IN和EXISTS被频繁使用在SQL中，虽然作用是一样的，但是在使用效率谁更高这点上众说纷纭。下面我们就通过一组测试来看，在不同场景下，使用哪个效率更高。...从两次测试来看，并不能说明谁的效率更高，而应该具体情况具体分析: 首先来看IN和EXISTS的执行原理： IN是做外表和内表通过Hash连接，先查询子表，再查询主表，不管子查询是否有数据，都对子查询进行全部匹配...所以在内表比较大的时候，不合适用in()方法，效率比较低。...的查询效率会优于EXISTS。...子查询结果集越大用EXISTS，子查询结果集越小用IN。
他特别特别想“预测”出小红的下任男友是谁。于是他找我来帮忙。 “这么办吧，”我说，“不如我们用强化学习的思想解决这个问题？” “怎么讲？”...我们通过已有的、或者测试得到的在线数据，来估计小红在各个状态下选择各个动作的“价值”，就可以估计出其会选谁当自己男朋友了。...，最可能选择谁了。...嗯...不多不少，我们应该更进一步：用 基于模型方法 （Model-based）还是 免模型方法（Model-free ）？ 啥是基于模型的方法？...基于模型方法有好有坏，好处是： 更充分地利用数据，有些数据对于 的更新是没什么用的，但对于判断小红是个什么样人有用（对于建模有用）； 基于模型，我们再产生一些数据，喂给 ，这样，那些本来没什么用的数据也能间接地发挥价值
有为客户提供数字咨询的经验 你会选哪一个？...管理团队选择了一位不太懂行的内部人士来领导这次数字化转型: 这位前销售组织负责人最反对使用数字技术，他在数字技术方面缺乏经验，是出了名的性格活泼，但他曾做出过一些成绩，也愿意学习。...例如，通过合作将电器公司的产品放在零售商的网上商店的最显眼的位置。随着新客户的不断加入，他会根据需要迭代和改进模型。...这次数字化转型非常成功，通过与 B2B 合作伙伴合作，探索 B2C 数字化转型计划(主要是在零售商无法增加独特价值的领域) ，该公司已经成为数字领域的先驱。...在高管团队绞尽脑汁思考下一个挑选谁的问题时，我们告诉他们，“暂时忘记数码产品吧: 如果你要进军中国市场，你会挑选谁来领导这个具有挑战性的项目?
ZK 的内存模型吧～ 一、内存模型 ZKr～老规矩，今天让我们看看动物村又发生了什么事情吧？...ZKr～ ---- 下面把这个内存模型用猿话翻译一下： 整个内存对象在 ZK 中对应的对象其实就是 DataTree 其实整个 ZK 的数据最终是存在一个哈希表（ConcurrentHashMap）中，...0 的话就是把从右边数第一位翻成 1 然后是 1 依此类推 2 到 5 所以到这里大家能知道，BitSet 用一个 64 位长度的整型数字，分别用每一位的 0 或 1 来记录数据，这样长度只有 1 的数组也能记录...64 个数字，准确的说是 0 ～ 63，这 64 个数字。...介绍了半天，还没讲这个改进的版本怎么用呢。
AI不仅仅用于聊天，基于 LLM大模型的智能知识库，还能用来做其他事情！01 智能知识库为何而生？...您的服务团队，是否遇到过以下问题：过往经验没人汇总，难觅问题的解决方案处理问题时检索知识太慢，造成客户投诉02 腾讯云安灯是怎样做的？想高效解决问题？请把工单经验转为企业知识！...AI智能助手，帮您自动生成属于企业的知识，让您快速参考历史经验，以便更好地服务客户。03 怎样发挥智能知识库的最大效益？...通过AIGC实现「知识智能沉淀」，知识效率大大提升；当您完成工单后，智能助手会利用大模型自动提取信息，总结工单中的客户问题及解决方案，并将内容沉淀至“AI生成”的知识库。...支持「知识自由编辑」，知识转化更精确；对于知识库中的“AI生成”内容，您可自由删改。经过人工查验编辑后的内容，将进入“人工整理”的知识库。
