分成两块，一个是客户端引导类Bootstrap,只用1个channel来处理所有的网络交互，另一个是服务端的ServerBootstrap,它提供一个父channel来接受客户端的请求，然后父channel...创建多个子channel来用于的通信 企业微信截图_15626414653590.png Netty可以如何来支撑一个代理服务器，接收客户端请求的同时，又调用自己内部的服务？...和客户端channel之间交互数据时的上下文切换 企业微信截图_15626414994780.png 这中类型解决方案Netty一般准则是复用eventLoop 如何一次添加多个ChannelHandler...是干什么的？...配置channel设置项用，当作用于引导时，它将适用于当前引导所创建的所有channel 如果要在netty的生命周期之外使用相关属性和数据，可以怎么做？
前情提要 上一篇，我们了解了引导的一些理论知识，包括分段、分步的概念，强引导与弱引导，引导的触发、类别、操作、保存点等，本篇笔者将结合这些理论来聊聊引导的配表。...步骤2：引导点击空技能槽 步骤3：引导点击技能列表中可学习的技能 步骤4：引导点击确定按钮 配置步骤表 抛开引导的触发，先来了解如何将引导的步骤配置到表里。...配表前需要对表的结构进行设计，也就是表有哪些列： id 用以区分引导步骤，每个id对应不同的引导操作。 类型 用于区分某一步引导是对话，还是点击，亦或是其他的逻辑操作。...用数字来枚举类型，如：1表示对话，2表示点击 不同的操作也用数字来索引： 1：点击空技能槽 2：点击技能列表中可学习的技能 3：点击技能学习确定按钮 因为工具的需要，没有内容的单元格用0填充 调整后的表结构就变成了这样...配置触发表 如果说步骤表每一行针对的是引导的每一步，那么触发表的每一行针对的就是引导的每一段，触发表用于判定某一段引导是否达到触发条件，若是，则开始这一段引导。
说得直白点，就是我们在体验设计的时候，需要达到一个目的，那就是用户体验完之后，会对我们的品牌产生一定的认知。也就是我们说的标签。...在品牌轮的模型中，品牌并不是用文字标语或广告去告诉消费者它是谁，而是通过体验设计把信息放进消费者的心中 消费者能记住的不用太多，一件就够了。不仅仅是广告语，包装、颜色、味道、触觉。五感才是强印记。...消费者在心智中给品牌贴的标签，是一个综合的感性作用的成果，品牌信息就是在这个过程中被传递的主要信息。这句话很关键，品牌信息一定是传递出去的主要信息。...品牌轮的第三个组件：关键时刻 关键时刻是影响消费者决策的微小而明确的时刻。消费者在乎什么，TA们做选择时候的决策依据。关键时刻就是找出什么影响了消费者的决策。迎合TA、满足TA。...品牌轮第四个组件：MOTX MOTX是消费者在MOT的品牌体验，X就是Experience（经验）。 我把它理解为落地过程中品牌信息带给消费者的体验。也就是品牌创造价值的具体做法。
昨天收到一个业务同学的需求邮件，一般有些复杂的需求业务同学会发邮件告知我们，需要我们评估之后再做交付，我看了邮件之后，发现这个需求好像有点别扭，大体的意思是在中间件的环境中创建一张表，表结构如下： CREATE...首先对于这个表的定义上，业务同学说是归属于状态表，也就意味着表中的每一个用户都有唯一的状态值对应，这个表中存储的数据量会越来越大。...还有字段id的设计，按照状态表的使用方式，也是不合理的，在一些特殊的场景中我们会采用id+其他业务属性字段组合主键， 在这里这种场景显然不是。...经过进一步的沟通，我们再次挖掘需求，对于里面的表数据是如何处理的，业务同学说其实表中的数据如果时间长了之后是需要考虑数据清理的，所以按照这种模式，这个需求的就基本清晰了，和初始需求有比较大的差异。...到了这里需求的方向其实就有了大的转折，这个表按照目前的需求其实使用日志表的模式要更好一些，比如表中的数据是按照如下的列表情况存储，以日期表为维度进行存储。 ?
