大多数时候我们使用es都是用来存储业务比较简单的数据，比如日志log类居多，就算有一些有主外键关联的数据，我们也会提前join好，然后放入es中存储。...的确，扁平化后的数据存入索引，无论是写入，更新，查询都比较简单。但是有一些业务却没法扁平化后存储。比如我们这次的业务数据。由于业务本身比较复杂，先看下数据实体模型。...，换做关系型数据需要三张表，用MongoDB也可以但是查询+聚合就没有es这么强大和高效 三层嵌套的好处就是贴合实际的数据实体模型，但是带来的弊端也非常明显，对深层嵌套数据的删除，修改比较麻烦，虽然也能做到...，但是每一层的数据量越大，性能可能就越低，所以嵌套方案，适合存储和查询多级嵌套数据，且更新和删除操作少的业务情况，尽量没有修改和删除。...到此我们应该能理解嵌套模型的定义和使用场景了，下篇会给出如何插入数据和使用script追加数据以及简单查询。
最近我们的 Pulsar 存储有很长一段时间数据一直得不到回收，但消息确实已经是 ACK 了，理论上应该是会被回收的，随着时间流逝不但没回收还一直再涨，最后在没找到原因的情况下就只有一直不停的扩容。...为了防止类似的问题再次发生，我们希望可以监控到磁盘维度，能够列出各个日志文件的大小以及创建时间。 这时就需要对 Pulsar 的存储模型有一定的了解，也就有了这篇文章。...讲到 Pulsar 的存储模型，本质上就是 Bookkeeper 的存储模型。 Pulsar 所有的消息读写都是通过 Bookkeeper 实现的。...Bookkeeper 是一个可扩展、可容错、低延迟的日志存储数据库，基于 Append Only 模型。...存储模型 我查阅了一些网上的文章和源码大概梳理了一个存储流程： BK 收到写入请求，数据会异步写入到 Journal/Entrylog Journal 直接顺序写入，并且会快速清除已经写入的数据，所以需要的磁盘空间不多
栈（Stack）也是数据存储的一种方式，我们可以将其理解为一种线性的表，只不过他是前去后继的关系，他只能在线性表的尾部插入和取出数据，这个尾部所指的就是栈的栈顶，而最先被存入的数据则是栈底。...它具有后进先出、先进后出的特性。表示图如下： 【代码实现】 下面代码中，使用顺序线性表实现了一个栈模型，与上图非常类似。...具体代码如下（需要用到线性表顺序存储的相关头文件）： #ifndef _SEQSTACK_H_ #define _SEQSTACK_H_ typedef void SeqStack; //创建栈 SeqStack...item); //出栈 void* SeqStack_Pop(SeqStack* stack); //获取栈顶元素 void* SeqStack_Top(SeqStack* stack); //获取栈的大小...//获取线性表尾部元素 SeqListNode* pNode = SeqList_Get(stack, SeqStack_Size(stack) - 1); return pNode; } //获取栈的大小
栈模型使用顺序存储的方式就相当于在数组上进行操作，而本文介绍的则是通过链式存储来实现栈的模型，那么我们就要思考一个问题了。栈只是栈顶来做插入和删除操作，栈顶放在链表的头部还是尾部呢？...由于单链表有头指针，而栈顶指针也是必须的，那干嘛不让他俩合二为一呢，所以比较好的办法就是把栈顶放在单链表的头部（如下图）。...另外都已经有了栈顶在头部了，单链表中比较常用的头结点也就失去了意义，通常对于链栈来说，是不需要头结点的。（摘自 传智播客 教师课件） 【代码实现】 以下代码需要用到线性表链式存储的头文件。...); //出栈 void* LinkStack_Pop(LinkStack* stack); //获取栈顶元素 void* LinkStack_Top(LinkStack* stack); //获取栈的大小...typedef struct tag_linkstacknode { //链表节点 LinkListNode node; //保存数据节点的地址 void * data; }LinkStackNode
过去的一个月，因为疫情原因封校哪都去不了。在这一个月的时间里基于 PyTorch 复现了一些深度学习时空预测模型，就有了这个多模型集合的雷达回波外推库。...如果只是单纯复现这些模型倒没太多意思了，为了能够更好的利用这些模型进行雷达回波外推，那肯定是要集模型训练和推断为一体呀。...下面简要介绍一下目前雷达回波外推库的一小部分小功能： 模型训练和推断均通过 YAML 配置文件控制参数，更方便的控制和调整参数 加入了多种气象相关评估指标，比如 CSI(TS)、POD等等，更方便的监控模型训练过程...) 单模型A未来2小时预测的训练和验证效果 单模型B未来2小时预测验证效果(模型未完全收敛) 捕捉到了强对流系统降雹回波(第3行第1列个例) 以上是部分雷达回波外推系统模型训练和验证的可视化。...此外，还有一些比较有意思的现象，限于篇幅这里就不多说了。 上述这些模型除了可以对雷达回波进行外推外，还可以进行定量降水估计。
Calibrated Language Model Fine-Tuning for In- and Out-of-Distribution Data 原文作者：Lingkai Kong 内容提要 由于过参数化，调优的预训练语言模型可能会对分布内和分布外...(OOD)数据产生严重的误校准。...为了缓解这一问题，本文提出了一种正则化的微调方法。为了更好地校准，我们的方法引入了两种正则化方法:(1)对流形进行正则化，通过在数据流形内插值生成伪对流形样本。...用这些伪样本进行增强训练后，通过平滑正则化来改进分布内校准。(2)非流形正则化，鼓励模型对伪非流形样本输出均匀分布，以解决OOD数据的过度自信问题。...实验表明，该方法在期望校正误差、误分类检测和良好的文本分类检测等方面都优于现有的文本分类校准方法。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ?
