已经有了的东西都有： 一个ListView listView 一个List dataList Context context 需要实现的东西是： 一个DataListViewAdapter...，当进行如下调用时，就能在列表上显示出数据： listView.setAdapter(new DataListViewAdapter(context, dataList)); 我们需要实现一个扩展了BaseAdapter的类...Context context, List listDatas) { _context = context; _dataList = listDatas; } /* * 获取数据集的总数
大语言模型的预训练6：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 1.思维链定义 背景 在 2017-2019...这时大规模预训练模型的如 Bert、RoBERTa 等模型的出现使得研究方向转向了以预训练模型为基础 + 下游任务 Fine-tune 的范式。...定义 思维链 (Chain-of-thought，CoT) 的概念是在 Google 的论文 "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large...一个有效的思维链应该具有以下特点： 逻辑性：思维链中的每个思考步骤都应该是有逻辑关系的，它们应该相互连接，从而形成一个完整的思考过程。...为了在更多的任务上解锁 CoT 能力，Flan-T5 和 Flan-PaLM 进一步在 CoT 标注上执行指令调优，并且改进了在不可见任务上的零样本性能。 3.
，在只使用CPU的情况下，可以在应用与不同的环境中。...基于超像素的面元处理，使本文的方法可以兼顾运行效率和内存使用率，降低了算法对系统资源的使用。...提出的面元建图系统与合成数据集上的其他最先进的方法进行比较。使用KITTI数据集和自主攻击飞行分别演示了城市规模和房间重建的表现。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ?...4）牛顿法 牛顿法在迭代的时候，需要计算Hessian矩阵，当维度较高的时候，计算 Hessian矩阵比较困难。...5）拟牛顿法 拟牛顿法是为了改进牛顿法在迭代过程中，计算Hessian矩阵而提取的算法，它采用的方式是通过逼近Hessian的方式来进行求解。
通常数据在其他平台准备好批量入库时，如果遇到线上查询，二者会相互影响形成恶性循环，导致集群的不可用。...在 QQ 音乐运维过程中经常会遇到这样的问题，最终找到比较好的解决方案就是读写分离，借助临时集群，预先将准备好的数据在临时集群中构建、写入，等待 Merge 完成后 AB 切换，或者通过数据拷贝的方式将数据复制到在线集群的服务器上...这部分的经验就是合理的组织数据，使用本地化的 IN/JOINS 代替。具体来说，如果数据没有进行合理的组织，那在每一个 Shard 上的数据会随机分布，导致在跨节点时造成数据的损耗。...接下来我们看一下 ClickHouse 的性能调优。 我们在云上的很多客户，在创建集群的时候不太清楚自己需要什么样的配置，我们就会给出建议，通常有两类节点、部署两类进程。...使用索引，以及预聚合等加速查询。 Q：两个亿行级别的表关联查询，怎么写高效？
首先，算法1将每个pin分配到它自己的集群。在随后的每一步，将集群内方差增加最小的两个集群合并在一起。假设经过一些迭代后，我们有集群{C1,C2,. .}，集群Ci和Cj之间的距离表示为d_ij。...从技术上讲，通过统一形成特定三角形关系的节点来构造超图，这些三角关系是具有底层语义的三角主题的实例(如图3所示)。 图3. 三角图案的应用。...在本文中，只关注三角形的图，因为三元组在社交网络中无处不在，而实际上本文所提出的模型可以无缝扩展，以处理更复杂的图。图4给出了三角图案。...在通过层传播用户嵌入后，平均每一层获得的嵌入，以形成最终的特定于通道的用户表示： 为了避免过度平滑问题，利用注意力机制对不同通道的用户嵌入信息进行选择性聚合，以形成全面的用户嵌入。...类似地，定义了另一个函数out2，这实际上是一个平均池化，将获得的子超图嵌入到一个图级表示中： 遵循DGI，使用InfoNCE作为我们的学习目标，以最大化层次互信息。
