ClickHouse是一个用于数据分析（OLAP）的列式数据库管理系统（column-oriented DBMS），诞生于“战斗民族”俄罗斯，由搜索巨头Yandex公司开源。 列式存储 ClickHouse是一个列式数据库，列式就意味着按列存储与扫描，拥有更小的io操作、更高的压缩比，非常适合于OLAP场景。列式与行式的差异可见下图： ? 功能丰富 在使用方面，除了速度快，ClickHouse支持大部分的SQL语法，不过目前还有一定限制；ClickHouse支持实时的数据更新，适用于在线查询。 4.读取数据时，会从数据库中提取出大量的行，但只用到一小部分列 5.表很“宽”，即表中包含大量的列 6.查询频率相对较低（通常每台服务器每秒查询数百次或更少） 7.对于简单查询，允许大约50毫秒的延迟 返回结果不超过单个服务器内存大小 相应地，使用ClickHouse也有其本身的限制： 1.不支持真正的删除/更新支持 不支持事务（期待后续版本支持） 2.不支持二级索引（新版本已经支持） 3.有限的SQL
半导体产业是现代信息技术的基石，几乎任何的计算机，通讯设备，物联网，手机，乃至汽车，飞机，雷达，我们能够想象和不能想象的，都离不开一块块的芯片。 2014年开始，曾经居于第一位的石油已经让位给半导体芯片，后者一跃成为我国进口第一的大户。 在半导体领域，领先的有美国，日本，后来居上的韩国，也包括中国台湾。 海思半导体公司是华为全资的半导体芯片制造商，成立于2004年10月，前身是创建于1991年的华为集成电路设计中心。海思的成立源于华为创始人任正非的眼光。 目前华为的通讯产品使用自家的海思芯片的比例也相当的高。这得益于华为10余年如一日不计成本的投入。烧钱烧出了一个中国第一，世界有一定影响力的半导体厂商。 然而也正是因为十余年不遗余力的输血和研发，今天中国的通讯企业才能够在帝国主义妄图掐断中国高科技发展的时候，依然可以通过自研芯片屹立于全球。 不得不说，华为海思是半导体的民族脊梁。
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这是技术最好的时代，也涌现了众多技术创业者。但不可预知的疫情下，技术创业与管理面临着新的挑战，创业者、管理者又该如何自处？ 3月28日，腾讯云TVP眺望曙光技术闭门会收官之战，与会嘉宾们探讨了《技术最好的时代，会是技术创业最好的时代吗》的议题。 但在To B/G的业务场景下，重要的不是软件的精良或是代码的漂亮，满足客户需求是第一要务。因此，需要的更多是能把业务代码写好的“手艺人”。 在创业过程中要用户导向，不要纯技术导向，技术上的领先并不能等同于企业的成功，不要妄图用技术解决任何问题。”——熊平 熊平老师认为，只要技术在推动社会进步，就永远是技术最好的时代。 我相信技术在可预见的未来仍旧会是一个大的趋势，给未来创造意想不到的景象，而在这个历史进程中，技术人的价值将会被进一步认识与认可。”——史海峰 技术最好的时代，会是技术创业最好的时代吗？
俄罗斯搜索巨头Yandex的无人车开始了首次雪地路测。上周末，这辆白色的丰田普锐斯测试出租车总共在严寒中跑了300公里。 视频内容 △ 冰雪路测视频 自动驾驶汽车的视觉系统不能只适应完美的道路环境。像人类司机一样，这些系统需要准备好适应极端恶劣天气。 “没有什么出乎意料的，”Polishchuk说，“视觉算法需要经过特别调整来适应有雪的路面，在设计速度模式时，技术应该考虑到光滑的路面。” ? 雪地路测是无人车测试中的重要一环，谷歌无人车Waymo也正趁着天气渐凉赶往底特律进行冰雪天气下的路测。 “整个冬季我们将继续进行测试，确保Yandex的无人驾驶汽车技术在冰雪环境下确实可靠，”Polishchuk说。
在Dropout的情况下,模型是共享参数的,其中每个模型继承的父神经网络参 数的不同子集。参数共享使得在有限可用的内存下代表指数数量的模型变得可能。 即使是 10 − 20 个掩码就 足以获得不错的表现。 然而,有一个更好的方法能得到一个不错的近似整个集成的预测,且只需一个 前向传播的代价。 不出意外的话,使 用Dropout时最佳验证集的误差会低很多,但这是以更大的模型和更多训练算法的迭 代次数为代价换来的。对于非常大的数据集,正则化带来的泛化误差减少得很小。 Dropout强大的大部分是由于施加到隐藏单元的掩码噪声,了解这一事实是重要的。这可以看作是对输入内容的信息高度智能化、自适应破坏的一种形式,而不是 对输入原始值的破坏。 破坏提取的特征而不是原始值,让破坏过程充分利用 该模型迄今获得的关于输入分布的所有知识。 Dropout的另一个重要方面是噪声是乘性的。
17:最好的草 总时间限制: 10000ms 单个测试点时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 奶牛Bessie计划好好享受柔软的春季新草。新草分布在R行C列的牧场里。 它想计算一下牧场中的草丛数量。 在牧场地图中，每个草丛要么是单个“#”，要么是有公共边的相邻两个“#”。给定牧场地图，计算有多少个草丛。 例如，考虑如下5行6列的牧场地图 .#.... ..#... ..#..# ...##. .#....
