通过上图可知，在OpenCL中提供的存储模型中，有如下几种Memory类型 Host Memory Host Memory指的是连接在主板上的内存条，仅供host进行数据读取。...数据存取所花费的时间相对较长，但是容量相对较大。 ?...Global Memory Constant Global Memory同样是在FPGA板卡上通过硬件与FPGA芯片连接的内存条。...不同的是Host端只能进行写入，Device端只能进行读出。适用于参数数据的传输。...On-Chip Memory On-Chip Memory 主要是采用FPGA中BRAM资源组成，具有随机存储和低延时的特点，但是资源有限。 On-Chip Global Memory ?
1.问题概述 1.1问题介绍 上面这个已经介绍了，这个问题为什么称之为存储模型，因为这个涉及到存储费的问题，如果我们较短的时间就完成，这个时候的存储费就不会很多，但是这个准备费就会多； 1.2优化目标...我们这个模型问题的优化目标就是让这个平均一个周期下来每一天的费用最小，如果周期长的话，这个存储费就会变多，但是这个准备费就会平分到每一天里面，如果周期短的话，这个存储费就会少，但是这个准备费在一天就全部花费...元，这个时候的储存费就会更大，累加和就是22500元，两个费用的求和除以一个周期的天数就是这个情况下的平均每一天的费用2550元； 但是因为这个存储模型的情况有很多种，我们不可以仅仅凭借这三个情况去说这个...，这个三角形的面积就是销售总量（也是存储总量），1/2*Q*T就是这个总的储存量，乘上c2就是全部的存储费用，我们可以把2.3里面的数据带入验证； 4.2模型的求解 这个地方是使用的求导的方法求解的，因为这个...，简单分析即可； 6.模型推广 这个其实也不算是模型的推广，只不过是在原来的基础上面允许每天的供应量不够，进行补货， 这个时候需要在原来的模型的基础上面添加假设c3表示补货时候的每一个的损失费用，这个损失的费用也要添加到这个总的费用里面去
Bitcask是一个key-value存储模型，基于hash表结构，并且有个特点，是日志型的数据文件 设计思路非常简洁，值得学习一下 基于Bitcask模型实现的存储系统例如： （1）Riak Erlang...编写的高度可扩展的分布式数据存储 （2）beansdb 豆瓣开源数据存储系统 什么是日志型数据文件？...Bitcask模型使用物理文件保存数据，使用了类似日志服务一样的方式，就是只追加，保证文件是一直顺序写入的，写入性能非常好 所以Bitcask模型的文件存储结构非常简单，一直向一个文件中写入，当文件大小达到预定值时...Bitcask模型只支持文件的顺序操作，如何处理修改删除数据呢？...从删除修改数据的处理方式中可以看到，时间一长，肯定会出现大量的无用记录，浪费存储空间 Bitcask会定期进行Marge操作，扫描所有旧数据文件中的数据，生成新的数据文件 扫描时，把已经被置为删除状态的记录直接过滤掉
为了防止类似的问题再次发生，我们希望可以监控到磁盘维度，能够列出各个日志文件的大小以及创建时间。 这时就需要对 Pulsar 的存储模型有一定的了解，也就有了这篇文章。...讲到 Pulsar 的存储模型，本质上就是 Bookkeeper 的存储模型。 Pulsar 所有的消息读写都是通过 Bookkeeper 实现的。...Bookkeeper 是一个可扩展、可容错、低延迟的日志存储数据库，基于 Append Only 模型。...存储模型 我查阅了一些网上的文章和源码大概梳理了一个存储流程： BK 收到写入请求，数据会异步写入到 Journal/Entrylog Journal 直接顺序写入，并且会快速清除已经写入的数据，所以需要的磁盘空间不多...同一个日志文件中可能会存放多个 Ledger 的消息，这些数据如果不排序直接写入就会导致乱序，而消费时大概率是顺序的，但具体到磁盘的表现就是随机读了，这样读取效率较低。
不同问题的不同模型 如何决定使用哪个模型呢？...一些指导原则: 数据集的大小 特征越少，模型越简单，训练时间越短 有的模型需要大量的数据才能正常运行 可解释性 有的模型易于解释 线性模型可解释性较强，因为我们可以理解系数 灵活性 可以提高准确性，灵活的模型对数据所作的假设较少...KNN就是一个灵活的模型，不假定特征和目标时间存在线性关系 模型评测指标 scikit-learn允许对大多数模型使用相同的方法，这让模型比较变得更容易。...可以选择多个模型，比较它们的某个指标来评估它们的性能，无需任何超参数优化。 注意：有的模型收到scale的影响： K临近法 线性回归 逻辑回归 人工神经网络 所以比较之前先把数据scale。...，并把交叉验证的评分计算出来，画箱线图。
