在 Arctype 社区里，我们回答了很多关于数据库性能的问题，尤其是 Postgres 和 MySQL 这两个之间的性能问题。在管理数据库中，性能是一项至关重要而又复杂的任务。它可能受到配置、硬件、或者是操作系统的影响。PostgreSQL 和 MySQL 是否具有稳定性和兼容性取决于我们的硬件基础架构。
Semi join语义：对于外表一行值，只要内表有一行与之相等，即满足join条件，就输出外表值。这里需要注意，仅输出外表值，而不和对应内表值合并输出。
在管理数据库时，性能是一项非常重要而又复杂的任务。它可能会受到系统的配置、硬件甚至设计的影响。有趣的是，PostgreSQL和MySQL都配置了兼容性和稳定性，这取决于我们的数据库设计的硬件基础架构。
【新智元导读】随着GAN的发展，单凭一张图像就能自动将面部表情生成动画已不是难事。但近期在Reddit和GitHub热议的新款GANimation，却将此技术提到新的高度。GANimation构建了一种人脸解剖结构（anatomically）上连续的面部表情合成方法，能够在连续区域中呈现图像，并能处理复杂背景和光照条件下的图像。
本文是对两大开源关系型数据库MySQL、PostgreSQL做了详细的对比，欢迎大家在评论区发表自己的见解。
现在MySQL 8和PostgreSQL 10已经发布，现在是重新审视两个主要的开源关系数据库如何相互竞争的好时机。
马尔科夫矩阵的稳态问题就是有关特征值为 1 的对应特征向量，并且其他的特征值的绝对值都是小于 1 （可有其他特征值也为 1 的例外）。为什么呢？
大量的数据科学职位需要精通 SQL，它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题，按照不同的主题构建练习专项块，要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
Jon Udell运用ChatGPT、Cody以及GitHub Copilot来协助他为Steampipe开发ODBC插件，后者是一个可扩展的SQL接口，用以连接云API。
在生活中，经常会用到条件判断站比如登录网站账号时，系统会判断输入的账号密码是否正确，如果正确，就登录成功。这里的【如果...就...】就是系统遵循的条件判断，其作用在于让计算机明白在什么条件下该去做什么。
在涉及order by操作的sql时，b-tree索引返回的结果是有序的，可以直接返回，而其他索引类型，需要对索引返回结果再进行一次排序。b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls last以达到和查询sql切合的目的。
会发现生成的语句中过滤条件是 WHERE account.id != account.id，使用PostgreSQL Explain ANALYZE 命令，
工作中可能会存在业务比较复杂，重复性工作比较多，需要批量处理数据的情况，此时使用存储过程会方便很多，存储过程的执行效率也会快很多，能帮助我们节省很多代码和时间。
https://www.notion.so/blog/sharding-postgres-at-notion
对自然图片的分布进行建模一直以来都是无监督学习中的里程碑式的难题。这要求图片模型易表达、易处理、可拓展。我们提出一个深度神经网络，它根据顺序沿着两个空间维度来预测图片中的像素。我们的模型离散了原始像素值的可能性，同时编码保证了整个图片的完整性。 建模特性包含二维循环层，以及对深度递归网络连接的有效利用。我们实现了比之前所有的模型都要好的在自然图片上对数可能性的分数。我们的主要结果也对Imagenet进行分类提供了支撑依据。从模型分析出的样本相当清楚、多样且有普遍适用性。 引言 在无监督学习中，通用型图形建模
结构化查询语言，简称SQL，它是与关系数据库管理系统通信的黄金标准语言。今天就来一起快速认识一下什么是SQL，您可以通过以下的文字内容学习，也可以通过文末的视频学习，希望本文对您有所帮助。
索引主要被用来提升数据库性能，不当的使用会导致性能变差。 PostgreSQL 提供了多种索引类型： B-tree、Hash、GiST、SP-GiST 、GIN 和 BRIN。每一种索引类型使用了一种不同的算法来适应不同类型的查询。默认情况下，CREATE INDEX 命令创建适合于大部分情况的 B-tree 索引。
