：无需额外训练，仅需 10 到 25 步就可以获得极高质量的采样。...Stable Diffusion 的官方 Demo[3]更新显示，采样 8 张图片的时间从原来的 8 秒钟直接被缩短至了 4 秒钟！快了整整一倍！...，可以在 20 到 25 步内几乎收敛，并且只用 10 到 15 步也能获得非常高质量的采样。...在 Stable Diffusion 上，25 步的 DPM-Solver 就可以获得优于 50 步 PNDM 的采样质量，因此采样速度直接翻倍！...例如，下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusion 上随着步数变化的效果，可见 DPM-Solver 在 10 到 15 步就可以获得非常高质量的采样： 使用 DPM-Solver DPM-Solver
引言 在数字化浪潮的推动下，数据库技术已成为支撑数字经济的坚实基石。...从80年代中国最早的信息化起步，到90年代国家级大项目的数据库落地，以及国外数据库进入中国的市场战略与兴衰成败，再到00年代数据库技术的分型演进及国产数据库的萌芽与发展等。...细数 10 年代大数据浪潮下的大趋势及小故事。 10 年代，大数据运动如同一股不可阻挡的洪流席卷而来，不仅彻底改变了数据处理和分析的面貌，而且迅速占领用户心智形成破圈效应。...我们也将围绕云数据库，解析数据库向 PaaS 演变的起始，并探索在云的推动下，云原生数据库的更多可能。...中国数据库的发展史，是一部充满挑战与机遇的奋斗史，见证了中国在信息技术领域从跟随者到并行者，甚至在某些领域成为领跑者的辉煌历程。
服务器接口从10G升级为25G接口带来很多好处，比如： 以太网性能是10G接口的2.5倍； 能为服务器的提供更高的端口密度； 更低的每GB数据传输功耗（更省电费）； …… 虽然这些好处很诱人，但是仍然有几个方面需要注意...而在当前的许多数据中心中，服务器的接口是10Gbps（万兆）, 交换机间的接口是40Gbps（四万兆），它们中的大多数都在考虑（或者正在）将网络升级到下一代的25G/100G网络（服务器的接口是25Gbps...基于业务扩张规模，综合考虑是否需要升级 对于一些处于领先地位的企业而言，从当前10/40G网络升级到25/100G是最快速的方法。毕竟从规划、新建到上线一个数据中心所花时间可能要花费好几年。...升级到25/100G（当然它们同期也新建了一些数据中心）。...整个光模块市场的出货量预测 三、不一定每台服务器都需要升级 如果您数据中心的一部分服务器的10G网络（或未来一段时间）没有瓶颈，那么将它们网络也升级到25G并不会带来性能提升。
实战：插入数据下面是一个简单的示例，演示如何插入数据到MySQL数据库：import pymysql# 建立数据库连接connection = pymysql.connect( host='your_mysql_host...result = cursor.fetchall()# 处理结果for row in result: print(row)# 关闭游标和连接cursor.close()connection.close()10...，None表示无限制)# 从连接池获取连接connection = pool.connection()# 使用连接进行操作cursor = connection.cursor()cursor.execute...，尤其在并发访问高的情况下。...实际应用： 提供了多个实际场景下的代码示例，包括查询、更新、事务处理和连接池的应用，帮助读者更好地理解和应用所学知识。
有同学问：陈老师，满互联网都是“如何从0到1学数据分析”，可我想知道，如果再晋升的话，比如去到月薪3w，5w，需要什么样的知识与能力储备？ 这个话题，很容易变成高薪的数据分析师们的晒命贴。...而他的出身和运气，也是真正有问题的同学们无法复制的。所以我想换个角度，从同学们现在面临的困惑出发，看看可以怎么解决。 困惑一：我干的是数据分析吗？我的前途在哪里？...懂数据分析，能快速了解现状 懂数据分析，能全面积累经验 懂数据分析，能做出更好业绩 懂数据分析，能汇报讲的更靓 懂数据分析，能帮大老板分忧 有这么多加持，不上管理层就见鬼了。...蚂蚁金服和蝗虫理财能比吗……所以职业发展问题，真不是今年12K，明年13K，年年涨1K的事，要扩宽见识，多角度比较才行 为啥网上分享，大多写从0到1？...最后总结一下，如果归纳一下从1到10的数据分析师成长之路，可以从以下五个方面做准备： ?