本文首发「卡拉云产品技术博客」：《AARRR模型的颠覆者RARRA，谁才是最好的增长黑客模型？》 AARRR 与 RARRA 的哲学，从本质上就不同，前者关注「获客」，后者关注「留存」。...接下来，我们将一起研究，为什么说 Mobile Growth Stack 提出的 RARRA 增长模型是最适合后流量时代的增长模型。...AARRR 增长指标模型，简单清晰，这也是为什么这套模型如此流行，以至于成为众多公司里增长部门的标配分析模型。...接触你产品的忠诚用户，了解他们是谁，与他们建立连接。这对降低流失率、提高应用商店评分，口碑相传起到了至关重要的作用。 五....本文译者 蒋川，卡拉云联合创始人，B 端产品经理，专注研究企业内部效率工具实施搭建。 卡拉云面向产品与技术的企业内部工具开发平台，只要会写SQL，即可快速上手。
介绍 研发团队的工程效率实践，现在越来越多的人开始谈论这个话题，但是真真能实操的还本场 Chat 侧重于实践，不会有抽象的概念和理论知识。...我会拟一个场景来实战-《如何通过Gitlab+七牛云存储来构建在线产品需求文档》，一步一步的带领大家构建属于你自己或者你们团队的工程效率实践。...咱们即将要做的在线产品需求文档就是基于七牛云存储来对外发布的，对于个人来说免费 10GB 的存储空间足够了。...如何设计一个工程效率实践的产品 场景回顾 研发团队里面产品和开发的对接方式无外乎以下几种： 原型图/交互图+prd（需求文档描述）； Gitlab + Markdown（编写的prd+原型图）； 禅道的需求管理...整个过程中，产品经理只需要做一件事：撰写需求文档，其他所有的工作都自动化了（这就是我们的工程效率实践）。 说了那么多，咱们进入正题吧！
Java组采用的是eplipse编译器，C/C++才用的是DevC++。填空题我们需要在编译器中自己跑出答案，然后直接提交答案即可。...假设a b c d e代表1~9不同的五个数字（注意是各不相同的数字，且不含0），能满足 这样的格式的式子总共有多少种？...StringBuider，因为它的效率是最高的。...把每次需要留下来的元素往前摆。用len来动态地保存这一段的长度，k是待插入的下标。每次需要保存的元素往前放，然后用len更新保留下来的数组长度，一次次往前移动，不要的元素放数组后面。...5.立方变自身（简单枚举） 题目：观察下面的现象，某个数字的平方，按位累加仍然等于自身 1^3=1 8^3=512 5+1+2=8
目前，深度学习模型需要大量算力、内存和电量。当我们需要执行实时推断、在设备端运行模型、在计算资源有限的情况下运行浏览器时，这就是瓶颈。能耗是人们对于当前深度学习模型的主要担忧。...而解决这一问题的方法之一是提高推断效率。...大模型 => 更多内存引用 => 更多能耗 剪枝正是提高推断效率的方法之一，它可以高效生成规模更小、内存利用率更高、能耗更低、推断速度更快、推断准确率损失最小的模型，此类技术还包括权重共享和量化。...深度学习从神经科学中汲取过灵感，而剪枝同样受到生物学的启发。 随着深度学习的发展，当前最优的模型准确率越来越高，但这一进步伴随的是成本的增加。本文将对此进行讨论。...使用 4 块 M40 GPU 训练 ResNet 的时间，所有模型遵循 fb.resnet.torch 训练。 训练时间之长限制了机器学习研究者的生产效率。
同样，卷积网络由Yann le cun于1998年首次提出进行数字分类，他使用了单个卷积层。...在一个NVIDIA GPU中并行运行数百个Tensor Core，这可以极大地提高吞吐量和效率 简单地说; 它们是专门用于特定类型矩阵运算的专用内核。...，amp.也可以通过使用指定的损失比例amp.scale_loss 标杆管理 可以使用这个很棒的存储库对放大器的性能进行基准测试，该存储库对CIFAR数据集上的VGG16模型进行基准测试。...--method 'FP32' 'FP16' 'amp' --batch 128 256 512 1024 2048 这将在主目录中为您填充以下图形： 在这里，使用各种精度和批处理大小设置训练了同一模型的多个实例...这可能归因于简单的数据集或简单的模型。 根据NVIDIA提供的基准，自动混合精度的运行速度比标准FP32型号快3倍，如下所示。 ?
