个人理解,向量是有方向的,由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说,向量的所有元素必须属于同种模式(mode),或数据类型(见1.2),比如数值型,字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素,在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
作者介绍 josehu(胡翔),腾讯云数据库高级工程师,具有多年分布式数据库内核研发经验,主要负责和参与过高可用、数据导入导出、索引等相关模块的设计和开发。博士毕业于中国科学院软件研究所,加入腾讯后主要负责CDW PG数据库向量化执行引擎等相关特性的设计和开发工作。 1. 什么是向量化执行 向量化是指计算从一次对一个值进行运算转换为一次对一组值进行运算的过程。 1.1 从CPU角度看 现代 CPU 支持将单个指令应用于多个数据(SIMD)的向量运算。例如,具有 128 位寄存器的 CPU可以保存 4 个
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例,假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点,而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位,精确到四位数,任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
随着硬件技术的不断发展,数据库系统也需要进行相应的优化,以便可以充分发挥出底层硬件提供的能力。 以查询计划执行为例。原有的数据库执行一个查询计划,往往采用火山模型的方式。这种上层算子递归调用下层算子获取并处理元组的方式,存在虚函数调用次数较多、指令或数据cache miss率高的缺陷,并且这种一次处理一个元组的方式无法使用CPU的SIMD指令进行优化,从而造成查询执行效率低下的问题。向量化执行就是解决上述问题的一种有效手段。 探索前沿研究,聚焦技术创新。本期DB·洞见由腾讯云数据库高级工程师胡翔为大家介绍向
朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率,进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。 因此,朴素贝叶斯的基本数据假设是:各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。它经常被应用在文本分类中,包括互联网新闻的分类,垃圾邮件的筛选。
来自社区用户的吐槽:向量化导入太慢了啊,我测试了xx数据库,比Doris快不少啊。有招吗?
233酱工作中开始接触Presto等大数据分析场景下的内容,列式存储属于OLAP中重要的一环。这周主要花时间搜索阅读网上的相关资料,发现一众大数据、数据库开发等大佬们的总结文章,如知乎专栏:「分布式数据系统小菜」、「数据库内核」、「Presto」、「尬聊数据库」...这对我这种想要入门的小白是很好的读物。本篇文章是我主要基于上述专栏中的一些资料的笔记总结,因为能力有限,很难跳脱于本文参考资料的总结。希望本篇文章能对和我一样的小白起到科普作用,想要了解更多的小伙伴请移步以上专栏。另外,对OLAP/Presto等感兴趣的小伙伴也欢迎和233酱多多交流,一起学习进步,求抱大腿,hhh~~
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中,5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。没有观看直播的小伙伴,可要认真做笔记啦!今天带来本系列分享中最后一篇腾讯云数据库高级工程师胡翔老师主题为“TDSQL-A向量化执行引擎技术揭秘”的分享的文字版。 作为领先的分析型数据库,TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库,采用全并行无共享架构,具有自
openGauss实现了向量化执行引擎,达到算子级别的并行。也就是说在执行器火山模型基础上,一次处理一批数据,而不是一次一个元组。这样可以充分利用SIMD指令进行优化,达到指令级别并行。本文关注索引扫描算子CStoreIndexScan,并以btree索引为例。
pandas中常用的数据结构有: 1,Series:一维数组,有index。Series中只允许存储同种类型数据。 2,DataFrame:二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3,Panel :三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。
在之前R语言基础教程——第3章:数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算,在这里介绍一下>,<运算。
大模型(LLM)相关理论研究与工程实践随着 GPT3 的发布,在学术界、工业界大爆发,备受各行各业关注,并涌现出一些赋能行业、促进生产力、生产关系变革的实践。GPT3 [1] 以及斯坦福计算机学院近 100+ 教授联名论文 [2] 将大模型列为第三轮 AI 浪潮,相对于传统的机器学习与深度学习,以 GPT3 为例的大模型涌现出处理各类任务的新范式:zero-shot、few-shot、in-context 等,同时也支持深度学习领域的 finetune,新范式让大模型能够低成本、快速处理各种任务,极大的缩短了数据准备与工程开发流程。
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。
发现如果习惯了一个编程语言,想当然的往另一个上套,是要吃大亏的,这是一个真实的经历。我最早学的Python,习惯了它的英语化编程,到了最近操作表的多了起来,发现R语言更顺手些,就转向了R语言,一直用得还不错,属于不求效率,只求能解决问题的主,不过,今天发现的程序bug,令我汗颜了一波。详细如下:
新鲜出炉的第三版,更新也很大,全面拥抱了ggplot体系。对我来说,比较新的知识点可能是一些小技巧,这里借花献佛给大家。
虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。
在文本挖掘的分词原理中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。
导读:ClickHouse速度快的秘诀在于——利用存储引擎的特殊设计充分减少磁盘I/O对查询速度的影响。
众所周知,当我们利用R语言处理大型数据集时,for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率,但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法,包括简
列存储和行存储是两种常见的数据库存储方式,它们在数据存储和查询方面有着不同的特点和优势。
前言 在(文本挖掘的分词原理)中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。 词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重。而权重与词在文本中出现的频率有关。 词袋模型首先会进行分词,在分词
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 这一系列公开课将由一线技术专家从不同技术细分领域分享AI技术与行业发展状况,
1、什么是 In-Memory 深度矢量化(Deep Vectorization)
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 在(文本挖掘的分词原理)中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。 词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW)。词袋模型假设我们不
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗?当然有可能 ,关键在于你如何操作!
