高时效性。大部分用户都需要数据亚秒级别可见,部分 Serving 场景下,用户需要数据毫秒级别的可见。1. 高吞吐导入。大数据场景下,导入性能十分关键。1. 标准 SQL 支持。用户很多都是从 MySQL 这样的系统迁移过来,所以 ANSI SQL 的支持对于用户的迁移十分关键。# 系统概览## 数据模型![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1c8c19bf9d544792a5251d08f47bccd3~tplv-tlddhu8...
我们见证了时间的飞逝和技术的跨越。特别是ChatGPT的出现,这不仅是一个技术的飞跃,更是我们作为开发者历程中的一座重要里程碑。这个智能助手不仅改变了我们与信息、知识的互动方式,更为我们的工作带来了前所未有的... [picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/9ad62d5947a04e01bad673d5873a7518~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049262&x-signature=kfg%2BY2T...
云运营各角色的工作复杂度,提升管理效率和资源交付效率,最终帮助企业降低云上成本,提升人员效率,加速企业的数字化转型。## 二 高可用架构云的时代需要新的技术架构,来帮助企业应用能够更好地利用云计算优势,充... 帮助全员建立安全模型,快速定位安全问题,及提升团队安全意识;- 第二阶段:安全扫描(DevOps集成安全),扫描阶段评估代码以确保其安全且没有安全漏洞。此处包括手动和自动代码审查。在此步骤中,使用了 lint 和 scan 等...
也有一些工作使用 颜色、透明度等作为词频的冗余编码(指对同一维度同时使用多个通道进行编码), 或者表示除词频外的其他信息。例如,使用颜色编码聚类信息,如下图中,使用颜色编码来自同一文章的单词。 ![pict... 模型对单词的位置进行调整,以提升词云的紧凑性和减少重叠。 如下图,其生成结果中,语义相关的单词会聚合在一起形成单词簇,用户可以快速的获得哪些单词是高度相关的。![picture.image](https://p6-volc-commu...
[image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/7fc9549bb9204de5b6e605dc5b533383~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)纵观整个数据库发展史,关系型数据库系统是历史最悠久并且使用最广泛的一类数据库系统,其理论基础是基于 IBM 研究员 E.F.Codd 博士在 1970 年提出的“关系模型(Relational model)”。关系型数据库也是过去几十年里各行各业使用最多最广泛的数据库类型。随着 2000 年之后移动互联网的大规模爆发,催生...
利用Conda创建虚拟环境部署ChatGLM-6B模型,并进行模型推理和精调训练的Demo实践。## 准备工作:### 创建GPU云服务器1. 进入ECS云服务器控制台界面,点击创建实例![picture.image](https://p6-volc-community-si... 工具下载页面会自动生成下载和安装运行命令,下图下载了11.6版本的cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run工具包。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5811d96e...
预测物体运动轨迹以及动态数字资产生成等任务至关重要。随着以神经辐射场(Neural Radiance Field, NeRF)为代表的神经渲染的兴起,越来越多的工作开始使用隐式表示(implicit representation)进行动态场景的三维重建... [picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5cd90d3b78374954afb5cf3679f593be~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049236&x-signature=Gs3nnDShC...
**数据模型**![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/91d64f61c95a4556967fa8db45cb22de~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=171604925... 2.b 的时间窗查询小时级别的 MV,2.c 的时间窗查询明细表,最后将三部分的结果 Merge 到一起。整个 Query 的改写由 Optimizer 自动完成,用户无需感知。 **Automatic Data Model Derivation**另外...
对于体积较小的 Segment 不会建立 Query Cache,因为他们很快会被合并。Segment 的 Doc 数量需要大于 10000,并且占整个分片的 3% 以上才会走 Cache 策略(参考:缓存)。当 Segment 合并的时候,被删除的 Segment 其关... String currentDate = now.format(formatter); // 创建日期范围查询 sourceBuilder.query(QueryBuilders.rangeQuery("date_field") .gte("2022-01-01") ...
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/82e17d31133b4aac85fb9d43759ec304~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049252&x-signature=HXBdHnQ%2... 大语言模型强大的生成能力为VChart提供了一个自然语言的交互接口,允许用户通过自然语言直接调用VChart的各项能力,简单、快速、高质量地完成图表生成与编辑。 @VisActor/VMind是基于VChart和大语言模型的图...
image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049255&x-signature=xrLsahnAsEnu7slBskyOJv2uM4Y%3D)Fastbot 是一种利用强化学习的可复用的基于模型的自动化安卓测试工具。它接受一个给定的应用程序版本,以 APK 文件的形式作为输入,并输出覆盖报告和找到的崩溃。Fastbot 的工作流程包括两个主要阶段,如图所示:(a) 测试前的设置。a1 对 APK 文件进行反编译,收集控件的静态文本信息。a2 在一组设备上安装 APK,同时 a3 加载...
用来后续进行搜索的Badcase review和模型训练。这部分采用了前端埋点和服务端埋点结合的方式。前端埋点有成熟的内部框架,埋点数据流入离线数仓表,缺点是这部分数据要经过离线任务T+1才能使用。服务端埋点数据直接进入Elasticsearch,即时可用,同时在不支持前端埋点的场景(如ToB场景),可以成为主要的埋点数据收集方式。1. **线上搜索服务**。提供搜索相关的线上服务,在后文详细解释这部分。### 服务架构![picture.image](ht...
Flannel 模型容器网络的 Pod CIDR。PodNetworkMode=Flannel时才能配置,但非必选。 说明 集群内 Pod 数量受该 CIDR 的 IP 数量限制,集群创建完成后不支持修改,请合理规划 Pod CIDR。 不能与以下网段冲突:ClusterC... 自动生成。 多个日志选项时,LogType 不允许重复。 LogProjectId String 否 b68324a0-2680-48c7-a42e-8d78******** 集群日志项目(Log Project)ID。 说明 不可以空字符串。 创建集群时,若 LogProjectId 不传参...