大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...ORA-00918: 未明确定义列： 你在做多表查询的时候出现了字段重复的情况，因为你有时候会对字段进行重新命名，表A的A1字段与表B的B1字段同时命名成了C，这时候就会出现未明确定义列，假设A表中有一个字段名叫...：A_B_C ,实体类就会有个叫ABC的字段，sql你写成： SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT A., B.B1 AS ABC 这样写是没有问题的，但是：...SELECT * FROM ( SELECT DISTINCT A., B.B1 AS A_B_C 就有问题了； 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
数博会能做到今天的规模，阿里巴巴功不可没，作为大数据的先行者和云计算的领军企业，阿里巴巴与贵州围绕大数据多个领域深度合作，探索出了“贵州-阿里”式的政企合作模式。...截止今年3月31日，钉钉覆盖企业组织数量为150万，两年150万，在接下来不到一年的时间里要拿下300万用户，凭什么？...手段2：与大会紧密合作让大会成为“代言人” 阿里钉钉是今年贵阳数博会的官方合作伙伴，钉钉专门为大会提供会务支持，是会务组的官方协同平台，会务组2000多人通过钉钉来解决会务相关的沟通、协同效率问题。...），又可以通过用户找客户（通过个人找组织）。...这实际上体现了阿里钉钉之于阿里巴巴的又一个价值：拿下企业的“入口”，进而抢占用户在企业作为员工时的这个重要场景。 不得不说，营销只是锦上添花，如果产品本身没有三板斧，营销再强都没用。
但是这假设需要知道目标类（或至少有多少类），而在无监督学习中无法确认，所以我们需要一种方法，它可以在不依赖目标变量的情况下告诉我们簇的数量。 确定正确的簇数量的一种可能的解决方案是暴力测试的方法。...我们尝试不同数量的簇的聚类算法。然后找到最优的聚类结果，但是这种方式的需要花费大量的资源。在本文中，我们首先介绍两个流行的指标来评估簇质量。...The gap statistic 聚类结果的质量 在使用不同的方法来确定最佳聚类数之前，首先要了解如何定量评估聚类结果的质量。...接近 1 的轮廓系数表明聚类算法能够将数据划分为分离良好的聚类。 肘部法则 inertia是簇数 k 的递减函数。它的下降速度在最佳聚类数 K 上下是不同的。...在这个例子中，我们使用了 n=1797 个 8x8 像素的图像。图 10 显示了数据集的一些示例。 上述三种方法用于确定最佳聚类数。
今天看linux内核驱动的代码，发现一个算法写得挺简单，也有意思。...分享一下我的测试代码: #include typedef int U32 ; U32 String2Dec( const char *pstr ) { char...ch; U32 value; value = 0; //从字符串的第一个字符遍历到'\0' while( *pstr !...= '\0' ) { //获取字符 ch = *pstr++; //判断字符是否在0-9这个范围 if(...ch >= '0' && ch <= '9' ) { //ch-'0'相当于将字符转换为整数 value = value *
题目二 原题地址 https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/ 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的...示例 1: 输入: "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。...示例 2: 输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。...示例 3: 输入: "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。 要注意字符串为空、变量为null、字符串长度 Length = 1 等情况。...检查当前元素在区间是否有相同值 { if (a[stop] == a[i]) //如果stop+1位在区间找到相同的字符
