使用 Hibernate 实现软删除的最佳方式 1、引言 每个数据库应用程序都是独特的。虽然大多数时候删除记录是最好的方法，但有时应用程序的要求是数据库记录永远不应该被物理删除。...然而，并不是所有的关系数据库系统都支持 Flashback 查询，或者它们允许你在不从数据库备份中恢复的情况下恢复某条记录。...在这种情况下，Hibernate 允许你简化软删除的实现，本篇文章将解释实现逻辑删除机制的最佳方式。...这个数据库表模型的有趣之处在于它涵盖了所有三种数据库关系类型： 一对一 一对多 多对多 因此，我们将讨论所有这些实体及其关系的映射，敬请期待！...虽然使用 Oracle 的 Flashback 技术更为方便，但如果你的数据库没有这样的功能，Hibernate 可以简化这项任务。
前言 在.NET应用开发中数据集的交互式显示是一个非常常见的功能，如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表将数据呈现出来，帮助人们更好地理解数据、发现规律，并支持决策和沟通。...本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示。...ScottPlot类库介绍 ScottPlot是一个免费、开源（采用MIT许可证）的强大.NET交互式绘图库，能够轻松地实现大型数据集的交互式显示。...使用几行代码即可快速创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表。...YSGStudyHards/DotNetExercises 优秀项目和框架精选 该项目已收录到C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架精选中，关注优秀项目和框架精选能让你及时了解C#、.NET和.NET Core领域的最新动态和最佳实践
Android数据存储实现的5大方式 数据存储在开发中是使用最频繁的，在这里主要介绍Android平台中实现数据存储的5种方式，更加系统详细的介绍了5种存储的方法和异同。...它是什么样的处理方式呢?...一个程序可以通过实现一个ContentProvider的抽象接口将自己的数据完全暴露出去，而且ContentProviders是以类似数据库中表的方式将数据暴露，也就是说ContentProvider就像一个...如果你正在使用Android数据库，则数据列的使用方式就和你以往所熟悉的其他数据库一样。但是，你必须为其定义一个叫_id的列，它用来表示每条记录的唯一性。 5....第五种： 网络存储数据 前面介绍的几种存储都是将数据存储在本地设备上，除此之外，还有一种存储（获取）数据的方式，通过网络来实现数据的存储和获取。
它是什么样的处理方式呢?...一个程序可以通过实现一个ContentProvider的抽象接口将自己的数据完全暴露出去，而且ContentProviders是以类似数据库中表的方式将数据暴露，也就是说ContentProvider就像一个...创建你的数据存储系统。大多数Content Provider使用Android文件系统或SQLite数据库来保持数据，但是你也可以以任何你想要的方式来存储。 4....定义你要返回给客户端的数据列名。如果你正在使用Android数据库，则数据列的使用方式就和你以往所熟悉的其他数据库一样。但是，你必须为其定义一个叫_id的列，它用来表示每条记录的唯一性。 5....第五种： 网络存储数据 前面介绍的几种存储都是将数据存储在本地设备上，除此之外，还有一种存储（获取）数据的方式，通过网络来实现数据的存储和获取。
编者按：围绕“创建新一代数据中心的最佳方式是什么?...虽然专家们一致认为软件定义网络（SDN）/网络虚拟化能够让网络世界变得更加高效、更加灵活，但是对于哪一种方式才是最佳方式则还存在分歧。...为此我们邀请到了两名业内顶级专家，让他们告诉大家其眼中的最佳方式。 Chris King 为VMware网络与安全业务部门产品营销副总裁。...这种硬件定义数据中心方式不仅费用昂贵、费时费力，而且扼杀了创新，因为它将企业与特定硬件捆绑到了一起严重限制了敏捷性和灵活性。 对于软件定义数据中心，网络虚拟化提供了最快最灵活的网络架构。...在虚拟化网络以及使用分布式防火墙和自动化操作(内置到网络基础设施)时，其成本要比通过硬件实现这些功能更为便宜，更何况有些功能还是在硬件中无法实现的。
