这篇文章的第一版就是用了错的数据，H100 和 4090 的数据都用错了，得到的结论非常离谱。 H100 这个售价其实是有 10 倍以上油水的。...抛开不允许游戏显卡用于数据中心这样的许可证约束不谈，从技术上讲，根本原因是大模型训练需要高性能的通信，但 4090 的通信效率太低。 大模型训练需要多少算力？...回到大模型训练所需的总算力，其实很简单，6 * 模型的参数量 * 训练数据的 token 数就是所有训练数据过一遍所需的算力。...因此，单纯使用流水线并行和数据并行训练大模型的最大问题在于流水线并行级数过多，导致正向传播中间状态（activation）存储容量不足。...这么分析完了，如果你是要做大规模大模型训练，你还会买 A100/H100/H800 的 PCIe 版吗？
10); }; function set() { btn.style.display = (d.scrollTop + b.scrollTop > 100...source[0]; var dig = source[1]; //转换整数部分 var k1 = 0; //计小单位 var k2 = 0; //计大单位...k1 = 0; var temp = str.charAt(0); if (temp == "万" || temp == "亿") //若大单位前没有数字则舍去大单位...temp.length; i++) { value[i] = temp[i]; } return value; } 90、原生JavaScript常用的正则表达式大收集...+ 12288 - 32); }else{ result += str.charAt(i); } } return result; } 100
Object.entries()方法返回一个给定对象自身可枚举属性的键值对数组，上述情况返回一个二维数组，数组每个元素是一个包含键和值的数组：
展开全部 常说的三大框架指：SSH，即：Spring、62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365653764Struts、Hibernate。...Spring提供了唯一的数据访问抽象，包括简单和有效率的JDBC框架，极大的改进了效率并且减少了可能的错误。Spring的数据访问架构还集成了Hibernate和其他O/R mapping解决方案。...Hibernate：强大的ORM工具，然后很方便将数据库记录转化为java的实体实例，将java的实体实例很容易的保存到数据库中，如果你不需要很复杂的数据库访问，利用它你根本就不用了解数据库的细节。...Java 技术具有卓越的通用性、高效性、平台移植性和安全性，广泛应用于PC、数据中心、游戏控制台、科学超级计算机、移动电话和互联网，同时拥有全球最大的开发者专业社群。
带宽指的是单位时间内能够在线路上传送的数据量，带宽越大，支持在线传送的数据量就越大。大带宽一般指的是100Mbps的带宽都可以称之为大带宽，而使用这种带宽的服务器就是大家口中的大带宽服务器。...1、IDC机房和大带宽机房优势区分： IDC机房以机柜售卖为主，带宽量比较小； 大带宽机房一般是单线机房，带宽量需求比较大故名为“大带宽”，以带宽需求为主，适合带宽需求量比较大的客户。...2、大带宽适合使用客户：多以直播平台、音视频平台、游戏平台、及时社交平台、互联网企业等。因为此类平台对网络的及时性和稳定性要求较高，大带宽自身特点：传输速度快、抗干扰能力强、独享带宽。
常说的三大框架指：SSH 即：Spring、Struts、Hibernate Spring：采用了控制反转的技术，管理Bean,降低了各层之间的耦合，功能强大的组件粘合济，能够将你的所有的java功能模块用配置文件的方式组合起来...Hibernate：做持久化的，对JDBC轻量级的封装,使得我们能过面向对象的操作数据库，强大的ORM工具，然后很方便将数据库记录转化为java的实体实例，将java的实体实例很容易的保存到数据库中，如果你不需要很复杂的数据库访问...，利用它你根本就不用了解数据库的细节 这里，提到一点：新出来的Jfinal框架相比以上框架其实更使用，下面简单说说特点： 1、JFinal采用ActiveRecord实现数据库操作支持，较Hibernaet...3、JFinal零配置，对数据库支持五个无特点：无xml、无annotation、无getter、无setter、无attribute，极大降低了代码量，统计证实代码量节省70%到95%。...4、JFinal数据库操作完全采用原生sql，相对Hibernate采用的HQL学习成本低，功能更强大，性能更高，稳定性好。
大家有没有遇到过电脑频繁卡顿等情况，检查后发现磁盘竟然显示100%，难怪系统运行速度那么慢，遇到这种问题大家都很头疼。电脑磁盘老是100%是什么原因？...引起此故障的原因有很多种，今天小编和大家带来电脑磁盘老显示100%的原因和解决方法。 故障原因： 1、当硬盘读写速度达到硬盘的极限时，电脑将出现卡死的状态，硬盘等出现忙碌全红的状态，假死。...2、windows 10的100%并不一定就是硬盘读写的极限，不同于CPU和内存使用率。因为为了节省能耗和延长硬盘的寿命，在硬盘空闲都会降低读写速度。电脑其实没有达到极限。 ...（需要设置下电脑管家的防护设置才能关闭时时防护进程） 干掉之后，瞬间快了不少 未经允许不得转载：肥猫博客 » 电脑磁盘老是100%是什么原因 （完美解决电脑磁盘老显示100%问题）
正值如今这信息爆炸的年代，如何能从中汲取精华，于有限时间内，成为更高效的学习者，从而在激烈的竞争中更具优势，是当下每个人或企业都该思虑的问题；先前创立的 Web...