区分这些密切相关的实体可能需要对特定领域的语料库进行MLM微调，或者使用scratch中自定义词汇进行预训练（下文将进一步阐述）。...完成这两项测试时都没有对测试的数据进行任何模型的预训练/微调（这与在特定领域数据上对模型进行预训练/微调，或在监督训练中使用带标签的数据形成了鲜明对比）。 它是如何工作？...Wiki数据集的实体分布 在该数据集上，F1平均成绩为97％。这种方法的主要区别在于，不仅不对模型进行标签数据训练，甚至不对模型进行预训练（对模型进行测试） 方法的局限性和挑战 1....此外从生物医学语料库中提取的自定义词汇约有45%的新全词，其中只有25%的全词与公开可用的BERT预训练模型重叠。...相反无监督的NER则使用一个预训练/微调模型，训练无监督的屏蔽词模型目标，并将模型的输出作为种子信息，在BERT模型的最底层-单词嵌入上进行算法操作，从而获取句子的NER标签。
实际上，它是 Docker 命令行接口（CLI，可操作容器组）的一个替代方案。...创建集群很简单，只需在初始节点上运行 docker swarm init，然后在每个要添加的节点上运行 docker swarm join。Swarm 集群包含两种类型的节点。...和 Linux 内核需要结合额外的软件形成完整的操作系统一样，Kubernetes 只是一个编排器，它需要结合其他的软件才能组成一个完整的集群。...Pod 指定一组要运行的容器，但 pod 的定义并没有说明在哪里运行这些容器，或者是运行多长时间——没有这些信息，Kubernetes 就会在集群上的随便什么地方启动容器，但不会在它们退出时重启，而且，...管理员可以将这些存储库添加到他们的 Helm 配置中，使用已经编制好的 Heml chart 将流行应用的预打包版本部署到集群上。
流行的大数据技术有Hadoop, Storm, Hive、Spark等，这些都是大集群方案，适合有海量规模数据的巨大企业。实际上，流行的大数据技术通常也源自这类头部互联网企业。...SPL的集群计算也没有沉重的中心体系，只要随便找来几台节点机启动SPL服务，可以是配置不同或操作系统不同的PC/Linux/服务器/工作站/笔记本，然后在任意的机器上执行很简单的集群运算代码即可： A...在大数据计算方面，SPL也有很多高性能的存储机制和算法支持，比大多数使用SQL的大数据平台的性能表现要好很多，需要Hadoop/Spark集群才能完成的运算在SPL中常常用单机就解决了。...)) 遇到较小的维表与大事实表进行关联计算的情况，可以把维表全量加载到每个节点的内存中，把大事实表以集群组表的形式存储在多个节点上，之后用内存的维表与外存的事实表进行关联计算，从而提升计算性能： A...，SPL还支持大维表集群计算，可自定义任务大小，指定并行数量，允许设计高效的执行路径，支持外存容错和内存容错。
GPDB是典型的Master/Slave架构，在Greenplum集群中，存在一个Master节点和多个Segment节点，其中每个节点上可以运行多个数据库。...Greenplum数据库将数据存储在多个segment实例中，每一个实例都是Greenplum数据库的一个PostgreSQL实例，数据依据建表语句中定义的分布策略在segment节点中分布。...组镜像的扩展代价最低，因为 可以通过增加仅仅两台主机来完成扩展。在扩展之后无需移动镜像来维持镜像配置的一致性。...下面的图展示了一个在四台主机上有三个主segment的集群的spread mirroring配置。 扩展使用spread mirroring的集群要求更多的规划并且可能会花费更多时间。...使用block mirroring的集群很容易扩展，因为每一个块都是一个自包含的主镜像组。集群可以通过增加一个或者多个 块来扩展。扩展之后无需移动镜像来维持镜像设置的一致。
可以在OpenShift提供的高可用性的强化安全环境中运行内部或第三方应用程序。 日志聚合和metrics：可以在中心节点收集、聚合和分析部署在OpenShift上的应用程序的日志信息。...即大多数OpenShift内部服务作为由Kubernetes管理的容器； Runtimes and xPaaS：供开发人员使用的 base image，每个image都预配置了特定的runtime或db...2.2 Master和nodes OpenShift集群是一组节点服务器，它们运行容器，并由一组主服务器集中管理。服务器可以同时充当master和node，但是为了增加稳定性，这些角色通常是分开的。...副本是一组共享相同定义的pod。...五 OpenShift持久性存储 5.1 永久存储 pod可以在一个节点上停止，并随时在另一个节点上重新启动。同时pod的默认存储是临时存储，通过对于类似数据库需要永久保存数据的应用不适合。