"数字化经济"时代来临。数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代网络作为重要载体、以信息通信技术和有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。...据中国信息通信研究院相关研究中显示，2018年企业的数字化转型正在大规模兴起。 支持企业业务转型发展。...如何利用数字化技术来支持业务的转型、增长与创新已成为所有企业的诉求，企业需要打通原来传统的孤立的通讯系统，将通信能力与业务应用进行融合，优化业务流程，实现业务的高速发展。...Workshop 融合通信将传统通信与计算机通信技术相结合，打破传统通信与计算机网络的壁垒，提高企业内外部沟通效率，为企业带来高效的沟通方式，满足企业内文字、语音、视频的沟通需要；通过打通企业的OA、CRM...等内部系统，提高办事效率，满足企业告诉发展下对于效率的强烈需求。
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载 剪枝是常用的模型压缩方法之一，本文对剪枝的原理、效果进行了简单介绍。 目前，深度学习模型需要大量算力、内存和电量。...当我们需要执行实时推断、在设备端运行模型、在计算资源有限的情况下运行浏览器时，这就是瓶颈。能耗是人们对于当前深度学习模型的主要担忧。而解决这一问题的方法之一是提高推断效率。...大模型 => 更多内存引用 => 更多能耗 剪枝正是提高推断效率的方法之一，它可以高效生成规模更小、内存利用率更高、能耗更低、推断速度更快、推断准确率损失最小的模型，此类技术还包括权重共享和量化。...深度学习从神经科学中汲取过灵感，而剪枝同样受到生物学的启发。 随着深度学习的发展，当前最优的模型准确率越来越高，但这一进步伴随的是成本的增加。本文将对此进行讨论。...使用 4 块 M40 GPU 训练 ResNet 的时间，所有模型遵循 fb.resnet.torch 训练。 训练时间之长限制了机器学习研究者的生产效率。
From: mysql分别用数字INT和中文varchar做索引查询效率上差多少 性能相当 mysql中区别性能的是采用哪种索引方式，而不是索引的数据类型。...MySQL的btree索引和hash索引的区别 hash 索引结构的特殊性，其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位， btree(B-Tree)索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的...IO访问， 综上，hash 索引的查询效率要远高于 btree(B-Tree) 索引。...虽然 hash 索引效率高，但是 hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端，主要有以下这些。...由于 hash 索引比较的是进行 hash 运算之后的 hash 值，所以它只能用于等值的过滤， 不能用于基于范围的过滤，因为经过相应的 hash 算法处理之后的 hash 值的大小关系，
动态因果图模型 1.1 引言 1.1.1 信度网的应用与不足 1.1.2 因果图的优势 1.2 模型主要思想 1.3 模型的表达方式 1.3.1 因果图与故障诊断 1.3.2 因果图分类 1.3.3...动态因果图模型 1.1 引言 动态因果图知识表达模型，简称因果图，是一种以概率论为理论基础的知识表达推理模型，与信度网(Belief Network)一样，属于基于不确定性的推理算法研究领域。...随着对信度网研究的不断深入，一些包含信度网知识表达方式精华、针对某些特定领域进行优化了的基于概率论的推理模型也被相继提出，动态因果图推理模型就是其中之一。...，也可由果到因，还可因果混合推理 在结构中引入了动态特性，能根据在线情况的变化动态变换网络结构，使之更符合当前时刻的客观实际 1.2 模型主要思想 因果图采用图形表示因果关系，节点表示事件或变量，有向边表示因果关系...因果图是从信度网基础上发展起来的，一个允许具有环路的有向图。 1.3 模型的表达方式 圆圈节点:表示一个中间事件，或者中间变量。中间事件是至少含有一-条输入边，可以不含或含有一至多条输出边的事件。
zhanhongzhu/zhanhongzhu.git 应用地址 windows应用地址下载 https://kestrel-task.cn 具体内容 也可以看使用Tauri+vite+koa2+mysql开发了一款待办效率应用...Vue3: Vue3是流行的JavaScript框架Vue.js的最新版本，具有更好的性能、更好的TypeScript支持和更多的特性。...MySQL: MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，具有高性能、可靠性和广泛的应用领域，适用于各种规模的应用程序。 我的待办 快速添加待办任务，快速查看任务进度，摘要等。...番茄工作法 主要是一个计时的时钟，可以在专注计时的时候，专注地完成某项任务，快捷方便，使用番茄工作法，选择一个待完成的任务，将番茄时间设为25分钟，也可以选择其他的区间，专注工作，中途不允许做任何与该任务无关的事...统计功能 展示了每天的待办数，以及每天新增的待办数量。
