由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正的价值。这是机器学习社区目前面临的主要挑战之一。
摘要：参数化语言模型（LMs）通过在大量网络数据上进行训练，展现出了显著的灵活性和能力。然而，它们仍然面临着诸如幻觉、难以适应新数据分布以及缺乏可验证性等实际挑战。在这篇立场论文中，我们主张将检索增强型LMs作为下一代LMs取代参数化LMs。通过在推理过程中结合大规模数据存储，检索增强型LMs可以更加可靠、适应性强，并且具有可归因性。尽管具有潜力，但检索增强型LMs由于几个障碍尚未被广泛采用：具体来说，当前的检索增强型LMs在超出知识密集型任务（如问答）的文本利用方面遇到困难，检索和LM组件之间的互动有限，缺乏用于扩展的基础设施。为了解决这些问题，我们提出了开发通用检索增强型LMs的路线图。这涉及重新考虑数据存储和检索器，探索具有改进的检索器-LM交互的流水线，并且在高效训练和推理的基础设施上进行重大投资。
这里写的是一个系列，这是系列的第三篇，这个系列主要是针对SQL优化，前两篇的地址下文字的最下方。
在应用程序开发中，选择适合项目需求的数据库系统至关重要。MySQL、MongoDB和Redis是常见的数据库系统，本文将深入比较它们的优缺点，并为开发者提供在不同场景下的选择建议。
最近在设计数据仓库的数据逻辑模型，考虑到海量数据存储在分布式数据仓库中的技术架构模式，需要针对传统的面相关系型数据仓库的数据存储模型进行技术改造。设计出一套真正适合分布式数据仓库的数据存储模型。
“五年前，我们很多行业客户的数据还是以ERP、CRM等数据为主，10TB就属于很大的数据量；今天，这些客户积累的数据量通常达到PB级，像行为数据等非结构化数据增长极为迅速，业务形态也发生了巨大变化，基于海量数据的AI应用正在由点到面地铺开”--一位深耕行业的ISV如是说。
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中，源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后，数据由并行作业就地处理，并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前，处理过程可能包括多个迭代步骤，可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
哈佛商学院教授Clayton Christensen在《创新者的窘境》一书中认为，技术分为颠覆性和延续性，而颠覆性技术往往会改变整个行业的格局，因为它以一种全新的方式或为一个全新的群体解决了急迫的问题。
一个软件产品存储架构是需要仔细斟酌和考虑的事情，既要保持稳定性也要保持跟上主流技术的发展趋势。元数据产品从最初主要支持关系型的数据管理到现在的大数据平台、数据湖、微服务这种新的数据架构形态的管理。原有的存储架构从分析元数据关系效率、检索速度都不能满足应用的需求了。
大型语言模型（LLM），尤其是生成式预训练 Transformer（GPT）模型在许多复杂的语言任务上表现出了出色的性能。这一突破使人们希望在移动设备上本地运行这些 LLM，以保护用户隐私。可是，即使是小型 LLM 也太大，无法在这些设备上运行。
在数据库的世界里，有一种神器，它以其无与伦比的灵活性和强大的功能，赢得了全球开发者的青睐。它就是——PostgreSQL，一个真正的多模型数据库管理系统。
从数据流图（DFD）转换为实体关系图（ER图）是一个重要的步骤，可以帮助将系统的动态流程转换为静态的数据模型。以下是一些经验和步骤，帮助你完成这一过程：
大数据处理，涉及到从数据获取到数据存储、数据计算的诸多环节，各个环节需要解决的问题不同，相关岗位要求的技能也不同。在数据存储阶段，对数据库选型是非常重要的一项工作。今天的大数据数据库培训分享，我们就来聊聊NoSQL数据库入门。
Modbus协议的数据模型基于四种基本的数据表，分别是离散量（Discrete Inputs）、线圈（Coils）、输入寄存器（Input Registers）和保持寄存器（Holding Registers）。
在当今快速发展的人工智能领域，数据作为AI模型训练的基石，其处理和存储方式对模型的性能有着决定性影响。特别是在AIGC和自动驾驶技术的研发中，对数据处理的要求更是严苛。
所谓海量，就是数据量很大，可能是TB级别甚至是PB级别，导致无法一次性载入内存或者无法在较短时间内处理完成。面对海量数据，我们想到的最简单方法即是分治法，即分开处理，大而化小，小而治之。我们也可以想到集群分布式处理。
大数据传统企业实施，其路漫漫，绝不会如昙花一现，探索大数据在传统行业的实施之路，寻找一条适合传统行业的企业大数据实施方法体系，是我执着坚守的信念，大数据是一种信仰，吾将上下而求索。记下项目中的点滴，算是日志，自勉。
