管理以及存储数据的方式。虽然理论上所有的数据都可以混杂,或者糅合,或者饥不择食,随便存储,但是计算机是追求高效的,如果我们能了解数据结构,找到较为适合当前问题场景的数据结构,将数据之间的关系表现在存储上,计... 数据元素之前的关系在计算机中有两种不同的表示方法:**顺序映像和非顺序映像**,并且由此得到两种不同的存储结构:**顺序存储结构**和**链式存储结构**,比如顺序存储结构,我们要表示复数`z1 =3.0 - 2.3i `,可以直接借...
active\_users以数组(array)的形式存放所有的用户id, 这种操作带来的一个重要的收益是减少了行数,同时减少了数据大小。在这种模型下, 根据tag组合选取用户就会变成集合的交并补操作,性能对比第一种模型会有显著... SELECT length(arrayIntersect(tag_1_user, tag_2_user)) ```虽然该模型可以简化部分操作,但是每个tag的选取需要有一个子查询(with 部分)。这种方式对于表的扫描有大量浪费,而且跟标签的数量线性相关...
#使用循环的方式创建全连接层,可以在超参数中通过一个数组确定使用几个全连接层以及每个全连接层的神经元数量。 #本例中使用了4个全连接层,并在每个全连接层后增加了relu激活层。 user_sizes = [36] + self.fc_sizes acts = ["relu" for _ in range(len(self.fc_sizes))] self._user_layers = [] for i in range(len(self.fc_sizes)): linear = paddle.nn.Linear(...
常见的模型切分方式有上图左侧所列的两种:* 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式* 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GP... 伯克利的发起者也基于 Ray 创建了创业公司—— Anyscale,目前这个项目在 GitHub 上获得了两万多的关注。在业界,Uber、 OpenAI、蚂蚁、字节等公司也都有基于 Ray 的相关应用实践。Ray 的架构分为三层,最下面一...
#使用循环的方式创建全连接层,可以在超参数中通过一个数组确定使用几个全连接层以及每个全连接层的神经元数量。 #本例中使用了4个全连接层,并在每个全连接层后增加了relu激活层。 user_sizes = [36] + self.fc_sizes acts = ["relu" for _ in range(len(self.fc_sizes))] self._user_layers = [] for i in range(len(self.fc_sizes)): linear = paddle.nn.Linear(...
AccountPrivileges Array of AccountPrivilegeObject 请参见返回示例。 账号的权限信息。详细信息,请参见 AccountPrivilegeObject。 AccountPrivilegeObject账号的权限信息。被以下接口和数据结构引用: CreateDB... CreateType String Physical 创建类型,取值: System:系统,即自动备份。 User:用户,即手动备份。 BackupMethod String Physical 备份方式,目前仅支持物理备份,取值为 Physical。 BackupType String Full 备份...
AssociatedInstanceNum Integer 1 白名单下绑定的实例总数。 AssociatedInstanceObject已绑定指定白名单的实例信息。被 DescribeAllowListDetail 接口引用。 名称 类型 示例值 描述 InstanceId String hb-cnglb4b... CreateTime String 2022-05-25T04:19:39Z 实例创建时间(UTC 时间)。 ExpireTime String 2022-05-25T04:19:39Z 包年包月实例的到期时间(UTC 时间)。 DBInstanceEndpoint Array of DBInstanceEndpointObject 请参见...
常见的模型切分方式有上图左侧所列的两种:* 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式* 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不同的 GP... 伯克利的发起者也基于 Ray 创建了创业公司—— Anyscale,目前这个项目在 GitHub 上获得了两万多的关注。在业界,Uber、 OpenAI、蚂蚁、字节等公司也都有基于 Ray 的相关应用实践。Ray 的架构分为三层,最下面一...
获取数据的方法,分区的方法等等。### 2.3 RDD的五大特性(1)一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位。对于RDD来说,每个分片都会被一个计算任务处理,并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数,如果没有指定,那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。(2)一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的,每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭...
方式从大屏“盯盘”转换为“根据规则检测结果,主动推送”,这无疑对一些关键业务问题的发现和洞察起到至关重要的作用。有如下三个具体案例:1. 直播实时检测场景。当检测到直播间在一段时间内观看人数持续下跌时,会... 就会导致计算任务的数量会随着规则的创建逐渐增多。大量的任务会造成极高的运维成本和巨大的资源浪费,使整个系统最终变得不可维护。以前面提到的商家自定义规则检测爆款商品的这个场景为例,考虑到当前抖音电商庞大...
本接口支持您通过自定义迁移源信息和具体迁移策略等配置,创建从源存储至 veImageX 的数据迁移任务。 迁移准备已支持迁移数据源与迁移准备内容如下表所示。 源服务商 准备内容 文档地址 阿里云OSS AK、SK、Bucket 迁... 请求说明请求方式:POST 请求地址:https://imagex.volcengineapi.com/?Action=CreateImageMigrateTask&Version=2018-08-01 请求参数下表仅列出该接口特有的请求参数和部分公共参数。更多信息请见公共请求参数。 H...
常见的模型切分方式有上图左侧所列的两种: * 按层切分的 Pipeline Parallelism 模式* 按权重切分的 Tensor Parallelism 模式 按层切分比较简单,就是将模型的不同层切开,切分成不同的分组,然后放到不... 伯克利的发起者也基于 Ray 创建了创业公司—— Anyscale,目前这个项目在 GitHub 上获得了两万多的关注。在业界,Uber、 OpenAI、蚂蚁、字节等公司也都有基于 Ray 的相关应用实践。Ray 的架构分为三层,最下面一层...
确认命中的用户数目。在广告精准投放过程中,广告主需要知道当前选定的人群组合中大概会有多少人,用于辅助判断投放情况进而确定投放预算。因为是在线业务,一般要求计算的时间不能超过 5 秒。人群画像主要是对广告... 我们采用明细存储的方式,表有 2 列,分别是 tag\_id 和 uid。每一个 tag\_id 表示一个人群包,uid 是对应的用户 id。那么如果是一个比较大的人群包,可能需要用上亿行来表示。我们对 tag\_id 建立了主键,因此可以快速...