而这项技术的难点在于，由于使用者的表达方式和表达动作在时间和空间上都存在随机性，由此引发了交互决策的心理模型同样带有随机性，因此如何从连续随机的行为数据中提取用户输入的有效信息，设计出动态非确定的多模态模型...其次，针对盲人拍摄图片难以保证正确方向的问题，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决「是什么」的理解问题。...最后，盲人拍摄的画面通常是模糊、不完整的，这导致一般算法难以判断目标物体的种类及用途，需要模型需具备更充分的常识能力，推理用户真实意图。...推理时，将交叉训练后的视觉定位和图文匹配模型用于推理定位答案区域；同时基于光学字符识别算法确定区域字符，并将输出文本传送到文本编码器，最终通过图文匹配模型的文本解码器得到盲人求助的答案，最终多模态算法精度领先人类表现...为此，浪潮信息前沿研究团队探索了真实世界中，由于人类语言错误导致的多模态失配问题，首次提出视觉定位文本去噪推理任务FREC，要求模型正确定位噪声描述对应的视觉内容，并进一步推理出文本含噪的证据。
而由于使用者的表达方式和表达动作在时间和空间上都存在随机性，由此引发了交互决策的心理模型同样带有随机性，因此如何从连续随机的行为数据中提取用户输入的有效信息，设计出动态非确定的多模态模型，从而实现对不同任务的最佳呈现...这需要模型拥有较强的图像文本识别能力，而盲人拍摄图片难以保证图像的方向，为此浪潮信息前沿研究团队提出自监督旋转多模态模型，通过自动修正图像角度及字符语义增强，结合光学字符检测识别技术解决“是什么”的理解问题...此外，盲人除了想知道眼前物体是什么及其属性是什么之外，通常还需要知道眼前物体的用途。然而盲人拍摄的画面通常是模糊、不完整的，这导致一般算法难以判断目标物体的种类及用途。...推理时，将交叉训练后的视觉定位和图文匹配模型用于推理定位答案区域；同时基于光学字符识别算法确定区域字符，并将输出文本传送到文本编码器，最终通过图文匹配模型的文本解码器得到最终答案。...FREC要求模型正确定位噪声描述对应的视觉内容，并进一步推理出文本含噪的证据，提供了3万图片和超过25万的文本标注，囊括了口误、歧义、主观偏差等多种噪声，还提供噪声纠错、含噪证据等可解释标签。
我们通过将异构计算引擎/异构存储服务、计算引擎的智能化/自动化、SQL的流批一体、算力感知的智能化调度纳入内部系统闭环，给用户提供极简统一的大数据计算体验。...（如Spark或Hive MR），确保SQL能够拿到正确的结果。...在这个过程中，SuperSQL团队与平台大脑拉通合作，选择以大数据计算提效作为切入点，确定解决思路和方案，通过AI决策中心与平台大脑通信，实现算法指导和调优。...具体做法为，将SQL语句按字符（或单词，字符效果更好）进行分割，相邻的1-5个字符构成一个元组，选取训练数据中出现频率最高的50万个元组，计算全部训练数据中对应元组的词频-逆文档词频（TF-IDF）值，...2、线上效果 规避率=(HBO+ML规避SQL数) / (规避数 + Failover数) 基于AI的引擎选择算法已上线内网，从上线后的数据观察，公共集群的Presto failover规避率从之前的
主要包括：聚类，降维，异常检测等 56、有哪些不同的分类算法? 下图列出了最重要的分类算法。 57、朴素贝叶斯中的“朴素”是什么? 朴素贝叶斯算法是基于贝叶斯定理的。...贝叶斯定理描述了一个事件发生的概率，基于可能与该事件相关的条件的先验知识。 这个算法很“幼稚”，因为它所做的假设可能是正确的，也可能不是。 58、如何建立随机森林模型?...回归和分类机器学习技术都属于监督机器学习算法。在有监督的机器学习算法中，我们必须使用带标签的数据集来训练模型，而训练时我们必须明确地提供正确的标签，算法试图学习从输入到输出的模式。...大多数推荐系统都是用协同过滤的算法进行推荐 协同过滤的一个例子是，可以根据特定用户对其他电影的评分和其他人对所有电影的评分来预测该用户的评分。...尽管不是所有的聚类算法都需要确定集群数，但此问题主要是指k均值聚类。聚类的目的是以一个类似的属性进行分组，即组中的彼此相似，但组间相互不同。 例如，下图显示了三个不同的簇。
1.感知机是什么？ 一种类型的ANN系统是以被称为感知器（perceptron）的单元为基础的，如图1所示。...虽然我们的目的是学习由多个单元互连的网络，但还是从如何学习单个感知器的权值开始。准确地说，这里的学习任务是决定一个权向量，它可以使感知器对于给定的训练样例输出正确的1或-1。...已知有几种解决这个学习任务的算法。这里我们考虑两种：感知器法则和delta法则（delta rule）。这两种算法保证收敛到可接受的假设，在不同的条件下收敛到的假设略有不同。...为得到可接受的权向量，一种办法是从随机的权值开始，然后反复地应用这个感知器到每个训练样例，只要它误分类样例就修改感知器的权值。重复这个过程，直到感知器正确分类所有的训练样例。...如果η太大，梯度下降搜索就有越过误差曲面最小值的危险，而不是停留在那一点。因此，对此算法的一种常用的改进是随着梯度下降步数的增加逐渐减小η的值。 表1 训练线性单元的梯度下降算法 ?
