导致有用户在使用流程时出现重复推送审批单据或客户信息,订单信息等情况,为后续工作造成一定困扰。根据用户反馈,本周集简云已针对此问题,上线了一款内置应用—— **判断重复**,它能根据您插入的数据ID,例如... 如果搜索到历史数据中此步骤有返回相同字段值,则视为重复并跳过后续步骤。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/518d6457db73404eb96eacf54930b077~t...
biz=Mzk0NDMzNjkxNw==&mid=2247485693&idx=1&sn=08f30f6ab5a31e83fe901c636cc1a0fc&chksm=c3277187f450f891b5cb2f6e438dbda99d8484933ea8ed315bfc1c434ea95b3d268e825a8aee&scene=21#wechat_redirect),本系列内容... 为什么 ECS 的云盘写入这么慢?经过进一步的调研,我们发现主要原因是云盘服务的压力太大:一方面,云服务器自身在初始化 Kubernetes 组件的时候,比如安装系统软件包、从对象存储上拉取 Kubernetes 的安装包再解压...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962849&x-signature=rFEIDCJ7Tnp%2Fn8A4L55YXKtSz40%3D) 看上去八杆子打不着边,但就必须要引用。因为数据集选择组件使用了 dva 全局数据流的 `legacyDataSet` 模块,不引用这个模块,这个组件就跑不起来。But,为什么要知道这个? 另一个是对 dva 的强依赖,即依赖的模块不去 dva,就去不了 dva,陷入死循环。 由于全局所有公共数据、仪表盘、可视化查询、大屏、数据集、数...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049251&x-signature=oH6xCD8bKAYAhige8iZ7idGo%2FJE%3D)文|ByteHouse团队字节跳动旗下的企业级技术服务平台[火山引擎正式对外发布「ByteHouse」](http://mp.weixin.qq.com/s?... * 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;* 可以高效地按 ID 过滤数据;* 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计算(比如 AUC)。01 - 技术选型字节内部有很多分析引擎,ClickHouse...
并且里面有 Decimal 类型,我们可以直接改成通过 unscaled long 排序;对于两个 Decimal 进行 BinaryComparison,如果他们的 precision 和 scale 都相同,那也可以通过unscaled long 进行对比等等。Fast Decimal 的中... Join 左侧需要 Exchange(id11) 来使 Join key 满足分布,而左表子查询中因为 Group-by,需要通过 Exchange(id1, id2) 来使数据满足分布,此时可以使 Exchange(id11) 来替换 Exchange(id1, id2),节省掉 Join 左侧的 Ex...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049266&x-signature=Cthr0mobWvNo2zaiDsJpvjZvsGM%3D)我们采用明细存储的方式,表有 2 列,分别是 tag\_id 和 uid。每一个 tag\_id 表示一个人群包,uid 是对应的用户 id。那么如... 如果我们把用户 id 按照奇数偶数分为 2 个区间,可以保证一个用户只会在一个区间内,因为用户的 id 要么是奇数要么是偶数,且区间之间用户 id 不重复。那么 A、B、C 也同样划分为奇偶两个区间。在这样的基础上,可以...
杜绝踩重复的坑,切实提升系统稳定性,码出质量。## 2. 编程规约导读### 2.1 禁用魔法值> 不允许任何魔法值(即未经预先定义的常量)直接出现在代码中。```// 反例: 开发者 A 定义了缓存的 key。 String key = "Id#taobao_" + tradeId; cache.put(key, value); // 开发者 B 使用缓存时直接复制少了下划线,// 即 key 是"Id#taobao" + tradeId,导致出现故障。 String key = "Id#taobao" + tradeId; cache.get(key);```**...
如GPT系列,BERT家族等等。🍡🍡🍡本系列准备先从词向量为切入点,然后介绍RNN模型并手撸一个RNN;接着会介绍RNN的改进LSTM及ELMO模型;最后会详细介绍GPT和BERT,以及它们的相同点和不同点。🍬🍬🍬让我们一起加油,走... 输入序列长度input_size, hidden_size = 2, 3 # 输入特征大小,隐含层特征大小input = torch.randn(bs, T, input_size) # 随机初始化一个输入特征序列h_prev = torch.zeros(bs, hidden_size) # 初始隐含状态`...
相比分布式数据库有天然优势。数据获取链路短(单机数据库本地调用,分布式数据库涉及存算分离),且不用考虑分布式事务的冲突检测。所以总体的访问 RT 要低于 TiDB,具体数据这边就不罗列了,社区有不少性能压测的帖子。... 将技术分享 40 分钟的内容(有一些不必要的内容,比如重复的话、口头语等)压缩至 15 分钟。完美解决了前面提到的问题。正好公司内部有一个自研的学习平台,日常就用于发布各种培训、学习的视频。为确保录制效果和效率...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/2964a5b2838d43898186a43d0f19ddb4~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962849&x-signature=IdVbp7Ovt... 后面将为大家详细解答为什么要通过对比的方式。3. 冗余一份元数据存储到图数据库中。### **存储模型**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/0cf9f8a6431e4a...
我先来简单说说我们为什么采用transformer结构,即transformer结构有什么优势呢?在NLP中,在transformer出现之前,主流的框架是RNN和LSTM,但这些框架都有一个共同的缺陷,就是程序难以并行化。举个例子,我们期望用RNN来... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049310&x-signature=n2mrpz1XOTjwiof1ridg%2F5snD2w%3D) $a_{1,1}、a_{1,2}、a_{1,3}$是一个数值,我们称为attention score,其表示的是每个输入的重要程度。这部分的图解公式...
训练后的模型有以下几点优势:* 训练后的模型能够“更懂”您的业务;* 提供更高质量的回复结果;* 延迟更低、响应更快;* 更省成本,无需在提问中重复多次示例,减少token用量。集简云平台(jijyun.cn)已支... **ChatGPT模型训练有哪些应用场景?**经过训练后的ChatGPT模型可以应用解决一系列的业务问题,OpenAI官方给出了一些最佳实践用例,您可以参照使用,或尝试您自己的训练与应用场景: 1 文本分类:将...
保证各数据系统传输id-mapping成本不高。 建立标准化流程埋点建设的阶段我们分为两个重要的阶段。 1. 初建设,0-1。初期从0开始建设埋点体系。2. 长期迭代,1-N。已经有一些埋点体系,从原... 不可以重复,代表涵义一致。对于事件英文的命名,避免混杂不堪,需采用统一规范进行命名。建议规则有--* 可采用下划线区分-regist\_submit, 或者驼峰命名区分registSubmit(由一个或多个单词连结在一起,第一个单词...