（就连专业的产品经理也可以用来构建数据模型，流程审批，权限设定，数据报表等）企业级低代码面向的是中大型企业，这类企业通常都具有一定的数字化/信息化基础，内部也有专业的IT团队来进行应用开发和系统维护。...拥有规范统一的运维发布流程和版本管理机制，符合大型企业严谨专业的态度。进而可以确保系统的稳定性和安全性。国内主要往这个方向发展的低代码平台有：织信Informat、活字格。...图片第二种：低代码开发平台IT和业务都可以用，适合中小型企业，支持通过可视化组件+少量代码实现常规的业务管理系统，如OA、CRM等。...（轻量级的业务系统交给业务，复杂的系统功能交给IT）适合内部有1-2位懂IT的人员，目的是提升内部工作效率并降低开发成本。平台提供了可视化的开发工具，简化了开发过程，但仍需要一定程度的编程知识。...主要售卖模板，通常采用SaaS模型，适用于无IT人员的公司。重点在于轻量级和中小型业务管理系统的快速实现，如表单收集、数据分析等功能。国内主要往这个方向发展的低代码平台有：明道云、轻流。
Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。...整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户（初学者和高级用户）的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力和高效。...尽管像 panda 和 scikit-learn 这样的库，是在机器学习任务中经常出现的，但是了解这个领域中的其它 Python 产品总是很有好处的。...该库拥有一系列优秀的现代时间序列模型，包括但不限于 ARIMA、GARCH 和 VAR 模型。简而言之，PyFlux 为时间序列建模提供了一种概率方法。值得尝试一下。...用一个比较恰当的比喻来解释就是：IPyvolume 的 volshow 对于三维数组就像 matplotlib 的 imshow 对于二维数组一样好用。可以在这里获取更多。
数字孪生起源于2003年Grieves博士提出的“镜像空间模型”，其定义为“与物理产品等价的虚拟数字表示”，该模型可以被认为是数字孪生体概念的雏形。...2012年，NASA和美国空军研究实验室提出数字孪生体是一个集成了多物理场、多尺度以及概率仿真的数字飞行器或系统，能通过超写实的物理模型、实时传感器数据和运行历史数据等反映出对应于该模型的实体飞行器的实时运行状态...建立产品的数字孪生模型能够减少产品在设计、生产过程中消耗的时间，满足客户定制的需要，并对产品进行全生命周期管理以提高对市场需求的反应速度。...这些数据与信息可以用来改进产品的设计和功能，同时产品数字孪生模型可以对复杂产品的装配过程进行模拟，优化产品的设计参数。...未来物理实体的虚拟化与信息化将会成为世界发展的重要趋势，同时由于数字孪生在实现物理对象与虚拟模型实时双向映射中的巨大优势，因此可以预见数字孪生技术将在推动智能制造方面拥有巨大的应用前景。
我作为一个大部分知识都是从搜索引擎和 GitHub 学来的程序员，第一次和 chatGPT 促膝长谈后，基本认定了一个事实：chatGPT 一定能大幅增加程序员学习新技术的效率。...换做以前，恐怕只能继续硬着头皮找资料看代码，效率比较低。而现在，chatGPT 就可以扮演一个技术巨佬的角色，7x24 小时提供问答服务。...还是用我初学 k8s 举例，我会把自己的理解整理成一系列观点讲给 chatGPT 听，让它指出我理解错误的地方： 这种学习体验真的是传统搜索引擎给不了的，像极了一个学渣缠着学霸求带带的场景，哈哈 3️⃣...都能做，确实可以在某些场景大幅提高我们的效率。...比如说我让 chatGPT 写一个用 websocket 连接 Apache Pulsar 的 code example，它二话不说就给我写了个错的。
现有的模型水印技术从任务逻辑上看，都包含以下两个步骤： 1）植入水印：在模型的开发和训练阶段，向模型中采取特定策略植入数字水印； 2）提取水印：从要举证的模型中提取和恢复水印信息，将提取的水印与植入的水印进行比较...不同的模型水印技术在植入水印和提取水印的策略上有所不同。大多数模型水印技术通过模型的输出来提取水印，因此这类模型水印技术的举证主要依赖目标模型的输出。...模型的结构一旦被改变，模型的权重也变化了，在这样的场景下，通过对比模型文件或者对比权重的方法就无法起到举证的作用。 基于模型文件的水印技术通过模型的权重与结构承载水印信息。...用梯度下降法修改模型权重，以最小化秘密矩阵和权重相乘后的乘积与身份信息序列的误差，使得秘密矩阵与权重平均值的乘积无限逼近身份信息序列。...此外，该方案需要模型的输出包含足够多的信息才能隐藏水印到输出里，若模型的输出本身包含的信息就很小（如某图像分类任务的模型，输出只包含分类类别的id和置信度的数字），水印将很难嵌入。
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