续性和可用性。...充分分析问题问题的分析方法有很多种，组织可以考虑在不同的场景下使用不同的方法，达到快速有效的问题分析。...区分事件管理和问题管理的职责，利用适当的分析工具，如头脑风暴、5WHY 和鱼骨图，可以更快速地找到问题根源并采取有效的预防措施。定期审查和利用已知错误数据库，进一步增强问题管理的效果。
然而，很多企业组织却没有一套有效的风险测量工具，检测加密保护手段下的数据安全程度。换句话说，当前衡量加密风险标准还没有一种合适的方法。 创建加密风险标准有助于进一步推进数据安全的发展。...该标准应考虑到所有导致加密数据不安全的因素，这或许涉及以下一些问题的回答： 使用哪种算法可以保证密码的完整性？...当量子计算机能够实现这两种算法时，并且以合理价格在消费者之间推广开来，这时我们将看到攻击者会削弱现有对称算法（如AES）的加密强度并能够有效消除现有非对称算法（如今常用的如RSA或者ECC）。...目前，我们尚未发展到那个程度，事实上，连一台量子计算机也没有，更别说消除RSA秘钥强度了。尽管有些专家认为再过20年就能实现，但是也只是预测。...如果这些问题检测不到或者不加管理，那么对于数据保护和企业的业务持久性来说就是一个紧迫的、现存的威胁。 微软和Let’s Encrypt近期强调了证书管理不当会对企业业务连续性产生不利影响。
元旦假期收到阿里吴老师来电，被告知已将MySQL查重SQL优化到极致：100万原始数据，其中50万重复，把去重后的50万数据写入目标表只需要9秒钟。...（3）最外层使用auto_key0索引扫描derived2得到去重的结果行。 与方法2比较，变量方法消除了表关联，查询速度提高了2.7倍。 ...无论使用哪种写法，要查重都需要对created_time和item_name字段进行排序，因此很自然地想到，如果在这两个字段上建立联合索引，可以用于消除filesort，从而提高查询性能。...图五 （1）外层查询的t_source表是驱动表，需要扫描100万行。 （2）对于驱动表每行的item_id，通过idx_sort索引查询出一行数据。 3....（4）利用索引消除了filesort。 该语句就是吴老师的单线程解决方案。仔细分析这条语句，发现它巧妙地利用了SQL语句的逻辑查询处理步骤和索引特性。
但更多的情况是，我们发现的“更好的方法”不仅会影响我们自己，还会影响到团队、部门甚至整个公司。...这个时候，你准备把它提取成一个单独的共用项目或者叫基础模块，在消除掉这些重复的同时，改善代码结构并且让未来的功能开发更加简单有效。你希望其他人支持你的做法，并着手修改他们所负责的代码。...而使用文档数据库（Document Database）不仅能简化开发，而且常用查询的执行效率会提高很多倍。你希望能由SQL Server切换到文档数据库——比如MongoDB。...但是开发仅仅是整个软件生命周期中的一环，除了开发之外还有运维支撑，比如监控、备份、数据恢复、故障诊断等方面，也是非常重要的。特别是对于已经运营了一段时间的软件产品来说，就更是这样了。...更先进的技术、更好的结果、更多的产出，并不能让我们所期待的变化自然而然地发生。哪怕只是某些技术上的改进，单单是个体的变化已经不够了。
我们将使用SQL处理每天要预测的数据： selectdate,valuefrom modeanalytics.daily_ordersorder by date 我们可以将SQL查询结果集通过管道传递R...但是，有时可能难以确定哪种变换适合您的数据。 Box-Cox变换是一种数据变换，用于评估一组Lambda系数（λ）并选择可实现最佳正态性近似值的值。...对于我们的示例，我们将让该boxcox方法确定用于变换的最佳λ，并将该值返回给名为lam的变量： # 将Box-Cox转换应用于值列并分配给新列y df['y'], lam = boxcox(df[...'value']) 如果我们将新转换的数据与未转换的数据一起绘制，则可以看到Box-Cox转换能够消除随着时间变化而观察到增加的方差： ?...如果要可视化各个预测成分，则可以使用Prophet的内置plot_components方法： plot_components在我们的示例数据上运行将返回以下一组成分可视化： ?