java三大特性：1、封装，是指隐藏对象的属性和实现细节，仅对外提供公共访问方式；2、继承，从已有的类中派生出新的类，新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力；3、多态，一个方法可以有多种实现版本...Java 三大特性，算是Java独特的表现，提到Java 的三大特性， 我们都会想到封装， 继承和多态 这是我们Java 最重要的特性。...提高对数据访问的安全性。...继承是从已有的类中派生出新的类， 新的类能吸收已有类的数据属性和行为，并能扩展新的能力。...向下转型 a.eat(); b.eat(); b.quack(); } } Instanceof 关键字 ： instanceof关键字是用来判断其左边对象是否为其右边的实例， 返回boolean类型的数据
[pexels-meijii-2014864.jpg] 范式定义 百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小...人类语言: 范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要求。 而通常我们用的最多的就是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF），也就是本文要讲的“三大范式”。...一次修改，需要修改多个表，很难保证数据一致性。 范式的缺点 范式的缺点是获取数据时，需要通过Join拼接出最后的数据。...,你在关系型数据库管理系统（RDBMS），例如SQL Server，Oracle，MySQL中创建数据表的时候，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作一定是不能成功的。...具体做法是： 在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。
范式定义 百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。...人类语言: 范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要求。 而通常我们用的最多的就是第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF），也就是本文要讲的“三大范式”。...一次修改，需要修改多个表，很难保证数据一致性。 范式的缺点 范式的缺点是获取数据时，需要通过Join拼接出最后的数据。...,你在关系型数据库管理系统（RDBMS），例如SQL Server，Oracle，MySQL中创建数据表的时候，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作一定是不能成功的。...具体做法是： 在概念数据模型设计时遵守第三范式，降低范式标准的工作放到物理数据模型设计时考虑。
java的三大特性 Java语言的三大特性即是：封装、继承、多态 首先先简单的说一下其3大特性的定义： 封装： 在面向对象程式设计方法中，封装(英语：Encapsulation)是指一种将抽象性函式接口的实现细节部分包装...封装可以被认为是一个保护屏障，防止该类的代码和数据被外部类定义的代码随机访问。 隐藏对象的属性和实现细节，仅对外公开接口,控制在程序中属性的读和修改的访问级别。...将抽象得到的数据和行为(或功能)相结合，形成一个有机的整体，也就是将数据与操作数据的源代码进行有机的结合，形成“类”，其中数据和函数都是类的成员。...以上就是java三大特性的基本含义，大家理解一下就行了，千万别背啊！接下来我们通过一个例子来完美的解释一下java的3大特性。
最近赶项目，好久没写文章啦~ 这篇想写好久了，终于写完啦~推荐以下俺的公众号，欢迎大家关注呀~场景是什么样的？很多情况下都会涉及到一致性的问题，这里我们以常见的支付场景为例。...如果说对于数据的一致性未能做好保障，那就可能会有 用户充值了100，同时又花掉了100，但是用户的余额还多了100的情况出现。正常情况下数据会是什么样子？...假设，用户的余额有 100 元，现在要支付100元，那么我们按照流程，最终写回 0 元是没有问题的。但是这个没有问题的前提是：数据在整个处理逻辑中，未被更改。 也就是只适用于低并发的场景。...数据同时被多个线程操作 无论是高并发又或者说什么分布式，其实都是因为数据被多个线程操作引起了不一致的情况。我们同样以充值、支付两个场景为例子：当两个业务在查询的时候，都从数据库读到了 100 块钱。...比如说，在上述场景下用户的余额被线程1从 100 变成 200，而后又被线程2变成了 100，此时数据实际发生了改变的，但是在线程3 更新DB的时候，并不能感知到。