#1301在Windows上实现RuntimeClass 能够指定哪些pod必须在Windows机器上运行，这将允许在同一集群上混合Windows和Linux工作负载，从而打开了新的维度。...调度 #1451运行多个调度配置文件 阶段:Alpha 功能组:调度 不是Kubernetes集群的所有工作负载都是相同的，有的希望将web服务器分布在尽量多的节点上，也可能希望同一节点捆绑更多的延迟敏感资源...#895 Pod跨故障域均匀扩展 阶段:升级到Beta版 功能组:调度 使用topologySpreadConstraints，可以定义规则，在多区域集群中均匀分布pods，保证高可用性，并提高资源利用率...#1024NodeLocal DNSCache升级到GA版 阶段：GA 功能组：网络 NodeLocalDNSCache通过在集群节点上以Daemonset运行DNS缓存代理来提高集群DNS性能，该节点作为守护进程...#1301 在Windows中实现RuntimeClass 阶段：Alpha 功能组：windows 使用RuntimeClass可以定义集群中存在的不同类型的节点，runtimeClassName指定在哪些节点中部署
Azkaban是一个非常简单实用，而且开源的作业调度系统。在2.x版本中不支持集群模式部署，在3.x版本中支持集群模式部署，适用于作业量比较大一些的应用场景。...有关Azkaban更多详细信息，如特点、功能、特性、作业定义等，可以参考官方文档，这里不再详述。 Azkaban集群架构 下面我们看一下Azkaban集群模式的架构，如下图所示： ?...，只能使用内建实现的，如果需要增加新的FactorFilter，可以在此基础上做一个简单改造，配置使用自己定义的FactorFilter实现。...FactorFilter是一个泛型类：FactorFilter，根据上面定义的3种指标对Executor Server进行一个预过滤，满足要求的会进行后面的比较...最近分配Flow的时间，数值越大越优先 CPU使用用量，数值越小越优先 基于上面4个指标，创建了4个比较器，使用FactorComparator来表示，对需要比较的一组Executor Server，
在不安全的集群上启动 Hive 如果您想使用 Apache Hive 进行快速测试，您可以使用 Hive 默认授权模式来执行此操作，假设您位于不安全的集群上（没有 Kerberos 或 Ranger...启动 Hive shell 的步骤，不要与 CDP 不支持的 Hive CLI 混淆，包括如何登录到集群。 在集群命令行中，您可以在集群的命令行上键入hive以启动 Hive shell。...在最右侧，单击Ranger > ，其中预加载服务的服务名称是 HADOOP SQL 或旧版本的 cm_hive。...在 CDP 集群中某个节点的命令行上，输入 hive命令以将配置属性发送到标准输出。 > hive -e set 出现支持的命令。...export LOC_TIME_ZONE="US/EASTERN" export MY_TEST_VAR="TODAY" 在集群节点的命令行上，测试转换：执行引用HIVEVAR的命令解析SQL语句，去除不兼容的
多集群多系统动态共存体现在： 硬件集群：供系统调度的一组硬件设备的集合，可以从数台到数千台，甚至百万台的规模； 软件多系统：通过虚拟化机制，实现单个硬件上的多个不同规格的软件系统共存； 软件多系统集群：...一组软件系统组成软件集群，多组软件集群混合交叉部署在一组硬件集群之上； 动态性：宏观地看，这些硬件集群和软件集群的配置一直处于频繁的变更中。...4 复杂计算的定义 复杂计算的定义：①基于一组硬件集群，②运行多系统集群的、 ③动态的、 ④交叉混合计算。...（尽可能少的型号和规格），在一致性硬件基础上实现软件平台的差异性； 尽可能满足所有场景的、足够通用的、综合性的计算平台和系统。...云计算的这些基础的特征，在边缘计算、软件定义的网络计算、超级终端计算等场景，都有类似的特征存在。