在讨论人工智能、大数据和信息检索领域的技术时,向量化和哈希算法常常被提及。两者都是处理大量数据时不可或缺的工具,尤其是在设计高效的数据结构和避免数据冲突方面。本文将深入探讨向量化是否具备与哈希算法类似的一致性,以及它们在处理碰撞和设计数据结构方面的应用和效果。
Apache Hive是建立在Apache Hadoop之上的数据仓库软件项目,用于提供数据查询和分析。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。可以说从事数据开发工作,无论是在平时的工作中,还是在面试中,Hive具有举足轻重的地位,尤其是Hive的性能调优方面,不仅能够在工作中提升效率而且还可以在面试中脱颖而出。在本文中,我将分享十个性能优化技术,全文如下。
Zilliz AI 初创计划是面向 AI 初创企业推出的一项扶持计划,预计提供总计 1000 万元的 Zilliz Cloud 抵扣金,致力于帮助 AI 开发者构建高效的非结构化数据管理系统,助力打造高质量 AI 服务与运用,加速产业落地。文末点击[阅读原文]了解更多。
随着腾讯云业务的扩大,母机数量越来越多。为减少人力并实现母机故障的自动化定位,本文尝试利用机器学习算法,通过对历史故障母机的日志数据学习,训练模型实现自动化分析定位母机故障原因。
转载于36大数据,原文作者:Selva Prabhakaran 译者:fibears
人工智能的大模型训练是一个复杂且资源密集的过程,其中一个关键环节是向量召回。向量召回是指在给定查询的情况下,从海量数据中快速有效地检索出最相关的信息或项目的技术。这一概念在信息检索、推荐系统、自然语言处理等领域有着广泛的应用。接下来,我们将深入探讨向量召回的基本原理、应用场景以及它在人工智能模型训练中的重要性。
感谢水友们积极的提问,大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。通过对水友们问题的汇总,我们发现大多数水友存在一些R语言的应用误区,在此出一期关于该问题的解读。
LLM大语言模型火的一塌糊涂,很多人已经开始频繁的使用GPT等产品来为自己的工作和生活提效。但这一切还都是通用场景,你如何让LLM去服务你自己所在公司的业务领域呢?比如可不可以借助GPT来提高自己公司产品的推荐效率呢?可不可以借助GPT来更好地服务员工日常的问题咨询呢?可不可以借助GPT来搭建公司自己的知识库呢?可不可以借助GPT来改善公司的客户服务体验呢?答案是一切兼有可能。
最近团队在使用R语言作为算法的实践语言,通过人工策略和xgboost算法进行一些价格算法的控制和输出,发现一些代码中对于内存、CPU、程序设计思想以及现代统计算法并不是很熟悉,于是特写此篇普及一下知识,也算是我对R语言的入门文章吧。
一般来说,c() 是创建向量的语法,但R 也提供了一些例外:可不要因为它们养成坏习惯了哦。
最近公司项目中涉及到给每个用户推荐app,而在app数据相关处理的过程中,将app变为了一个向量,最后再转变到一个用户用一个向量来表示,而这其中用到的关键技术就是Word2Vec!之前只是大概听过,现在系统性的总结一波~
以前我曾疑惑,对于非结构化的内容,如一张图片或一段视频,如何实现搜索呢?图片或视频作为二进制文件,我们如何将其转化为可搜索的数据并存储起来,然后在搜索时将其还原呢?
作者介绍 ericxwu(伍鑫),腾讯云数据库专家工程师,在数据库内核、数据复制、大数据计算等领域有丰富经验,曾发表多篇相关论文、专利。加入腾讯前曾在IBM DB2团队工作多年,后加入Hashdata云数仓公司。加入腾讯后,负责TDSQL PG系数据库研发工作。 CDW PG总体介绍 CDW PG作为腾讯首款自研MPP分析型数据库,在政务、公安、电信、金融等多个企业级项目中崭露头角。作为国内分析型数据库里的破局者,CDW PG在发布后继续面向行业前沿构架进行大幅优化。经过团队过去一年的深入探索和改进,CD
KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对KYLIN、DRUID、CLICKHOUSE有所理解。
参考:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/prog-prof.html
最近碰到了文本相似度的问题,想到了猫猫数据中有品种的相关描述,于是用品种描述文本来研究一下文本相似度计算的。
导读:Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。
https://www.zhihu.com/question/19611094 作者:艾华丰 链接:https://www.zhihu.com/question/19611094/answer/15234451 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 R,不仅仅是一种语言本文 原载于《程序员》杂志2010年第8期,因篇幅所限,有所删减,这里刊登的是全文。简介:R是什么 转帖:来自《程序员》上的一篇文章,希望对大家有帮助工欲善其事,必先利其器,作为一个战斗在I
知识库服务依赖该数据库,Embedding 形式个性化训练 ChatGPT,必不可少的就是向量数据库 因为 qdrant 向量数据库只支持 Docker 部署,所以需要先安装好 Docker 服务。
2018 年 10 月 19 日,第十七届中国计算语言学大会(CCL2018)在长沙召开,追一科技团队作为中文机器阅读理解(CMRC2018)评测任务的冠军队伍,在评测研讨会上分享了本次参赛系统的报告。
这里调用一个abs的函数,我们先打开ClickHouse的Debug日志看一下执行计划。(当前ClickHouse不支持使用Explain语句来查看执行计划,这个确实是很蛋疼的~~)
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