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解决分库分表查询的巧妙设计:异构索引

异构索引表的作用如果《面试官:分库分表有什么好的方案?》说的是分库分表的方法和策略,那么本文所探讨的“异构索引表”,则是在实施分库分表过程中一个非常巧妙的设计,可以有效的解决分库分表的查询问题。...解决分库分表的查询问题本文重点:“异构索引表”是可以解决这个问题的。引入异构索引表简单来说,“异构索引表”是一个拿空间换时间的设计。...引入“异构索引表”后,因为同一个uid经过哈希取模运算后得到的结果是一致的,所以,该uid所有的订单id也一定会被分布到同一张user_order表中。...异构索引表解决不了的场景“异构索引表”只适合简单的分库分表查询场景,如果存在复杂的查询场景,还是需要借助搜索引擎来实现。...总结异构索引表作为一种巧妙的设计,避免了分库分表查询存在的两个问题:全库扫描和不必要的计算资源消耗。但是,异构索引表并不适用所有场景,对于复杂的查询场景可能需要结合其他技术或策略来解决问题。

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    港中文 和 上海 AI Lab提出 GTP-4o 异构图技术突破多模态学习难题 !

    特别地,作者建立了一个异构图嵌入,以明确捕捉模态特定特征(节点)和跨模态关系(边)上的多样化语义属性。...特别地,作者构建了一个异构图嵌入[35; 36; 50],以明确捕捉模态特征和跨模态关系上的异质属性。...作者提出了一种知识引导的分层跨模态聚合方法,使用全局元路径邻域来捕捉异构邻居,以及一个局部多关系聚合模块来促进各种异构关系间的信息交互。...正式地说,异构图空间由 表示,其中 和 分别代表实体集(即顶点或节点)和关系集(即边),这在经典有向图的理论上已经建立。...图的聚合高度依赖于建立的邻近规则[64, 77],作者设计新颖的元路径作为全局信息通道,允许两个异构实体之间的交互。在异构图中的实体和元路径下,通过元路径为所有实体唯一标识[77]邻近,即。

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    “多源异构”和“异构同源”定义区分详解「建议收藏」

    “多源异构”和“异构同源”定义区分详解 一、多源异构 1、定义 2、示例解释 二、异构同源 1、定义 2、示例解释 三、综合举个简单栗子: 叮嘟!这里是小啊呜的学习课程资料整理。...一、多源异构 1、定义 多源异构简单而言就是指一个整体由多个不同来源的成分而构成,既有混合型数据(包括结构化和非结构化)又有离散性数据(数据分布在不同的系统或平台),互联网就是一个典型的异构网络,融合传播矩阵就是一个典型的多源异构数据网络...从简单的文件数据库到复杂的网络数据库构成了媒体的异构数据源。...二、异构同源 1、定义 异构同源不强求物理上的集中,而是保持组织数据的分布现状,将各个系统的数据通过接口包装成服务,注册到组织服务总线,通过组织服务总线提供统一的数据服务,从而实现数据在逻辑上的整合。...就汽车零部件生产渠道数据、行驶数据而言可以说这辆汽车的数据是多源异构的。

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    传统集成异构和集成平台异构有什么区别?

    为了实现数据的互联互通和业务的顺畅运行,异构系统的集成成为了企业信息化建设的必然选择。然而,传统异构和集成平台异构在实现方式和效果上存在显著差异。传统集成异构与集成平台异构的对比1....实施难度与成本传统集成异构:对于企业用户而言,传统异构系统的实施难度较大,需要为每个系统单独开发适配器或API,这不仅耗时长、成本高,而且容易出错。此外,随着系统数量的增加,维护成本也会呈指数级增长。...集成平台异构:相比之下,集成平台异构的实施难度较低,成本也更可控。企业只需通过统一的集成平台接入各个异构系统,无需为每个系统单独开发适配器。这大大降低了实施难度和成本,同时也提高了系统的可维护性。...灵活性与响应速度传统集成异构:传统异构系统在面对业务变化时,灵活性较差。新增系统或修改现有系统的接口需要耗费大量时间和资源,无法快速响应业务需求的变化。...集成平台异构:集成平台异构具有更高的灵活性和响应速度。企业可以通过集成平台轻松实现系统的新增、修改和删除,快速响应业务变化。这有助于企业在激烈的市场竞争中保持领先地位。3.