谁是最好的Coder 描述 计科班有很多Coder，帅帅想知道自己是不是综合实力最强的coder。 帅帅喜欢帅，所以他选了帅气和编程水平作为评选标准。 每个同学的综合得分是帅气程度得分与编程水平得分的和。 他希望你能写一个程序帮他一下。 输入数据有多组。 输入一个数n，代表计科班的总人数。 接下来有n行数，一行数有两个数a,b。 其中a代表该同学的编程水平，b代表该同学的帅气程度。 n=0表示输入结束。输出每组数据占一行，输出所有同学中综合得分最高的分数。
作为80后职场新秀，他拥有自成一派的品牌管理理念，这些出类拔萃的闪光点都让人对他过目不忘。 在访谈的尾声，我们就品牌发展、部门管理领域的一些专业知识，邀请他给我们作了分享。 1、从品牌部走到销售一线，在与客户的频繁、深入的接触交流中，对您的品牌认知产生什么新的影响？ 但是，很多时候品牌团队在对客户宣传产品理念的时候，往往会站在一定的高度，因为只有这样才能更好的展现产品新的功能点、亮点和先进的理念。 简单来说，客户认可你，并不一定仅仅只是因为你的产品好，客户需要的是你全心全意为他服务的态度，给予他们可以感知的温情与服务，而这也是最好的品牌传播方式。 引用之前我主管的一个说法：To B行业的这个品牌，就跟母婴行业的品牌非常相似——因为购买产品的人和使用产品的人不是同一类人，这就产生了选择决策的偏差。
1.品牌的新增 昨天我们完成了品牌的查询，接下来就是新增功能。 1.1.页面实现 1.1.1.初步编写弹窗 当我们点击新增按钮，应该出现一个弹窗，然后在弹窗中出现一个表格，我们就可以填写品牌信息了。 letter:'', // 品牌首字母 image:'',// 品牌logo categories:[], // 品牌所属的商品分类数组 思考下我们的品牌需要哪些？ 文本框：品牌名称、品牌首字母都属于文本框 文件上传：品牌需要图片，这个是文件上传框 下拉选框：商品分类提前已经定义好，这里需要通过下拉选框展示，提供给用户选择。 其它的存入params对象中 3、品牌和商品分类的中间表只保存两者的id，而brand.categories中保存的数对象数组，里面有id和name属性，因此这里通过数组的map功能转为id数组， ，还要维护品牌和商品分类的中间表。
实际上它并不是一个优化算法,而是一个自适应的重新参数化 的方法,试图解决训练非常深层模型的困难。 非常深层的模型会涉及多个函数或层组合。在其他层不改变的假设下,梯度用于如何更新每一个参数。 层 i 的输出是 hi = hi−1wi。输出 yˆ 是输入 x 的线性函数,但是权重 wi 的非线性函数。假设我们的代价函数 yˆ 上的梯度为 1,所以我们希望稍稍降低 yˆ。 然而,实际的更新将包括二阶,三阶,直到 l 阶的影响。yˆ 的更新值为 ? 这个更新中所产生的一个二阶项示例是 ? 很小,那么该项可以忽略不计。 答案是,新的参数可以表示旧参数作为输入的同一族函数,但是新参 数有不同的学习动态。在旧参数中,H 的均值取决于 H 下层中参数的复杂关联。在 新参数中,γH′ + β 的均值仅由 β 确定。 一层的输入通常是前一层的非线性激励函数,如整流线性函 数,的输出。因此,输入的统计量更符合非高斯,而更不服从线性操作的标准化。
