这一篇我会说一说一些常用的控制流程操作。 1、tf.cond（） 假设我们想要对两个给定张量进行相乘或相加操作。这可简单地用tf.cond来实现，它相当于python中的if函数。 ?...2、tf.where（） 大多数情况下我们经常使用大张量并批量执行操作，Tensorflow提供了相关的条件操作——tf.where，它和tf.cond一样需要判定条件来进行输出。 ?...3、tf.while_loop（） 另一个广泛使用的控制流操作是tf.while_loop。它允许在Tensorflow中构建可变长度序列的动态循环。...tf.while_loops除了循环变量的初始值之外，还有一个条件函数和一个循环体函数。然后通过多次调用体函数更新这些循环变量，直到条件返回false。
(np.dot(W, x) + b) grad_hidden_layer = grad(hidden_layer) 您还可以通过本机的python控制结构进行区分——而不需要使用tf.cond： def...(fn)) 除了grad、jacfwd和jacrev之外，JAX还提供了一些实用程序，用于计算函数的线性逼近、定义自定义梯度操作，以及作为其自动微分支持的一部分。...除了允许JAX将python + numpy代码转换为可以在加速器上运行的操作之外(就像我们在第一个示例中看到的那样)，XLA支持还允许JAX将多个操作融合到一个内核中。...你可以使用jax.vmap和jax.pmap用于向量化和基于spmd(单程序多数据)并行的pmap。 为了说明vmap的优点，我们将返回到我们的简单稠密层的示例，它操作一个由向量x表示的示例。...JAX不是因为它都比现有的机器学习框架更加干净,或者因为它是比Tensorflow PyTorch更好地设计的东西,而是因为它能让我们更容易尝试更多的想法以及探索更广泛的空间。
就像autograd的名字一样，JAX允许通过简单地调用grad来获取python函数输出导数： 您还可以通过本机python控制结构进行微分 —— 不需要与tf.cond较劲。...JAX通过jacfwd和jacrev对反向和正向模式自动微分提供优异的支持： 除了grad、jacfwd和jacrev之外，JAX还提供了计算函数的线性近似值、定义自定义梯度操作等实用程序，作为其自动微分支持的一部分...除了允许JAX将python + numpy代码转换为可以在加速器上运行的操作（如我们在第一个示例中看到的那样）之外，XLA还允许JAX将几个操作融合到一起。...我们已经将隐藏层编写为接受单个向量输入，但是实际上，我们几乎总是将输入分批处理以利用向量化计算。...但是，自由地实施和探索那些可能行得通的“无处不在”的想法，使得利用JAX变得值得。所以请戴上你隐喻性的护目镜，开始使用JAX建造一些奇怪的东西。
从这个角度来看，对于这篇文章，可以将面向文档的数据库（如 MongoDB） 视为行式数据库，因为它将整个文档（实体）存储在一起，类似于行式数据库。...减少数据您可以使用多种方法： 高效的数据表示（数据压缩，列式压缩） 提前过滤数据（列裁剪，谓词下推） 尽可能晚地扩展数据（直接对压缩数据进行操作，延迟物化） 更快的数据处理（向量化执行，优化连接...运行长度编码 (RLE)：如果连续条目具有相同的值，则将其存储为（值，计数）。 位打包：如果只存在几个唯一值，则每个值使用较少的位而不是完整的整数。 列裁剪 列裁剪消除了查询执行中不必要的列。...向量化处理 SIMD（单指令多数据）允许处理器并行地对多个值执行操作。...结论 列式数据存储提供： 通过压缩实现存储效率 通过列裁剪和谓词下推实现减少 I/O 使用向量化处理和优化连接实现更快的执行速度 它们广泛用于 Web 分析、商业智能、机器学习基础设施和实时分析。
