减少错误：由于存储过程在服务器端执行，可以避免客户端应用程序中的错误。 循环结构在存储过程中的作用 循环结构在存储过程中用于执行重复的任务，如遍历数据集、重复计算或生成重复的数据行。...在存储过程中，循环可以用于处理集合数据，执行重复的数据操作，或者在满足特定条件之前不断检查条件。 循环结构在存储过程中的作用 批量数据处理：循环可以用来处理数据库中的批量数据，如更新多个表中的记录。...在实际应用中，选择合适的循环结构对于提高存储过程的性能和可读性至关重要。 2....在存储过程中，WHILE循环可以用来处理不确定数量的数据，或者在满足特定条件之前重复执行操作。...循环结构的高级应用 循环结构在存储过程中的高级应用可以解决复杂的业务逻辑和数据处理问题。
dunitian/p/4523006.html 后期会在博客首发更新：http://dnt.dkill.net/Article/Detail/312 今天一同志问我这个问题，这个是过程还原： 调用SQLHelper的时候发现输出参数没值了...~~的确，reader没关闭，那输出参数就没值（其实也可以理解~reader说：本大王还没读取完呢，你丫急什么，给我等着） ?...不能就这样算了啊，我不能总自己写吧，sqlhelper的问题还是得解决 ? 我去，还是没有。。。。。。。这可不行，看看sqlhelper的源码怎么搞的 ? 万恶的清除啊！再试试 ?...SQLHelper怎么写的？ ? 额，经常听前辈说SqlDataAdapter是个神奇的东西，果然... 扩：一般很少直接返回SqlDataReader对象的， ?...贴一个比较弱的转换（有更好的可以贴评论中的，我就先抛个砖头） public static IEnumerable SqlDataReaderToList(SqlDataReader reader
每次执行 read 语句时，都会从标准输入中读取以 null 分隔的文件名。-r 选项告诉 read 不要处理反斜线字符。-d $'\0' 告诉 read 输入将以 null 分隔。...由于我们省略了要读取的名称，shell 将输入放入默认名称：REPLY。 3. 语句 array+=("$REPLY") 将新文件名附加到数组 array 中。 4....最后一行结合了重定向和命令替换，将 find 的输出提供给 while 循环的标准输入。...其中 -print0 的作用是让 find 将当前文件的路径名打印到标准输出，后面跟一个 ASCII NUL 字符。...如何将Bash数组的元素连接为分隔符分隔的字符串 如何在Bash中连接字符串变量 更多好文请关注↓
向量是线性代数中的基本概念之一，它在机器学习、数据科学以及计算机科学的许多领域中都有广泛的应用。本文将深入讲解向量的分量，并介绍其在实际应用中的重要性。...四、向量分量在机器学习中的应用 特征向量表示： 在机器学习中，数据通常表示为特征向量，每个特征向量的分量对应一个特征。...例如，欧氏距离用于度量两个向量的相似性： 线性代数在机器学习中的应用： 线性回归： 线性回归模型中的参数和数据点都是向量，模型通过最小化预测误差来找到最优的参数向量。...五、案例分析 我们以一个简单的二维数据集为例，演示如何计算向量的分量及其在PCA中的应用。 六、总结 向量的分量是机器学习中不可或缺的概念。...从特征表示到模型训练，向量的分量在各种计算和应用中都起着至关重要的作用。通过掌握向量分量的基本概念和运算方法，我们可以更深入地理解机器学习算法的本质，提高模型的性能和效率。
翻译：疯狂的技术宅 http://2ality.com/2018/04/extracting-loops.html 在本文中，我们将介绍两种提取循环内数据的方法：内部迭代和外部迭代。...它是 for-of 循环和递归的组合（递归调用在 B 行）。 如果你发现循环内的某些数据（迭代文件）有用，但又不想记录它，那应该怎么办？...内部迭代 提取循环内数据的第一个方法是内部迭代： 1const fs = require('fs'); 2const path = require('path'); 3 4function logFiles...请注意，在生成器中，必须通过 yield* 进行递归调用（第A行）：如果只调用 logFiles() 那么它会返回一个iterable。...但我们想要的是在该 iterable 中 yield 每个项目。这就是 yield* 的作用。
Understanding Scalar Quantization in Lucene 自动字节量化在 Lucene 中的应用 HNSW 是一种功能强大且灵活的存储和搜索向量的方法，但它需要大量内存才能快速运行...Lucene 以及 Elasticsearch 早已支持字节向量的索引构建，但这些向量的构建一直是用户的责任。这种情况即将改变，因为我们在 Lucene 中引入了 int8 标量量化。...Lucene 中的分段量化 每个 Lucene 段存储以下内容：单个向量、HNSW 图索引、量化向量和计算的分位数。为了简洁，我们将重点介绍 Lucene 如何存储量化和原始向量。...这里跟踪量化和向量配置以及该段的计算分位数。 因此，对于每个段，我们不仅存储量化向量，还存储用于生成这些量化向量的分位数和原始向量。那么，为什么我们还要保留原始向量呢？...以下数据是在 GCP 的 c3-standard-8 实例上运行实验得出的。为了与 float32 进行公平比较，我们使用了足够大的实例来容纳内存中的原始向量。
