线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状结构或者网状结构![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliy... [](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220108113826.png)![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220108113852.png)那如何删除一个中间的节点呢?下面是具...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666898&x-signature=aN2Uj%2F8OeuPodc4Y1qI4e2JbRqA%3D)*** 最后,为让大家理解此过程是并行的,我将步骤1到步骤4的过程整合在一起,其中$I$表示输入的向量,通过下图可以很明... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666898&x-signature=goqPcCqBNNbmqfLXnkbF2e3GhX4%3D) 你会发现head1和head2就是我们前面所说的self Attention里面的元素,这样会从head1和head2得到对应输出,如下图所示:...
RNN模型(循环神经网络)是典型的NLP模型架构,基于RNN还有其他一些变种模型(忽略其名字,Transformer出来后,已经不再重要了),但是都存在相同的问题,并没能很好解决。**RNN的基本原理**是,从左到右浏览每个单词向量(... 再使用`Are`和`You are a good man`,计算得出`$Are`3)、基于`$You、$Are`的基础,继续计算 `$a`4)、依此类推,计算`$is`、`$good`、`$man`,最终完成`You are a good man`的所有元素的完整计算**可以看到,计算过...
#### 1.1.1 第三次信息化浪潮#### 1.1.2 信息科技为大数据时代提供技术支撑1. 存储设备容量不断增加2. CPU处理能力大幅提升3. 网络带宽不断增加#### 1.1.3 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临- 大... 中整理的优势与劣势)* **确保系统高可用** * 发生服务器故障时**在其他的物理服务器上自动重启虚拟机** * 客户优势 * 对所有的应用实现了高可用性,并且成本很低 * 不需要完全一致的重复硬件 * 比...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666896&x-signature=u3YfpAbLj74CxLRr4V%2Fy6%2FRWVRc%3D)上图中的150、135与数值list、array、tuple中的单个元素一样,都是在普通不过的数,这样的数就是标量(scalar)。将这些数值组合起来,比如下图中的x组合,这样的组合称为向量(vector).wold是一个向量,wnew也是一个向量.向量中的每个数如150,135,x1都称为向量的元素,也叫向量的分量(components),向量的每个元素都是标量.向量中的元素右下角的下...
DGraph可以划分为索引层&服务层。索引层实现了索引的增删改查。服务层则包含Graph算子框架、对外服务、Query解析、输出编码、排序框架等偏业务的模块。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byte... 可以快速在DGraph面加入一种新的索引。DGraph数据的管理都是按表(table)进行的(图2),复杂的索引会使用到DGraph的内存分配器D-Allocator,比如KVV/KV的增量部分 & 倒排索引 & 向量索引等。在DGraph所有数据更新...
rehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。可从两个层面理解数据仓库:首先数据仓库用于决策支持,面向分析型数据处理,不同于企业现有的操作型数据库;其次数据仓... 避免人工重复录入的工作。(6)接口规范性设计营销管理系统平台中的接口众多,依赖关系复杂,通过接口交换的数据与接口调用必须遵循统一的接口模型进行设计。接口模型除了遵循工程统一的数据标准和接口规范标准,实...
操作步骤 进入向量数据库产品,在左侧导航栏中点击「知识库」,进入知识库页面。 在知识库列表页面,hover需要删除知识库卡片右上角的...,点击「删除」,弹窗提示确认是否删除。或进入知识库详情页中,点击右上角的「删除」,同样可以触发删除弹窗。
操作步骤 进入向量数据库产品,在左侧导航栏中点击「知识库」,进入知识库页面。 在知识库列表页面,hover需要删除知识库卡片右上角的...,点击「删除」,弹窗提示确认是否删除。或进入知识库详情页中,点击右上角的「删除」,同样可以触发删除弹窗。
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 = ... Iterator iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { String item = iterator.next(); if (删除元素的条件) { iterator.remove(); } } /...
知识库名称不能重复。 描述 自定义知识库的描述。选填。 长度要求:[0, 500]。 知识库配置 切片方式 仅支持默认切片方式。分别解析出文档中的各种元素(如标题、章节标题、章节内容、目录等),并跟进向量化模型... 删除字段。 CPU 索引检索消耗的CPU配额,1CPU 核约为 100QPS;如果检索消耗的CPU超过配额,该索引会被限流,格式为正整数。必填。 索引算法 索引算法,默认HNSW-Hybrid,枚举值:HNSW-Hybrid、HNSW、FLAT。必选。 HNS...
知识库名称不能重复。 描述 自定义知识库的描述。选填。 长度要求:[0, 500]。 知识库配置 切片方式 仅支持默认切片方式。分别解析出文档中的各种元素(如标题、章节标题、章节内容、目录等),并跟进向量化模型... 删除字段。 CPU 索引检索消耗的CPU配额,1CPU 核约为 100QPS;如果检索消耗的CPU超过配额,该索引会被限流,格式为正整数。必填。 索引算法 索引算法,默认HNSW-Hybrid,枚举值:HNSW-Hybrid、HNSW、FLAT。必选。 HNS...
更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。作者|字节跳动基础架构研发工程师-谢凯... 该层引入了基于 Arrow 的高速向量化读时合并引擎,能够高效合并数据、提高读取性能。猛犸湖的底座是基于强化版的 Iceberg 元数据,元数据支持版本管理、文件扫描等功能,为用户提供更加全面的数据管理能力。底下...