60多个人，也全部从知识星球里面也移除了，现在我也懒得踢人了，进入社区也提了提门槛，想进入学习社区必须有平时有总结分享知识点的习惯，先发一篇自己整理的东西，就是平时解决了啥问题，一段话描述问题解决方案和思路...，或者看到的什么知识点记录，或者之前收集的一些学习资料，面试资料，大数据或者AI相关的都行，不用很全很完整的东西，只要能看到你认真整理分享的态度就行。...君觉得也还是ok的，最起码清晰描述出来了问题的基本情况 A君给的建议： 你是想看看你写的程序底层有没有做全表扫描么，可以看执行计划吧 提问君： 我对比下前后两次explain()有什么区别吧 然后过了一会给出了两种不同写法的执行计划...两种的区别好像就是 错误写法的Filter 没有下推到Scan 操作里面，而且Filter的谓词表达式里面多了一个类型转换 C君给的回答： 我记得sparksql的优化中有个东西叫做谓语下移 我想应该是这样的...这个方法中会对 Filter算子的谓词表达式进行过滤，使用模式匹配，把一些不能下推到数据库的Filter给过滤掉，可以下推的谓词表达式过滤出来，下推到数据库来执行过滤操作 spark 君分分钟写了单测，
除此之外，它支持向量化的查询，完善的SQL以及实时的数据更新，查询速度可以达到亚秒级的响应。 那么ClickHouse的查询速度为什么会这么快呢？...它类似于LSM tree,所有数据都是经过有序排列，提前做好聚合计算，再存储。并且它的数据存储格式自带索引。 其次，ClickHouse可以基于多个Key创建索引。...其次，StarRocks向量化提升的效果明显。向量化Filter，向量化聚合和向量化Shuffle Join的效果都有几何倍数的提升。 StarRocks的极速引擎，具有全新的CBO。...用公共谓词提取、谓词推导。将子查询改写，调整Join顺序、让Join算法自动选择。成功的将SQL语句转化为一个可执行Plan。 StarRocks的极速引擎，具有多种分布式的Join。...增强了向量化解析ORC、Parquet格式，字典过滤，延迟物化等能力。 StarRocks除了极致的引擎性能和全场景优化的能力，它还实现了弹性伸缩，支持在线扩容，让运维变得简单。
这里，我们提出一些改进，引入两个简单但对提高系统性能非常有效的特征： 谓词上下文：上面的方法中，只用到了谓词的词向量表达谓词相关的所有信息，这种方法始终是非常弱的，特别是如果谓词在句子中出现多次，有可能引起一定的歧义...n 个词，构成谓词上下文，用 one-hot 方式表示，输入 4 是谓词上下文区域标记，标记了句子中每一个词是否在谓词上下文中； 将输入 2~3 均扩展为和输入 1 一样长的序列； 输入 1~4 均通过词表取词向量转换为实向量表示的词向量序列...预处理完成之后一条训练样本数据包含 9 个域，分别是：句子序列、谓词、谓词上下文（占 5 列）、谓词上下区域标志、标注序列。下表是一条训练样本的示例。 ? 除数据之外，我们同时提供了以下资源： ?...# 谓词上下文区域通过词表被映射为一个实向量，这个是相邻的维度 hidden_dim = 512 # LSTM隐层向量的维度 ： 512 / 4 depth = 8 # 栈式...如上文提到，我们用基于英文维基百科训练好的词向量来初始化序列输入、谓词上下文总共 6 个特征的 embedding 层参数，在训练中不更新。
；（3）隐层到输出的映射（hidden-to-output）：通常是简单的对隐层向量进行激活。...我们在第一个版本的栈式网络的基础上，加入一条新的路径：除上一层LSTM输出之外，将前层LSTM的输入到隐层的映射作为的一个新的输入，同时加入一个线性映射去学习一个新的变换。 ?...一个最为直接的模型是下面这样： 构造输入； 输入1是谓词，输入2是句子 将输入1扩展成和输入2一样长的序列，用one-hot方式表示； one-hot方式的谓词序列和句子序列通过词表，转换为实向量表示的词向量序列...这里，我们提出一些改进，引入两个简单但对提高系统性能非常有效的特征： 谓词上下文：上面的方法中，只用到了谓词的词向量表达谓词相关的所有信息，这种方法始终是非常弱的，特别是如果谓词在句子中出现多次，有可能引起一定的歧义...方式表示，输入4是谓词上下文区域标记，标记了句子中每一个词是否在谓词上下文中； 将输入2~3均扩展为和输入1一样长的序列； 输入1~4均通过词表取词向量转换为实向量表示的词向量序列；其中输入1、3共享同一个词表