使用模版类实现栈模型的顺序存储需要用到我们之前写好的线性表顺序存储的模版，压栈、出栈、获取栈顶元素、获取栈大小等功能均是使用内部线性表顺序储存的函数实现的。没有什么技术含量，只是将线性表包装了一次。
RocketMQ 优异的性能表现，必然绕不开其优秀的存储模型 。这篇文章，笔者按照自己的理解 , 尝试分析 RocketMQ 的存储模型，希望对大家有所启发。...Consumer ：消息消费的角色，支持以 push 推，pull 拉两种模式对消息进行消费。...BrokerServer ：Broker 主要负责消息的存储、投递和查询以及服务高可用保证 。 本文的重点在于分析 BrokerServer 的消息存储模型。...3 消费文件在介绍 consumequeue 文件之前， 我们先温习下消息队列的传输模型-发布订阅模型 ， 这也是 RocketMQ 当前的传输模型。...一对多通信：基于独立身份的设计，同一个主题内的消息可以被多个订阅组处理，每个订阅组都可以拿到全量消息。因此发布订阅模型可以实现一对多通信。因此，rocketmq 的文件设计必须满足发布订阅模型的需求。
RocketMQ 优异的性能表现，必然绕不开其优秀的存储模型 。 这篇文章，笔者按照自己的理解 , 尝试分析 RocketMQ 的存储模型，希望对大家有所启发。...Consumer ：消息消费的角色，支持以 push 推，pull 拉两种模式对消息进行消费。...BrokerServer ：Broker 主要负责消息的存储、投递和查询以及服务高可用保证 。 本文的重点在于分析 BrokerServer 的消息存储模型。...3 消费文件 在介绍 consumequeue 文件之前， 我们先温习下消息队列的传输模型-发布订阅模型 ， 这也是 RocketMQ 当前的传输模型。...一对多通信：基于独立身份的设计，同一个主题内的消息可以被多个订阅组处理，每个订阅组都可以拿到全量消息。因此发布订阅模型可以实现一对多通信。
关于云计算的海量数据存储模型 引言 随着越来越多的人使用计算机，整个网络会产生数量巨大的数据，如何存储网络中产生的这些海量数据，已经是一个摆在面前亟待解决的问题。...本文提出的基于云计算的海量数据存储模型，是依据云计算的核心计算模式MapReduce]，并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3]，将存储模型和云计算结合在一起...2.3 基于云计算的海量数据存储模型 根据数据的海量特性，结合云计算技术，特提出基于云计算的海量数据存储模型，如所示在中，主服务控制机群相当于控制器部分，主要负责接收 应用请求并且根据请求类型进行应答。...从架构模型来看，云存储系统比云计算系统多了一个存储层，同 时，在基础管理也多了很多与数据管理和数据安全有关的功能，两者在访问层和应用接口层则是完全相同的。...现有的研究大多集中于云体系结构、云存储、云数据管理、虚拟化、云安全、编程模型等技术，但云计算领域尚存在大量的开放性问题 有待进一步研究和探索。
大模型训练的效率要达到极致，减少不必要的浪费，必须在数据上下功夫，准确地说，必须要在数据存储性能上进行创新。...03 数据存储进入到“大模型时代”某种程度上说，大模型训练催生的数据存储性能要求，不过是文件存储系统加速演变的一个侧面。...直到今天，文件存储的需求仍在不断更新，文件系统的创新也在持续发生，就像大模型训练需求所折射出的演进方向。...6倍、可靠性提升3倍，以极低的成本拥抱大模型训推浪潮。...无可否认的是，大模型正在从前台的“火热”，转向整个产业链条的协同驱动，数据存储正是其中的关键一环。
