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初识ClickHouse:来自战斗民族OLAP利器

ClickHouse是一个用于数据分析(OLAP)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io操作、更高压缩比,非常适合于OLAP场景。列式与行式差异可见下图: ? 功能丰富 在使用方面,除了速度快,ClickHouse支持大部分SQL语法,不过目前还有一定限制;ClickHouse支持实时数据更新,适用于在线查询。 4.读取数据时,会从数据库中提取出大量行,但只用到一小部分列 5.表很“宽”,即表中包含大量列 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也有其本身限制: 1.不支持真正删除/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SQL

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华为海思,半导体民族脊梁

半导体产业是现代信息技术基石,几乎任何计算机,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,都离不开一块块芯片。 2014年开始,曾经居于第一位石油已经让位给半导体芯片,后者一跃成为我国进口第一大户。 在半导体领域,领先有美国,日本,后来居上韩国,也包括中国台湾。 海思半导体公司是华为全资半导体芯片制造商,成立于2004年10月,前身是创建于1991年华为集成电路设计中心。海思成立源于华为创始人任正非眼光。 目前华为通讯产品使用自家海思芯片比例也相当高。这得益于华为10余年如一日不计成本投入。烧钱烧出了一个中国第一,世界有一定影响力半导体厂商。 然而也正是因为十余年不遗余力输血和研发,今天中国通讯企业才能够在帝国主义妄图掐断中国高科技发展时候,依然可以通过自研芯片屹立于全球。 不得不说,华为海思是半导体民族脊梁。

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    美好优雅品牌

    宜家 IKEA 官网 来自瑞典全球最大家具和家居用品零售商 有意思,漂亮东西很多 家具可以随意体验 宜家餐厅。 周一至周五免费会员咖啡~ 各种让人觉得舒服细节 无印良品 MUJI 官网 出售简美注意生活用品 有意思,漂亮东西很多 看那些商品时,心情放松愉悦 ---- 待探索品牌 JoyStyle 也是日本。 木智工坊 官网 风格与无印良品相近,主要卖家具。中国。店主很执着于设计家具。 豆瓣小站 新浪微博

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    技术最好时代,会是技术创业最好时代吗?

    这是技术最好时代,也涌现了众多技术创业者。但不可预知疫情下,技术创业与管理面临着新挑战,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《技术最好时代,会是技术创业最好时代吗》议题。 但在To B/G业务场景下,重要不是软件精良或是代码漂亮,满足客户需求是第一要务。因此,需要更多是能把业务代码写好“手艺人”。 在创业过程中要用户导向,不要纯技术导向,技术上领先并不能等同于企业成功,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,就永远是技术最好时代。 我相信技术在可预见未来仍旧会是一个大趋势,给未来创造意想不到景象,而在这个历史进程中,技术人价值将会被进一步认识与认可。”——史海峰 技术最好时代,会是技术创业最好时代吗?

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    战斗民族Yandex开始首次雪地无人车路测 | 视频

    俄罗斯搜索巨头Yandex无人车开始了首次雪地路测。上周末,这辆白色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,”Polishchuk说,“视觉算法需要经过特别调整来适应有雪路面,在设计速度模式时,技术应该考虑到光滑路面。” ? 雪地路测是无人车测试中重要一环,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路测。 “整个冬季我们将继续进行测试,确保Yandex无人驾驶汽车技术在冰雪环境下确实可靠,”Polishchuk说。

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    最好Dropout讲解

    在Dropout情况下,模型是共享参数,其中每个模型继承父神经网络参 数不同子集。参数共享使得在有限可用内存下代表指数数量模型变得可能。 即使是 10 − 20 个掩码就 足以获得不错表现。 然而,有一个更好方法能得到一个不错近似整个集成预测,且只需一个 前向传播代价。 不出意外的话,使 用Dropout时最佳验证集误差会低很多,但这是以更大模型和更多训练算法迭 代次数为代价换来。对于非常大数据集,正则化带来泛化误差减少得很小。 Dropout强大大部分是由于施加到隐藏单元掩码噪声,了解这一事实是重要。这可以看作是对输入内容信息高度智能化、自适应破坏一种形式,而不是 对输入原始值破坏。 破坏提取特征而不是原始值,让破坏过程充分利用 该模型迄今获得关于输入分布所有知识。 Dropout另一个重要方面是噪声是乘性

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    17:最好

    17:最好草 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计划好好享受柔软春季新草。新草分布在R行C列牧场里。 它想计算一下牧场中草丛数量。 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列牧场地图 .#.... ..#... ..#..# ...##. .#....

