同一公式中的备选查询语句
社区干货
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
然后我们会根据输入单词去查找两个表,并计算它们的点积,这个点击表示输入和上下文的相似程度,接着会根据这个相似程度来设计损失函数,最后根据损失不断的调整两个表。当训练完成后,我们就得到了我们的Embedding表,也就是Q矩阵。🍗🍗🍗## RNN模型> 上一小节我们介绍了词向量,它解决的是我们NLP任务中输入问题。下面我们将一起来唠唠NLP任务中的常见模型。🍄🍄🍄### RNN模型结构RNN(循环神经网络)我想大家多少都有所...
干货|DataLeap数据资产实战:如何实现存储优化?
在这个过程中,我们试验了很多存储系统, **其中MySQL是重点投入调研和开发的备选之一。** 另一方面,除了字节内部外,在ToB场景,MySQL的运维成本也会明显小于其他大数据组件, **如果MySQL的方案跑通,我们... 此处的key相当于KVC模型中的key+column;**●** 如果要根据column进行过滤,需要额外的适配工作;**●** 对应的接口为:KeyValueStoreManager,该接口有子类OrderedKeyValueStoreManager,提供了保证查询结果有序...
DataLeap 数据资产实战:如何实现存储优化?
在这个过程中,我们试验了很多存储系统,其中 MySQL 是重点投入调研和开发的备选之一。 另一方面,除了字节内部外,在 ToB 场景,MySQL 的运维成本也会明显小于其他大数据组件,如果 MySQL 的方案跑通,我们可以在 ... 同时还有 3 列分别对应模型中的 key\column\value,数据库中的一条记录相当于一个独立的 KCV 结构,多行数据库记录代表一个点或者边。表中 key 和 column 这两列会组成联合索引,既保证了根据 key 进行查询时的效率...
得物效率前端微应用推进过程与思考
查看各类指标,如依赖版本是否过期、公共模块位置是否合理等**When:什么时候做?** 1. 一个中后台项目 **子应用超过 X 个** ,感官越来越臃肿... 耗时降低计算公式:1 - (微应用化后的测试估时 / 微应用化前的测试估时) **四** **推进方案**经过以上分析,我们的推进方案在 **「输出、里程碑、技术架构、测试方案、...
特惠活动
同一公式中的备选查询语句
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DataWind 产品使用问题排查方法
则需要回溯依赖该资源对象的上游对象的至少查看权限;解决思路一般存在权限不足的报错,根据上述原理,倒推获取授权一般就可解决;另一种权限问题是: 有时会在可视化查询的界面看到某些图表里存在灰色胶囊字段,这种是因... 主要检查原数据集中的字段,是否受到了源头表的改动影响,如字段类型,是否存在,字段名等; 此时查看前台任务的【日志】,往往显示字段解析类的错误,会显示SQL xxxx error的日志内容; 4. 源头上做了迁库,数据源的库类...
字节跳动异构场景下的高可用建设实践
用户可以写一个 bosun 语句去查询 metrics,我们提供一个阈值,系统就会轮询这个 metrics 来判定服务是否达到稳定的状态。如果超出边界,我们就进行故障恢复。如果没有超出边界,就继续演练,看是否能达到预期。为什么这个系统不能称之为一个混沌工程的系统?Netflix 的 Principle of Chaos 对混沌工程的定义( ) 有五大原则:- 建立一个围绕稳定状态行为的假说- 多样化真实世界的事件- 在生产环境中运行实验- 持续自动化...
字节跳动异构场景下的高可用建设实践
语句去查询 metrics,我们提供一个阈值,系统就会轮询这个 metrics 来判定服务是否达到稳定的状态。如果超出边界,我们就进行故障恢复。如果没有超出边界,就继续演练,看是否能达到预期。为什么这个系统不能称之为一个混沌工程的系统?Netflix 的 Principle of Chaos 对混沌工程的定义(http://principlesofchaos.org/) 有五大原则:* 建立一个围绕稳定状态行为的假说* 多样化真实世界的事件* 在生产环境中运行实验* 持续自动...
MongoDB 分片集群使用指南
公式进行计算:Shard 数量 = Q ➗ C ➗ 0.75(假设负载水位线为 75%) Mongos 数量 = Q ➗ D ➗ 0.75 说明 如果分片集群同时解决上述两个问题,则按照需求更高的指标进行预估。 上述计算方法是基于分片集群中数据和请... 分片键是在集合中选择的一个或多个合适的字段,数据拆分时以该分片键的值为依据均衡地分布到所有分片中。如果您没有选择到合适的的分片键,可能会降低集群的使用性能,出现执行分片语句时执行过程卡住的问题。 说明 从...
SaaS产品动态
栏位管理更新类型 功能描述 产品截图说明 优化 电商行业粗排支持模板公式。 2023.10.26 模型开发更新类型 功能描述 产品截图说明 优化 自定义模型任务记录页面,支持查看训练任务的训练日志,方便... 样本的特征将覆盖用户可编辑的features.py文件中的当前内容。 策略管理【优化】批式召回时间窗口最长支持365天。 栏位管理【新功能】栏位配置增加QPS和API超时时间。【优化】物品池支持查询status!=1的物品,补...
工业大数据分析与应用——知识总结 | 社区征文
* 语句级并行* 操作级并行* 微操作级并行> 各类存储结构* 共享存储结构 * 各CPU共享主存 * 单一地址空间 * 规模可扩展性差,节点数一般小于64* 分布存储结构 * 不同CPU具有各自的主存 * 分离的地... 中的每一个分别执行相同的操作,从而实现空间上的并行性的技术 * MIMD是使用**多个控制器来异步的控制多个处理器**,能实现作业、任务、指令、数组各级全面并行的多机系统* 同步算法和异步算法 * 同步算法(sync...
使用限制
查询操作的并发数限制为 15。 / 超时时间 查询操作的超时时间为 55s。 / 模糊查询 模糊查询时,日志服务最多查询到符合条件的 100 个词,并返回包含这 100 个词并满足查询条件的所有日志。 / 关键词查询 关... 请注意以下限制: 单次请求中,测试数据或原始日志不超过 20 条,否则该预览请求会返回错误。 单次请求中,最多返回前 100 条加工结果。 / 加工性能 加工任务的总体速率计算公式为源日志主题读写 Shard 数量 * 1MiB...
工作区选择
估算公式如下: nodeMax × 15,000 + podMax × 200 + podInc × 200参数 说明 获取方式 nodeMax 集群中的最大节点数 您可以使用命令kubectl get node -A | wc -l,获取当前集群中的节点数。 说明 上述命令获得的值... 您可以在已有的 Pormetheus 系统中,使用如下 PromQL 语句,查询这些指标,并对最大活跃时序做出估算。 promql sum (scrape_samples_scraped{} offset 1h) + sum (sum_over_time(scrape_series_added{}[1h])) 说明 在...
为服务配置自动扩缩容
策略配置定时扩缩容定时扩缩容采用Cron语句进行时间配置,通过分钟、小时、日期、月份和星期,一共五个参数,可以为任务设定具体的执行时间。具体参数配置见下表:参数名称 参数说明 分 代表执行时间中的分钟。 支持输... 策略扩缩容机制为:按公式desiredReplicas = ceil[currentReplicas * ( currentMetricValue / desiredMetricValue )]计算应扩/缩容数目,设置多个监测指标时,按各个指标计算出的应扩缩容数目取最大值作为扩缩容实例数...
