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慢的不是 Ruby，而是你的数据库

这是一个简化版本（而我实际版本使用的 CSV 是这里使用的例子的十倍）。这个例子计算了一部电影的票数，并对这些票数进行分组：0 到 10 票之间，10 到 100 票之间等等。...将业务逻辑、约束、验证和计算推入数据库，等于放弃了最简单、通常也最经济的性能提升手段：“增加更多服务器”。 Rails 正如多次提到的，Rails 的复杂性导致了真正难以解决的性能问题。...使用难以筛选、分组或排序或优化不佳的列。使用非索引列。 我的经验法则是，每个添加或删除的 where、has_many、group 或任何此类 active-record 方法都必须伴随着数据库迁移。...[3] 一个快速 grep：超过 9000 个类，超过 33000 个方法；不包括所有神奇的动态方法，比如围绕数据库模型的方法。这还不包括 rails 本身附带的 70 多个依赖项。...对于 Rust 中的功能相当的版本来说，它可能会一样慢。 [9] 有更多的理由说明这是一个更好的主意。最明显的一点是，你永远不能把所有的业务逻辑都放在数据库中，即使你想这样做。

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基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法

[mqic6czuv1.png] 2 线性回归算法概述 2.1 线性回归简介 ◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合 ◆ 如回归分析中，只有一个自变量的即为一元线性回归...VS 非线性 ◆ 线性简言之就是两个变量之间存在一 次方函数关系 ◆ 自然界中变 量间更多的关系是非线性的,绝对的线性关系相对很少 ◆ 因此,在选择数学模型进行拟合的时候,很多情况使用非线性函数构造的模型可能比线性函数模型更好...,就是在训练过程中,将训练数据集拆分为训练集和验证集两个部分 训练集专用训练模型 验证集只为检验模型预测能力 当二者同时达到最优,即是模型最优的时候 [34nsdlpng3.png] 8.4 正则化原理...◆ 我们在前面的示例中可以看到,对于过拟合现象,往往都是模型过于复杂，超过实际需要 ◆ 那么,能否在损失函数的计算中,对模型的复杂程度进行量化,越复杂的模型,就越对其进行”惩罚”， 以便使模型更加”中庸...我们实现了一个pool adjacent violators algorithm 算法，该算法使用一种并行化保序回归的方法。 训练输入是一个DataFrame，它包含三列 ： 标签，功能和权重。

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基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法

线性回归简介 ◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合 ◆ 如回归分析中，只有一个自变量的即为一元线性回归,其自变量与因变量之间的关系可以用一条直线近似表示...)是机器学习中常用的一种优化方法 ◆ 它是通过不断迭代更新的手段,来寻找某一个函数的全局最优解的方法 ◆ 与最小二乘法类似,都是优化算法,随机梯度下降特别适合变量众多,受控系统复杂的模型,尤其在深度学习中具有十分重要的作用...次方函数关系 ◆ 自然界中变 量间更多的关系是非线性的,绝对的线性关系相对很少 ◆ 因此,在选择数学模型进行拟合的时候,很多情况使用非线性函数构造的模型可能比线性函数模型更好 7.2 逻辑回归 ◆ 逻辑回归即...,就是在训练过程中,将训练数据集拆分为训练集和验证集两个部分 训练集专用训练模型 验证集只为检验模型预测能力 当二者同时达到最优,即是模型最优的时候 8.4 正则化原理 ◆ 我们在前面的示例中可以看到...,对于过拟合现象,往往都是模型过于复杂，超过实际需要 ◆ 那么,能否在损失函数的计算中,对模型的复杂程度进行量化,越复杂的模型,就越对其进行”惩罚”， 以便使模型更加”中庸” ◆ 上面的思路就是正则化的思想