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    谁是最好Coder

    谁是最好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。 每个同学综合得分是帅气程度得分与编程水平得分和。 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代表该同学编程水平,b代表该同学帅气程度。 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分数。

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    大咖畅谈|王一博:给予客户可以感知温情与服务 是最好品牌传播方式之一

    作为80后职场新秀,他拥有自成一派品牌管理理念,这些出类拔萃闪光点都让人对他过目不忘。 在访谈尾声,我们就品牌发展、部门管理领域一些专业知识,邀请他给我们作了分享。 1、从品牌部走到销售一线,在与客户频繁、深入接触交流中,对您品牌认知产生什么新影响? 但是,很多时候品牌团队在对客户宣传产品理念时候,往往会站在一定高度,因为只有这样才能更好展现产品新功能点、亮点和先进理念。 简单来说,客户认可你,并不一定仅仅只是因为你产品好,客户需要是你全心全意为他服务态度,给予他们可以感知温情与服务,而这也是最好品牌传播方式。 引用之前我主管一个说法:To B行业这个品牌,就跟母婴行业品牌非常相似——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偏差。

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    商城项目-品牌新增

    1.品牌新增 昨天我们完成了品牌查询,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:[], // 品牌所属商品分类数组 思考下我们品牌需要哪些? 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。 其它存入params对象中 3、品牌和商品分类中间表只保存两者id,而brand.categories中保存数对象数组,里面有id和name属性,因此这里通过数组map功能转为id数组, ,还要维护品牌和商品分类中间表。

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    最好batch normalization 讲解

    实际上它并不是一个优化算法,而是一个自适应重新参数化 方法,试图解决训练非常深层模型困难。 非常深层模型会涉及多个函数或层组合。在其他层不改变假设下,梯度用于如何更新每一个参数。 层 i 输出是 hi = hi−1wi。输出 yˆ 是输入 x 线性函数,但是权重 wi 非线性函数。假设我们代价函数 yˆ 上梯度为 1,所以我们希望稍稍降低 yˆ。 然而,实际更新将包括二阶,三阶,直到 l 阶影响。yˆ 更新值为 ? 这个更新中所产生一个二阶项示例是 ? 很小,那么该项可以忽略不计。 答案是,新参数可以表示旧参数作为输入同一族函数,但是新参 数有不同学习动态。在旧参数中,H 均值取决于 H 下层中参数复杂关联。在 新参数中,γH′ + β 均值仅由 β 确定。 一层输入通常是前一层非线性激励函数,如整流线性函 数,输出。因此,输入统计量更符合非高斯,而更不服从线性操作标准化。

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    谁是最好WebRTC SFU?

    文 / Alex Gouaillard 译 / 元宝 原文 https://webrtchacks.com/sfu-load-testing/ 首先要注意一个重要问题——问什么样SFU是最好就像问什么样车是最好 介绍 在discussion-webrtc邮件列表上一个反复出现问题是“什么是最好SFU”。这总是会产生来自各个SFU供应商和团队响应。显然,它们不可能同时是正确! 要想对“什么是最好SFU?”有一个很好答案,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两个用例,或者至少是那些在discuss-webrtc上产生最多流量用例: 1. 此机制细节超出了本文范围,但您可以在此处阅读有关视频质量算法更多信息。这种基于AI算法细节已经提交出版,一旦被接受就会公开。 我们可以清楚地看到这一节中图(第一次运行)和前一节中图(最新结果)之间区别,Janus似乎表现最好。 比特率作为负载函数。 之前(左)和之后(右)将补丁应用于Janus和Jitsi。

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    树莓派:最好安排

    树莓派是一款低成本电脑,因此它一个应用场景就是充当小型服务器。我平时就会在自己局域网下接入一个树莓派,做一些数据备份和上传工作。 规划记录crontab保存后,cron就将按照规划,在对应时间执行对应命令。每个用户有一个自己crontab,当cron要执行规划时,也会以相应用户身份来执行。 当服务终止时,操作系统也能根据脚本定义,自动地回收相关资源。用户还能把重要服务设置成开机启动,省了手动开启麻烦。 Linux在开机启动时,真正检查是/etc/rcN.d文件夹,执行其中脚本。这里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,执行其中脚本。 /etc/rc.local是在系统初始化末尾执行一个脚本。如果把太多任务加入到这个脚本中,不但会拖慢开机速度,还会造成管理上混乱。