从本篇开始，会有一段时间都将用于记录数组、矩阵的操作等等，如果以前没有接触过相关的，可能会觉得要展示的是很复杂的东西，但并不是，这是一个很简单的部分，但也是一个很重要的部分，至少现在的我觉得这部分的内容可以说是...要了解一个东西，就应该知道它是如何产生的，这些在之前的文章中都有过接触，所以这边就再简单说下它生成的方法。...除了上面这种最直接的生成，还有一个比较快捷的生成，不过这些数需要是有一定的排列规则，使用的是一个“:”。 比如：A=[1:3;4:6] ?...再补充一个，除了冒号表达式可以产生行向量之外，还能使用linspace函数产生，调用格式：linspace(a,b,n) a和b分别代表将要生成的行向量的第一个和最后一个元素，n是总元素个数，如果省略n...，另一篇将介绍下基本的数组操作，不过说到这，不知道你们有没有发现我好像没有把矩阵和数组做区分之类的，这个问题就留给你们自己去了解，看看两者之间是否有什么区别
一个可以表现这个优势的应用场景就是在结合具有不同长度的特征向量的时候。为了拼接具有不同长度的特征向量，我们一般都先填充输入向量，拼接这个结果然后进行之后的一系列非线性操作等。...= tf.cond(p, lambda: a + b, lambda: a * b) print(tf.Session().run(x)) 由于在这种情况下谓词为True，因此输出将是加法的结果，即...大多数情况下，使用 TensorFlow 时，你使用的是大型张量，并希望批量执行操作。 相关的条件操作是tf.where，类似于tf.cond，它接受谓词，但是基于批量中的条件来选择输出。...除了循环变量的初始值之外，tf.while_loops还接受条件函数和循环体函数。 然后通过多次调用循环体函数来更新这些循环变量，直到条件返回False。 现在想象我们想要保留整个斐波那契序列。...我们的初始 softmax 实现的最大有效logit是ln(3.40282e + 38）= 88.7，除此之外的任何东西都会产生nan结果。 但是我们怎样才能让它更稳定呢？ 解决方案相当简单。
1、优化器 为减少IO采用的技术特性：1）列裁剪；2）谓词下推；3）谓词推荐；3）Runtime filter 列裁剪：当然基于列存，扫描时，仅扫描需要的列。...如果有朋友使用GreenPlum，也可以参考这一特性，将谓词下推到AOCO列存上。 谓词推断：说是会影响TPCH里面的Q7和Q19。谓词下推是已经确定显式可以下推的一个位置。...但谓词推断可能需要做一些逻辑上的变化，才能得到一些新的谓词，这个新的谓词才可以下推下去。比如TPCH中的Q19的过滤条件是3个很长的谓词通过or连接。...另外字节跳动火山引擎ByteHouse的hash join中也用到了此项技术：join中除了join条件外，针对右表还有过滤条件，右表过滤后结果集比较小时，使用该结果集值针对join条件去对左表进行过滤...2、执行器 支持了向量化引擎。利用SIMD指令构造向量化执行通道。代码在pkg/vectorize目录下。 支持了Pipeline引擎。自底向上push调度，以数据为中心而不是算子操作为中心。
这些参数控制特定键的索引方式。JanusGraph识别以下索引参数。 是否支持这些取决于配置的索引后端。 除了此处列出的参数之外，特定索引后端还可能支持自定义参数。...索引参数：创建索引时的参数 ，类似于 Mapping.TEXT.asParameter() 这种 全文索引：可以通过索引参数控制字符串是 text全文索引还是string，如果为Text则可以进行全文索引...索引后端使用的标记化可能不同（例如，删除了停用词）， 这可能导致在事务内部的修改和索引后端中的已提交数据处理全文搜索查询的方式方面存在细微差别。...因此，在索引被认为是一个令牌的短字符序列时，字符串映射很有用。 当字符串属性被索引为字符串时，索引后端在图形查询中仅支持以下谓词。字符串搜索区分大小写。...textFuzzy：如果字符串值类似于给定的查询字符串（基于Levenshtein编辑距离） import static org.apache.tinkerpop.gremlin.process.traversal.P