事件描述： 在进行网络爬虫开发时，数据存储是一个关键的环节。不同的数据存储技术有着各自的特点和适用场景。本文将比较常用的数据库、文件和NoSQL三种数据存储技术，以帮助开发者选择合适的存储方式。 亮点介绍： 1.数据库：提供结构化数据存储和能查询的效高力。 2.文件：简单易用，适合小规模数据存储和快速读写。 3.NoSQL：灵活的数据模型和可扩展性，适用于大规模数据存储和分布式系统。 背景介绍： 数据库是一种常见的数据存储方式，如MySQL、PostgreSQL等，它们提供了结构化数据存储和强大的查询能文件。力存储是一种简单的存储方式如，CSV、JSON等，适用于小规模数据存储和快速读写。NoSQL是一类非关系型数据库，如MongoDB、Redis等，它们具有灵活的数据模型和可扩展性。 示例代码： 下面是Python的pymysql库的实现参考
结构化需求分析是软件工程中一种常用的需求分析方法，主要目的是对系统的需求进行详细的分析和明确的描述。它包括行为模型、功能模型和数据模型三个方面，每个模型都从不同的角度描述系统需求。以下是对这三种模型的简要介绍：
NoSQL数据库的选择通常取决于具体的应用需求，包括数据模型、性能要求、可伸缩性需求以及对一致性和事务的要求。
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势，logstash完成基础数据同步，es完成数据存储和检索，kibana完成数据可视化。
使用独立接口将读取数据的操作与更新数据的操作分离。 这可以最大程度地提高性能、可伸缩性和安全性。 通过提高灵活性，让系统随着时间的推移而改进；防止更新命令在域级别引发并冲突。
数据库是近几年来最火热的基础软件领域了，无论是开发者，创业者，投资者，爱好者，投身于数据库及相关领域的人越来越多。
机器之心报道 编辑：赵阳 Unlimiformer 可以被注入到任何现有的编码器 - 解码器 transformer 中，能够处理长度不限的输入。 Transformer 是时下最强大的 seq2seq 架构。预训练 transformer 通常具有 512（例如 BERT）或 1024 个（例如 BART）token 的个上下文窗口，这对于目前许多文本摘要数据集（XSum、CNN/DM）来说是足够长的。 但 16384 并不是生成所需上下文长度的上限：涉及长篇叙事的任务，如书籍摘要（Krys-´cinsk
WOT 全球技术创新大会2024·北京站于 6 月 22 日圆满落幕。本届大会以“智启新纪，慧创万物”为主题，邀请到 60+ 位不同行业的专家，聚焦 AIGC、领导力、研发效能、架构演进、大数据等热门技术话题进行分享。
哈喽，小伙伴们！猫头虎来啦！🐯 最近我注意到，许多宝藏们都在搜索“PostgreSQL vs NoSQL”，“PostgreSQL NoSQL扩展”等热门关键词。那么，传统的关系型数据库和NoSQL数据库之间到底有何异同？他们是敌是友？🤝🔍 让我们一起探索《PostgreSQL与NoSQL：合作与竞争的关系》！
JanusGraph 是一个开源的、分布式的、基于属性图的数据库，由 Apache TinkerPop 社区开发。它支持 Apache Cassandra 和 Apache HBase 作为存储后端，并提供原生支持 Gremlin 图遍历语言。
Spring Boot 的嵌入式服务器功能是一项方便而强大的功能，它允许你在应用程序中直接运行 Web 服务器，无需将其部署到单独的独立 Web 服务器中。这使得开发、测试和部署 Web 应用程序变得容易，而且它还是轻量级的、易于启动和停止的，易于配置。
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的学习资源，希望能给大家带来价值。
2015年初，精准医学正式进入大众的视野，美国总统奥巴马在国情咨文中提出“精准医学”计划。自此，精准医学在全球掀起一股浪潮，个性化医学的大幕也正式拉开。
最近TIDB 开放了相关的初级课程，目前最火热的分布式数据库，那是的深入一下，最近一段时间都会围绕TIDB 的课程学习来写一写相关的总结和体会。
Kudu有自己的数据存储模型，不依赖于HDFS、Hive、HBase其他大数据组件。Kudu有自己的集群，数据存储在Kudu自己的集群Tablet Server中。
◆ 通过查询实施解放 基于查询的数据解放涉及查询数据存储并将所选择的结果发布到相关的事件流中。一个使用合适的 API、SQL 或类 SQL 语言的客户端会被用于向数据存储请求特定的数据集。必须能够批量查询数据集以提供事件的历史记录，然后定期更新，以确保数据的更改被发布到输出事件流中。 此模式有几种查询类型。 ◆ 批量加载 执行批量查询并加载数据集中的所有数据。当需要在每个轮询间隔加载整张表时，以及在进行增量更新之前，都需要执行批量加载。 批量加载成本很高，因为它需要从数据存储中获取整个数据集。对较小的数据集