在服务器程序的设计中，一个服务器不可能只相应一个客户端的链接，为了响应多个客户端的链接，需要使用多线程的方式，每当有一个客户端连接进来，我们就开辟一个线程，用来处理双方的交互（主要是利用recv或者recvfrom...g_hRecvThread, INFINITE); if (0 == strcmp("exit", pszBuf)) { cout 该客户端的连接...：” << (char*)lpParameter << endl; return 0; } 虽说这个解决了多个客户端与服务器通信的问题，但是这样写确定也很明显：所有的与客户端通信的socket...都有程序员自己管理，无疑加重了程序员的负担；每有一个连接都需要创建一个线程，当有大量的客户端连接进来开辟的线程数是非常多的，线程是非常耗资源的，所以为了解决这些问题就提出了异步的I/O模型，它们解决了这些问题...，由系统管理套接字，不要要人为的一个个管理，同时不需要开辟多个线程来处理与客户端的连接，我们可以将线程主要用于处理客户端的请求上；
在当今人工智能的奇妙世界里，大模型就像是一颗颗璀璨的星星，各自闪耀着独特的光芒。深思考大模型作为其中一员，有着自己的特色，而其他大模型也各有千秋。...此外，该模型有情感、个性化，这也是它区别于其他模型的显著优势。在应用方面，深思考大模型基于自研的多模态大模型及端侧大模型，聚焦深度垂直场景，实现“四化”，即场景化、垂域化、产品化、服务化。...深思考大模型与其他大模型的对比架构与技术其他大模型大多采用Transformer架构，这就像是江湖中常见的名门正派武功，根基扎实、应用广泛。...同时，其可解释性特点使得答案的得出过程更加透明，医生可以更好地理解模型的推理逻辑，从而提高对诊断结果的信任度。人脑的思考过程人脑是一个极其复杂而精密的生物器官，其思考过程涉及多个层面的结构和功能。...人类在学习过程中可以进行跨领域的综合学习，从不同的知识和经验中汲取灵感。而大模型的知识库通常是以结构化数据的形式存储，且依赖于人类提供的信息。
通过结合多个模型的预测结果，集成学习可以减少单个模型的偏差和方差，并提供更可靠的预测结果。...为所有模型分配不同的权重，定义每个模型的预测重要性。例如，如果你的两个同事是评论员，而其他人在这方面没有任何经验，那么与其他人相比，这两个朋友的答案就更加重要。...6.3.1 堆叠（Stacking） 堆叠是一种集成学习技术，它使用多个模型（例如决策树，knn或svm）的预测来构建新模型。该新模型用于对测试集进行预测。...我们的目标是找到最佳分割以最小化误差。 第四步：该模型的预测与预测1相结合： 第五步：上面计算的这个值是新的预测。...################# #在多模型集成学习器预测结果的基础上，融合其他优秀模型（即平台上其他均方根对数误差小的模型）的预测结果。
CUDA编程之存储模型 CUDA存储模型概述 一般来说，应用程序不会在任何时间点访问任意数据或运行任意代码。程序获取资源是有规律的，也就是计算机体系结构经常提到的局部原则：时间局部性和空间局部性。...时间局部性：如果在某时刻访问了某数据，很小可能在段时间内还会访问该数据。 空间局部性：如果某时刻访问了某数据，则下一时刻很可能访问与之相邻的数据。 总体：如果速度越快，容量越小。 ?...分级存储器体系 以下两张图是GPU在硬件层次与软件层次上对应的存储模型： ? 内存模型的硬件结构 ?...内存模型的软件结构 全局存储器(Device Memory) global Memory是空间最大，latency最高 显存 慢：400-600 Clocks 纹理缓存(Texture Cache) texture...__shared__表示数据存放在共享存储器中，只有所在的 块内的线程可以访问，其它块内的线程不能访问。
