单片SQL数据库提供SQL和低延迟读取，但既不能容忍故障，也不能跨多个节点、区域、区域和云扩展写操作。...分布式NoSQL数据库提供了读性能、高可用性和写可伸缩性，但放弃了SQL特性，如关系数据建模和ACID事务。 YugabyteDB特性的亮点在下面列出。...高性能和大规模的可伸缩性 具有多个读取一致性级别和读取副本的地理分布式应用程序的低延迟。 为不断增长的数据集提供线性可扩展的吞吐量。...同位置的表 对大量关系和数据库进行建模，具有容错能力。 更改数据捕获(CDC) 流数据从mb到外部系统的变化。 两个数据中心(2DC) 在两个地理分布的数据中心之间复制数据更改。...查看YugabyteDB与分布式SQL和NoSQL类别中的其他操作数据库的比较。要获得详细的比较，请单击数据库名称。 分布式SQL数据库 ? NoSQL databases ?
、部门维度表、费用类别维度表人力资源数据域事实表：员工事实表（如员工信息、考勤记录）维度表：员工维度表、部门维度表、职位维度表、时间维度表数据域的设计需要全面考虑业务需求、数据来源、数据质量和数据模型，...层次结构：维度通常具有层次结构，例如时间维度可以包括年、季度、月、日等层次。示例：时间维度：包含年、季度、月、日等信息。产品维度：包含产品ID、产品名称、类别、品牌等信息。...较快，适用于跨主题的复杂分析，可以支持多种业务过程的数据分析。冗余度 高，星型架构是⼀种⾮正规化的结构，多维数据集的每⼀个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有⼀点的冗余。...较低，共享的维度表为多个事实表提供描述信息。由于维度表被多个事实表共享，相比于每个事实表各自拥有独立的维度表，数据冗余度较低。...原子指标对应的为：单笔交易的金额单次访问的时长单个产品的库存数量2.1.8业务限定统计的业务范围，筛选出符合业务规则的记录（类似于SQL中where后的条件，不包括时间区间）。
模型通常在一个和训练时的源域不同的目标域上评估，其仅能访问目标域的未标记样本（无监督域适应）。评估标准是准确率和对每个域取平均的分值。 ? 语言建模 语言建模是预测文本中下一个词的任务。...Penn Treebank-语言建模 语言建模的常用评估数据集是 Penn Treebank，已经过 Mikolov 等人的预处理（《Recurrent neural network based language...UD Universal Dependencies（UD）是一个跨语言语法标注的框架，它包含超过 60 多种语言的 100 多个 treebanks。...QAngaroo QAngaroo 是两个阅读理解数据集，它们需要结合多个文档的多个推断步骤。...WikiSQL WikiSQL 数据集包含 87673 个问题样本、SQL 查询语句和由 26521 张表中建立的数据库表。该数据集提供了训练、开发和测试集，因此每一张表只分割一次。
使用多个堆叠的注意层，Transformer可以以高并行性在全局范围内融合语言标记上的信息，这有利于高效的表征和大规模的训练。...如图6所示，模态嵌入涉及视觉嵌入和文本嵌入，两者都包含标记化过程和嵌入过程。视觉嵌入旨在遵循文本嵌入的原理，将图像转换为多个标记，其特征级别为文本标记。...将知识纳入跨模态训练具有挑战性，并且至今仍然是一个悬而未决的问题。...经分析，Faster R‑CNN的区域特征的弱点如下所示： 类别数量有限：视觉特征受到在具有预定义对象类别的、相对较小的数据集上进行训练的目标检测模型的限制。...它在多个VL任务上取得了有竞争力的结果，并具有文本引导的零样本学习能力。与之前采用粗略（图像级）表征和静态（图像）数据的工作不同，Florence采用细粒度（对象级）表征并扩展到了动态（视频）数据。