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如何从 MongoDB 迁移到 MySQL

代码的迁移 Mongoid 在使用时都是通过 include 将相关方法加载到当前模型中的，而 ActiveRecord 是通过继承 ActiveRecord::Base 的方式使用的，完成了对数据的预处理...在添加 uuid 列并建立好索引之后，我们就可以开始对数据库进行迁移了，如果我们决定在迁移的过程中改变原有数据的主键，那么我们会将迁移分成两个步骤，数据的迁移和关系的重建，前者仅指将 MongoDB 中的所有数据全部迁移到...#delete_obsolete_columns 和 DatabaseTransformer#update_rename_columns 方法删除部分已有的列、更新一些数据列最后将所有的 id 列都变成...在查找到对应的数据行之后就非常简单了，我们调用对应的 post= 等方法更新外键最后直接将外键的值保存到数据库中，与数据的迁移过程一样，我们在这段代码的执行过程中也会打印出当前的进度。...，那么我们就可以使用下面的迁移文件将数据库中与 uuid 有关的全部列都删除了： ?

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把周杰伦的脸放进漫画，北航团队用MangaGAN画出新版《死神》

机器之心报道 参与：蛋酱、魔王 有了这个模型，你也能拥有冷峻严酷的漫画形象——并且是独树一帜的久保带人 Style！或许，还能用这个方法找到「真人版」的川上富江？ ?...用来训练 MangaGAN 的数据集也来源于一部非常受欢迎的漫画作品——久保带人的《死神（Bleach）》，包含漫画人脸的面部特征、特征点、身体等元素，所以生成结果也带有强烈的久保带人风格。...对于眼睛和嘴巴部位，为了实现更好的非成对数据匹配，研究者将 CycleGAN 与反向映射（reverse mapping）相结合，并进行了三项改进： 第一，设计了一个带有 SP loss L_SP 的...上图第 5 列和第 11 列展示了使用 SP 模块进行改进的效果；第 6 列和第 12 列分别展示了使用编码器 E^eye 和 E^mouth 的改进效果；第 4 列和第 10 列展示了使用结构平滑损失进行改进的效果...因此研究者也将「几何特征」分解为三种属性：脸型、位置、大小，并使用三个 sub-GAN 分别转换。 ? GTN pipeline。

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Nest.js 实践总结分享

使用 Active Record 方法，可以在模型本身内定义所有查询方法，并使用模型方法保存、删除和加载对象。..."; await user.save(); 使用 Data Mapper 方法，你可以在称为 “存储库” 的单独类中定义所有查询方法，并使用存储库保存、删除和加载对象： const user = this.userRepository.create...使用 Exclude 来隐藏不必要的数据 使用过滤器从数据库中获取的数据是很常见的。过滤器的整个目标是删除或格式化来自数据库的数据。这会导致很多垃圾逻辑，使代码变得更冗余。...使用实体的 getter 方法 一些通用的逻辑可以作为属性直接添加到你的实体逻辑里。...最常见的用例与密码散列和获取全名有关，这时可以使用 getter 方法，但是要注意不要过度使用，避免给实体承担大量的业务逻辑。

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重新温习软件设计之路（2）

比如，DI依赖注入是一种模型解决了组件创建和组装的问题，MapReduce也是一种模型解决了分布式计算中节点分发和调度的问题。...比如，从Rails的对外暴露的REST接口设计中，可以看到，它对REST的使用方式做了一个约定，只要遵循Rails的习惯写法，写出来的结果就基本上符合REST规范的。...换句话说，Rails将REST这个模型用一种更实用的方式落地了。 Rails.application.routes.draw do ......嗯，ASP.NET MVC框架其实也是将MVC这个模型用一种更实用的方式落地了，让大家可以尽可能的统一风格。 毫无疑问，这就是一种将最佳实践固化在接口中的方式。...记得我在2018年学习Spring Cloud的时候，接触了Spring Data JPA这个框架，现在看来，它就参考了Rails的接口设计，这时如果再需要表达一对多关系的时候，就可以在Java中写成这个样子了