我在自己的Ionic 2项目中，使用卡片列出数据： 卡片中有一个导航按钮，根据每项的数据生成连接打开百度地图，我是这样绑定的...console.log(url); return this.sanitizer.bypassSecurityTrustResourceUrl(url); } 我查看console，发现一直在输出...console一直在输出 原来这是Angular2在change detection cycle中不停的调用绑定的方法nav(item)。
前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...也就是说词向量是稀疏的。在实际应用中一般使用稀疏矩阵来存储。将文本做了词频统计后，我们一般会通过TF-IDF进行词特征值修订。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（文本挖掘的分词原理）中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词...，在输出中，左边的括号中的第一个数字是文本的序号，第2个数字是词的序号，注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词，不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词，因此我们的词向量中会有大量的0。...也就是说词向量是稀疏的。在实际应用中一般使用稀疏矩阵来存储。将文本做了词频统计后，我们一般会通过TF-IDF进行词特征值修订。...Hash Trick 在大规模的文本处理中，由于特征的维度对应分词词汇表的大小，所以维度可能非常恐怖，此时需要进行降维，不能直接用我们上一节的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
下面结合一些资料分享关于SPLADE 在稀疏向量搜索中的原理以及应用。...稀疏向量与稠密向量 在信息检索中，向量嵌入（Vector Embeddings）将文档和查询表示为数值向量格式。这种格式使得我们能够在向量数据库中通过计算相似度来检索相似的向量。...在此之后，我们就得到了 Transformer 的**“输出（Output）”**：信息丰富的向量嵌入。每个嵌入都代表了先前的词元，但融入了从原始句子中提取的其他词元向量嵌入中获取的信息。...MLM 头从每个输出logits 生成一个概率分布。这些概率表示对词汇表中每个词元代表 [MASK] 的预测。 为实现这一功能，MLM 头为每个词元位置输出 30522 个值。...针对原因 (1)，SPLADE 的作者在模型的后续版本 (SPLADEv2) 中解决了这个问题，该版本最小化了查询向量中的非零值数量 [2]。 减少查询向量中的非零值数量是通过两个步骤实现的。
openGauss向量化引擎在排序过程中，需要通过UseMem函数统计其内存使用。...比如在Batchsortstate：：InitCommon函数中： 第732行m_storeColumns.Init会申请对m_storeColumns.m_memValues申请10240* sizeof...(MultiColumns));但是在第735行统计使用内存的时候，从m_storeColumns开始了，应该是从m_storeColumns.m_memValues这里开始才准确吧。...这两个地址获取的GetMemoryChunkSpace大小明显不一样，通过修改代码分别获取下图中大小： 得到的结果分别为： work_mem最小是64KB，在此情况下，光在第732行处就用掉了245816B...，大概240KB，超过了64KB，应该LackMem报错的。
在命令行界面（CLI）中输出带颜色的日志不仅能提升可读性，还能帮助开发人员在调试时迅速区分不同类型的日志信息。...利用 ANSI 转义序列，开发者可以灵活地在命令行中输出不同颜色和效果的文本。...这行命令会在终端发出一声铃声，同时输出一段普通文本：echo "\007发出'咚~'一声\033[0m"请注意，在某些终端环境下，铃声可能不会响起，尤其是在没有扬声器的设备上。...比如，以下代码将输出一个蓝色加粗下划线的文本：echo "\033[1;4;34m蓝色加粗下划线\033[0m"在这个示例中，1 表示加粗，4 表示下划线，34 表示蓝色。...25h" # 显示光标通过使用 ANSI 转义序列，我们可以轻松地为命令行中的输出添加颜色和样式。这不仅能让调试日志变得更加易读，还能增强命令行工具的用户体验。
在 PySpark 中，可以使用SparkContext的parallelize方法将 Python 的列表转换为 RDD（弹性分布式数据集）。...以下是一个示例代码，展示了如何将 Python 列表转换为 RDD：from pyspark import SparkContext# 创建 SparkContextsc = SparkContext.getOrCreate...定义一个 Python 列表data_list = [1, 2, 3, 4, 5]# 将 Python 列表转换为 RDDrdd = sc.parallelize(data_list)# 打印 RDD 的内容...print(rdd.collect())在这个示例中，我们首先创建了一个SparkContext对象，然后定义了一个 Python 列表data_list。...接着，使用SparkContext的parallelize方法将这个列表转换为 RDD，并存储在变量rdd中。最后，使用collect方法将 RDD 的内容收集到驱动程序并打印出来。