如果使用得当，它可以使我们所有人受益，但也可能成为落入坏人之手的最具破坏性的武器。为确保每个人都能平等受益：“我们的目标是以最有可能造福全人类的方式推进数字智能。”...相比之下，OpenAI 相信以大型数据集为基础并在大型计算机上训练的大型神经网络是实现 AGI 的最佳方式。...但大型模型只是 AGI 难题的一部分。训练它们需要大量的数据集和大量的计算能力。 当机器学习社区开始揭示无监督学习的潜力时，数据不再是瓶颈。...这与生成语言模型和小样本任务迁移（few-shot task transfer）一起解决了 OpenAI 的“大数据集”问题。他们只需要使用大量的计算资源来训练和部署他们的模型就可以了。...OpenAI 想要最好的模型和最好的数据集，GPU 还不够的，他们也想要拿到最好的计算机芯片。 许多公司也意识到了这一点，并开始构建内部专用芯片旨在训练神经网络，在节省成本的同时不会降低效率。
2.Hudi对HDFS可以实现哪些操作？ 3.Hudi与其它组件对比有哪些特点？ 前两天我们About云群大佬公司想了解Hudi ，并上线使用。...什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...2.增量视图 - 在数据集之上提供一个变更流并提供给下游的作业或ETL任务。...读数据 hudi维护着一个索引，以支持在记录key存在情况下，将新记录的key快速映射到对应的fileId。索引的实现是插件式的，默认是bloomFilter，也可以使用HBase。...Hudi可以应用在数据处理引擎的内部以提升批处理的性能，例如，Hudi可以用作处理DAG内的状态存储（StateStore，类似于Flink使用rocksDB的方式）。
面试官：哈希数据类型的内部实现方式是什么？ 我还沉浸在上一个问题的沾沾自喜中，顿时表情凝固了，手心开始冒出冷汗。“这个。。没有太深入了解”，我支支吾吾的说到。 面试官：回去等消息吧。...当然，了解以上细节还没能完全“征服”面试官，我们需要更深入一些:) 哈希的底层实现 当压缩列表作为哈希的编码时，有新的键值对加入到哈希数据类型中，先把键的压缩列表节点添加到压缩列表的末尾，然后再把值的压缩列表节点添加到压缩列表的末尾...压缩列表使用更加紧凑的内存结构实现多个键值对的连续存储，在节省内存方面比哈希表表现的更加优秀。...哈希表虽然没有压缩列表节省内存，但是它的读写时间复杂度为O(1)，在时间效率方面比压缩列表表现的更加优秀。 总结 哈希数据类型的内部实现有压缩列表（ziplist）和哈希表（hashtable）两种。...当哈希数据类型的键和值的长度较小并且键值对数量较少时，使用压缩列表作为内部实现，否则使用哈希表作为内部实现。
我被带到了面试间等候，片刻后一个干净满脸清秀的青年走了进来，一股男士香水的淡香扑面而来。 面试官：Redis中基本的数据类型有哪些？...我：Redis的基本数据类型有：字符串（string）、哈希（hash）、列表（list）、集合（set）、有序集合（zset）。 面试官：集合数据类型的内部实现方式是什么？...我们通常说的字符串、哈希、列表、集合、有序集合都是redisObject中的类型，实际上针对每一个数据结构在Redis内部都有自己底层的多种内部编码实现，这样是为了在合适的场景选择合适的内部编码，以达到内存空间和处理效率的平衡...在面试中，经常被问到的内部实现方式、内部构造、内部原理，一般指的就是redisObject中的编码。 集合的编码 集合的编码有两种，分别是：整数集合（intset）和哈希表（hashtable）。...（intset）和哈希表（hashtable）两种，当集合中的所有元素都是整数并元素个数较少时，使用整数集合作为内部实现，否则使用哈希表作为内部实现。
本文将介绍如何使用 Bokeh 实现大规模数据可视化的最佳实践，以及一些实用的代码示例。准备工作首先，确保你已经安装了 Bokeh 库。...最佳实践使用 ColumnDataSource 存储数据: 使用 ColumnDataSource 对象存储数据可以提高性能，尤其是在处理大规模数据集时。...通过遵循这些最佳实践，你可以更加高效地使用 Bokeh 实现大规模数据可视化，并创建出令人印象深刻的交互式图表。...总结通过本文的介绍和示例，我们了解了如何使用 Bokeh 实现大规模数据可视化的最佳实践。...然后，我们探讨了一些实用的最佳实践，包括使用 ColumnDataSource 存储数据、避免过多的数据点、使用服务器端回调等。