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Nest.js 实践总结

使用 Active Record 方法，可以在模型本身内定义所有查询方法，并使用模型方法保存、删除和加载对象。..."; await user.save(); 使用 Data Mapper 方法，你可以在称为 “存储库” 的单独类中定义所有查询方法，并使用存储库保存、删除和加载对象： const user = this.userRepository.create...使用 Exclude 来隐藏不必要的数据 使用过滤器从数据库中获取的数据是很常见的。过滤器的整个目标是删除或格式化来自数据库的数据。这会导致很多垃圾逻辑，使代码变得更冗余。...使用实体的 getter 方法 一些通用的逻辑可以作为属性直接添加到你的实体逻辑里。...最常见的用例与密码散列和获取全名有关，这时可以使用 getter 方法，但是要注意不要过度使用，避免给实体承担大量的业务逻辑。

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一秒钟一句话生成 PowerBI 数据字典并与同事分享

如何提取数据模型的信息 有很多方法提取数据模型的信息，但是对小白来说，我们需要： 一秒钟一句话生成 Power BI 数据字典并与同事分享。 这看似是一个不可能完成的任务。...的确，有很多方法和工具可以从 Power BI Desktop 的数据模型中提取信息，但是对于小白来说，怎么可以快速实现呢？ 小白的标准操作在于： 第一步，复制粘贴 “度量值” 内容。...它可以直接返回当前数据模型中所有表和列的信息。...无法用于计算表 不难想到可以用计算表来计算以上的字典并放入当前数据模型，可惜是不行的，例如在 Power BI Desktop 中，创建计算表，并写入： 这就出现了一个循环依赖的错误。...但这里怀着再进一步重构的想法，我们观察到： 在整套解决方案的逻辑链条中，有这样的前提假设： 我们想要表，但 COLUMNSTATISTICS 却不能用于计算表； 可以用度量值，但度量值却不能返回表。

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暴力方法将成过去？UC伯克利等新研究返璞归真，探索网络的本质

选自arXiv 作者：Haozhi Qi等 机器之心编译 参与：魔王 深度卷积神经网络的训练很难，方法很多，有没有可能从中提炼出一条指导性原则呢？...其实现方式是：在初始化和训练期间，令卷积核具备近似保距性（near isometric）；使用 ReLU 激活函数的变体，实现保距性。 ?...保距性，即网络中每一层保存前向传播和反向传播的内积，这在深度 ConvNet 的训练中起到关键作用。...最后，研究者进一步在 COCO 数据集上评估了该方法在目标检测和实例分割任务中的性能，结果如下表 6 所示：尽管在相同深度下 R-ISONet 的分类准确率低于 ResNet，但 R-ISONet 的检测和实例分割性能更优...这表明 R-ISONet 模型具有更好的特征迁移能力并且可以减轻 BatchNorm 带来的劣势。 ? 表 6。

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正则化技巧：标签平滑（Label Smoothing）以及在 PyTorch 中的实现

但是有没有一种方法可以同时对抗过度拟合和过度自信呢? 标签平滑是一种正则化技术，它扰动目标变量，使模型对其预测的确定性降低。...在本文中，我们将解释标签平滑的原理，实现了一个使用这种技术的交叉熵损失函数，并评估了它的性能。 标签平滑 我们有一个多类分类问题。...这是与二元分类不同的任务因为在二分类中只有两个可能的类，但是在多标签分类中，一个数据点中可以有多个正确的类。因此，多标签分类问题的需要检测图像中存在的每个对象。 标签平滑将目标向量改变少量 ε。...直观地说，标签平滑将正确类的概率值限制为更接近其他类的概率值。通过这种方式，它被用作正则化技术和对抗模型过度自信的方法。...然后，我们训练了一个计算机视觉模型，用十行代码识别不同品种的猫和狗。 模型正则化和校准是两个重要的概念。更好地理解这些概念可以帮你成为一个更好的深度学习实践者。