数据选择算法LESS， 只筛选出与任务最相关5%数据来进行指令微调，效果比用整个数据集还要好。
在现实生活中存在着两个不同的数据处理模型，一个是OLTP，另一个是OLAP。两者的区别不在这篇文章详细叙述，感兴趣的可以阅读参考文章。因为OLAP和OLTP所面临的困境是不一样的，所以两个选择的数据存储方式也就不一样了。OLTP的数据存储模型大多逃不过Key-Value、B-Tree、LSM-Tree三种行式存储，而OLAP对应的则是列式存储。
大数据技术当中，在海量数据的存储环节，涉及到两个重要的概念，就是分布式数据存储与数据库，稳定高效安全的数据存储，才能为后续的计算分析环节，提供稳固的支持。今天的大数据概念解析，我们来讲讲分布式存储与数据库。
Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以自由组织Hive中的表，只需要在创建表的时候告诉Hive数据中的分隔符（列分隔和行分隔），Hive就可以解析数据。
从本篇起，我们就开始对『数据库』相关概念内容的介绍，除了介绍基本的名词概念以及他们的使用情况外，我们还会深入到源码层面去探究一些底层实现，例如索引、视图、触发器等技术在数据库引擎层是如何支持的。
结构化分析是根据分解与抽象的原则，按照系统中的数据处理流程，用数据流图来建立系统的功能模型，从而完成需求分析工作。结构化分析模型的核心是数据字典，围绕这个核心，有3个层次的模型，分别是数据模型、功能模型和行为模型（也称状态模型）。一般使用E-R图表示数据模型，用DFD表示功能模型，用状态转换图表示行为模型。
MongoDB的引用式数据模型是一种将数据拆分为多个文档的方法，用于管理大量数据或需要频繁更新的数据。引用式数据模型使用一个文档来引用另一个文档，而不是将所有数据存储在单个文档中。
随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。现 在常见的三种存储方式是DAS、NAS 和SAN，但是面对网络产生的越来越多的数据，这三种方式的缺点就明显的暴露出来。DAS 存储方式可扩 展性差，系统性能低，存储分散。NAS 虽然使用方便，成本低廉，但最是存储性能差。SAN 存储效能优异，能大幅提升网络上工作效能与资料传 输效率，但是其架构为封闭式架构，无法整合不同系统，且规模过大成本较高。 2006 年底，Google 第一次提出了“云”的概念，为我们更好的处理网络中产生的海量数据带来了希望。 本文提出的基于云计算的海量数据存储模型，是依据云计算的核心计算模式MapReduce]，并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3]，将存储模型和云计算结合在一起，实现海量数据的分布式存储。
早期的计算机技术的发明都是服务于军事化用途的。最早发展于美国。数据库的发展主要分为三个阶。
多维数组架构使用多维数组来存储数据，以提高查询和分析性能。例如，MOLAP（多维在线分析处理）数据库采用这种架构。
数据流图（Data Flow Diagram，DFD）是从数据传递和加工的角度，以图形的方式来描述逻辑输入经过系统加工处理后转化为逻辑输出的结构化系统分析工具
文章来自： https://medium.com/@ld-capital/decentralized-storage-where-web-3-0-meets-metaverse-9629b4beb960
大数据是指海量数据或巨量数据，其规模巨大到无法通过目前主流的计算机系统在合理时间内获取、存储、管理、处理并提炼以帮助使用者决策。
通过将 结构化的数据 进行 串行化（序列化），从而实现 数据存储 / RPC 数据交换的功能
20多年前，Bertrand Meyer在他的《Object-Oriented Software Construction》一书中提出了CQS（Command Query Seperation，命令查询分离）的概念，指出：
本文转自IBM的developerWorks，主题是关于使用NoSQL存储和处理大规模数据，文章列举了一些循序渐进的学习资料，包括了视频音频和文字材料，是一个很不错的了解、学习NoSQL的知识向导。 RDBMS 模型是传统 C/S 模式存储数据的重要基础，但是它无法实现以简单且低廉的方式进行扩展。而目前，更多的应用需求是像 Facebook 和 Twitter 一样需要拥有很强的可扩展性，所以，无模式的存储模型 – NoSQL 应运而生，提供了相应的解决方案。本学习路线图向 Java 开发人员介绍了 NoS
1990年，EMC Symmetrix 4200问世，标志着高端存储时代正式开启。
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