专家补全：对于少量且具有重要意义的数据记录，专家补足也是非常重要的一种途径。 其他方法：例如随机法、特殊值法、多重填补等。 3....以用户性别字段为例，很多数据库集都无法对会员的性别进行补足，但又舍不得将其丢弃掉，那么我们将选择将其中的值，包括男、女、未知从一个变量的多个值分布状态转换为多个变量的真值分布状态。...然后将这3列新的字段作为输入维度替换原来的1个字段参与后续模型计算。 4. 不处理 在数据预处理阶段，对于具有缺失值的数据记录不做任何处理，也是一种思路。...此时，我们在数据中使用Full join做跨重构时间点的类别匹配时，会发现苹果iPhone7会同时匹配到个人电子消费品和手机数码2条记录。对于这种情况，需要根据具体业务需求处理。...添加新的维度行。此时同一个ID会得到两条匹配记录。 增加新的属性列。此时不会新增数据行记录，只是在原有的记录中新增一列用于标记不同时期的值。
该篇文章主要是站在这个问题角度，探索使用元数据提高弱监督文本分类的能力。其主要设计思路是：通过异构信息网络对文档和元数据之间的关系进行建模，为了有效地捕获网络中的高阶结构，使用主题来描述元数据组合。...最后文章提出了一个名为MotifClass的新框架，该框架(1)选择类别指示主题实例，(2)根据类别名称和指示主题实例检索并生成伪标记训练样本，(3)使用伪训练数据训练文本分类器。...MotifClass模型框架 如上图所示MotifClass模型框架核心思想是使用类别名称和高阶元数据信息来创建伪标记的训练数据。...此外，我们使用多个数据集进行跨域评估，以评估解决方案的有效性。所提出的框架在僧伽罗语文本分类方面取得了最先进的结果。 模型结构（AdaptText） 上图中。...在论证质量研究中，如果一个论证的前提使其结论具有理性价值，则称为充分论证。之前的工作主要将充分性评估作为一个标准的文本分类问题，而没有建模前提和结论的内在关系。
视频CMS的工作原理 提取和标记 视频CMS的核心是用于管理视频资产的API，它通过对元数据的提取、存储和标记视频内容来区分每个文件。...通过该功能，你可以快速将实时内容添加到你的视频库中，并通过对内容再利用来获取额外的盈利机会。 灵活的元数据建模：不要让你的视频CMS提供商对你的视频数据的结构施加限制。...添加新字段和类别的能力为定义你的业务最有意义的内部组织结构提供了灵活性。 元数据自动生成：针对诸如编解码器、分辨率和持续时间等元数据的自动生成可以加速内容标记。...通过描述作者、编辑和发布者以及未发布和已发布的生命周期状态等，该功能有效简化了跨组织的管理。...例如，所有包含提及医疗相关的关键字的视频，可能会被自动分组到某个组织的“医疗”类别中。或者，如包含非法内容（如裸体等）的视频可能会被自动标记，以便进一步审查。
API中有效，这样攻击者才无法修改访问控制检查或元数据 除公有资源外，默认为"拒绝访问" 使用一次性的访问控制机制，并在整个应用程序中不断重用它们，包括最小化跨源资源共享(CORS)的使用 建立访问控制模型以强制执行所有权记录...值得注意的常见弱点枚举(CWE)包括CWE-79： Cross-site Scripting(跨站点脚本)、CWE-89：SQL Injection(SQL注入)和CWE-73：External Control...恶意数据在对象关系映射(ORM)搜索参数中用于提取额外的敏感记录 恶意数据被直接使用或连接，SQL或命令包含动态查询、命令或存储过程中的结构和恶意数据 常见的注入包括：SQL、NoSQL、OS命令、对象关系映射...在查询中使用LIMIT和其他SQL控件，以防止在SQL注入的情况下大量披露记录 攻击范例 范例1：应用程序在构造以下易受攻击的:SQL调用时使用不受信任的数据： String query = "SELECT...(排名第3位)，比2017年OWASP Top 10社区调查时的第10位略有上升，日志记录和监控是一项具有挑战性的测试，通常涉及访谈或询问渗透测试期间是否检测到攻击，这个类别的CVE/CVSS数据不多，
在人类神经影像学中，跨多个脑体素的活动如何共同编码行为结果的多变量建模是细胞神经科学中群体编码概念的延伸。...多变量建模的一个重要方向是明确地训练对实验环境变化具有鲁棒性的模型，例如愤怒与中性图片、声音、记忆等。系统地概括实验环境使模型更可能反映目标心理类别，而不是相关的感觉运动和认知过程。...将语境变化与群体级建模相结合，可以帮助整合多个研究中的数据，使组合数据集中的上下文异质性更强。最后，假设一些心理结构随着语境的变化而变化。...或者，这个特征可能只反映了某些类型的疼痛或来自某些来源的疼痛，从而导致新的假设，即大脑包括多个不同的过程，可以标记为疼痛。...对研究中的个体级图像数据进行“大规模分析”可以扩展这一过程，允许系统地对多个结构进行采样，每个结构都有多个不同的操作，这在个别研究中是困难的。