自助采样第二步：咽拭子采样 身份登记完成后，被采样人员可领取专用采样工具和张口器，然后在视频引导下，准确找到咽拭子有效采样部位，并采集到合格样本，之后由机器人对样本进行自动化收集、封装、保存的专用设备...研发人员表示，核酸自助采样机能够在无人值守的情况下，全天候自助完成核酸采样，多种型号适应不同使用场景而广泛应用，是快速开展大规模采样的利器，未来可将在海关、医院、疫情突发地区投入使用。...从收样到反馈结果，需要经过灭活、转板、核酸提取、试剂反应、结果判定等多个步骤，期间检测员面临的风险依然很高。 ?...目前，各科研机构仍在不断改进自动化核酸检测方案，争取更加便捷、快速、准确的疫情监控。未来，从样本进设备，到报告结果出设备，将只需数十分钟。...那些坚守一线与疫情战斗的医务人员，也终于可以脱下疲惫的战衣，放松一下了。 顺便说一下，今年 6 月，丹麦的南丹麦大学机器人工程师团队，也研发出了自动咽拭子采样设备，如下图所示，你敢试试吗？ ?
$ cd chapter10 $ npm install axios --save 然后我们在src/index.js文件中使用axios请求一下豆瓣api的接口，拿它电影的前250条数据。...start=25&count=25") + .then(function(response) { + console.log("请求数据：", response.data); + }); 然后...start=25&count=25") + .then(function(response) { + console.log("请求数据：", response.data); + }); 3...start=25&count=25 pathRewrite：可以把请求接口中的某部分重写， 上面这个只是为了演示这个属性，^/v2是个正则，把所有/v2开头的都重写/v2，我们axios接口里本来就是以这个开头的...4、小结 讲的有点啰嗦，因为这部分内容比较常见，很多朋友这里也经常困惑，其实官网里这部分讲的很详细了，大家可以去看看。 基本内容就这么点，我这里只是抛砖引玉一下。
大数据文摘作品 编译：王一丁、王梦泽、夏雅薇 本文给想进入大数据领域的朋友提供了一系列的资源，由浅入深，比如“需要了解的51条大数据术语”、“学习python的四个理由”、“十一个必须要参加的大数据会议...相信各种背景的朋友都会在这篇文章中有所收获。 之前，我们已就数据可视化进行了深入探讨。这次，我们将从更基本的概念讲起，以便在涉足更复杂的数据科学和商业智能之前能够真正理解大数据。...文中会引领大家阅读介绍大数据的相关文章，研究网络上流传的大数据的概念，查看与大数据相关的出版物。...上最受欢迎的介绍大数据的文章，了解大数据的基础知识，进而明白为什么Apache Kafka和Ignite是大数据分析不可或缺的部分，以及为什么你应该学习Python等一系列问题。...chapter=1 DZone大数据指南：数据科学和高级分析。 探索下一代自助服务数据准备工具的关键功能，深入研究与大数据相关的应用程序和语言。
从 1995 年到美国留学正式接触开源，如今已是崔宝秋参与开源的第 25 个年头。作为一名早年的自由软件的忠实信徒，崔宝秋对于开源软件的热爱程度并没有因时间而减少。...在迈过了企业发展初期对于开源软件的单方面使用后，小米开始积极的参与到国际开源项目当中，进入了从使用开源软件到反哺开源社区的全新阶段。...企业要能够快速的拥抱开源，从企业角度来看，开源是用最小的代价获取最大的利益，在有限的人力情况下，如何借助开源巨人的力量，快速的形成公司自己的技术体系并且打造产品，这几乎成为了每一家互联网公司的共识。...，在全球范围内，从学术圈到大小企业内都掀起了一阵拥抱开源的新风——AI 让开源模式再一次变得越来越受欢迎了。...这一点，从苹果近几年发布会上越来越强调自身软件服务的能力，也可以看到一丝关联关系。而在这一过转变过程中，越来越多的代码、模型以及数据的开源，都将成为小米开源下一步的重要举措。
效率 一个一个地处理数据，想想都好麻烦~批量处理才能感受到科技的力量~ 处理大样本数据可能遇到的问题 首先，你可以复习下面的教程10元转录组分析：这次真的是干货了~灰常干 这样你会得到一个linux系统的云服务器然后...，你搜索文献发现有个大牛发了一篇文章里面有几百里样本的RNA-seq原始数据，这个数据被共享在了SRA数据库中，老板说，去挖一下看看。...半个月过去了，进度才三分之一~~~~"你妹啊~云服务器硬盘不够用了~~~" 解决上面的问题 测序数据挖掘的步骤大致为下载与解压：按照以下教程从零到壹:从SRA下载到分析~纯干货 Mapping：按照以下教程从零到壹...:10元~Mapping神器STAR的安装及用 解决硬盘不够用的问题：按照以下教程从零到壹：10元转录组分析~硬盘不够用咋办 下面是解决办法：初级版用以下符号命令a && 命令b这样运行完命令a之后就会运行命令...你需要注意的问题 首先，由于是批量操作，要计算好硬盘空间，不够了要记得扩容哦，扩容教程在下面从零到壹：10元转录组分析~硬盘不够用咋办 其次，由于是批量操作，千万别总去尝试同时进行Mapping | Mapping