可以使用简单的SQL查询来查询分析视图，从而通过消除对复杂SQL生成器的需求来简化应用程序开发。计算可以在分析视图中定义，可以通过在SQL选择列表中包括度量名称来选择。...分析视图提高了应用程序的一致性。通过在数据库中集中定义聚合和计算规则，可以减少或消除不同报告工具中不一致结果的风险。...下次数据库执行SQL语句时，优化程序将使用这些计划。从STS批量装载执行计划是防止数据库升级后计划回退的有效方法。 ?...对于外部表，扫描速率指定以MB /秒为单位扫描数据的速率。...图形数据本质上是循环的，因此，递归查询是图形数据的分析处理的自然候选者。递归WITH确保在图中从单个源节点到单个或多个目的地节点的最短路径的有效计算。
不管对于哪种服务，对于其优化，无非是从两个方面着手，第一个是对于硬件方面的优化，第二个是对系统以及服务本身的优化。...如果觉得explain的信息不够详细，可以同通过profiling命令得到更准确的SQL执行消耗系统资源的信息。 profiling默认是关闭的。...注意：测试完成之后，记得要关闭调试功能，以免影响数据库的正常使用。 注意：测试完成之后，记得要关闭调试功能，以免影响数据库的正常使用。...四、对数据库表结构进行优化 对数据库表结构的优化大概可以从以下几个方面着手： 将字段很多的表分解成多个表，尽量避免表字段过多； 增加中间表，合理增加冗余字段； 优化插入记录的速度； 在插入数据之前禁用索引...Medium 扫描行验证被删除的连接是有效的，也可以计算各行的关键字校验和。
背景知识 LLM架构知识是一个好的提示的先决条件，因为它提供了对语言模型的底层结构和功能的基本理解，这对于创建有效的提示是至关重要的。...使用更通用的方法，您可以在提示符后面添加以下内容： Respond as succinctly as possible....思考方式 ChatGPT生成文本的最佳方法取决于我们希望LLM执行的特定任务。如果不确定使用哪种方法，可以尝试不同的方法，看看哪种方法最适合。我们将总结5中思考方式： 1....国外公司对这个方面管控还是比较严格的，但是谁知道呢，所以一定要注意。 1. 提示注入 就像保护数据库不受SQL注入一样，一定要保护向用户公开的任何提示不受提示注入的影响。...所以对于一个LLM模型，也要像数据库防止SQL注入一样，创建防御性提示符来过滤不良提示符。
传统的 SQL 数据库是可靠的主力，但它们基本上也是有状态的。然而，事实证明，在分布式应用程序中运行有状态工作负载是一项严峻的挑战，这也是事务数据库加入云原生队伍的速度较慢的原因。...传统的 SQL 数据库被设计为在单个物理服务器上运行，或者至多在有限数量的服务器上运行。这种“宠物”场景非常适合维护状态。...但是，对于有状态工作负载，扩展需要更复杂的操作，例如在集群中添加或删除节点、重新平衡工作负载以及确保节点之间的数据一致性。...使用一个单一的逻辑数据库，它本身是建立在分布式架构上的——也就是分布式 SQL 数据库。 构建在 Kubernetes 之上的分布式 SQL 数据库采用自定义架构来处理有状态的分布式工作负载。...它是同样熟悉的 SQL，但现在能够支持在集群中的各个节点上存储数据。这意味着数据可以保存在不同的区域中以确保可用性。
对模型知识的依赖：输出局限在模型在初始训练期间学到的内容上，这使得它对于高度专业化或最新的信息需求来说效果不佳。 微 调 微调是指你找来一个语言模型并让它学习一些新的或特殊的东西。...提高准确性：通过在专门的数据集上进行训练，模型可以产生更准确、更相关的响应。...技术技能：这种方法需要更深入地了解机器学习和语言模型架构。 数据要求：有效的微调工作需要大量且精心策划的数据集，这类数据集可能很难编译。...此表将帮助你了解不同方法之间的差异，并决定哪种方法最适合你的需求。 上表分解了提示、微调和 RAG 三种方法的要点。它应该可以帮助你了解每种方法最适合哪种情况。...使用 MyScale 后，RAG 可以变得更快、更准确，这对于寻求最佳结果的用户来说非常有用。