VOC数据集 ---- VOC数据集介绍 PASCAL VOC挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试，提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。...数据预处理 ---- 在之前的文章中可以知道，训练和测试的数据都是一个reader数据格式，所以我们要对我们的VOC数据集做一些处理。..., dev_file_list), batch_size=cfg.TRAIN.BATCH_SIZE) SSD神经网络 ---- SSD原理 SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测：输入为原始图像...: %f, Detection mAP=%g" % \ (result.cost, result.metrics['detection_evaluator']) 具体调用方法如下，可以看到使用的的数据集还是我们在训练时候使用到的测试数据...我的PaddlePaddle学习之路》笔记八——场景文字识别 下一章：《我的PaddlePaddle学习之路》笔记十——自定义图像数据集实现目标检测 项目代码 ---- GitHub地址:https:/
一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。...本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。...另，最近Github貌似被墙了，所以你懂的。推荐使用Lantern，请自行百度之。 三、优雅切割 为什么叫优雅的切割，其实我这里倒不是卖弄文字，主要是为了与Gdal的方式相区别。...数据转换到此投影，详情请参考使用Python实现子区域数据分类统计。...后面的基本与投影转换后的一致，根据切割的结果生成一个新的影像数据。这样我们就实现了根据shp数据对遥感影像进行切割。效果如下： ?
检索增强生成 (RAG) 流程正在彻底改变我们与大型语言模型 (LLM) 的交互方式。...缺点：需要内存，不适用于大型数据集。 Cassandra：分布式 NoSQL 数据库。 优点：可扩展性强，适合大型企业应用。 缺点：需要更复杂的设置和管理。...Chroma： LLM 应用的矢量数据库。 优点：开源，内存友好，有利于开发，拥有强大的社区支持。 缺点：不适合大型数据集和生产。 Weaviate：开源矢量搜索引擎。...优点：如果你有使用 elasticsearch 的经验，这是一个不错的选择，可扩展到大型数据集 缺点：成本较高，不适合矢量搜索。 SingleStore：用于交易和分析的统一数据库。...优点：速度快，适用于大型数据集 缺点：结果是近似匹配，而不是精确结果。 例如： HNSW 算法是一种 ANN 技术。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【此类生物】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 部分数据截图如下所示： 二、实现过程 这里【隔壁山楂】和【瑜亮老师】纷纷提出，先不聚合location...location', 'total_cases']].apply(lambda x: x.values.tolist()).to_dict() 可以得到如下预期结果： 先取值，最后转成字典嵌套列表的，...这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【此类生物】提问，感谢【隔壁山楂】、【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【Python狗】等人参与学习交流。
由于各地方医疗信息化程度的差异和不同的HIS厂商执行标准上的差异，导致医疗数据在结构和内容上不统一。甚至在同地区的不同医院都有巨大差异。这样导致医疗数据在使用的时候出现各种信息偏差无法使用。...在业务数据导入到映射库时，使用智能匹配功能。精准匹配的自动建立映射关系。不能精准匹配的业务数据需要人工判断后手动建立映射关系。...六大类：疾病、医院、诊疗、手术、材料、药品 别名表/别名库 与标准对应的别名，不是每一个标准都需要别名 非标表/非标库 源于医疗端、商保端或其他渠道，需要与标准表进行映射 映射表/映射库 其他码表与标准表的映射关系表...基础库 标准表和别名表构成基础库，六大基础库：疾病、医院、诊疗、手术、材料、药品 医保目录 诊疗、材料和药品，基于地区和版本（有效时间） 标签库 基础信息所关联的知识 规则库 核保核赔规则 ----...可使用Redis作为缓存 加速层：用于对码的标准表，映射表，医保目录等表提前合并，便于快速查找，存放在适合分词处理和全文搜索的Elasticssearch中。