keras有着很多已经与训练好的模型供调用，因此我们可以基于这些已经训练好的模型来做特征提取或者微调，来满足我们自己的需求。..., weights='imagenet') features_batch = conv_base.predict(inputs_batch) 这里是利用预训练的模型来做特征提取，因此我们不需要顶层的分类器网络部分的权重...但是在服务器上运行的时候遇到一个问题，因为这个模型第一次使用时需要去下载，而服务器连接下载的url超时。。。那就只能手动离线下载然后放到路径里去供调用了。...从这个命名也可以看出很多信息了，比如从tf看出这是基于tensorflow的（th是基于Theano ），notop也就是我们上面说的不要顶层的分类器部分，h5后缀表示keras使用HDF5格式存储的，...cache中是否有文件，如果没有就从url下载，而这个cache的路径在~/.keras，默认存储文件是datasets，说明默认是下载数据集的，还记得vgg16那边传的参数么，cache_subdir
会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...数据湖存储可以帮助企业一站式解决数据采集、清洗、训练和消费等环节的存储需求，有效降低存储成本，提升数据使用效率，为大模型的训练和应用提供更好的支持。...为什么模型越来越大 对存储系统而言，通用型人工智能也属于应用的一种，那么了解大模型的应用机制和核心需求对存储系统的设计也至关重要。...大模型对存储系统的挑战 回顾GPT3的论文可以发现，大模型的整体框架中包括了数据的采集、清洗、预训练、微调、推理等多个阶段。...在存储视角下，我们回顾大模型整体技术框架中会涉及存储诉求的环节： 数据采集环节。通过对象存储的海量分布式存储和高可用的公网接入能力，支持多种不同来源的结构化、半结构化、非结构化数据的快速接入。
我的 msg backlog size 很小，但是 storage size 确一直在增长？ … Pulsar 的消息模型 首先，我们先来看一下 Pulsar 的消息模型 ?...如上图所示，Pulsar 提供了最基本的 pub-sub 的处理模型。...中 在消息分发的模型中，Pulsar 与 Kafka 类似。...目前，Pulsar 支持如下四种消息订阅模型： Exclusive Failover Shared Key_Shared 存储模型 消息在每个 Partition Topic 的分布式日志中只存储一次...首先第一层抽象是 Topic（Partition），用来存储 Producer 追加的 messages 信息，Topic 之下对应的是一个个的 ledger，ledger 里面又划分为一个个的分片，在一个个的分片中存储了更小粒度的
Aapche Parquet是一种能有效存储嵌套数据的列式存储格式，在Spark中应用较多。 列式存储格式在文件大小和查询性能上表现优秀，在列式存储格式下，同一列的数据连续保存。...一般来说，这种做法可以允许更高效的编码方式，从而使列式存储格式的文件常常比行式存储格式的同等文件占用更少的空间。...例如：对于存储时间戳的列，采用的编码方式可以是存储第一个时间戳的值，尔后的值则只需要存储与前一个值之间的差，根据时间局部性原理（即同一时间前后的记录彼此相邻），这种编码方式更倾向于占用较小的空间。...Parquet脱胎于Google发表的一篇关于Dremel的论文，它通过一种新颖的技术，以扁平的列式存储格式和很小的额外开销来存储嵌套的结构。...数据模型 Parquet 的原子类型 Parquet定义了少数几个原子数据类型： 类型 描述 boolean 二进制值 int32 32位有符号整数 int64 64位有符号整数 int96 96位有符号整数
上周给大家分享了 《浅谈计算机中的存储模型（一）物理内存 》 小伙伴们都表示 ?...干货的力量果然是无穷无尽的 今天大雄顺民意 给大家奉上 存储模型系列的第二篇 “虚拟内存” 希望各位小伙伴们 在学习的路上越走越远~ ?...★ 虚拟存储器 ★ 虚拟存储器概念：现代系统为了更好的管理存储器并且保证安全提供了一种对主存的抽象概念，叫做虚拟存储器。...我们以x86架构32位机器来看，地址总线是32位，也就是寻址能力是2^32，为了加快地址转换我们需要一次传送地址就能转换，前面说了一个页大小一般为4K，我们要定位到具体的数据肯定要在页面内寻址，4K=2...在段内，是连续完整存放的。而在段与段之间是不一定连续编址的。段名和位移构成了一种二维编址。 段式管理是不连续分配内存技术中的一种。