Hive是Hadoop在HDFS上的SQL接口，它提供了类似于SQL的接口来查询存储在与Hadoop集成的各种数据库和文件系统中的数据。...6.向量化 Hive中的向量化查询执行大大减少了典型查询操作（如扫描，过滤器，聚合和连接）的CPU使用率。...标准查询执行系统一次处理一行，在处理下一行之前，单行数据会被查询中的所有运算符进行处理，导致CPU使用效率非常低。在向量化查询执行中，数据行被批处理在一起（默认=> 1024行），表示为一组列向量。...SET hive.vectorized.execution.enabled=true 在CDH 6中默认启用Hive查询向量化，启用查询向量化后，还可以设置其他属性来调整查询向量化的方式，具体可以参考...使用谓词下推，这两个谓词**(a.col1> 15和b.col2> 16)**将在JOIN之前被处理，因此它可能会从a和b中过滤掉连接中较早处理的大部分数据行，因此，建议启用谓词下推。
纯函数的调用除了接收他的返回结果之外，看不到任何执行的痕迹。...删除字符串中从开头到这个元素的所有字符，也就删除了所有前面的空白符。...因此，创建一个多次使用的函数是必要的，这个函数需要接收一个人的向量和一个用于过滤的谓词，返回一个满足谓词条件的人的名字的字符串向量。...对于一个非空向量，可以递归地处理它的头（第一个元素）和尾（所有其他元素），这又可以被看作一个向量。如果头满足谓词，则把它包含在结果中，如果接收一个空向量，则什么也不需要处理，返回一个空向量。...[this]：以值的方式捕获 this指针 [&,a]：除了a是值，其余都是引用 [=,&b]：除了b是引用，其余都是值 举例：假设仍然要处理一个人的列表，但这次它们是一个公司的职员，公司被分成若干个小组
原理简介 你是什么样的人 看到的就是什么样的世界 不知道你有没有遇到这样的情况，你发现你喜欢看的很多电影同样也有人喜欢，之后你俩会经常交流最近有没有什么好看的电影。...上面的这种情况其实就非常类似于基于用户的协同过滤，简单来说，先根据你的历史行为来计算出与你相似的其他用户，然后将这些相似用户消费过但你没消费的物品推荐给你。...除了 1 和 0 之外，取值也可以为评分，比如 1 - 5。 举个简单示例，有 A、B、C 三个物品，我买过物品 A 和 C，那么我这个用户的向量可以表示为 [1, 0, 1]。...解释下，x，y 表示两个用户的向量，x_i，y_i 表示用户向量中的每个元素。分母是计算两个用户向量的长度，求元素值的平方和再开方。分子是两个向量的点积，相同位置的元素值相乘再求和。...改进 对于基于用户的协同过滤有一些常见的改进办法，改进主要集中在用户对物品的喜欢程度上： 惩罚对热门物品的喜欢程度，因为热门的东西很难反应出用户的真实兴趣。
路由规则匹配Spring Cloud Gateway的路由规则是由一个或多个路由谓词和一个目标URI组成的。路由谓词是用于匹配请求的条件，包括请求方法、请求头、请求参数等。...当一个请求到达网关时，网关会按照路由规则中定义的谓词进行匹配，匹配成功后将请求转发到对应的服务。...，uri指定了该路由规则的目标URI，predicates指定了路由谓词，这里使用了Path路由谓词。...uri: lb://user-service predicates: - Path=/api/user/** - Method=GET除了路由谓词之外...，Spring Cloud Gateway还提供了一些其他的路由条件其他路由条件除了路由谓词之外，Spring Cloud Gateway还提供了一些其他的路由条件，可以用于更细粒度的路由控制，例如：Host