开启该功能的实体的 IsPhantom 属性会自动映射到数据库中。 在保存实体时，如果要删除一个聚合实体，则这个聚合中的所有实体都将会被标记为‘幽灵’状态。...在查询实体时，所有的查询，都将会自动过滤掉所有‘幽灵’状态的数据。（手写 SQL 查询的场景不在考虑范围内。）...使用批量导入数据插件进行数据的批量导入时，批量删除的实体同样都会被标记为‘幽灵’状态。 运行程序后，数据库中的字段，已经自动添加上 IsPhantom 字段了： ?...在启用实体的幽灵功能后，该实体的 DataProvider 类型的 Deleting、Querying 事件都会被监听并扩展： /// /// 数据的删除、查询的拦截器。...+= RepositoryDataProvider_Querying; } } 在查询时，框架自动分析出当前查询的 SQL 树，并在主查询上加上 IsPhantom = false 的过滤条件
实时分析应用 需要大规模并行性、协调数百个内核以快速获得数值、统计或计数查询结果的应用程序。通过跨多个节点对 SQL 查询进行分片和并行化，Citus 可以在一秒钟内对数十亿条记录执行实时查询。...选择分布列 Citus 使用分布式表中的分布列将表行分配给分片。为每个表选择分布列是最重要的建模决策之一，因为它决定了数据如何跨节点分布。...如果正确选择了分布列，那么相关数据将在相同的物理节点上组合在一起，从而使查询快速并添加对所有 SQL 功能的支持。如果列选择不正确，系统将不必要地缓慢运行，并且无法支持跨节点的所有 SQL 功能。...数据共存的原理是数据库中的所有表都有一个共同的分布列，并以相同的方式跨机器分片，使得具有相同分布列值的行总是在同一台机器上，即使跨不同的表也是如此。...在这种情况下，我们可以使用 Citus 跨多个节点分片数据。分片时我们需要做出的第一个也是最重要的选择是分布列。
该项目介绍了一种新颖的顺序建模方法，可以在不使用任何语言数据的情况下学习大视觉模型。...其主要功能包括定义 “视觉句子” 格式来表示原始图像和视频以及带有语义分割和深度重建等注释的数据源，并通过训练跨多种规模的模型架构和数据多样性，提供实证证据表明该方法能够有效地进行伸缩。...核心优势如下： 可以用各种适当的视觉提示解决许多不同类型的视觉任务 无需元知识即可将广泛类别、约 4200 亿标记令牌组成形式化为序列 typehero/typehero[3] Stars: 3.5k...其核心优势和特点包括： 具有类型化和模块化设计； 经过单元测试验证； 不需要默认使用转译，可直接在浏览器中运行； 对现代版本的 Firefox/Safari/Opera/Chrome 以及 Node.js...以下是该项目的核心优势和关键特点： 列举了多个不同类别下的开源替代方案，包括人工智能聊天机器人、AI 代码补全、团队知识库、内部工具等。
为了解决条件或实验对象之间的偏差，引入了一个可选的批次校正参数λ，它作为类别softmax函数中的线性截距项，以减轻编码器对批次效应建模的负担，使其专注于推测具有生物学意义的细胞主题混合 θd。...图3 七种scRNA-seq聚类算法的效率和可扩展性比较 跨单细胞数据集的迁移学习 scETM的一个突出特点是它的参数，因此scRNA-seq数据建模的知识可以跨数据集迁移。...图4 跨组织和跨物种零次迁移学习 scETM主题的通路富集分析 接下来研究scETM推断的主题是否与人类已知的基因通路具有生物学相关性。方法是在每个主题下任意选择多个top基因用于检验通路富集。...从AD数据集开始，作者发现scETM学习到的主题对细胞类型标记基因具有高度选择性(图6a)并且对细胞类型具有高度识别力(图6b)。...因为当前的模型只考虑单个类别批次变量，可以扩展它以校正多个类别批次变量。 II. 进一步提高数据整合。
