MongoDB 单键(列)索引 MongoDB 复合索引 MongoDB 多键索引 MongoDB执行计划获取(db.collection.explain())
a、间隙索引就是创建索引的索引列在某些文档上列不存在，导致索引存在间隙。 b、间隙索引在创建时应指定选项:{ sparse: true } c、间隙索引列上可以指定唯一性约束
a、部分索引就是带有过滤条件的索引，即索引只存在与某些文档之上 b、满足过滤条件的文档在查询时，其执行计划将使用该列上的索引，否则不会被使用 c、稀疏索引与部分索引的差异是一个是基于某些文档存在的列，一个是列上的某些匹配条件的值 d、可以基于某个列上创建索引，而在另外的列来使用过滤条件
学了那么多的爬虫库，怎么能没有数据库这个东东呢？在开发过程中，数据是必不可少的，数据库也是应运而生了，数据和数据库这两个兄弟是缺一不可的
在本文中，我想将经典数学建模和机器学习之间建立联系，它们以完全不同的方式模拟身边的对象和过程。虽然数学家基于他们的专业知识和对世界的理解来创建模型，而机器学习算法以某种隐蔽的不完全理解的方式描述世界，但是在大多数情况下甚至比专家开提出的数学模型更准确。然而，在许多应用程序（如医疗保健，金融，军事）中，我们需要清晰可解释的决策，而机器学习算法，特别是深度学习模型并不是这样设计的。
Webpack Version 5 中对于任务调度实现了一套基于 AsyncQueue 的逻辑来管理各个任务之间的执行顺序。
当出现消费者对某条消息重复消费的情况时，重复消费的结果与消费一次的结果是相同的，并且多次消费并未对业务系统产生任何负面影响
当调用模型的full_clean() 方法时，这三个方法都将执行。当使用ModelForm时，is_valid() 将为表单中的所有字段执行这些验证。如果你计划自己处理验证出现的错误，或者你已经将需要验证的字段从ModelForm 中去除掉，你只需调用模型的full_clean() 方法。
INSERT IGNORE INTO Table_name(…..) VALUES(1,1),(2,2),(3,3);
数据库系统DBS:是一个采用了数据库技术，有组织地、动态地存储大量相关数据， 方便多用户访问的计算机系统。其由下面四个部分组成：
今天我们一起来讨论一下关于C#数据去重的的5种方式，每种方法都有其特点和适用场景，我们根据具体需求选择最合适的方式。当然欢迎你在评论区留下你觉得更好的C#数据去重的方式。
最近我在RC聊天系统浏览关于 JavaScript 的一些讨论时，注意到了Kate Ray的一个问题：
在日常的Java开发中，我们经常会使用Set集合来实现去重操作，确保集合中不含有重复的元素。然而，如果使用未重写equals()和hashCode()方法的引用对象进行去重，可能会导致意外的行为，最近了在项目中就遇到了这个情况，让我们深入探讨这个问题，并引以为戒，确保正确实现去重操作。
幂等是一个数学与计算机学概念，在数学中某一元运算为幂等时，其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。
如果连接用户名和密码包含诸如':', '/', '+' 及'@'保留字符，则使用前应该先进行编码，如下：
新智元报道 来源：towardsdatascience 作者：Raimi Karim 编辑：肖琴 【新智元导读】NLP领域最近的快速进展离不开基于Transformer的架构，本文以图解+代码的形式，带领读者完全理解self-attention机制及其背后的数学原理，并扩展到Transformer。 BERT, RoBERTa, ALBERT, SpanBERT, DistilBERT, SesameBERT, SemBERT, MobileBERT, TinyBERT, CamemBERT……
新智元报道 来源：towardsdatascience 作者：Raimi Karim 编辑：肖琴 【新智元导读】NLP领域最近的快速进展离不开基于Transformer的架构，本文以图解+代码的形式，带领读者完全理解self-attention机制及其背后的数学原理，并扩展到Transformer。来 新智元AI朋友圈 和AI大咖们一起讨论吧。 BERT, RoBERTa, ALBERT, SpanBERT, DistilBERT, SesameBERT, SemBERT, MobileBERT
幂等性的问题不仅是在面试中经常问，在实际项目中也是不得不考虑的一个问题，我以前项目中就出现过因为没有保证幂等性而导致消息重复消费的问题，所以本文就来讲一讲在实际项目中该如何去保证接口的幂等性，并且提供了4种方案可供选择。