深度学习应用篇-推荐系统12：经典模型-DeepFM模型、DSSM模型召回排序策略以及和其他模型对比 1.DeepFM模型 1.1.模型简介 CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率...对于特征i，标量wi是其1阶特征的权重，该特征和其他特征的交互影响用隐向量Vi来表示。Vi输入到FM模型获得特征的2阶表示，输入到DNN模型得到high-order高阶特征。...可参考已有的资料：机器学习常用评估指标 1.6.与其他模型的对比 图片 如表1所示，关于是否需要预训练，高阶特征，低阶特征和是否需要特征工程的比较上，列出了DeepFM和其他几种模型的对比。...该模型既可以用来预测两个句子的语义相似度，又可以获得某句子的低纬语义向量表达。...紧接着是一个含有多个隐层的 DNN，如下图所示： 用$W{i}$ 表示第 i 层的权值矩阵，$b{i}$表示第 i 层的偏置项。
上海交通大学和蚂蚁集团的一个研究团队填补了这一空白。他们对用于代码的语言模型进行了全景式的总结，覆盖了 50 多个模型、30 多个下游任务和 500 多个相关研究成果。...该指标由 Kulal et al. (2019) 提出，并被 Chen et al. (2021) 加以优化，能够无偏差地估计模型使用任意 k 个生成样本通过程序的所有单元测试的几率。...该指标还可以泛化成 passn@k (Li et al., 2022)，其将模型提交的数量限制到了 n，但允许根据输入中给定的单元测试对 k 个样本进行过滤。...更近期的 CodeFuse 还使用了多任务微调，显式地将多个下游任务引入到了指令数据中。表 4 也给出了这些经过指令微调的代码模型的性能。...该模型是从 GraphCodeBERT 初始化，然后使用 MLM、细粒度的类型预测和不同角度的对比学习（比如文本与代码、代码与 AST、代码与 CFG）来进行训练。
BERT 本质上是由多个自注意力“头”组成的 Transformer 编码器层堆栈（Vaswani 等人，2017 年）。对于序列中的每个输入标记，每个头计算键、值和查询向量，用于创建加权表示/嵌入。...预训练使用两个自监督任务：掩蔽语言建模（MLM，预测随机掩蔽的输入标记）和下一句预测（NSP，预测两个输入句子是否彼此相邻）。微调适用于下游应用程序，通常在最终编码器层之上添加一个或多个全连接层。...microsoft/codebert-base") model.to(device) codebert地址： https://github.com/microsoft/CodeBERT 基于CodeBERT的其他模型介绍...该模型利用带有前缀适配器的掩码注意矩阵来控制模型的行为，并利用AST和代码注释等跨模式内容来增强代码表示。...该模型还利用多模态内容通过对比学习来学习代码片段的表示，然后使用跨模态生成任务来对齐编程语言之间的表示。
大多数时候我们使用es都是用来存储业务比较简单的数据，比如日志log类居多，就算有一些有主外键关联的数据，我们也会提前join好，然后放入es中存储。...的确，扁平化后的数据存入索引，无论是写入，更新，查询都比较简单。但是有一些业务却没法扁平化后存储。比如我们这次的业务数据。由于业务本身比较复杂，先看下数据实体模型。...总共是三层模型，可以看到User（用户）包含多个Quest（题目），每个题目又包含多个Kp（知识点），其中User，Quest，Kp都是一个实体类，可以包含多个属性，按照es的字段类型应该叫做object...，但是每一层的数据量越大，性能可能就越低，所以嵌套方案，适合存储和查询多级嵌套数据，且更新和删除操作少的业务情况，尽量没有修改和删除。...，每个数据里面还可以有自己的嵌套类型或其他类型，上面的动态mapping里面数据类型设置各个类型的定义，并且根据path设置了嵌套的动态mapping设置。
该项目用于管理共享元数据、数据分级、审计、安全性以及数据保护等各个方面，是数据治理的重要组成部分。本文介绍Atlas的存储子系统，分析Atlas的存储模型和各个元数据要素的存储结构。...类型系统 Atlas 允许用户为他们想要管理的元数据对象定义一个模型。该模型由称为 "类型" 的定义组成。被称为 "实体" 的 "类型" 实例表示被管理的实际元数据对象。...Atlas中的 "类型" 定义了如何存储和访问特定类型的元数据对象。类型表示了所定义元数据对象的一个或多个属性集合。...下面介绍打通存储链路的最后一环，Atlas元数据类型到Janusgraph存储的映射。 Atlas元数据存储模型 Atlas在图中存储的数据分两大类：类型定义的存储和元数据的存储。...原始的信息以Json格式存在，后被转化为图存储模型。
