Critique 的评估方法:平均分数评估和硬分隔评估。前者计算给定问题集的每个模型答案分数的平均值;后者基于预定义的阈值将每个模型答案分类为通过或失败,超过阈值即为正确,反之为错误。利用 MathCritique,我们为... 作为正则化项的近似替代。我们的 DPO 数据过滤过程类似于 Critique-RFT,唯一的区别在于 DPO 训练对的构建方法。在至少存在一个正确和一个错误答案的前提下,我们选择评分结果差异最大的数据对作为 DPO 对的选择。...
完美对应了前面整个 MapReduce 的过程。第一步是去创建一个 Hadoop RDD,因为 Hadoop RDD 本身依赖的就是 Hadoop 自己的 Inputformat 的代码,所以这个是完全适配的;第二步调用 Spark 的 Map 算子,然后在 Spark 的 Map 算子里调用用户的 Map 函数;第三步,为了迁移的普适性,统一用 RepartitionAndSortWithinPartitions 方法。该方法完全对应了 MapReduce 里面的 Shuffle 过程;第四步用 Map 算子执行用户提供的 Reduce 代码;第五...
完美对应了前面整个 MapReduce 的过程。第一步是去创建一个 Hadoop RDD,因为 Hadoop RDD 本身依赖的就是 Hadoop 自己的 Inputformat 的代码,所以这个是完全适配的;第二步调用 Spark 的 Map 算子,然后在 Spark 的 Map 算子里调用用户的 Map 函数;第三步,为了迁移的普适性,统一用 RepartitionAndSortWithinPartitions 方法。该方法完全对应了 MapReduce 里面的 Shuffle 过程;第四步用 Map 算子执行用户提供的 Reduce 代码;第五...
**Serverless Computing 是一种用云的简化方式,可以近似地认为 Serverless Computing = FaaS + BaaS。**论文里有个精妙的比喻:Serverless 极大地简化了基于云服务的编程,就好像汇编语言到高级编程语言般的转换。**一般来说,Serverless 有这么几个特点:**1. 隐藏了服务器的概念。服务器依然存在,但开发者无需针对服务器进行繁琐开发和运维操作;1. 提供了一种按需付费的模型,并且在资源空闲时不收费;1. 提供极致的弹性...
计算近似宽度。 系统使用此函数实现Pretty格式。 以文本格式(制表符分隔)将值输出到控制台时,计算近似宽度。 这个函数被系统用于实现漂亮的格式。NULL 表示为对应于 NULL 在 Pretty 格式。 plaintext SELECT visib... 此函数有两种使用方式: transform(x, array_from, array_to, default) x – 要转换的值。array_from – 用于转换的常量数组。array_to – 将’from’中的值转换为的常量数组。default – 如果’x’不等于’from’...
1. 乘法公式 1.1 简介Log Mean Divisia Index,对数平均迪氏指数法。LMDI可以计算 乘法公式 中,每个因子对整体变动的贡献度:即将变动分解到因子 。 1.2 计算方法 1.2.1 加法分解(1)思路(2)公式 1.2.2 乘法分解(1)思... 然后利用 Shapley 的回归值解释每一个子指标的贡献。 2.2 模型挑选本产品将 Xgboost 作为使用的基本模型,把历史数据切割成训练和验证集合。如果训练的模型在测试集上表现良好,则认为**模型预测效果好并且归因结果可...
聚合函数 PERCENTILE 计算精确百分位数,适用于小数据量。 聚合函数 PERCENTILE_APPROX 计算近似百分位数,适用于大数据量。 字符串函数 ASCII 返回字符串的第一个字符的 ASCII 码。 字符串函数 CHR 将指定 ASCII 码转换成字符。 字符串函数 CONCAT 将字符串连接在一起。 字符串函数 ENCODE 将字符串按照指定编码格式编码。 字符串函数 FIND_IN_SET 在以逗号分隔的字符串中查找指定字符串的位置。 字符串函数 FORMAT_NUMBER 将数字...
完美对应了前面整个 MapReduce 的过程。第一步是去创建一个 Hadoop RDD,因为 Hadoop RDD 本身依赖的就是 Hadoop 自己的 Inputformat 的代码,所以这个是完全适配的;第二步调用 Spark 的 Map 算子,然后在 Spark 的 Map 算子里调用用户的 Map 函数;第三步,为了迁移的普适性,统一用 RepartitionAndSortWithinPartitions 方法。该方法完全对应了 MapReduce 里面的 Shuffle 过程;第四步用 Map 算子执行用户提供的 Reduce 代码;第五...
完美对应了前面整个 MapReduce 的过程。第一步是去创建一个 Hadoop RDD,因为 Hadoop RDD 本身依赖的就是 Hadoop 自己的 Inputformat 的代码,所以这个是完全适配的;第二步调用 Spark 的 Map 算子,然后在 Spark 的 Map 算子里调用用户的 Map 函数;第三步,为了迁移的普适性,统一用 RepartitionAndSortWithinPartitions 方法。该方法完全对应了 MapReduce 里面的 Shuffle 过程;第四步用 Map 算子执行用户提供的 Reduce 代码;第五...
6月14日,CSDN云原生系列在线峰会第9期“Serverless峰会”正式举行,本期峰会出品人、火山引擎副总经理张鑫携手火山引擎基础架构函数计算负责人杨华辉等业界专家,共同分享了关于Serverless的核心技术与典型应用。 在... 用于承载以 TTHeader based 的 RPC 框架所有语言的流量。对于这种 gRPC 或者 Thrift RPC的层面,Gateway 只是一个加法,并没有对原先的架构做过多的干预和改变。 FaaS 自定义镜像支持 代码框架的问题已经得到了解决,...
HNSW (Hierarchical Navigable Small World graphs,分层-可导航-小世界-图)索引:热门的基于图的近似最近邻搜索算法(ANN)。HNSW 是一种非常流行和强大的算法,具有超快的搜索速度和出色的召回率。 Faiss:Facebook 开... METRIC 参数定义了建立索引时的度量方式。目前 HNSW 以及 Faiss 都支持 L2 与 COSINE 距离。HNSW 还另外支持 HAMMING 距离(仅适用于 Int64 类型数据,需要与 bitHammingDistance 函数结合使用。METRIC 参数可以不指...
**Serverless Computing 是一种用云的简化方式,可以近似地认为 Serverless Computing = FaaS + BaaS。**论文里有个精妙的比喻:Serverless 极大地简化了基于云服务的编程,就好像汇编语言到高级编程语言般的转换。**一般来说,Serverless 有这么几个特点:**1. 隐藏了服务器的概念。服务器依然存在,但开发者无需针对服务器进行繁琐开发和运维操作;1. 提供了一种按需付费的模型,并且在资源空闲时不收费;1. 提供极致的弹性...
count(); count(distinct); sum()/sum(); sum()/count(distinct)更多请参考定基法支持的表达式 占比加权法 sum()/sum(); sum()/count()分子分母都可加的除法 剔除法 表达式中使用了LOD函数 定基法和占比加权法... 3.3 对核心指标的影响3.3.1 加法指标展示配置中每个维度的值和占比。占比=每个维度项的数值/核心指标值。占比越高对核心指标的影响越大。 3.3.2 除法指标采用剔除法来计算影响。剔除维度项对应值之后的核心指标...