(https://baike.baidu.com/item/数据)的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的[数据元素](https://baike.baidu.com/item/数据元素/715313)的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行... 对象的一种数学描述。但是我们还必须知道在计算机中如何表示它。**数据结构在计算机中的表示(又称为映像),称之为数据的物理结构,又称存储结构**。数据元素之前的关系在计算机中有两种不同的表示方法:**顺序映像...
sonic 是字节跳动开源的一款 Golang JSON 库,基于即时编译(Just-In-Time Compilation)与向量化编程(Single Instruction Multiple Data)技术,大幅提升了 Go 程序的 JSON 编解码性能。同时结合 lazy-load 设计思想,它... 那么我们就可以在序列化阶段直接输出这个对象对应的 JSON 值(‘true’或‘false’),并不需要再检查这个对象的具体类型。sonic-JIT 的核心思想就是:**将模型解释与数据处理逻辑分离,让前者在“编译期”固定下来**...
接下来我们就看看作者在论文中提出的一种灵活的存储结构——Tile-Based Architecture。### 物理层![1626925577720_8f981dac5e9c6ae05534b5a1449549f7.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/11d0e86c9a024d1680c46d77a364a46a~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)- 表:一个N行 * M列的二维矩阵- Tile Tuple:可以理解为一个1行 * B列的向量,其中B <= M- Tile:可以理解为一个A行 * B列的二维矩阵,其中A <= ...
这种方法的核心思想是**学习不同粒度的信息,允许一个嵌入向量在保持准确性和丰富性的同时,适应不同计算资源的需求,并可以无缝地适应大多数表示学习框架**,并且可以扩展到多种标准计算机视觉和自然语言处理任务。运用**MRL技术**,实现一次训练,获取不同维度的表征,acge模型实现了从粗到细的层次化表示,从而提供了一种在推理和部署时不需要额外成本的灵活表示。另外,具体实践上,为做好不同任务的针对性学习,acge模型使用**策略学...
我们选择了基于存算分离的云原生架构实现一种新的选主方式来优化以上问题。 基于共享存储的 leader 选举 **术语定义****副本**:地位相互平等的某个服务多个部署实例进程... 指令实现小对象的原子写入;3. 内存支持确保原子写入的结果,读者看到的写入顺序和写者的写入顺序一样;4. 操作系统内核通过 futex 等系统调用指令,支持原子的等待 / 通知线程某个值的变化,使得线程知道某个资源又可...
**本篇将结合ByteHouse团队对向量数据库行业和技术的前沿观察,详细解读OLAP引擎如何建设高性能的向量检索能力** ,并最终通过开源软件VectorDBBench测试工具,在 cohere 1M 标准测试数据集上,recall 98 的情况下,Q... 一种比较常见的处理方式是将想搜索的信息的相关文档进行文本处理,并通过 Embedding 模型将向量写入到向量数据库里后,把问题通过相同的 Embedding 模型转化为向量进行近似度搜索,得到问题的相似知识作为 prompt,连同...
sonic 是字节跳动开源的一款 Golang JSON 库,基于即时编译(Just-In-Time Compilation)与向量化编程(Single Instruction Multiple Data)技术,大幅提升了 Go 程序的 JSON 编解码性能。同时结合 lazy-load 设计思想,它... 只能依据自描述语义将读取到的 value 解释为对应语言的运行时对象,例如:JSON object 转化为 Go map[string]interface{};- **定型(binding)编解码**:JSON 有对应的 schema,可以同时结合模型定义(Go struct)与 J...
我们也随之需要根据新的技术潮流不断地进行调整甚至做技术转型。以 Hadoop 三大组件来说,计算引擎 MapReduce 基本被 Spark 取代。在数据上云的时代,对象存储也取代了一部分 HDFS 文件系统。近几年,云原生又火了起来,行业里再次开始了对大数据体系的云原生改造,同时 K8s 的流行,也让同为资源管理的 YARN 地位越来越尴尬。然而,过去的技术体系在很多企业系统里仍发挥着很重要的作用,在技术更新迭代的时候,业务不能随意变动,那么...
那么它相应的数据 Partition 也需要被重新计算。此时它是由应用层框架进行 failover 重试,因此它具备一定的可重入性。微服务的可重试性相对弱很多,因为它的报错告警会直接感知到这些重试。然而微观层面的延迟... 调整节点的实际资源分配,当在线需要更多资源时,能够快速地回收资源。至于秒级的响应,由于 Sysprobe QoS Controller 处于用户态的角色,因此它通常会受到单机层面高负载异常情况的影响,也难以做到彻底的兜底。...
并且服务实例的资源利用情况跟流量的变化呈现正向的关系,这就为服务副本数的动态控制和调整提供了基础。由于 TCE 上接管的服务数量非常众多,所以集群的规模也相应变得非常庞大。去年同期,TCE 已经部署在中国、新加坡、美东等三个区域,底层搭建和托管的 K8S 集群数量超过了 40 个,总计包括约几十万台服务器资源;从应用规模上来说,TCE 上部署的服务数量也超过了 4w 个,对应的 Deployment 和 Pod 总量则分别超过了 30 万和 300 万...
在这种情况下,业务并不希望所有的Query都按照ClickHouse擅长的模式进行,即通过上游数据 ETL 来产生大宽表。这样做对ETL的成本较大,并且可能会有一些数据冗余。![picture.image](https://p6-volc-community-sign... 即使模块发生变动或内部逻辑调整,也不会影响其他模块。其次,对模块采用插件架构,允许模块按照灵活配置支持不同的策略。这样便能够根据不同业务场景实现不同的策略。![picture.image](https://p6-volc-community...
以获取到更准确答案的方式是一种主要的解决方法,而向量检索就是 RAG 常用的技术。 由于向量检索主要是基于语义相似度来检索结果,搜索的对象是向量信息,相比传统的文本检索来说,结果更为准确,速度也更快。另一方面,LLM 的 prompts 会有一定的长度限制,过长的 prompts 也会增加 LLM 的处理时间,通过文本切块 + 向量检索技术,可以在 prompts 受限的情况下得到更为准确的结果,在保证准确度的同时也能确保较低的 LLM 响应延...
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。为了解决这个问题,人们开始尝试模型小型化的方法。Chinchilla 就是一种模型小型化的尝试,相较... 对象存储或者 Hive 上的方案** 。这种方案在处理海量样本时会遇到性能瓶颈。由于采用了单点 List 操作,扫描海量样本时会变得非常缓慢。另外,当需要添加列或加特征时使用写时复制(Copy-On-Write)的方式会导致存储量...