作为Citus团队的一员（Citus横向扩展Postgres，但这不是我们要做的全部），我从事pg_auto_failover已有相当一段时间了，我很高兴我们现在已经将pgautofailover作为开源引入了，为您提供自动故障转移和高可用性！
如果一张图片中的面部表情可以自动变成动画形式，就会打开许多不同领域新应用的大门，包括电影产业、摄影技术、时尚界和电子商务等。随着生成对抗网络的流行，这项任务取得了重大的进展，例如 StarGAN 这样的架构不仅能够合成新表情，还能更改面部的其它属性，如年龄、发色、性别等。尽管 StarGAN 很通用，但它只能在由数据集的注释粒度定义的离散属性中改变面部一个特定的部分。例如，在面部表情合成任务中，StarGAN 在数据集 RaFD 上进行训练，该数据集上只有八种二元标签，分别是悲伤、中立、愤怒、轻蔑、厌恶、惊讶、恐惧和快乐。
Uber 的早期架构包含了一个用 Python 开发的单体后端应用程序，这个应用程序使用 Postgres 作为数据存储。从那个时候开始，Uber 的架构已经发生了巨大变化，变成了微服务，并采用新的数据平台模型。具体地说，之前使用 Postgres 的地方，现在改用 Schemaless，一种构建在 MySQL 之上的新型数据库分片层。在本文中，我们将探讨 Postgres 的一些缺点，并解释为什么我们要在 MySQL 之上构建 Schemaless 和其他后端服务。
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻轴 | 曾维新，chelle，马卓群 校对 | Jenny，Sophie 后期 | 李文 后台回复“字幕组”加入我们！ 人工智能中的数学概念一网打尽！欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”，本视频是该系列的第6集，讲解 概率论在机器学习中的运用，看完视频后，大家会学到一个生活中非常实用的技能喔！ 本期视频时长9分钟，来不及看视频的小伙伴，可以先拉到视频下方看文字部分。 （大数据文摘已获得Siraj本人翻译授权
PG客户端-服务协议的基本目的是双重的：将SQL查询发送到服务，接收整个执行结果作为响应。服务接收到查询去执行要经过几个阶段。
sed是stream editor的简称，也就是流编辑器。它一次处理一行内容，处理时，把当前处理的行存储在临时缓冲区中，称为“模式空间”（pattern space），接着用sed命令处理缓冲区中的内容，处理完成后，把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行，这样不断重复，直到文件末尾。文件内容并没有改变，除非你使用重定向存储输出。
脑机接口(Brain-Computer Interface，BCI)作为一种辅助工具，其被研发的初始目的在于帮助那些伴有严重运动障碍的个体，解决他们在日常中有关交流、导航、移动和环境交互等方面的问题。
由于连续信源信号幅度取值无限性, 要精确表示这样的信号, 理论上需要无穷个bit才行。即连续信源的绝对熵为
编程免不了要写配置文件，怎么写配置也是一门学问。 YAML 是专门用来写配置文件的语言，非常简洁和强大，远比 JSON 格式方便。 本文介绍 YAML 的语法，以 JS-YAML 的实现为例。你可以去
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。
PipelineDB是一个PostgreSQL的一个流式数据库，是pg社区的一个扩展。
Power BI于2022年12月推出的窗口函数极大简化了使用SVG矢量图自定义图表的过程。OFFSET、INDEX和WINDOW函数对设计连续型图表有重大意义。（不了解窗口函数参考采总此文：Power BI本月正式推出的DAX新函数：OFFSET、INDEX、WINDOW）
文章：Dual Radar: A Multi-modal Dataset with Dual 4D Radar for Autononous Driving
相关系数，相关性系数 (Correlation Coecient)是真实值a与预测值p之间的统计相关性，它是一个[-1,1]之间的实数。1表示完全相关，0表示完全不相关，-1表示反向完全相关。对一个数值预测模型，相关性系数越接近1表明预测能力越好，而其他误差相关的度量都是越小越接近0越好。均方误差是最常用的基本方法，程序中得不到，但是可以得到均方根误差。