幂等是一个数学与计算机学概念，在数学中某一元运算为幂等时，其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。在计算机中编程中，一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数或幂等方法是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。
将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式
作者：vanping 腾讯IEG后台开发工程师 |导语 当一个数据系统越来越复杂，参与方越来越多，其需要管理的数据量越来越庞大时，数据治理尤其是针对数据质量的治理就变得越来越重要且紧迫了。 本篇文章主要是对我过去一段时间针对O2所做的数据质量治理工作做一总结与分享，希望能够帮助到同样在做数据质量治理工作的同学。 01 导语 本人是IEG市场平台部的一名开发人员，目前主要负责O2广告投放系统的开发以及数据质量治理工作。O2是市场平台部-市场平台增长中心用于做游戏广告投放以及相关效果数据回收展示的系统。该
可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。（下面有详细介绍）
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 一、什么是幂等性 幂等是一个数学与计算机学概念，在数学中某一元运算为幂等时，其作用在任一元素两次后会和其作用一次的结果相同。在计算机中编程中，一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数或幂等方法是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同
答：采用AMQP高级消息队列协议的一种消息队列技术,最大的特点就是消费并不需要确保提供方存在,实现了服务之间的高度解耦
摘要：本文根据 Apache Flink 系列直播整理而成，由美团点评数据系统研发工程师黄伟伦老师分享。主要内容如下：
双十一不仅仅是买吃买喝那么简单，其实，还有另外一种玩法。比如，作为技术男的自己，难道不想在双十一搞一些事情吗？搭建一个自己专属的购物商城；比如，新学一门技术，DIY 一个云服务；再比如，参加腾讯云的 11.11 活动，今年据说活动有多重优惠享不停。特别是作为开发者或者运维的小伙伴，可以好好利用这次机会薅一波儿羊毛啦。
在上网的时候，收到任何的错误码都是让人沮丧的体验。尽管我们已经习惯于404页面找不到，我们在页面迷失的时候，看到可爱的占位符来娱乐我们是很常见的事情了。但是有种更令人困惑的403错误：禁止响应。
RabbitMQ 就是 AMQP 协议的 Erlang 的实现(当然 RabbitMQ 还支持 STOMP2、 MQTT3 等协议 ) AMQP 的模型架构和 RabbitMQ 的模型架构是一样的，生产者将消息发送给交换器，交换器和队列绑定 。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
比如：vector、list、deque、forward_list(C++11)等，这些容器统称为序列式容器，因为其底层为线性序列的数据结构，里面存储的是元素本身。
直接将值和索引粘合在一起，默认是在axis=0上面工作，得到的是新的Series；改成axis=1，变成一个DF型数据
作者：kaibinli(李凯斌)，腾讯 CSIG 专家工程师 | 导语：介绍下最近使用 Flink 来对计费数据进行去重的具体做法 一. 背景 AI 视觉产品在我们腾讯云-人工智能的产品目录下，包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。 流计算 Oceanus 在腾讯云-大数据的产品目录下，是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。 AI 视觉产品是按调用量计费，毕竟涉及到钱，用户对计量数据准确是非常敏感的；另外调用量本身也比较大，如何保证数据的准确一致也是一个比较大的
在语句Book.objects.all()中,objects是一个特殊的属性,通过它来查询数据库,它就是模型的一个Manager. 每个Django模型至少有一个manager,你可以创建自定义manager以定制数据库的访问. 这里有两个方法创建自定义manager:添加额外的manager;修改manager返回的初始Queryset.