文 / Alex Gouaillard 译 / 元宝 原文 https://webrtchacks.com/sfu-load-testing/ 首先要注意一个重要的问题——问什么样的SFU是最好的就像问什么样的车是最好的 介绍 在discussion-webrtc邮件列表上的一个反复出现的问题是“什么是最好的SFU”。这总是会产生来自各个SFU供应商和团队的响应。显然，它们不可能同时是正确的！ 要想对“什么是最好的SFU？”有一个很好的答案，你需要解释你打算用它做什么。 我们选择研究似乎最受关注的两个用例，或者至少是那些在discuss-webrtc上产生最多流量的用例： 1. 此机制的细节超出了本文的范围，但您可以在此处阅读有关视频质量算法的更多信息。这种基于AI的算法的细节已经提交出版，一旦被接受就会公开。 我们可以清楚地看到这一节中的图(第一次运行)和前一节中的图(最新结果)之间的区别，Janus似乎表现最好。 比特率作为负载的函数。 之前（左）和之后（右）将补丁应用于Janus和Jitsi。
树莓派是一款低成本的电脑，因此它的一个应用场景就是充当小型的服务器。我平时就会在自己的局域网下接入一个树莓派，做一些数据备份和上传的工作。 规划记录crontab保存后，cron就将按照规划，在对应的时间执行对应的命令。每个用户有一个自己的crontab，当cron要执行规划时，也会以相应的用户身份来执行。 当服务终止时，操作系统也能根据脚本的定义，自动地回收相关资源。用户还能把重要的服务设置成开机启动，省了手动开启的麻烦。 Linux在开机启动时，真正检查的是/etc/rcN.d文件夹，执行其中的脚本。这里的N代表了运行级别。比如说在运行级别2时，Linux会检查/etc/rc2.d文件夹，执行其中的脚本。 /etc/rc.local是在系统初始化的末尾执行的一个脚本。如果把太多的任务加入到这个脚本中，不但会拖慢开机的速度，还会造成管理上的混乱。
8月份有幸收到雷锋网的邀请参加CCF-GAIR大会，金光闪闪的嘉宾团体和高大上的会议盛况自不必说。作为一个一直从事nlp技术和相关产品的工程师，这里写点个人的想法和收获。 强AI是通用型的、有自我意识的，是自主的，简单说就是一个跟人一样的智能，星球大战中的R2-D2、多啦A梦都是强人工智能，有自己的意识、能做自己做决定，强AI目前仍然是科幻片里的人工智能。 目前的AI几乎都是弱AI，当有明确的可以量化的优化目标时，可以通过机器学习实现逐步迭代接近优化目标，在很多这样的领域，AI可以接近甚至超过了人类的水平。 这样我们可以以获取高分为目标，做一个英语考试的系统，让这个系统参加考试，会取得不错的成绩，而且在未来的几年内，考试的水平会超过人类的最好水平。 在各个弱AI领域，可以超过人类最好的水平；在感知决策等方面，AI不如初生的婴儿，所以现在一切以人类年龄宣称自己AI产品智能水平的行为，都是耍流氓。
传统数据库在数据大小比较小，索引大小适合内存，数据缓存命中率足够高的情形下能正常提供服务。但残酷的是，这种理想情形最终会随着业务的增长走到尽头，查询会变得越来越慢。 你可能通过增加更多的内存，订购更快的磁盘等等来解决问题（纵向扩展），但这只是拖延解决本质问题。如果你的需求是解决怎样快速查询出结果，那么ClickHouse也许可以解决你的问题。 这篇文章是来自百分点的赵群分享的关于基于clickhouse构建数据中心的经验。 /分析 有一定的并发要求 实时性要求 期望OLAP引擎： PB级的数据存储 高性能的查询/分析能力 低延时写入及吞吐能力 数据压缩 跨中心能力 ? 平衡好合并速度和Part数量的关系，一定是需要相对均衡的 Part数量，实际代表着提交频率，一定是稳定，且经过估算的 ClickHouse的查询和写入共同受限于Query数限制，需要分配好配额 禁止直接写入分布式表
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