类似于: Create index index_name on table_name(substr(column_name,1,) ); 对于Oracle的函数索引，我们一个比较深的印象就是...神奇的事情发生了，的确走了索引，Oracle也支持前缀索引~~ 我们可以看到，找谓词中，增加了一个原来语句中没有的东西: ? 换成绑定变量看看： ? 可以看到，谓词中变成了： ?...为什么多了这个东西？...所以优化器还是可以继续加一个谓词。 当然，如果把WHERE条件中substr换成小于5的值,就不再能用得上索引。因为无法直接换为等价的、又带有substr(object_name,1,5)的语句。...Oracle时间、数字上的前缀索引 仅仅就这样吗？除了字符类型之外，数字类型和时间类型是否也支持？ 我们再看看。 在刚才的表的基础上，创建时间类型上的trunc函数索引。
在我看来，SQL Profile 就是为某一 SQL 语句提供除了系统统计信息、对象（表和索引等）统计信息之外的其他信息，比如运行环境、额外的更准确的统计信息，以帮助优化器为 SQL 语句选择更适合的执行计划...在第 1 个表 T1 上，有 like '%T1%' 这样的条件，导致只能全表扫描，这没有问题。但是第 2 个表，也是全表扫描，这里有没有问题呢？或者说是有没有优化的余地，答案显然是肯定的。...结果看起来非常棒，SQL Tuning Advisor为我们找到了理想的执行计划，T1表上经过谓词过滤后返回的行数评估为29，相当地精确。...从 sys.sqlprof$attr 这个数字字典里面，我们可以看到两样东西：signature 和 attr 。 signature 是什么？...从 force_matching_signature 的特性，我们可以想到一个用途，用于查找没有使用绑定变量的 SQL 语句，类似于使用 plan_hash_value 来查找。
而在向量和矩阵背后，线性代数的核心意义在于提供了⼀种看待世界的抽象视角：万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，并在由预置规则定义的框架之下以静态和动态的方式加以观察。...着重于抽象概念的解释而非具体的数学公式来看，线性代数要点如下：线性代数的本质在于将具体事物抽象为数学对象，并描述其静态和动态的特性；向量的实质是 n 维线性空间中的静止点；线性变换描述了向量或者作为参考系的坐标系的变化...，可以用矩阵表示；矩阵的特征值和特征向量描述了变化的速度与方向。...总之，线性代数之于人工智能如同加法之于高等数学，是一个基础的工具集。 概率论：如何描述统计规律？ 除了线性代数之外，概率论也是人工智能研究中必备的数学基础。...如果将认知过程定义为对符号的逻辑运算，人工智能的基础就是形式逻辑；谓词逻辑是知识表示的主要方法；基于谓词逻辑系统可以实现具有自动推理能力的人工智能；不完备性定理向“认知的本质是计算”这一人工智能的基本理念提出挑战
比如，有很多原始的食物图片，通过卷积神经网络做训练和推理，为每一幅照片得出一组向量，再把这些向量按照空间中的近似维度做排序，最后得到这样的结果：最上面一排是一些长得像薯条的东西，中间都是一些长得像拉面的东西...空间中向量之间的距离，很大程度上能表示非结构化数据之间的相似度。 除了对数据的操作会有很大不同以外，数据的组织方式也会有很大不同。...除了传统的 CAP 的理论之外，还有另一个 CAP 的 Tradeoff ，就是 Cost、Accuracy 和 Performance。通常情况下，一个系统的实现成本基本上是恒定的。...而 Milvus 除了要关注这些内容之外，还需要关注很多其他的东西，比如如何做数据分片，如何保证数据的高可靠性，如何保证分布式系统有节点出现异常时如何恢复，如何在一个大规模集群中实现负载均衡，如何查询语句...这里有个比较有意思的地方：新增数据除了要进 Data Node 之外，也会进 Query Node。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