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.18511 项目地址：https://bitmobility.github.io/LGDRL/ 本篇论文提出了一种基于大型语言模型...（LLM）引导的深度强化学习（DRL）框架，用于解决自动驾驶车辆决策问题。...该方法通过将LLM专家集成到DRL中，为DRL的学习过程提供智能指导，并利用创新的专家策略约束算法和新颖的LLM干预交互机制来提高DRL决策性能。...同时，周围有30辆随机位置和速度的其他车辆。实验过程中，每一步的时间间隔为0.05秒，总时间为20秒。这些参数被总结在表II中。 基准方法分为三类。...第二类包括SAC+RP和SAC+BC，这两种方法都使用在线专家，在学习过程中实时提供干预。第三类是SAC+Demo，使用离线专家，即预先收集的专家演示数据，不参与学习过程中的干预。
在本文中，作者提出了一种新颖的时空多模态基础模型，该模型利用知识引导的概念来加强其嵌入。...作者将作者的结果与使用重建预训练任务创建的嵌入进行了比较。 Baselines 表1展示了针对架构的输入序列选择和针对模型的预训练任务选择。...回想一下，作者的模型的预训练任务是未来k步的可变预测（），即表中的，而作者的输入序列是多模态的（），既包括卫星数据也包括天气数据，即表中的。...作者的模型在时间上具有灵活性，并且可以适应包括时空遥感数据的地球科学下游任务。作者的研究是向在预训练任务中融入知识引导原则并采用多模态方法改进嵌入的第一步。...本研究是向在预训练任务中融入知识引导原则，以及采用多模态方法提高嵌入效果的第一步。
Doris的表模型和MySQL的存储引擎: innodb,myisam,memeory等功能类似, 不同的表模型擅长处理不同的数据方式. 如何能高效的查询, 直接取决于选择的表模型....表一旦创建, 表模型不能更改. 1. Doris表中字段分类 在Doris表中, 字段被人为的分为2种: Key和Value. Key也就是俗称的维度, Value是指标....Doris目前支持三种表模型 AGGREGATE 聚合模型, 聚合模型支持Value列在导入数据时, 按照指定的聚合类型聚合数据, 达到预先聚合数据, 提高查询的目的....UNIQUE 唯一模型, 其实是聚合模型的一个特例, 在唯一模型中, 所有的Value列会按照REPLACE的方式聚合, 也就是除了UNIQUE KEY之外的列, 都是新数据替换旧数据....这种数据模型区别于 Aggregate 和 Uniq 模型。数据完全按照导入文件中的数据进行存储，不会有任何聚合。
基于此，本文提出了一种新的 DiffusionCLIP 方法，这是一种通过扩散模型进行 CLIP 引导的强大图像操作方法。...最后，如果一些隐变量经过了预先计算（如图 1 中灰色部分），那么通过将这些隐变量重新应用到调整其他属性的任务中，可以进一步减少微调的时间。...然后，用微调过的模型 \epsilon_{\hat{\theta}} 将 x_0' 转化为在 CLIP 引导的未知领域中调整的图像 \hat{x}_0 。整个过程如图 2 所示。...实验结果 测试指标对比 表1 DiffusionCLIP 与其他模型在人脸图像重建上的对比 表2 CelebA-HQ 数据集上真实图像操作的人工评估结果，数值代表 DiffusionCLIP 相对于每种方法的偏好率...表3 图像操作任务的评价指标结果 效果展示 图4 DiffusionCLIP 和其他文本驱动的图像编辑模型的对比 图5 在未知领域之间进行图像转换的结果 图6 图像多属性变换的结果 图7 图像连续变换的结果
问题原因排查 首先当然要怀疑会不会该语句没走索引，查看建表DML中的索引： KEY `idx_1` (`city_id`,`type`,`rank`), KEY `idx_log_dt_city_id_rank...索引要考虑 order by 的字段 为什么这么说？因为如果我这个表中的索引是city_id,type和id的联合索引，那优化器就会走这个联合索引，因为索引已经做好了排序。...「我们换一种办法，我们去引导优化器选择联合索引。」...这样也有一定的弊端，比如我这个表到了8000w数据，建立索引非常耗时，而且通常索引就有3.4个g，如果无限制的用索引解决问题，可能会带来新的问题。表中的索引不宜过多。...总结 本文带大家回顾了一次MySQL优化器选错索引导致的线上慢查询事故，可以看出MySQL优化器对于索引的选择并不单单依靠某一个标准，而是一个综合选择的结果。
hive删除表和表中的数据，以及按分区删除数据 hive删除表： drop table table_name; hive删除表中数据： truncate table table_name; hive按分区删除数据