假如事物之间的差异很明显，那么感知差异对我们来说是再正常不过的事情了，我们将其称为常识。相比之下，计算机需要使用确定性地算法来一步一步地处理这些最基本的判断。...深度学习 历史上，计算机通过使用确定性算法进行编程，从而来执行任务，也就是说，算法详细的规定程序必须采取的每一个步骤。...这在许多情况下，我们的程序都可以很好地执行任务，比如说从执行复杂的计算，到击败国际象棋大师。但是在有些情况下，我们无法确定算法，例如面部识别，情绪识别，问答系统等等。...最终，在经过充分的训练之后，神经网络将能够正确地识别语音与图像。 构建人工神经元的想法已经存在了至少60年。在20世纪50年代，弗兰克·罗森布拉特创造了一个由电机，拨号盘和检光器组成的“感知器”。...硬件：为开发人员寻找 GPU，CPU，云资源的最佳组合；确定并行化的级别；以及分析执行成本。这为平台和服务的公司创造了机会，它们将为训练任务推荐正确的基础设施。
为了让神经网络能够学习，我们需要改变神经元的权重和阈值进而得到正确的结果，历史上的第一个神经网络——感知器。 3....感知器学习算法 分为两部分，训练阶段和再现阶段。 初始化：设置所有的权重wij为小的随机数（正或负都可）。...信息准则 除了通过模型选择确定停止学习的时间，前期采用验证集思想，而信息准则则是确定一些方法从而期待这个训练过的模型可以表现的多好。...当交换的对数达到预先给定的数时，或找不到一个调换可以改善相对于预先给定的长度的结果时停止算法。...直到没有更多的情节。 4. Sarsa算法 初始化 对于所有的s和a,设置Q(s, a)为一个很小的随机数。 重复: 初始化s。
为了让神经网络能够学习，我们需要改变神经元的权重和阈值进而得到正确的结果，历史上的第一个神经网络——感知器。 3....感知器学习算法 分为两部分，训练阶段和再现阶段。 初始化 设置所有的权重wij为小的随机数（正或负都可）。...信息准则 除了通过模型选择确定停止学习的时间，前期采用验证集思想，而信息准则则是确定一些方法从而期待这个训练过的模型可以表现的多好。...当交换的对数达到预先给定的数时，或找不到一个调换可以改善相对于预先给定的长度的结果时停止算法。...直到没有更多的情节。 4. Sarsa算法 初始化 对于所有的s和a,设置Q(s, a)为一个很小的随机数。 重复: 初始化s。
示例：将博客文章分成有意义的部分。 CharacterTextSplitter：将文本分成指定字符长度的块。 优点：简单、快速，按单个指定字符进行分割。 缺点：不理解句子或段落的界限。...关键超参数： chunk_size：每个块的字符或标记的数量。 chunk_overlap：连续块之间的重叠。 length_function：确定如何计算chunk的长度。...需要考虑的关键超参数包括： 块大小：确定一次处理多少文本。 前 K 个值：指定从数据库中检索多少个前结果。 嵌入维数：影响数据在向量空间中的表示。 检索阈值：设置检索过程中构成“相关”结果的限制。...通过了解这些组件及其权衡，开发人员可以创建强大的系统，利用检索功能和生成模型来提供针对用户查询量身定制的精确、上下文感知的响应。...随着技术的成熟，令人兴奋的是看到下一种新的 RAG 技术是什么。
为了让神经网络能够学习，我们需要改变神经元的权重和阈值进而得到正确的结果，历史上的第一个神经网络——感知器。 3....感知器学习算法 分为两部分，训练阶段和再现阶段。 初始化 设置所有的权重wij为小的随机数（正或负都可）。...通常的期望最大化算法 初始化 猜测参数 迭代直到收敛： 4. 信息准则 除了通过模型选择确定停止学习的时间，前期采用验证集思想，而信息准则则是确定一些方法从而期待这个训练过的模型可以表现的多好。...当交换的对数达到预先给定的数时，或找不到一个调换可以改善相对于预先给定的长度的结果时停止算法。...直到没有更多的情节。 4. Sarsa算法 初始化 对于所有的s和a,设置Q(s, a)为一个很小的随机数。 重复: 初始化s。
1、梯度下降算法的正确步骤是什么？...q，以下计算顺序效率最高的是（） A、 (AB)C B、 AC(B) C、 A(BC) D、 所以效率都相同 正确答案是：A 首先，根据简单的矩阵知识，因为 A*B ， A 的列数必须和 B 的行数相等...A、穷举搜索 B、随机搜索 C、Bayesian优化 D、都可以 正确答案是：D 17. 在感知机中（Perceptron）的任务顺序是什么？...34、基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是()？...请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的？ 37.下图所示的网络用于训练识别字符H和T，如下所示 ? A、 ? B、 ? C、 ?
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