之前我们团队用了很多麻烦的实现：分布式锁、多份状态存储等...但仍然避免不了端口泄漏、浪费的问题（拓扑高可用机制会导致它在不同的机器间偏移，那么之前分配的某机器端口就无用了）。...尽管我们也可以去监控拓扑的生命周期，但这绝非易事——在较大的场景中，k级的拓扑是很正常的，然而要有效监控k级别的拓扑生命周期，似乎又是个大的话题。...我的同事告诉我k8s可能可以解决我的问题，在之后我也会尝试跟进这个技术栈的引入。 我们仅仅想实现一个监控，并不想管其他有的没的事。 那么又到了老生常谈的话题了，到底是push好还是pull好。...而关于其他的push和poll模型的对比，我们可以查看下面的表格，根据自己的场景做出对比： 维度 推模型 拉模型 服务发现 较快。在启动时，agent能够自动发送数据。...推送的及时性较好。也有许多推送协议（如sFlow）都是在UDP之上实现的，提供了无阻塞、低延迟的测量传输。
这种服务需要运营商提供一种新的流量计费能力：不同的IP/App产生的流量，可差异化收费。这意味着运营商朝着“智能管道”的方向又迈近了一步。据接近运营商的一位专家表示，未来或许还会有“流量包”的概念。...这也是必然的，因为易信的合作模式注定了电信的独占性，三家运营商对来往来说是等同的。这也是为什么传言中与阿里合作的运营商，唯独少了电信。...用户量到了微信的6亿级别，基于通信社交的流量产生的费用与来往500万、淘宝数千万装机量产生的流量不可同日而语。 淘宝免流量倒可以一直坚持。...淘宝的商业模式是倒卖流量，将流量通过广告的形式卖给商家，流量多多益善。阿里系此前一反常态拥抱搜索引擎，放轻对导购网站们的忌惮，加强对淘宝客的推广，包括投资新浪微博，均是对流量渴望的表现。...在来往觉得流量费负担承受不了之时，或许商业模式已经清晰，或许新的能取代微信的下一代产品形态已出现。但可以肯定的是，来往此时的用户级别已经达到数亿级别，马云“火烧南极”的痴人说梦也成真了。
PostgreSQL的多模型特性 PostgreSQL支持多种数据模型，主要包括： 关系数据模型：这是PostgreSQL的核心，支持传统的关系数据库操作，使用表格、行和列来存储数据，并支持SQL查询语言...对象关系数据模型：PostgreSQL在关系模型的基础上增加了对象导向的特性，如继承、多态等。...JSON数据模型：支持JSON和JSONB（二进制JSON）数据类型，允许存储和查询JSON格式的数据。 数组数据模型：原生支持一维和多维数组数据类型，可以存储列表和矩阵等有序集合数据。...空间数据模型：通过PostGIS扩展，支持地理信息系统（GIS）应用，可以存储和查询空间数据类型。...NoSQL模型：虽然PostgreSQL是一个关系数据库，但它提供了对某些NoSQL数据类型的原生支持，例如对XML和HStore（一种特殊的键值存储）的支持。
比如聚焦在大模型平台的存储领域，如何管理海量的大模型训练物料、如何提升存储系统的性能、如何做好数据安全和信息合规等等，这些问题已成为领域内的火热话题，也成为了国内大模型工程领域能否更上一层楼的关键因素。...本文围绕了大模型训练的存储场景，分享TStor CSP作为腾讯内外部大模型训练场景的存储底座的心得和最佳实践。...同时为大模型训练场景提供了全量客户端列表保障客户端挂载实时在监控范围内。 【图5....存储节点磁盘性能数据】 告警管理 通过消息网关把集群容量数据和故障告警实时推送到微信和企业微信，保证了故障第一时间呈现出来及时修复；避免故障累积，造成集群不可用。...大模型预训练业务的使用量和配额通过企业微信实时地推送到业务负责人，避免业务因超过配额写入失败，造成训练中断。
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
对象存储
云直播