Fortify安全编码规则包和客户特定的安全规则(自定义规则)来识别漏洞 基本介绍 Fortify静态代码分析器使用规则库来建模所分析程序的重要属性，这些规则为相关数据值提供了意义并实施了适用于代码库的安全编码标准...Fortify静态代码分析器分析的完整性和准确性，这可以通过对安全相关库的行为进行建模、描述专有业务和输入验证以及实施组织和行业特定的编码标准来实现 Foritify自定义规则要求编写人员必须熟悉已知的安全漏洞类别及其通常相关的代码结构...，了解特定类型的漏洞中经常出现的功能类型将有助于将安全相关功能作为自定义规则编写的目标，由于确定功能的安全相关性的任务可能具有挑战性，因此花时间了解功能类型和漏洞类别之间的关系可能会很有用，故而必须通过查看源代码或借助...API文档来检查每个安全相关函数的单独行为以确定表示与每个函数相关的特定行为和漏洞类别的正确规则类型，然后您可以开发简易测试用例以举例说明您希望规则识别的不良行为，相反设计用于反映不应标记的正确行为的测试用例也可以帮助您从创建的规则中消除误报...，Fortify静态代码分析器将始终加载Rulepack(可选) Version：用于关联同一Rulepack(具有相同Rulepack标识符的Rulepack)的多个版本的任意数字版本(可选) Description
然而，以往的研究通常针对于运动类别，定义某个类别的物体具有相同的运动结构。我们的姿态模块将「类别」的概念扩展到「语义类别」，同一类物体可以具有不同的运动结构。...该数据集有助于缩小当前的视觉和具身人工智能研究之间的差距。据我们所知，这是第一个从现实世界收集到的具有丰富标准信息的大规模铰接数据集。...语义 在对基本的几何和结构信息进行标注之后，我们以从粗到细的过程为物体赋予语义信息。我们为每个实例赋予了一个 uuid。接着，我们根据 WordNet 为物体分配类别。此外，我们还标记了部位的语义。...快速铰接知识建模（FArM） 模型获取设备 为了高效收集现实世界的铰接模型，我们设置了一个如下图所示的记录系统： 图注：（1）用于多尺度物体的旋转转台（2）是一个跟踪标记（3）吸光项（4）升降支架（5...关节建模 我们为标注开发了一个铰接物体建模的三维 GUI。建模过程包含三个部分：物体对齐、部位分割、关节标注（详情请参阅原文）。 物理标注 现实世界中的铰接物体存在于物理世界中，具有物理属性。
然而，以往的研究通常针对于运动类别，定义某个类别的物体具有相同的运动结构。我们的姿态模块将「类别」的概念扩展到「语义类别」，同一类物体可以具有不同的运动结构。...该数据集有助于缩小当前的视觉和具身人工智能研究之间的差距。据我们所知，这是第一个从现实世界收集到的具有丰富标准信息的大规模铰接数据集。...语义 在对基本的几何和结构信息进行标注之后，我们以从粗到细的过程为物体赋予语义信息。我们为每个实例赋予了一个 uuid。接着，我们根据 WordNet 为物体分配类别。此外，我们还标记了部位的语义。...4 快速铰接知识建模（FArM） 模型获取设备 为了高效收集现实世界的铰接模型，我们设置了一个如下图所示的记录系统： 图注：（1）用于多尺度物体的旋转转台（2）是一个跟踪标记（3）吸光项（4）升降支架...关节建模 我们为标注开发了一个铰接物体建模的三维 GUI。建模过程包含三个部分：物体对齐、部位分割、关节标注（详情请参阅原文）。 物理标注 现实世界中的铰接物体存在于物理世界中，具有物理属性。
而无监督域自适应（UDA）技术则可通过利用未标记的目标域样本缓解跨域不匹配问题。...1 无监督域自适应缓解跨域不匹配 无监督域自适应（UDA）的目的在于通过利用未标记的目标域样本减少轻跨域不匹配问题的影响。...无监督表征学习解决了一个相关问题，即无监督网络预训练，旨在从未标记的数据中学习有判别力的嵌入。近年来，实例对比学习在无监督表征学习方面取得了重大进展。...由于没有可用于未标记数据的标签，正键通常是查询样本的随机增强版本，而所有其他样本都被视为负键。 在这样的背景下，邵岭博士及团队探究了UDA中实例对比的概念。...字典键来自源域 （图中红字，带标签）和目标域 （图中蓝字，带伪标签）的域混合，这样可以学习域内和跨域的不变表征。这些键也是类别感知和类别平衡的，这样可以学习类别具有类别区分力的但无偏的表征。
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