它们的性能是计算能力、数据集大小和参数数量的函数等）；只有在大型规模下才会出现新兴的能力，这些发现使得大型模型变得更加流行，无论是仅在解码器上的模型还是编码器-解码器网络等。...作者使用了WMT14 Bojar等人（2014年）的数据集进行英-法/英-德的翻译，以及WMT16 Bojar等人（2016年）的数据集进行英-罗的翻译。...T5大型/小型模型都是针对翻译任务进行预训练的，而T5 1.1小型模型只在C4数据集上进行了训练。在提示之前，以下任务是如此描述的：“将英语翻译成目标语言：”。...Alpaca数据集，该数据集由52k个生成的指令跟踪演示组成。...对于评估，作者使用了MT-bench数据集，它包含了来自8个类别的80个任务，并使用GPT4作为评判标准。
A.微调数据集的大小 B.预训练的模型架构和大小 答案:B 预训练模型的体系结构作为微调的基础。像大型模型(例如GPT-3)中使用的复杂而通用的架构允许更大程度地适应不同的任务。...微调数据集的大小发挥了作用，但它是次要的。一个架构良好的预训练模型可以从相对较小的数据集中学习，并有效地推广到目标任务。 虽然微调数据集的大小可以提高性能，但它并不是最关键的因素。...即使是庞大的数据集也无法弥补预训练模型架构的局限性。设计良好的预训练模型可以从较小的数据集中提取相关模式，并且优于具有较大数据集的不太复杂的模型。...7、在大型语言模型(llm)中使用子词算法(如BPE或WordPiece)的优点是什么?...A.限制词汇量 B.减少训练数据量 C.提高计算效率 答案:A llm处理大量的文本，如果考虑每一个单词，就会导致一个非常大的词表。
特征描述：将包含单个特征和交叉特征的表格数据转化为自然语言描述的形式 示例选择：由于LLM的输入长度有限，因此只能选择少量的数据，这里的数据用于上下文学习，选择的方式为聚类 解释生成：通过上述方式只有特征描述和选择出来的特征...为了允许ChatGPT将表格数据集作为输入， 首先使用预定义的规则将其转换为定量表示其特征的数据特征集（感觉这里可以和人大的structgpt结合使用）。 然后，可以将这些特性序列化为文本描述。...根据VizML和KG4Vis数据集，提取了80个交叉特征和120个单特征。将与列相关的数据特征分类为类型、值和名称。 以往的工作主要通过使用规则、模板或语言模型来执行序列化。...首先通过将每个表格数据集的特征转换为向量。 然后使用聚类算法从标记集中选择具有代表性的示例子集。聚类算法创建C个聚类，从每个聚类中选择R个有代表性的例子，得到大小为M=C×R的子集作为检索集。...最后基于检索集中向量表示的余弦相似性得分，检索与目标数据示例具有最高相似性得分的K个训练数据示例。
在2020年，openAI使用45T文本数据训练得到了基础大模型GPT-3，实现了流畅性和知识性。能力体现上，GPT-3产生的文字流畅性比较高，但是通用任务的处理能力还没那么强。...+Prompt Learning)两种方式来实现下游任务的预测。...连续提示语有两种添加方式，一种是直接在文本输入前添加[5]，一种是网络或者每层网络前添加连续向量表示提示语[6]。...图 18 FLAN展现的未知任务的预测能力图 19 FLAN使用的文本任务数据集图 20 百亿参数规模模型多任务联合学习可以解决未知任务FLAN的重大发现对后续的工作起到了指导作用。...四、实验效果实验结果验证了统一提示学习方法在SuperGLEU标准数据集上取得少样本学习的最佳平均性能。
LSTM/RNN模型的Attention机制，图片来自Jonas Schleske 长输入序列带来的问题 使用传统编码器-解码器的RNN模型先用一些LSTM单元来对输入序列进行学习，编码为固定长度的向量表示...： 对于特别大的图片输入，模型学习起来比较困难。...由此，一种启发式的方法是将在模型做预测之前先对大型图片进行某种近似的表示。...我们提出了一种基于Attention的方法，该方法在3个标准数据集上都取得了最佳的结果……同时展现了Attention机制能够更好地帮助我们理解模型地生成过程，模型学习到的对齐关系与人类的直观认知非常的接近...……加入Attention机制能够使模型在实验结果上有2.6个点的提升，这是目前数据集上取得的最好结果… via:Reasoning about Entailment with Neural Attention
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