； 3、数据要保证一致性：在不出错的情况下，数据库B的用户必然一一对应数据库A的关联表。...而且几乎是不可扩展的。暂且不谈代码的设计美观，它的效率如此低下主要有一下几点： 1、每一条数据的速度受制于整个链条中最慢的一环。...还有一点就是数据的可恢复性在这个设计中有了保障，成功过的用户被保存起来以便再次运行不会冲突，失败的关联表数据也被记录下来，在下次运行时Writer会先将这一部分加入到自己的队列里，整个数据的正确性就有了一个不是特别完善的方案...答案是不需要的。试想一下，如果你在生产线上，你的上一环2秒钟处理一个零件，而你的速度是1秒钟一个。...这时即使你的批量处理速度更快，从系统最优的角度考虑，你也应该来一个零件就马上处理，而不是等积攒到100个再批量处理。 还有一个问题是，我们从未考虑过Reader的性能。
❝前言：这是一篇迟到的下集，上次分享了如何从0到1搭建一个可视化数据大屏，介绍了数据搭配的前期调研、控件区域的开发、画布模块的开发等等。上篇的链接点我?...从0到1开发可视化数据大屏（上） 而下集主要围绕.控件管理模块、数据管理模块、图层管理模块这几个模块来介绍。...❞ 主要是包含以下几个方面： 1.2.1 控件区域带动的图层区域、画布区域的联动 ❝当从控件区域拖拽控件到画布，通过拷贝控件一份默认的配置，我们上节提到拖拽库使用的是vuedraggable，其中有个clone...，同步到数据响应结果面板，最终展示到控件在画布区域视图的变更。...❞ 答：我们是通过将数据源的dataSourceUrl以及轮训时间间隔等配置绑定到控件属性中，然后当用户从编辑模式切换到全屏预览模式下，再发出请求，大致原理参考如下? ? image.png ?
exists 操作符 小总结 二、测试 （多题预警） 三、select 查询从入门到放弃 一、聚合函数查询 1.1 聚合函数 聚合函数的定义和作用 聚合函数又称为分组函数 或 组函数，能对集合中的一组数据进行计算...UI 10 号部门中的任意一人相等即可 select * from emp where sal in (select sal from emp where deptno =10) -- any 操作符...10 好部门的员工信息 select * from emp where sal 10); -- ##### 分页查询...一般情况下，联接查询可改为子查询实现；但子查询却不一定可改为联接查询实现。...二、测试 （多题预警） Oracle 数据库查询专题 (select * from emmmm 80 T) 三、select 查询从入门到放弃 SELECT进阶语法 联接查询：交叉联接、内连接、外连接（
例如，数据user_id集中last_online取决于最新的已知连接时间戳。在这种情况下，您需要update现有用户和insert新用户。...将表转换为 JSON 想象一下，您需要将表转换为 JSON 对象，其中每个记录都是嵌套数组的元素。...09–17', interval 1 day)) as dt ; 9.排序Row_number() 这对于从数据中获取最新信息（即最新更新的记录等）甚至删除重复项很有用： SELECT * FROM table_a...您的数据集可能包含相同类型的连续重复事件，但理想情况下您希望将每个事件与下一个不同类型的事件链接起来。当您需要获取某些内容（即事件、购买等）的列表以构建渠道数据集时，这可能很有用。...其强大的方言功能允许轻松建模和可视化数据。由于 SQL 是数据仓库和商业智能专业人员使用的语言，因此如果您想与他们共享数据，它是一个很好的选择。
【05期】我的数据心经：从数据到智能 更新时间20170204 个人体会：单一的数据是完全没有意义的，只有在特定的背景下，才变成信息；对信息进行挖掘，发现其中的规律，成为了知识...毫无疑问，随着数据挖掘技术的进步，机器的“智慧”越来越高级，预测越来越准确。当机器给人类的决策建议，人类大部分都接受了，其实，机器从某个侧面上控制了人类。...5、“广+乱”的数据，给予我们从发现中获取颠覆过去规律的能力。 6、大数据不是独奏，而是连接无处不在的数据。 7、数据技术就是加速和积累（数据、分析、服务）的能力。...8、大数据生态的链接需要建立标准与规范。 9、大数据是诸多小数据的组合。 10、数据是一种信仰。...在大数据趋势下，数据分析师会发挥更大的作用，数据化运营与运营数据，促使其自身价值被得到认可。但这个过程是漫长的，无信仰，不数据，需要坚持。