AI 视觉产品在我们腾讯云-人工智能的产品目录下，包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。 流计算 Oceanus 在腾讯云-大数据的产品目录下，是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。 AI 视觉产品是按调用量计费，毕竟涉及到钱，用户对计量数据准确是非常敏感的； 另外调用量本身也比较大，如何保证数据的准确一致也是一个比较大的挑战。 数据不准： 主要包括数据丢失和数据重复（当然可能有其他问题比如上报的数据本身错误等，暂不属于本次讨论范围）。 数据丢失： 相当于调用量少算，会影响我们的收入。一方面我们通常重试、持久化等方式尽量减少数据的丢失，目标当然是完全不丢，但很难做到100%不丢。另一方面很少量的数据丢失对于实际收入影响很小，对用户基本没有影响。 数据重复： 相当于调用量多算就会多收用户钱，用户一旦发现肯定会投诉过来。所以是必须要去解决的，但是数据量很大，要做到精确去重比较难。
PIN码分前4和后4，先破前4只有最多一万个组合，破后4中的前3只有一千个组
数据缺失分为两种：一种是行记录的缺失，这种情况又称数据记录丢失；另一种是数据列值的缺失，即由于各种原因导致的数据记录中某些列的值空缺。
2022年6月7日，来自多伦多大学计算机科学系的Daniel Flam-Shepherd等人在Nat Commun发表研究工作，研究为分子的深度生成模型引入了三个复杂的建模任务来测试化学语言模型的能力，结果显示语言模型是可以学习任何复杂分子分布的非常强大的生成模型。
使用机器学习方法，可以从个体的脑功能连通性中以适度的准确性预测认知表现。然而，到目前为止，预测模型对支持认知的神经生物学过程的洞察有限。为此，特征选择和特征权重估计需要是可靠的，以确保具有高预测效用的重要连接和环路能够可靠地识别出来。我们全面研究了基于健康年轻人静息状态功能连接网络构建的认知性能各种预测模型的特征权重-重测可靠性(n=400)。尽管实现了适度的预测精度(r=0.2-0.4)，我们发现所有预测模型的特征权重可靠性普遍较差(ICC＜0.3)，显著低于性别等显性生物学属性的预测模型(ICC≈0.5)。较大的样本量(n=800)、Haufe变换、非稀疏特征选择/正则化和较小的特征空间略微提高了可靠性(ICC＜0.4)。我们阐明了特征权重可靠性和预测精度之间的权衡，并发现单变量统计数据比预测模型的特征权重稍微更可靠。最后，我们表明，交叉验证折叠之间的特征权重度量一致性提供了夸大的特征权重可靠性估计。因此，如果可能的话，我们建议在样本外估计可靠性。我们认为，将焦点从预测准确性重新平衡到模型可靠性，可能有助于用机器学习方法对认知的机械性理解。
一、何为复盘 柳传志在《我的复盘方法论》中说到： 在这些年管理工作和自我成长中，「复盘」是最令我受益的工具之一。在奔忙行走的日日夜夜，从不回头观望自己和同行人的职场人，有可能连前方道路是否正确这最基本
在数据库中，DISTINCT 关键字用于查询去重后的结果集。它用于从查询结果中去除重复的行，只返回唯一的行。
这里介绍了我们如果要做大模型应用，应该如何选择大模型，如何进行微调，以及是否需要使用工具调用，最后进行评测的整体流程
RabbitMQ是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（亦称面向消息的中间件）。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，而群集和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库。
add(E e) 确保此 collection 包含指定的元素（可选操作）。
今天我们一起来讨论一下关于C#数据去重的常见的几种方式，每种方法都有其特点和适用场景，我们根据具体需求选择最合适的方式。当然欢迎你在评论区留下你觉得更好的数据去重的方式。
var, let, 和 const 都是用来声明变量的关键字，它们之间的区别如下：
来源：kaggle竞赛宝典、炼丹笔记本文约2800字，建议阅读5分钟本文综述了康奈尔大学、康奈尔科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效样本数的类平衡损失(CB损失)。 基于有效样本的类别不平衡损失CB-Loss 简介 本文综述了康奈尔大学、康奈尔科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效样本数的类平衡损失(CB损失)。在本文中，设计了一种重新加权的方案，利用每个类的有效样本数来重新平衡损失，称为类别平衡损失。使用每个类的有效样本数量来重新为每个类的Loss分配权重。 一、类别平衡问题
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