JSP中使用头部模型属性时出现意外的结果。
社区干货
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
如果博客中有解释不到位的地方,希望各位大佬指正。🍭🍭🍭当然了,NLP的内容很多,你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看的眼花缭乱,本系列主要会介绍一些重要的知识点,一些历史久远的模型就不介绍了,我个人觉得用处... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703661&x-signature=%2BvZ%2BL8rcgAJSpQXTaqD%2FD%2FkBR3w%3D)显然,现在我们有五个维度的数据,我们无法通过平面向量的形式来观察不同人物之前的相似性,但是我们仍然可以计算他们之...
火山引擎 Iceberg 数据湖的应用与实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715530855&x-signature=y%2BlXznAJSP%2BSNmoGSGPgndjhmVU%3D)在云原生计算时代,云存储使得海量数据能以低成本进行存储,但是这也给如何访问、管理和使用这些云上的数据提出了... 原来的小文件仍然保留在历史快照中占用空间;* 此外从业务角度分析,有些数据在一定时间后会失去业务上的价值,就需要将其操作清理。为解决这些问题,平台会为每个表托管定时执行的 Spark 作业做数据维护,包括数据...
干货|湖仓一体架构在火山引擎LAS的探索与实践
来判断这一条记录是做Update还是做Insert操作,从而可以快速地将这种小规模的数据去添加到Append Log。在读取时,通过Compaction就可以将LogFile和BaseFile里边的数据进行Merge去重,从而达到数据更新的效果。 ... 同时它会去缓存单表的Schema信息以及属性等信息。 另外一部分就是Meta Server,也就是BMS里边最核心的部分。它主要是包含两大部分服务层,第一是Bytelake MetaStore元数据服务模型,比如Table Service,Time...
基于 Flink 构建实时数据湖的实践
实时数据湖是现代数据架构的核心组成部分,随着数据湖技术的发展,用户对其也有了更高的需求:需要从多种数据源中导入数据、数据湖与数据源保持实时与一致、在发生变更时能够及时同步,同时也需要高性能查询,秒级返回数... 我们也在此基础上增加了批量 Upate 操作和批量 Delete 操作,可以通过 RowLevelModificationScanContext 接口实现 Iceberg 的行级更新。实践过程中,通过在 Context 中记录了两个信息——事务开始时的 Snapshot ID,以...
特惠活动
JSP中使用头部模型属性时出现意外的结果。
-优选内容
JSP中使用头部模型属性时出现意外的结果。
-相关内容
「ACL 2023」发榜!火山语音推出业内首个借助视频信息的端到端语音翻译模型
近年来业内利用自监督模型获得的离散单元,构建无文本且端到端的 S2ST 系统逐渐成为主流,但当前的S2ST模型在带噪的环境中仍然存在明显退化,并且无法翻译视觉语音(即唇动)。在这项工作提升中,火山语音团队联合浙江大... 模型架构图 **呈现效果:**总结翻译准确性和语音自然度,火山语音发现:大规模多模式预训练在很大程度上提高了性能,这主要是因为LRS3-T是一个具有挑战性的数据集,有很大一部分视频是从TED演讲中收集的,显示了在...
ByteFUSE的演进与落地
对业务友好的架构模型设计- 完全兼容Posix语义- 支持一写多读/多写多读- 自研以及可维护性强,提供定制化特性能力支持## 演进路线### 1. ByteFUSE 1.0 — 基础功能完备,云原生化部署支持#### 通过原... Mount/Umount操作会在CSI-Dirver中启动/销毁FUSE Client,CSI-Driver会记录每个挂载点的状态,当CSI-Drvier异常退出重启时会recover所有挂载点来保证高可用性。- **FUSE** **Client:** 即上面提到的ByteFUSE Daem...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
我们来看看计算层的数据模型。对于用户或者后端应用开发者来说,数据库可能是用户、数据库和数据表的一个集合;但是对于数据库开发者来说,数据库本质是内存数据模型和磁盘数据模型的复杂组合。我们来看看有哪些数据模... 再结合新硬件做了高效的 append only 模型,并且丰富了 redo log 的类型和语义来支撑整个系统的运转。- 实现了 Extent Data Cache。它是基于共享内存实现的。当数据库进程意外宕机时,重启后内存中肯定没有热数据...
亿级用户背后的字节跳动云原生计算最佳实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715617259&x-signature=StSMh7xyej4kKwjspJVbd02eo4Q%3D)字节跳动业务的数据存储和日志规模每日已达到 EB 级别,实时推荐峰值每秒达到百万次以抖音的实时推荐为例。系统需要从亿万级别的内容库中选出用户可能感兴趣的内容,运用复杂的模型对内容进行打分排序,再通过广告系统的处理,最后呈现给用户,整个过程需要在 **300 毫秒** 内完成。这就对背后的计算能力提出了很高的要求,只有庞大的计算资...
一位老IT的2023年的技术总结 |社区征文
关键是数据模型上考虑设计妥当,可以满足未来发展的潜力需求。一般采用关系模型建模的方式 。**大数据系统建设方案:** 该应用建设需要整合较多的数据源,将集成较多的数据集,主要与业务系统联通或者其它设备的数据... 而且过程可能发生意外。为了防止意外,MySQL有一个Double Write Buffer技术,在往文件系统写入数据前,先把整体数据写入一个2M的硬盘缓冲区,如果出现意外,我从2M硬盘缓冲区里面恢复 。云计算下的云原生技术 可以...
分布式数据库在抖音春晚活动中的应用
我们来看看计算层的数据模型。对于用户或者后端应用开发者来说,数据库可能是用户、数据库和数据表的一个集合;但是对于数据库开发者来说,数据库本质是内存数据模型和磁盘数据模型的复杂组合。我们来看看有哪些数据模... 再结合新硬件做了高效的 append only 模型,并且丰富了 redo log 的类型和语义来支撑整个系统的运转。* 实现了 **Extent Data Cache** 。它是基于共享内存实现的。当数据库进程意外宕机时,重启后内存中肯定没有热...
AgentLM:能打的 Agent 模型来了!7B,13B,70B 全开源
我们公开的 AgentBench 测试榜单吗?在当时的榜单中,[各类开源模型的智能体能力普遍表现不佳](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxNjMzMjM3NA==&mid=2247484608&idx=1&sn=2d5dbdd2b3b31d8ea69223191701432d&chksm... 同时保持良好的通用语言能力。**## 数据集:AgentInstructAgentInstruct 是一个经过筛选的智能体任务数据集。其包含 6 项智能体任务,从 Shell 交互到数据库操作,平均回合数从 5 到 35 不等,每条轨迹都有 ReAc...
干货|从 ClickHouse 到 ByteHouse:实时数据分析场景下的优化实践
而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715530849&x-signature=JSpCTl8%2FxuxXfHEIzvlV5ZzHFM4%3D)* 数据由推荐系统直接产生,写入 Kafka——为了弥补缺少 Flink 的 ETL 能力,推荐系统做了相应配合,修改 Kafka Topic 的消息...
干货 |揭秘字节跳动基于 Doris 的实时数仓探索
因为读取时要做大量的合并操作。我们这个功能还没和社区合并,社区现在最新版本的 unique key 实现有了很大的优化,我们还是基于老版本去实现的。后续我们也计划基于新的 unique key 模型,将多流 Upsert 能力也贡献... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715703701&x-signature=Exb7jh9zzVdICWHOgIrJspf2mns%3D)## 自适应配置**第三点,自适应配置。** Doris 目前的默认配置都是基于 IDC 的模式,一般都是按照大规格机器(128G 以上)去推...