前言 前文中提到了RESTful设计，后端实战及前端代码的修改，写完之后本来想写一下对RESTful的一些看法的，但是写着写着跑题了，最终是写成了不同阶段对于RESTful的认识和感受，包括第一次听到这个概念...这就是初识RESTful的情形，第一次接触RESTful的时候，我的关注点在URL和Servlet拦截配置上，以那时的技术水平和开发经验来说，似乎也只能意识到这么多，对于RESTful的理解也仅仅在URL...RESTful去的，其实嘛，也不是很懂，这是真心话，只是听着老师傅说这么做是去优化代码的，作为菜鸟的我一听到项目优化，肯定是乐意去做的。...不仅仅只有RESTful 在网站或者应用的开发中，数据传输方式不仅仅只有RESTful一种规范，比如传统的MVC模式的开发模式中，就是将数据放入model中来实现数据的传输，当然，这种方式不是基于接口的方式...REST只是众多方式中的一种罢了，方法和技术选型真的很多，因此不要标榜其中任何一种方式，也不要鼓吹其中任何一种技术，没必要，选择适合你的就好，如果实在不知怎么选，干脆都用一下就好了。
题目 输入数字 n，按顺序打印出从 1 到最大的 n 位十进制数。比如输入 3，则打印出 1、2、3 一直到最大的 3 位数 999。...示例 1: 输入: n = 1 输出: [1,2,3,4,5,6,7,8,9] 我的解法 先来一下暴力破解，还没有for循环搞不定的事？？...N*10 -1 不就是最后以为数字了 然后我们再便利 N*10 -1次，将所有的数据存入数组中 但是这块的得注意一下就是他是从0位开始但是第一个存储的数据是1.所以是b+1了。...] printNumbers(int n) { int count = 1; for(int i = 0; i<n; i++){ count*=10
经过小傅哥的整理有如下10种设计模式的使用，如图所示图片讲道理，如果只是把这10种设计模式背下来，等着下次面试的时候拿出来说一说，虽然能有点帮助，不过这种学习方式就真的算是把路走窄了。...就像你每说一个设计模式，能联想到这个设计模式在Mybatis的框架中，体现到哪个流程中的源码实现上了吗？这个源码实现的思路能不能用到你的业务流程开发里？别总说你的流程简单，用不上设计模式！...到处都是 XxxxBuilder，所有关于 XML 文件的解析到各类对象的封装，都使用建造者以及建造者助手来完成对象的封装。...，允许子类在不修改结构的情况下重写算法的特定步骤。...这个类在 Mybatis 框架中使用的非常频繁，包括解析数据源配置信息并填充到数据源类上，以及参数的解析、对象的设置都会使用到这个类。
拿大家熟悉的纯静态站点来说，修改过程如下： 下载：从 GitHub 下载代码，然后本地部署 开发：本地修改代码，测试 编译：编译前端项目，产出静态资源 上传：打开FTP软件，上传替换文件 测试：看看网站是否在线上工作正常...安装 Docker 安装 Docker 在你的电脑上就像安装 QQ 一样简单。 如果你使用的是 Windows 电脑，需要购买支持虚拟化的版本。如 Win10 专业版、Win10 家庭版是不行的。...网址：http://pea3nut.blog/ 源码：非公开 可能你也发现了这个站点和其他站点的一个非常大的不同——他的源码和数据是不能公开的。 之前我们打包镜像时，都是直接将代码打进镜像内的。...这条方案用在这里显然是不行的，有两个问题： 我不想公开 MySQL 数据文件和网站内容（如图片）。...这样，当容器删除时，所有数据文件和源码都会保留。 在本地建立 ./blog/mysql-data 目录存储 MySQL 数据，建立 .
这两句话里就隐含着我说的这两个词。 接下来，再来看一句话：成交10亿人民币！...你只要有这个立方体的概念就可以了……数据分析就是像玩魔方一下，拨弄着这些立方体。...数据不是凭空产生的，当需求方提出想要什么样的数据分析的时候，首先要检视的是，TA需求中涉及到的维度是否确定被采集到？度量的计算成本是否高？...某日，负责搜索结果页（LIST）的设计师来找商品详情页（Detail），他好容易做了LIST页面的改版，而且结果也确实喜人，从List页面到Detailye页面的转化率确实提升了（比如原来100万的人来到...但是不幸的是，总体从L到订单的转化率却没有提升，反而下降了。 请问，如果你是Detail的分析师，如何和List的分析师一起想办法分析什么原因？ 2.
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