编译 | 曾全晨 审稿 | 王建民 今天为大家介绍的是来自Marinka Zitnik团队的一篇关于模型预训练的论文。语言模型的预训练及其衍生的通用方法已经重新塑造了机器学习研究。...PT/FT方法已经产生了能够对自然语言问题提供自由文本答案的模型，能够从序列预测蛋白质的性质，以及能够从分子（SMILES）字符串中预测反应合成等一系列进展。...PT的一个方面决定了最终的FT性能，即预训练的每个样本潜在空间的几何结构。例如，在NLP中，已经有大量研究表明，预训练语言模型产生的句子嵌入可能是非平滑且各向异性的，这会损害下游任务的性能。...除了这些损失函数之外，在摘要和蛋白质领域中，作者使用了一个温和的启动程序，从现有的语言模型中初始化PT，而不是从零开始。...表1 图 2 为了分析我们的实验结果，作者计算了在所有FT任务中，表现最佳的SIPT模型相对于每个标记或每个样本基准线的误差相对减少（表1）。
这些特定于任务的属性通常被编码为扩散模型的指导，包括调节和控制信号以引导样本生成。值得注意的是，指导允许在广泛的应用中创建多样化和相关的内容，这突出了扩散模型的多功能性和适应性。...尽管分类器引导需要离散标签 y（尽管可以是多维的），但上一个展示中的分解对基于引导的微调有深远的影响。实际上，[19,117,183] 通过纳入适当标量值函数的梯度，将引导扩展到任意条件。...相同的强度参数可以引入到分类器引导中，作为 因此，我们将不区分不同的引导方法，并将 η 称为引导的强度。 η 产生的后果最常见的观察结果在图 6 中关于三分量高斯混合模型的说明中得到了最好的展示。...在扩散模型中，得分函数构成控制，并引导生成样本的质量。在最简单的无条件扩散模型中，我们定义成本为生成分布和数据分布之间的分布差异，例如总变差距离和Wasserstein距离。...8 结论 在本文中，我们调查了扩散模型如何生成样本、它们的广泛应用，以及它们的现有理论基础。我们采用了扩散模型中前向和后向过程的连续时间描述，并讨论了它们的训练过程，特别是当存在引导以引导样本生成时。
该研究致力于解决一个挑战：定制抗体中高度变异的互补性决定区（CDRs），以满足开发性要求。作者将属性指导整合到使用扩散概率模型的抗体设计过程中。...这些方法相较于基于序列的方法的一大优势在于，它们能够在生成过程中同时考虑抗原表位和抗体框架结构，这对亲和力优化非常有用。除了抗体的抗原靶向性能外，其开发性属性对于治疗性开发至关重要。...尽管现有方法部分地优化了抗原靶向属性，但开发性参数的整合仍是一个开放且关键的挑战。因此，在本研究中，作者使用基于属性条件化的扩散概率模型来设计抗体，以生成CDR环的新序列和结构。...模型设计 图 1 作者的工作基于使用扩散模型进行抗体序列和结构共同设计的现有方法。具体来说，作者使用了DiffAb模型，该模型能够在考虑抗体框架和结合抗原的情况下，共同生成CDR序列和结构。...表 1 亲水度感知旨在设计包含亲水性氨基酸类型的CDR序列，同时不损害目标结合亲和力。
使用逆向工程的方法，连接到现有的数据库，由数据库生成物理模型。 物理模型能够直观的反应出当前数据库的结构。在数据库中的表、视图、存储过程等数据库对象都可以在物理模型中进行设计。...： 若要在物理模型中添加一个表，单击“表”按钮，然后再到模型设计面板中单击一次便可添加一个表，系统默认为表命名为Table_n，这里的n会随着添加的表增多而顺序增加。...添加的表是没有任何列的，如图所示： 单击工具栏的鼠标指针按钮，将鼠标切换回指针模式，然后双击一个表，系统将打开表属性窗口，在General选项卡中可以设置表的Name、Code等属性。...例如我们要新建一个教室表（ClassRoom），则可修改Name和Code。Name是在模型中显示的名称，Code是生成数据库表的时候的实际表名。...另外Name中的内容还会作为SQL Server中的表备注。 单击Columns切换到列选项卡，在下面的列表中可以添加表中的列。
ISO/IEC软件质量模型中，质量特性及子特性表 功能性 可靠性 易用性 效率 可维护性 可移植性 适合性 容错性 易理解性 时间特性 可分析性 适应性 准确性 易回复性 易学性 资源利用率 可修改性...可安装性 互操作性 成熟性 易操作性 效率的依从性 稳定性 共存性 安全性 可恢复性 吸引性 可测试性 易替换性 功能性的 可靠性的顺从性 易用性的依从性 可维护性的依从性 可移植性 顺从性 例题...1、2019年下半年31题： ISO/IEC软件质量模型中，易使用性是指与使用所需的努力由一组规定或隐含的用户对这样使用所作的个别评价有关的一组属性，其易使用性的子特性不包括( )。...例题2、 在ISO/IEC软件质量模型中，可靠性是指在规定的一段时间内和规定的条件下，软件维持在其性能水平的能力；其子特性不包括 。 ...可恢复性（Recoverability）：软件产品在失效发生的情况下，重建规定的性能级别并恢复直接影响的数据的能力。