MVCC , Multi - Version Concurrency Control , 多版本控制并发
YAML 仍然是一门标记性语言，但为了强调这门语言以数据为中心，而不是以标记语言为中心。采用反向缩略语重新命名。
上一节课重点学习了字符串，并且传递了一个重要的理念，就是程序要对开发人员自己和用户都足够友好。在这个过程中，利用字符串给出充分、完整、准确的提示是非常重要的一部分。
向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里进行整理，以作分析。
开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB ,MongoDB ,MySQL ,PostgreSQL ,Redis, Oceanbase, Sql Server等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，CTO，可以解决你的问题。加群请联系 liuaustin3 ，在新加的朋友会分到2群（共1720人左右 1 + 2 + 3 + 4+5） 另欢迎 OpenGauss GAUSSDB的技术人员加入
导读：面对一个新数据集时，人们往往会关心数据中的异常值、数据的分布形式、行列之间的关系等。SQL是一种专为数据计算设计的语言，其中已经内置了许多数据汇总函数，也支持用户编写SQL命令实现更为复杂的汇总需求。
本文介绍了在Spark SQL中，通过使用Join操作进行数据处理的注意事项和优化策略。首先，介绍了Spark SQL中Join操作的基本概念和语法。然后，详细阐述了Spark SQL中Join操作的不同类型，包括内连接、左连接、右连接、全连接、半连接、自连接和交叉连接。接着，探讨了Spark SQL中Join操作的条件，包括join条件、filter条件、where条件、orderBy条件和聚合函数。最后，通过实例分析了Spark SQL中Join操作的优化方法，包括使用广播变量、分区、缓存和广播join等。通过本文的介绍，读者可以更好地理解Spark SQL中Join操作的使用方法和优化策略，从而提高数据处理效率。"
网上有很多文章都在说Spring Boot 如何整合 xxx，有文章教你为什么这么整合吗？整合了千万个框架，其实套路就那么几个，干嘛要学千万个，不如来这学习几个套路轻松整合，它不香吗？？？
防止重复编译以test.h为例：#ifndef TEST_H#define TEST_H.#endif一般是用来防止重复包含头文件第一次包含头文件时 XXX没有被定义 第二次再用时 XXX 已经被定义拉就不在包含这个头文件。条件指示符#ifndef检查预编译常量在前面是否已经被定义.如果在前面没有被定义,则条件指示符的值为真,于是从#inndef到#endif之间的所有语句都被包含进来进行处理.相反,如果#inndef指示符的值为假,则它与#endif指示符之间的行将被忽略.条件指示符#ifndef的最主要目的是防止头文件的重复包含和编译。
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
如果用过MSSQL或者是Oracle中的窗口函数（Oracle中叫分析函数），然后再使用MySQL 8.0之前的时候，就知道需要在使用窗口函数处理逻辑的痛苦了，虽然纯SQL也能实现类似于窗口函数的功能，但是这种SQL在可读性和以及使用方式上大打折扣，看起来写起了都比较难受。
学过 js 的你，看到这个肯定小 case 吧！肯定第一时间得到答案，打印出“1”吧！
arr_arr_num类型的元素中的任意一个位置，都可以保存arr_num类型，无论arr_num类型中有几个元素。
在《SparkSql连接查询中的谓词下推处理（一）》中，我们介绍了一些基本的概念，并对内连接查询时的一些基本下推规则进行了分析。
那么根据变化参数和返回值，可以抽象出我们的 dp 数组： 一个二维数组，其中一维代表当前「当前枚举到哪件物品」，另外一维「现在的剩余容量」，数组装的是「最大价值」。
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