缺点： 在涉及到非确定性函数（如NOW()、RAND()）或是依赖于数据库状态的SQL语句时，可能会导致主从数据不一致。对于某些复杂的SQL操作，SBR可能无法准确复制。2....优点： 可以精确复制每一行的变更，避免了SBR模式下的非确定性问题，保证了数据的一致性。对于大量的数据变更操作，RBR可能更有效率。缺点： 如果变更的数据行很多，二进制日志可能会变得非常大。...优点： 动态选择复制方式，既保证了数据的一致性，又尽可能地提高了复制效率。对于开发者和数据库管理员来说，无需担心选择哪种复制模式，MySQL会自动优化。...缺点： 混合模式的逻辑更复杂，对于数据库的调优和问题诊断可能会带来一定的挑战。如何选择主从复制模式如果对数据一致性要求极高，且不介意二进制日志的增大，可以选择RBR。...定期备份与恢复：定期备份主从服务器的数据，并在出现问题时及时恢复。 通过以上方法，可以有效地解决MySQL主从复制中遇到的延迟和数据不一致问题。
管理财务不确定性对于企业来说是一项重大挑战，即使是在最好的时期。如今，不断变化的全球经济发展状况和云计算技术加速采用这两个主要因素推动了企业对持续云成本优化的需求。...由于业务受到疫情的影响，很多企业将看到其云计算采用量减少，无论哪种情况，企业都必须优化云成本。...有针对性的云成本优化计划可以带来显著的好处(通常在短短几个月内节省20%到25%的成本)，并使企业做好准备，随着云计算采用速度的加快或减慢，可以有效地管理云成本。 ? 企业如何做才能持续降低云成本？...例如，Azure混合权益可以在Azure云平台中运行Microsoft Windows或SQL Server的虚拟机上节省45%成本。在其他情况下，在云平台中运行时，软件许可证最终可能会变得更昂贵。...例如，对Oracle数据库的许可限制可能会使在某些云平台中运行的成本更高。 全面了解云平台中正在使用哪些许可证，相关的使用权以及成本影响是任何云成本优化计划的关键部分。
数据湖可以支持复杂的非 SQL 编程模型，例如 Apache Hadoop、Apache Spark、PySpark 和其他框架。这对于数据科学家和工程师特别有用，因为它可以更好地控制他们的计算。...数据湖文件格式有助于存储数据，在系统和处理框架之间共享和交换数据。这些文件格式具有其他功能，例如拆分能力和模式演变。 在选择哪种数据湖文件格式时，Apache Parquet 似乎更占优势。...问题：在采用数据湖表格式之前思考 哪种格式具有我需要的最先进和最稳定的功能 哪种格式使我能够使用 SQL 轻松访问我的数据？ 哪种格式有动力和良好的社区支持？ 哪种格式提供最强大的版本控制工具？...此外，数据湖房通过提供单一解决方案消除了维护多个数据存储系统的成本和时间。...这一切都是为了根据用户的个人需求和技能选择能够为用户提供最高效且最有效的数据访问权限的选项。
在 2017 年 NIPS 会议上的一场 演讲 中，当时就职于谷歌 AI 的 Ali Rahimi 和 Ben Recht 认为 ML 已经成为了一种炼金术，也就是说从业者使用的方法在实践中表现很好，但在理论层面上对这些方法的理解却相当欠缺...对于一个发展如此迅速、在现实世界应用越来越广泛的领域来说，这些都是值得关注的批判意见。...机器学习是一个实证领域：我们根本没有什么理论可以解释为什么某些方法行之有效，而其他方法却行不通，我们甚至不清楚这样的理论是否会存在。但缺乏理论这一事实本身实际上并不是主要问题。...对这些部分一点点做调整，然后（通常在测试集上）看看哪种参数组合的效果最好，已成为行业中的常用手段。 但仅靠微调是不足以形成一门科学理论的。...例如，后一项研究发现，当 BERT 在 GLUE 基准任务上训练时，它对词序相对稳健。这表明大部分信号不是来自上下文，而是来自其他线索，例如关键字。 除了玩具问题，另一种强大的实证方法是 消融研究。
通常，与某个事务关联的操作具有共同的目标，并且是相互依赖的。如果系统只执行这些操作的一个子集，则可能会破坏事务的总体目标。原子性消除了系统处理操作子集的可能性。...但你你选择了读未提交级别，实际上你得到的是读已提交，并且在PostgreSQL的可重复读实现中幻读是不可能出现的，所以实际的隔离级别可能比你选择的更严格。...这是 SQL 标准允许的： 四种隔离级别只定义了哪种现像不能发生，但是没有定义哪种现像一定发生。...PostgreSQL只提供三种隔离级别的原因是， 这是把标准的隔离级别映射到多版本并发控制架构的唯一合理方法。 可用的隔离级别的行为在下面小节中详细描述。...读已提交模式提供的部分事务隔离对于许多应用而言是足够的，并且这个模式速度快并且使用简单。 不过，它不是对于所有情况都够用。做复杂查询和更新的应用可能需要比读已提交模式提供的更严格一致的数据库视图。
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