金融科技一直重复着一个循环:从技术发展引领金融升级到新一轮技术革新,在这个循环中,风险占据很大篇幅,能够有效控制风险,直接影响着金融市场长期健康与稳定。所幸的是,随着科技的发展,新兴科技不断强化金融科技的应... 所以在传统的数据挖掘过程中需要做的工作,在评分卡模型的构建过程中都会有所涉及。而不同的评分卡模型虽然解决的问题不同,但是开发过程与开发思路是类似的,比如都要经过传统的数据挖掘过程:数据清洗、预处理、特征...
我们也遇到了上述问题。根据此前统计的公司 CPU 占比 TOP 50 服务的性能分析数据,JSON 编解码开销总体接近 10%,单个业务占比甚至超过 40%,提升 JSON 库的性能至关重要。因此我们对业界现有 Go JSON 库进行了一番评... 中(medium):110KB,300+ key,深度 4 层(实际业务数据,其中有大量的嵌套 JSON string); - 大([large](https://github.com/bytedance/sonic/blob/main/testdata/twitterescaped.json)):550KB,10000+ key,深度 6...
从数据流中读取操作码和参数 , 并对其进行解释处理 . 指令处理器会循环执行这个过程 , 不断改变 stack和 memo区域的值 .直到遇到 .这个结束符号 。这时 , 最终停留在栈顶的的值将会被作为反序列化对象返回 。- ... 在反序列化过程中,_Unpickler维护了两个东西:栈区和存储区。结构如下:栈是unpickle机最核心的数据结构,所有的数据操作几乎都在栈上。为了应对数据嵌套,栈区分为两个部分:当前栈专注于维护最顶层的信息,而前序栈维...
虽然可以解决内存问题,但由于有磁盘 IO 和数据序列化、反序列化的代价,因此查询的性能会受到影响。特别是当Join采用Hash Join时,如果右表是一张大表,构建也会比较慢。针对构建问题,近期社区也进行了一些右表并行构建的优化,数据按照Join key进行Split来并行地构建多个Hash Table,但额外的代价是左右表都需要增加一次Split操作。**第三类,则是关于复杂查询(如多表 Join、嵌套多个子查询、window function 等),ClickHouse对这类...
DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ISO_DATE; String currentDate = now.format(formatter); // 创建日期范围查询 sourceBuilder.query(QueryBuilders... 嵌套聚合的性能很差,嵌套聚合被设计为在每个桶内进行指标计算,对于平铺的 Group by 来说有存在很多冗余计算,另外在 Meta 字段上的序列化反序列化代价也非常大,这类 Group by 替换为 Composite 可以将查询速度提升 ...
本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节 F... 问题和挑战,主要分为对性能和运维稳定性的挑战。在性能方面的一大挑战是 OLAP 业务要求亚秒级的作业 Latency,这和流批有很大的不同,流式和批式主要关注数据的处理速度,而不需要关注 Plan 构建、Task 初始化等...
由内容管理系统和PHP开发框架共同构成。Drupal综合了强大并可自由配置的功能,支持从个人博客到大型社区驱动的网站等各种不同应用的网站项目。 本文介绍如何在Linux操作系统中,搭建用于生产环境的Drupal网站。 软件版本操作系统:本文以CentOS 7.6为例。 Apache:性能稳定的Web网页服务器,本文以Apache 2.4.6为例。 MySQL/MariaDB:数据库管理系统,本文以MySQL 14.14为例。 PHP:在服务器端执行的嵌入HTML文档的脚本语言,本文以PHP 7....
BERT 基于 Transformer 架构,仅有 3.4 亿个模型参数。当时,这已经被认为是一项重大突破。然而随着时间的推移,语言模型的规模和能力不断增长。引人注目的是 GPT-3,这是一种由 OpenAI 开发的强大语言模型。相比于 BERT 的 3.4 亿个参数,GPT-3 的模型参数数量飙升至 1750 亿个。这一巨大的增长引发了广泛的关注,并且使得 GPT-3 在自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成就。然而随着模型参数的增长,模型的大小也成为一个问题。为...
> 本文整理自字节跳动基础架构工程师何润康在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。Flink OLAP 是数据仓库系统的重要应用,支持复杂的分析型查询,广泛应用于数据分析、商业决策等场景。本次分享将围绕字节... 问题和挑战,主要分为对性能和运维稳定性的挑战。在性能方面的一大挑战是 OLAP 业务要求亚秒级的作业 Latency,这和流批有很大的不同,流式和批式主要关注数据的处理速度,而不需要关注 Plan 构建、Task 初始化等阶段...
要解决数据量大的问题,同时这个数据量还会不断地增长,2019年,字节内部每天新增的数据量就达到了 100 个TB。其次,在数据量大的基础上,仍要保有包含以下三个方向非常强的灵活性: **●****数据源头的灵活性... 包括多层嵌套的下推、Join子查询的下推、Join-Reorder、Bucket Join、Runtime Filter等。 在做到整体优化器的支持之后,ByteHouse它能够做到TPC-DS的性能,在覆盖率层面, 可以达到99条sql100%覆盖,每一条的...
往往存在嵌套、一对多等问题。常见的关系类型如图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a954b198cd3e48e392e34ea030098937~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk... 以区分两两配对过程中产生的无效主客体。#### 典型算法说明##### PURE算法该方法来自于论文《A Frustrating Easy Approach for Entity and Relation Extraction》。主体架构如图所示:![picture.image](htt...
former 架构,仅有 3.4 亿个模型参数。当时,这已经被认为是一项重大突破。然而随着时间的推移,语言模型的规模和能力不断增长。引人注目的是 GPT-3,这是一种由 OpenAI 开发的强大语言模型。相比于 BERT 的 3.4 亿个参数,GPT-3 的模型参数数量飙升至 1750 亿个。这一巨大的增长引发了广泛的关注,并且使得 GPT-3 在自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成就。 然而随着模型参数的增长,模型的大小也成为一个问题。为了解决这个问...
**目前公司进入良性循环发展阶段,每年以8至10家门店的规模快速展店,**公司深耕苏州五县一市,力争做苏州连锁餐饮知名品牌。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/748fbe3700a64505b1e4faa618e988a7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876412&x-signature=%2FHspDhyOwYkLWe9n4HqwJlwJT7U%3D)**客户•遇到的问题** 苏州某...