但 SQL 没有用内存指针表示的数据对象，在返回结果集时，通常要把数据复制一份，形成一个新的数据表。...事实上，如果没有改变数据结构，我们可以直接用原数据的地址形成结果集，不需要复制数据本身，仅仅多保存一个地址（指针），同时减少 CPU 和内存的消耗。...集群维表 当数据量太大，超出单机内存时，就要使用集群来加载这些数据。许多内存数据库也支持分布式计算，通常是将数据分成多段，分别加载到集群不同分机的内存中。...SQL 体系下的分布式数据库，通常是将单机 HASH JOIN 方法扩展到集群上。每个分机根据 HASH 值将本机数据分发到其他分机，确保相关联的数据在同一分机上。然后再在各个分机上做单机连接。...预关联同样利用指针引用机制，在初始化阶段完成很耗时的外键关联，后续计算中直接使用关联好的结果，计算速度显著提高。
为了评估模型在未见过的任务上的表现，我们按任务类型将任务进行分组，并将每个任务组单独进行评估，同时对其余所有分组进行指令微调。...图4：描述一个自然语言推理任务的多个指令模板。 2.2 评估分割法 我们对FLAN在指令微调中没有训练过的任务上的表现很感兴趣，因此，对未见过的任务的定义至关重要。...之前的一些工作通过不允许同一数据集出现在训练中来对未见过的任务进行分类，而我们利用图3中的任务集群，使用一个更为保守的定义。...使用这个定义，为了评估FLAN在跨越c个集群的任务上的性能，我们执行了c个集群间分割的指令微调，在指令微调过程中，每种分割都会有不同的集群。...通过消融研究，我们了解到，未见任务的性能随着指令调谐中使用的任务集群的数量的增加而提高，而且有趣的是，指令微调的优点只有在模型规模足够大时才会出现。
两者都经历了从 MYSQL -> 预计算 KV 引擎的方式的演变，最终 ClickHouse 选择了 ROLAP(当然也可以通过用户定义物化视图的方式在一些场景中做预聚合计算) 的方式，而 Druid...两者在有些场景甚至是可以混合使用的，一些前沿论文中还有使用软件预取的方式去尽可能地优化。...但是存储在 HDFS 上的数据基本上是离线 T+1，最快也是小时级别产出的原因，导致我们无法使用 Presto 对实时数据进行查询分析。...通过这里我们还可以自己开发相关插件，比如 DMP/CDP 使用的自定义插件。 Distribute table: CH 中的分布式表，会关联多个节点中相应的本地分片表。...最终，我们采取了在 JDBC 客户端改造 + Apisix 上开发一个插件，形成一个特殊的接口。该接口拥有发送一个请求的同时，根据集群名称，并发发送多个请求到该集群的不同的分片上去的功能。
为了评估 FLAN 在未知任务上的零样本性能，该研究根据 NLP 任务的任务类型将其分为多个集群，并对每个集群进行评估，同时在其他集群上对 FLAN 进行指令调整。...下图 3 显示了该研究使用的所有数据集；每个数据集被归类为十二个任务集群之一，每个集群中的数据集有着相同的任务类型。 该研究将任务定义为由数据集给出的一组特定的输入 - 输出对。...训练细节 模型架构和预训练。在实验中，该研究使用密集的从左到右、仅解码器、137B 参数的 transformer 语言模型。...该模型在一组网络文档（包括含计算机代码的文档）、对话数据和 Wikipedia 上进行预训练，这些文档使用 SentencePiece 库 (Kudo & Richardson, 2018)，被 tokenize...其他实验 由于该论文的核心问题是指令调整如何提高模型在未见过任务上的零样本性能，因此该研究的第一个消融实验研究了指令调整中使用的集群和任务数量对性能的影响。 图 5 显示了实验结果。
无论是应用自定义的访问控制策略，还是为了测试环境而分离所有组件，命名空间都是一个按照组来处理对象、强大且灵活的概念。...你可以通过定义ResourceQuota对象来控制资源的使用，该对象在每个命名空间的基础上设置了使用资源的限制。...在角色创建后，RoleBinding可以将定义的功能授予单个命名空间上下文中的具体具体用户或用户组。通过这种方式，命名空间可以使得集群操作者能够将相同的策略映射到组织好的资源集合。...在默认情况下，Rancher集群定义了两个project： Default：该project包含了默认命名空间 System：该project包含所有其他预配置的命名空间，包括kube-public、kube-system...之后，我们介绍了团队用命名空间将集群分段成逻辑块的一些常用模式，描述了Kubernetes预配置的命名空间及其用途。然后，我们还了解了如何在集群中创建和使用命名空间。
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