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    树莓派:最好安排

    树莓派是一款低成本电脑,因此它一个应用场景就是充当小型服务器。我平时就会在自己局域网下接入一个树莓派,做一些数据备份和上传工作。 规划记录crontab保存后,cron就将按照规划,在对应时间执行对应命令。每个用户有一个自己crontab,当cron要执行规划时,也会以相应用户身份来执行。 当服务终止时,操作系统也能根据脚本定义,自动地回收相关资源。用户还能把重要服务设置成开机启动,省了手动开启麻烦。 Linux在开机启动时,真正检查是/etc/rcN.d文件夹,执行其中脚本。这里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,执行其中脚本。 /etc/rc.local是在系统初始化末尾执行一个脚本。如果把太多任务加入到这个脚本中,不但会拖慢开机速度,还会造成管理上混乱。

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    这是AI最好时代……

    8月份有幸收到雷锋网邀请参加CCF-GAIR大会,金光闪闪嘉宾团体和高大上会议盛况自不必说。作为一个一直从事nlp技术和相关产品工程师,这里写点个人想法和收获。 强AI是通用型、有自我意识,是自主,简单说就是一个跟人一样智能,星球大战中R2-D2、多啦A梦都是强人工智能,有自己意识、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AI几乎都是弱AI,当有明确可以量化优化目标时,可以通过机器学习实现逐步迭代接近优化目标,在很多这样领域,AI可以接近甚至超过了人类水平。 这样我们可以以获取高分为目标,做一个英语考试系统,让这个系统参加考试,会取得不错成绩,而且在未来几年内,考试水平会超过人类最好水平。 在各个弱AI领域,可以超过人类最好水平;在感知决策等方面,AI不如初生婴儿,所以现在一切以人类年龄宣称自己AI产品智能水平行为,都是耍流氓。

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    战斗民族开源 | ClickHouse万亿数据双中心设计与实践

    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情形下能正常提供服务。但残酷是,这种理想情形最终会随着业务增长走到尽头,查询会变得越来越慢。 你可能通过增加更多内存,订购更快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。如果你需求是解决怎样快速查询出结果,那么ClickHouse也许可以解决你问题。 这篇文章是来自百分点赵群分享关于基于clickhouse构建数据中心经验。 /分析 有一定并发要求 实时性要求 期望OLAP引擎: PB级数据存储 高性能查询/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数量关系,一定是需要相对均衡 Part数量,实际代表着提交频率,一定是稳定,且经过估算 ClickHouse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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    战斗民族开源 | ClickHouse万亿数据双中心设计与实践

    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情形下能正常提供服务。但残酷是,这种理想情形最终会随着业务增长走到尽头,查询会变得越来越慢。 你可能通过增加更多内存,订购更快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。如果你需求是解决怎样快速查询出结果,那么ClickHouse也许可以解决你问题。 这篇文章是来自百分点赵群分享关于基于clickhouse构建数据中心经验。 /分析 有一定并发要求 实时性要求 期望OLAP引擎: PB级数据存储 高性能查询/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数量关系,一定是需要相对均衡 Part数量,实际代表着提交频率,一定是稳定,且经过估算 ClickHouse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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    树莓派:最好安排

    树莓派是一款低成本电脑,因此它一个应用场景就是充当小型服务器。我平时就会在自己局域网下接入一个树莓派,做一些数据备份和上传工作。 规划记录crontab保存后,cron就将按照规划,在对应时间执行对应命令。每个用户有一个自己crontab,当cron要执行规划时,也会以相应用户身份来执行。 当服务终止时,操作系统也能根据脚本定义,自动地回收相关资源。用户还能把重要服务设置成开机启动,省了手动开启麻烦。 Linux在开机启动时,真正检查是/etc/rcN.d文件夹,执行其中脚本。这里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,执行其中脚本。 /etc/rc.local是在系统初始化末尾执行一个脚本。如果把太多任务加入到这个脚本中,不但会拖慢开机速度,还会造成管理上混乱。

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