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    异构计算综述

    本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。...一个NDRange是一个一维、二维或三维的索引空间。还需要指定全局工作节点的数目,工作组中节点的数目。...每当主机提交内核程序到设备上执行时,系统便会创建一个N维(N可取1,2,3)的索引空间NDRange。如下图所示。...内核程序将索引空间中的每一点用一个工作项(work-item)来表示,将若干个工作项划分成一个工作组(work group)。...图8.执行模型索引空间 (3)内存模型 设备上有4块存储区域可以提供给工作项进行访问: (a)全局内存:所有工作项对其中的任意数据都可以读写,容量较大,但访问延迟较高。

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    CSAPP lab

    CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程,具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接,本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考,以下是github的lab...image.png Todo Bilibili翻译课程 lecture 1-4 搭建实验环境 Data lab Bilibili翻译课程 lecture 5-9 Bomb lab Attack...lab 前置材料 一本CSAPP CSAPP的bilibili翻译课程 实验材料 参考经验贴1 参考经验贴2 我想做些什么 开设这个仓库是想记录我做CSAPP的lab的过程,也顺便将踩坑过程分享,帮助后人少走弯路...学习过程(以Lab为单位总结) 简单查阅别的学习经验后,大多数人的分享都说看书再多遍也不如做lab学到的多,lab是课程的精髓,我已经粗略的学过编译原理,计算机组成原理和操作系统,所以我会比较快速的过一遍网课然后开始...lab,目标3个月完成大多数的lab(也许有一些实在不感兴趣的lab会跳过) Timeline 2022-03-30 完成Datalab 2022-03-28 完成实验环境搭建 2022-03-27 完成

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    HDFS异构存储简介

    前言 ---- Hadoop在2.6.0版本中引入了一个新特性异构存储.异构存储关键在于异构2个字.异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势.一个很适用的场景就是上篇文章提到的冷热数据的存储...2套独立的集群来存放冷热2类数据,在一套集群内就能完成.所以这个功能特性还是有非常大的实用意义的.本文就带大家了解HDFS的异构存储分为哪几种类型,存储策略如何,HDFS如何做到智能化的异构存储....异构存储类型 ---- 上文提到了多次的异构这个名词,那么到底异构存储分为了种类型呢,这里列举一下HDFS中所声明的Storage Type....异构存储原理 ---- 了解完了异构存储的多种存储介质之后,我们有必要了解一下HDFS的异构存储的实现原理.在这里会结合部分HDFS源码进行阐述.概况性的总结为3小点: DataNode通过心跳汇报自身数据存储目录的...总结 ---- HDFS异构存储功能的出现绝对是解决冷热数据存储问题的一把利器,希望通过本文能给大家带来全新的认识和了解.

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    异构计算系列(二):机器学习领域涌现的异构加速技术

    (按照通用性从高到低排序)本文是 异构计算系列 的第二篇文章,重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。...机器学习与异构计算 在机器学习领域,异构计算技术的应用是近年来备受产业界和学术界关注的话题。在数据高速增长的背景下,异构计算技术是提升机器学习应用开发流程中“人”与 “机”的效率的重要途经。...异构加速技术对“人”与“机”的效率带来了巨大的提升空间。当前的异构加速算法覆盖了数据整合、特征提取、模型训练等环节。...异构计算资源调度与列式处理这两项内容为 Spark 核心组件的异构加速工作奠定了良好的基础。此外,也为有定制需求的高级用户提供了异构加速 UDF 的条件。...但异构计算技术在人工智能领域仍处于快速发展期,进一步丰富工具链以及完善与已有生态的整合是异构计算技术加速落地的重要挑战。

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    异构微服务技术实践

    一、关于异构微服务 异构微服务 = 异构 + 微服务 异构:系统中的不同功能,使用不同的技术栈。 微服务:系统可以被拆分为多个功能,这些被拆分出来的功能,可提供独立的服务,被称为微服务。...二、异构微服务的必要性 2.1异构微服务难点: 异构微服务涉及更多的技术栈,更多种类的开发技能,如果只用一套Python Django开放框架,那开发人员只需要学习Django, 如果要同时使用Node.js...2.2 异构微服务的使用场景 老的技术栈已经不能满足需求,需要通过异构微服务,逐步替换旧的技术栈模块,比如创业公司用Python写了很多服务,随着业务量的加大,Python出现性能瓶颈,需要用用Go语言进行重构...异构微服务管理平台就像是一个考官,出一份试卷,需要接入的微服务,通过考核才可以接入,如果考核不通过,只能补全所需的接入条件,再尝试接入管理平台。 四、异构微服务实践 4.1 统一管理 ?...异构微服务平台,提供不同技术栈的各类中间件,不同技术栈的微服务,接入平台时,需要使用平台提供的对应中间件,异构微服务控制台通过微服务中的中间件,实现服务治理。

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    什么是异构计算架构?

    异构计算的主要目标是通过不同类型的计算单元的组合使用,优化计算任务的执行效率,提高系统的性能和能效比。...通过在同一计算任务中将适合的计算工作负载分配给最适合它们的计算单元,异构计算能够显著提高计算效率和处理速度。...在实际应用中,异构计算架构已经被广泛应用于多个领域,其中自动驾驶、深度学习和大数据处理是最典型的应用场景。这些应用场景通常需要极高的计算能力和低能耗,异构计算正好能满足这些需求。...异构计算还涉及到特定的编程模型和软件架构,如 OpenCL 和 CUDA,这些技术旨在简化异构计算环境下程序的开发和优化。...总的来说,异构计算架构通过结合使用具有不同指令集和体系架构的多种计算单元,为解决高性能计算和能效优化提供了一种有效的手段。随着计算需求的不断增长和技术的进步,异构计算将继续在各个领域发挥重要作用。

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