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不要让框架控制你的项目，过度依赖框架会害了你

作为用户（即使用框架的开发人员），你可以继承类，或者采用mixin的方式使用其他类、模块或函数的代码。 例如，在Rails中，你只需要继承“一个模型”，就可以让对象公开大量方法。...我们使用这些代码，并随着时间的推移，将我们的代码更加紧密地耦合到框架中。直到我们的代码完全依赖于框架。 所以人们常说，在框架内开发软件，而不是利用框架开发软件，因为你确实是在框架中构建项目。...在MVC模型中，M是存储，V是模板，而C是HTTP层，却没有提供一个统一的、合乎逻辑的地方来保存逻辑和领域代码。框架鼓励我们将这些代码放在最近的地方，而不是最方便维护的地方。...如果是在一个干净的分层架构中，我们肯定会分离这些技术细节，避免将它们混合在一起，同时将业务逻辑统一放在一个地方。 在这样的架构中，框架的作用并不重要，领域（或层）的意义就在于独立、没有任何依赖关系。...保存费用的方法叫做expenses_repository.add(expense)，其背后可能使用了世界上最复杂的分布式数据库框架，或者使用了一个漂亮的框架将费用推送到某个在线会计工具中。

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JetBrains RubyMine 2022 Mac中文激活版(RailsRuby开发工具)

，超级方法，测试，用法，实现，是一款功能强大的代码编辑工具。...图片RubyMine功能特色RuboCop以前，RubyMine使用预定义的逻辑来映射RuboCop和IDE检查严重性。现在，您可以更改默认映射以增加或减少特定RuboCop攻击的严重性。...代码更好的Struct代码洞察力借助对结构类型的改进的代码洞察力，您现在可以查找所需结构类型的用法，并导航回其声明。...编辑器现在为这些调用提供自动完成功能，并且可以将您导航到相关的数据库字段滑轨使用“一切运行”来运行RAIls任务在v2019.3之前的版本中，可以通过专用弹出窗口运行RAIls生成器和Rake任务。...刺激和榆木新的RAIls项目在2019.3中，您可以将Stimulus或Elm指定为新RAIls项目的JavaScript库。

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RubyMine 2022 for Mac(强大的RailsRuby开发工具)v2022.3.1中文激活版

，超级方法，测试，用法，实现，是一款功能强大的代码编辑工具。...RubyMine 2022 for Mac(强大的Rails/Ruby开发工具)图片RubyMine功能特色RuboCop以前，RubyMine使用预定义的逻辑来映射RuboCop和IDE检查严重性。...现在，您可以更改默认映射以增加或减少特定RuboCop攻击的严重性。代码更好的Struct代码洞察力借助对结构类型的改进的代码洞察力，您现在可以查找所需结构类型的用法，并导航回其声明。...编辑器现在为这些调用提供自动完成功能，并且可以将您导航到相关的数据库字段滑轨使用“一切运行”来运行RAIls任务在v2019.3之前的版本中，可以通过专用弹出窗口运行RAIls生成器和Rake任务。...刺激和榆木新的RAIls项目在2019.3中，您可以将Stimulus或Elm指定为新RAIls项目的JavaScript库。

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Spark 基础（一）

在执行Action操作期间，Spark会在所有Worker节点上同时运行相关计算任务，并考虑数据的分区、缓存等性能因素进行调度。...可以使用read方法 从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后，需要定义列名、列类型等元信息。...选择和过滤：使用select()方法来选择特定列或重命名列。使用where()和filter()方法来过滤数据。...数据可视化：为了更好地理解数据，我们可以使用一些数据可视化工具，如matplotlib, seaborn 等。在Spark中，可以使用pyspark.ml.api 来方便地完成数据可视化操作。...在训练模型之前，需要划分训练集和测试集，在训练过程中可以尝试不同的参数组合（如maxDepth、numTrees等），使用交叉验证来评估模型性能，并选择合适的模型进行预测。