ApexSQLLog恢复误删数据 下载地址：【sqlserver数据恢复_sqlserver_ApexSQLLog2014.rar-SQLServer文档类资源-CSDN下载】 零积分，免费下载。...建表及导入数据SQL： CREATE TABLE [person] ( uid INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), uName NVARCHAR(50) UNIQUE NOT...VALUES ( N’张三’, N’北京’ ), ( N’李四’, N’上海’ ), ( N’王五’, N’广州’ ), ( N’小五’, N’深圳’ ) 使用ApexSQLLog查看日志文件 填写数据库连接信息...选择需要查看的数据库表 选择日期范围 选择日志呈现方式 所有日志如图 将删除的操作日志勾选，然后选择生成恢复脚本 生成恢复脚本如图
调查数据却表明，“择校生”和“就近入学”的学业情况相差甚微，成绩优秀的比例分别是29.95%和28.48%，在良好、中等和较差等其他学业水平中，二者的数据也较为接近。...4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生，后来禅师疯了！！...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、...回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 大数据人才的摇篮！...专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
（b） Google某一数据中心的日PUE曲线 本文即将介绍 的是比利时水侧自然冷数据中心、爱尔兰空气侧自然冷数据中心和芬兰海水直接冷却数据中心。...Kava 该数据中心利用运河的冷水带走热量：在自己修建水处理厂处理好运河水后给数据中心提供冷量，只采用冷却塔而非制冷机组来散热，这个实现了 100%水侧自然冷的机房，是谷歌的第一个完全自然冷的数据中心。...该数据中心已于2010 年上半年完成了全部工程，他们实现了 100%的空气侧自然冷却，采用直接蒸发制冷技术并且定制了个热回收单元，这是Google 在欧洲的第二个无制冷机组的数据中心。...Google 和 DLB 公司一起将其进行改造设计成数据中心。 ? 图(j) 海水制冷方案 ? 图(k) 海水制冷原理 这个数据中心的独特之处在于采用了 100%的海水散热。...图(n) 大型海水冷却泵的水锤设计 综上所述，谷歌的三个数据中心采用了完全不一样的制冷方式，但都实现了 100%的自然冷却，其设计高效、简单、可靠。因此自然冷却百家争鸣，且没有绝对的优劣。
什么是数据解析？ 数据解析是一种广泛使用的数据结构化方法；因此，当您试图弄清它到底是什么时，您可能会发现许多不同的描述。为了更容易理解这个概念，我们可以简单定义一下。...数据解析的定义 数据解析是一种将一串数据转换为不同类型数据的方法。因此，假设您以原始HTML格式接收数据，解析器将获取HTML并将其转换为可读性更强的数据格式。 解析器能做什么？...如何选择也取决于您是否在一家拥有大量时间和资源来构建和维护解析器的大企业。或者您是一家规模较小的企业，需要先用解析器完成工作才能在市场中发展。...我们在之前文章中详细介绍了实时爬虫程序是什么以及它的工作原理。 但是我们为什么要提出这个工具呢？...A：在网页抓取工具提供所需的数据后，有多种数据解析选项。BeautifulSoup和LXML是两种常用的数据解析工具。 Q：如何使用数据解析器？ A：每个数据解析工具都有自己的说明书。
大数据处理流程 一般的大数据处理流程都有以下几个过程：数据采集、数据存储、数据处理、数据展现。如下图所示。...在大数据时代，由于数据种类多，数据大，从结构化的数据到非结构化的数据，数据采集的形式也变得更加复杂而多样。...目前绝大部分传统数据计算和数据分析服务均是基于批量数据处理模型：使用ETL系统或OLTP系统进行构造数据存储，在线的数据服务通过构造SQL语言访问上述数据存储并取得分析结果。...同时，由于数据累计的不可及时性，上述计算过程的数据一定是历史数据，无法保证数据的实时性。 3．...下面介绍下Spark与Hadoop的区别： 相较于Hadoop，Spark更快，平均处理速度是Hadoop的10倍到100倍。
数据质量是对数据在特定应用场景下服务商业目的适应性的评估/评价。...数据质量包括这些方面： 准确性 完整性 时效性（更新状态） 关联性 一致性 可靠性 合理表示 可以访问 在一个公司或者组织内，可接受的数据质量对于运营或者事务处理或者商业分析/商业智能报告的可靠性至关重要...数据质量受数据产生/存储/管理的影响。数据质量保证是验证数据可靠性和有效性的过程。 要保证数据质量，需要定期查看和清理数据，通常这包括数据更新/标准化/删除重复记录以创建单个数据视图。...想加入数据人圈子，请加微信luqin360。 文章推荐： 人工智能系列文章 1 人工智能三大应用场景 2 人工智能政策 3 人工智能研究的中国力量 图片赏析： 数据质量管理
继承是使用已存在的类的定义作为基础建立新类的技术，新类的定义可以增加新的数据或新的功能，也可以用父类的功能，但不能选择性地继承父类。
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