哈希表是一种常用的数据结构，广泛应用于字典、散列表等场合。它能够在O(1)时间内进行查找、插入和删除操作，因此被广泛应用于各种算法和软件系统中。...哈希表的实现基于哈希函数，将给定的输入映射到一个固定大小的表格中，每个表项存储一个关键字/值对。哈希函数是一个将任意长度的输入映射到固定长度输出的函数，通常将输入映射到从0到N-1的整数范围内。...整个操作过程在常数时间内完成，因为Python实现了哈希表来支持这些操作。 除了Python中的字典，哈希表也可以自己实现。...一种解决冲突的方法是使用链表，即在哈希表每个位置上存储一个链表，将冲突的元素加入到这个链表的末尾。当进行查找时，先使用哈希函数计算出元素应该在哈希表的位置，然后在对应的链表上线性地查找元素。...这种处理冲突的方法称为链式哈希表。 哈希表的时间复杂度取决于哈希函数的持续均匀，因此对于一个给定的哈希表和哈希函数，最好的方法是进行实验和调整，以达到最优的性能和效率。
查询tablename 数据库中 以”_copy” 结尾的表 select table_name from information_schema.tables where table_schema='tablename...information_schema.tables 指数据库中的表（information_schema.columns 指列） table_schema 指数据库的名称 table_type 指是表的类型...（base table 指基本表，不包含系统表） table_name 指具体的表名 如查询work_ad数据库中是否存在包含”user”关键字的数据表 select table_name from...如何查询表名中包含某字段的表 select * from systables where tabname like 'saa%' 此法只对Informix数据库有用 查询指定数据库中指定表的所有字段名column_name...column_name from information_schema.columns where table_schema='csdb' and table_name='xxx' 检查数据库’test’中的某一个表
MySQL是一款流行的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种规模的应用程序中。在MySQL中，有两种类型的表：临时表和普通表。...下面介绍MySQL中临时表与普通表的区别，包括定义、作用、生命周期、可见性、性能等方面。 临时表，临时表是一种在当前会话中存在的特殊类型的表，它们只对创建它们的会话可见，并在会话结束后自动删除。...生命周期 临时表：临时表只在创建它们的会话中存在，并在会话结束时自动删除。如果会话意外终止，临时表也会被删除。 普通表：普通表是持久的，除非显式删除或DROP TABLE语句执行后，否则会一直存在。...普通表：普通表通常比临时表查询结果慢，因为它们可能包含大量数据，并且可能由多个会话并发访问。但是，普通表可以针对特定的查询进行优化，例如使用索引。 在MySQL中，临时表和普通表都有自己的用途和作用。...临时表主要用于存储中间结果，处理大量数据和分解复杂逻辑；普通表主要用于长期数据存储和多个会话的访问。临时表只在创建它们的会话中可见，并在会话结束时自动删除，而普通表可以由任何会话访问和修改。
在Hive数据仓库中，重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。 内部表 默认创建的表都是所谓的内部表，有时也被称为管理表。...分区表 分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。...PARTITIONED英文意思就是分区的，需要指定表中的其中一个字段，这个就是根据该字段的不同，划分不同的文件夹。...分桶则是指定分桶表的某一列，让该列数据按照哈希取模的方式随机、均匀地分发到各个桶文件中。 具体的分桶表创建命令如下，比分区表的不同在于CLUSTERED。CLUSTERED英文意思就是群集的。...是读模式，所以对添加进分区的数据不做模式校验，分桶表中的数据是按照某些分桶字段进行 hash 散列形成的多个文件，所以数据的准确性也高很多。
A表：30万，主键ID B表：300万，主键ID 从B表中删除ID=A表ID的记录。...SELECT T.ID, ROWNUM RN FROM A) WHERE RN > 0 AND RN <= 50000) AB WHERE A.ID = B.ID); 但执行计划显示COST较大，且瓶颈是B表的全表扫描...B10多个B表(都是300万)，串行操作相当于10次B表的全表扫描，因为磁盘IO性能较差，执行单个DELETE时都可能占据较大CPU，所以不能并行。 是否还有优化空间呢？请高手指点，谢谢！
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