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框架分析（6）-Ruby on Rails

核心概念以及组件讲解 MVC架构模式 Rails框架采用了MVC架构模式，将应用程序分为三个主要部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。...模型负责处理数据逻辑和数据库操作，视图负责呈现用户界面，控制器负责处理用户请求和协调模型和视图之间的交互。...通过Active Record，开发人员可以使用Ruby代码来表示数据库表和记录，而无需直接编写SQL语句。它还提供了丰富的查询接口和数据验证功能。...MVC架构 Rails框架采用了MVC架构模式，将应用程序分为模型、视图和控制器三个部分，使代码分离更清晰。这种架构模式使得开发人员可以更好地组织和管理代码，提高了应用程序的可维护性和可测试性。...开发人员在选择使用Rails框架时，需要权衡这些因素，并根据项目需求来做出决策。

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oracle基础|oracle的认知|Select用法详解

数据模型是数据库中数据的存储方式，是数据库系统的基础 数据模型经历了： 1.层次模型：层次模型是数据库系统最早使用的一种模型，它的数据结构是一棵“有向树” 2.网状模型：网状模型以网状结构表示实体与实体之间的联系...网状模型可以方便地表示各种类型的联系，但结构复杂，实现的算法难以规范化 3.关系型：在关系模型中基本数据结构就是二维表，不用像层次或网状那样的链接指针。...记录之间的联系是通过不同关系中同名属性来体现的 优势： 数据结构单一 关系规范化，并建立在严格的理论基础上 概念简单，操作方便。...关系模型是在1970年由IBM的研究员E.F.Codd博士首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。...(对于windows使用的是notepad) spool file_name 将接下来的sql语句以及sql的运行结果保存到文件中(append) sql1 result1 sql2 result2

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分布式 PostgreSQL 集群(Citus)官方示例 - 多租户应用程序实战

要了解如何，我们必须熟悉 Citus 如何分发数据和执行查询。 扩展关系数据模型 关系数据模型非常适合应用程序。它保护数据完整性，允许灵活查询，并适应不断变化的数据。...使用 Citus，您可以保留数据模型并使其可扩展。Citus 对应用程序来说似乎是一个 PostgreSQL 数据库，但它在内部将查询路由到可并行处理请求的可调整数量的物理服务器（节点）。...在 Citus 的术语中，company_id 将是分布列，您可以在分布式数据建模中了解更多信息。...此命令完成后，Citus 集群将接受在新 caption 列中读取或写入数据的查询。 有关 DDL 命令如何通过集群传播的更完整说明，请参阅修改表。...传统上，使用多租户共享模式方法的数据库采用创建固定数量的预分配“自定义”列，或具有外部“扩展表”。但是，PostgreSQL 为其非结构化列类型提供了一种更简单的方法，尤其是 JSONB。

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【架构设计】高并发IM系统架构优化实践

具体做法如下： 在创建表时，声明主键中的某一列为自增列，在写入一行新数据的时候，应用无需为自增列填入真实值，只需填入一个占位符，表格存储系统在接收到这一行数据后会自动为自增列生成一个值，并且保证在相同的分区键范围内...介绍了表格存储的主键列自增功能后，下面通过具体的场景介绍下如何使用。 场景 接下来通过构建一个IM聊天工具，演示主键列自增功能的作用和使用方法。...对于一对一聊天，发送方发送消息给应用服务器后，应用服务器将消息存到接收方为主键的表中，同时通知应用服务器中的消息推送服务有新消息了，消息推送服务会将上次推送给接收方的最后一条消息的消息ID作为起始主键，...在多终端中，如果有部分终端由在线变成了离线，那么应用服务器会将这个终端的session保存到存储系统的另一张表中，当一段时间后，这个终端再次上线时，可以从存储系统中恢复出之前的session，继续为此终端推送之前未读取的消息...使用前，需要确定主键列部分的结构，使用过程中不能修改；属性列部分是Schema Free的，用户可以自由定制，每一行数据的属性列部分可以不一样，所以，只需要设计主键列部分的结构。

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