精度和延迟也相对处于中间水准。* **HNSW**:多层图索引,检索过程是一个深度遍历的收敛过程。剪枝程度最高,延迟相对最低,但牺牲了部分精度(根据字节内部经验,一般也在 95% 以上)。第二张图为量化方式的对比。量化本质上也是一种压缩,压缩就会带来精度的损失。压缩最彻底的是 Int8,对应的精度也最差,VikingDB 能做到 **精度损失在 3% 以内** 。第三张图中所示使用 GPU 加速的情况是个特例,由于硬件上的巨大优势,GPU 在精...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ed6605804c6d431f93d95e2962143978~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062017&x-signature=NobjdZJoLXDA2cqhDO704avyTsk%3D)BY Aaron&xs # 一、前言日常开发测试可能会遇到这样一种情况,有一个接口或方法**概率触发**,那么需要**多少次抽样,落在一个什么区间**内,才能断定**是否按照设定概率进行**呢?本文将...
我们要表示复数`z1 =3.0 - 2.3i `,可以直接借助元素在存储器中的相对位置来表示数据元素之间的逻辑关系:![](https://markdownpicture.oss-cn-qingdao.aliyuncs.com/blog/20220104213735.png)而链式结构,则是以... 需要遍历所有的节点,才能找到,查找效率实在太低,有没有什么好的办法呢?办法总比问题多,但是想要绝对的”`多快好省`“是不存在的,有舍有得,计算机的世界里,充满哲学的味道。既然搜索效率有问题,那么我们不如给链...
3s=8031ce6d&x-expires=1714062033&x-signature=%2FDQznCDt72PkG2LsXDKtkHnPN5Y%3D)为了解决这个问题,我们的想法是对同时扩容的节点数量做一个**限制**。虽然社区的 CA 中并没有对同时扩容的节点数有什么限... 不同云厂商的耗时可能会略有差别;* 第四阶段:把这些 Pending Pod 调度到节点上,如果 Pod 数量和集群规模不大,Pod 的调度条件不复杂,相对整个过程来说,这阶段的耗时可以忽略不计;* 第五阶段:节点上的 Pod 开始拉...
nature=ZbP2QpaoVW9plmTB48jwFk%2FYH%2Fs%3D)> > > ClickHouse作为目前业内主流的列式存储数据库(DBMS)之一,拥有着同类型DBMS难以企及的查询速度。作为该领域中的后起之秀,ClickHouse已凭借其性能优势引领... 由于采用push和队列,因此要考虑一个相对比较特殊的场景,在某些case的情况下,下游的Stage并不需要读取全部的上游的数据。例如Limit100,下游只需读取100条数据,而上游可能会产生非常大规模的数据。因此在这种情况下,...
将驱逐策略下放到 Plugin 中,将驱逐动作收敛在 Manager。具有以下优势:* Plugin 和 Manager 可以通过本地函数调用或远程 gRPC 协议通信,方便灵活启停插件。* 可以在 Manager 中方便地支持一些针对驱逐的治理操作... 用户可以通过 Pod Annotation 为其指定一个相对较低的 Memcg 异步内存回收水位,使其内存回收更保守,从而可以使用更多 Page Cache;* 而某些业务更倾向于尽量避免触发直接内存回收造成性能抖动,则可以通过 Pod Anno...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/14867d9c649a46be8d8b89fc8a362316~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1713975627&x-signature=X4y2EaQDSmjZfJsABs2b1BrSD1U%3D)本文是字节跳动数据平台开发套件团队在1月9日Flink Forward Asia 2021: Flink Forward 峰会上的演讲,着重分享了Flink在字节跳动数据流的实践。![picture.image](https://p6-volc-co...
用于匹配 null 或非 null。 日期类型属性有一个单独的筛选规则(如下表): 操作符名称 说明 固定范围 所选属性的时间在一个固定的时间范围内,可以是过去365天到未来365天内的任何一天或多天。 在当前时间 所选属性的时间位于查询发起的时刻到用户所设定的相对时段之间。可选条件: 过去 {N} 小时 {之前,之内,至 {M} 天之间}(取值范围:1<= N <= 365,N 须大于 M,365 >= N > M >0) 未来 {N} 小时 {之前,之内,至 {M} 天之间}(取值范...
让大家对VIT有一个更加清晰的认识。大家遇到代码也不要有畏难情绪,对于不明白的地方我们大可以 调试看看输出的变化或者查阅文档,总之方法总比困难多!🌾🌾🌾那么下面我们就要开始了,给大家详细的唠唠transformer!!!准备发车🚖🚖🚖 ## 整体框架 在介绍transformer的整体框架之前,我先来简单说说我们为什么采用transformer结构,即transformer结构有什么优势呢?在NLP中,在transformer出现之前,主流的框架是RNN和...
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常见的抽取方法有两类,一类是管道式抽取,另一类是联合抽取。管道式抽取的特点如下:1. 优点:架构灵活,数据更容易收集和标注,作为独立任务可以分别开发、各自优化。2. 缺点:采取管道的方式会造成误差传播;由于是独立任务,会带来效率问题;拆成独立任务可能会影响效果。联合抽取的特点如下:1. 优点:可以考虑到两个子任务之间的相关性,减少误差传播,解决关系重叠的问题。2. 缺点:模型设计起来相对复杂,容易造成冗余计算。##...
用于匹配 null 或非 null。 日期类型属性有一个单独的筛选规则(如下表): 操作符名称 说明 固定范围 所选属性的时间在一个固定的时间范围内,可以是过去365天到未来365天内的任何一天或多天。 在当前时间 所选属性的时间位于查询发起的时刻到用户所设定的相对时段之间。可选条件: 过去 {N} 小时 {之前,之内,至 {M} 天之间}(取值范围:1<= N <= 365,N 须大于 M,365 >= N > M >0) 未来 {N} 小时 {之前,之内,至 {M} 天之间}(取值范...
每台机器上**只有单一**的操作系统镜像,每个操作系统**只有一个**应用程序负载 * 虚拟化后:每台机器上有多个负载;软件相对于硬件独立 * 服务器虚拟化优点 * **提高硬件使用率**:虚拟化使得低利用率的服务器负载整合到一台服务器 * **快速统一部署服务器** * **降低服务器投资成本**:典型的平均整合比率在8:1-15:1 * **降低能耗**> 虚拟化技术优势(下面还有一个PPT中整理的优势与劣势)* **确保系统高可...