每一个消息都关联着一个用以处理这个消息的回调函数。 在事件循环期间的某个时刻，运行时会从最先进入队列的消息开始处理队列中的消息。被处理的消息会被移出队列，并作为输入参数来调用与之关联的函数。...而当一系列方法被依次调用的时候，因为js是单线程的，同一时间只能执行一个方法，于是这些方法被排队在一个单独的地方。这个地方被称为执行栈。...在事件循环中，每进行一次循环操作称为tick，每一次tick的任务处理模型是比较复杂的，但关键步骤如下： 执行一个宏任务（栈中没有就从事件队列中获取） 执行过程中如果遇到微任务，就将它添加到微任务的任务队列中...UI渲染工作（如果有的话），然后开始下一轮 event loop, 执行setTimeout的回调，输出setTimeout 最后的执行结果如下 [执行结果.png] 总结 js的异步的实现有赖于事件循环的支撑...以上就是对于在浏览器内核中对于js事件循环的处理，当然了对于nodejs来说又是另一种实现方式，这个下回分解
在 Lua 中，当多个脚本文件循环 require 时（例如 A 依赖 B，B 又依赖 A），最后 require 的值为 true 是由于 Lua 的 模块加载机制 和 避免无限循环 的设计导致的：...循环检测：若在加载 A 的过程中遇到 require B，而 B 又尝试 require A： 此时 package.loaded[A] 已存在（值为 true）。...在lua5.1中，出现循环require会直接报错(这边我们不讨论在5.1下的情况)，如果报错是非常容易排查的，如下图： 代码案例演示 假设有两个文件互相依赖： 执行结果： Start loading...Lua 源码分析（以 Lua 5.4 为例） 关键函数在 loadlib.c 中的 ll_require 函数： 核心逻辑 static int ll_require (lua_State *L) {...解决方案：避免循环依赖 重构代码 ：解耦模块间的双向依赖。 延迟加载 ：在需要时再 require（例如在函数内部调用）。
我们将从基础知识入手，逐步介绍向量存储的选择与使用，并通过清晰的代码示例，引导读者完成一个功能完备的搜索应用。 希望本文能为你打开向量存储的大门，激发你在 .NET 开发中探索智能技术的热情。...向量存储和相似性搜索基础知识 在进入实践之前，我们先来梳理向量存储和相似性搜索的基本概念及其工作原理。 什么是向量存储？...这些技术的结合使得向量存储能够应对高维数据的挑战，为实时应用提供强大支持。 选择和使用向量存储 在 .NET 中实现向量存储和相似性搜索，开发者可以选择多种工具和服务。...实时性：高并发场景下的性能保障。 结语 本文通过理论与实践结合，展示了在 .NET 中实现向量存储和相似性搜索的方法。希望你能从中获得启发，在智能应用的浪潮中找到自己的位置。...向量存储的潜力无限，让我们共同探索这一领域，在技术的海洋里尽情驰骋！
R 中的向量存储单一类型的数据，比如： 数字 image.png 字符串 image.png 逻辑值 当我们欲求同时存放数字和字符的时候，R会将其同时转化为字符串： 生成向量 通过 <- c(...利用逻辑值选择 selection_vector 0 # 输出结果为原先向量中数值判断后返回的布尔值。...x %in% y 表示x 是否在y 中，返回x 匹配y 后结果的布尔值。...R 会利用循环补齐的思路帮我们补充短的内容。这点在paste 中也可以体现。...# 2.如何将两个向量合到一起，组成一个长向量？
全文概览 文章探讨人工智能和机器学习（AI/ML）数据管道中的存储解决方案，强调了固态硬盘（SSD）尤其是NVMe SSD在不同阶段的应用价值。...推理（Inference） 从计算层已训练好的模型中进行随机读取（可选的 RAG）。 归档（Archive） 将模型的输入和输出随机写入对象存储层以进行归档。...在这张表中，基于 FIO 的性能分析是通过执行不同的读写操作类型来测量存储设备在 AI/ML 工作负载中的表现。...这些数据帮助评估不同存储方案在 AI/ML 场景中的适用性。...在全闪存高性能层中，支持较低性能的 HDD在这个层次，SSD 主要作为高性能存储，与较低性能的硬盘（HDD）共同工作。
对于一般的INT、CHAR、tinyint等数据类型，他们占用的存储空间都是以Byte字节为单位的，但是BIT类型由于只有0和1或者说false和true，这种情况只需要一个Bit位就可以表示了，那么在...单独的BIT类型的列将占用一个字节。所谓单独就是指一个BIT类型的列的左边定长列和右边定长列都不是BIT类型的列。...例如这样一个表： CREATE TABLE tt ( c1 INT PRIMARY KEY, c2 BIT NOT NULL, c3 CHAR(2) NOT NULL ) SQL Server在存储表中的数据时先是将表中的列按照原有顺序分为定长和变长...在数据页中存储数据时先存储所有定长的数据，然后再存储变长的数据。...关于数据行的具体格式我就不在这里多说了，在《SQL Server 2005技术内幕 存储引擎》中有详细介绍。我们插入的数据从第5个字节开始，是01000000 016161。
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