时域让我们看到了信号在当前为什么是这个数值，频域告诉我们，这是因为这个信号源其实产生了多个不同周期的信号，而这些信号在这一时刻的叠加，就是这个值。...此外，我们也并不要求这一弱化版的alpha每天都是正收益，只要风险收益比在我们的可接受范围内，那么我们就可以开始构建一个组合，对冲掉其他维度。这个时候，有一个问题出现了，对冲掉其他维度？...其他维度是什么？ 答案很简单，就是你认为不是alpha的维度。...但是我们知道，现实是现实，理论是理论，模型是模型。...显然，前者就像是看每一个股票，然后分析一样，很好理解；而后者则需要一个自上而下的模型。 寻找不同的角度，然后构建一套维度。
前言 在一个完整的应用程序中，通常会有很多个相关模型，比如 请求模型需要有 password 响应模型不应该有 password 数据库模型可能需要一个 hash 加密过的 password 多个模型的栗子...需求 注册功能 请求输入密码 响应不需要输出密码 数据库存储加密后的密码 实际代码 #!...UserOut) async def create_user(user: UserIn): # 创建用户，落库 user_saved = fake_save_user(user) # 返回存储后的用户信息...因为代码重复增加了错误、安全问题、代码同步问题（当在一个地方更新而不是在其他地方更新时）等的可能性 上面代码存在的问题 三个模型都共享大量数据 利用 Python 继承的思想进行改造 声明一个 UserBase...模型，作为其他模型的基础 然后创建该模型的子类来继承其属性（类型声明、验证等），所有数据转换、验证、文档等仍然能正常使用 这样，不同模型之间的差异（使用明文密码、使用哈希密码、不使用密码）也很容易识别出来
采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...当保存模型后，在指定保存模型的文件夹中就应该包含这些文件：model_name.index、model_name.meta以及其他文件。...如果使用加载单个模型的方式去加载多个模型，那么就会出现变量冲突的错误，也无法工作。这个问题的原因是因为一个默认图的缘故。冲突的发生是因为我们将所有变量都加载到当前会话采用的默认图中。...因此，如果我们希望加载多个模型，那么我们需要做的就是把他们加载在不同的图，然后在不同会话中使用它们。 这里，自定义一个类来完成加载指定路径的模型到一个局部图的操作。...，加载多个模型并不是一件困难的事情。
作者：Samuele Mazzanti翻译：欧阳锦校对：赵茹萱 本文约3900字，建议阅读10分钟本文通过实验验证了一个通用模型优于多个专用模型的有效性的结论。...比较专门针对不同群体训练多个 ML 模型与为所有数据训练一个独特模型的有效性。 图源作者 我最近听到一家公司宣称：“我们在生产中有60个流失模型。”...因此，与使用一个通用模型相比，使用专用模型存在几个实际缺点，例如： 更高的维护工作量； 更高的系统复杂度； 更高的（累积的）培训时间； 更高的计算成本： 更高的存储成本。...我们的目标是定量比较两种策略： 训练一个通用模型； 训练许多个专用模型。 比较它们的最明显方法如下： 1. 获取数据集； 2. 根据一列的值选择数据集的一部分； 3....其他福利：来自于名企的数据科学工作者，北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。
按照这个思路，Apache Cassandra 的数据模型应该和 Apache HBase 的数据模型很类似，那么这两者的数据存储模型是不是一样的呢？本文将为大家解答这些问题。...不同的是在 Cassandra 中属于同一张表的数据在物理上是分布在不同节点上存储的，同一张表由多个 Partition 组成。...~ -1 之间的数据存储在 B节点，其他类似；每个 Token 范围由多个 Partition 构成，每个 Partition 由一行或多行数据组成，Partition 类似下面的： ?...按照这个思路，Apache Cassandra 的数据模型应该和 Apache HBase 的数据模型很类似，那么这两者的数据存储模型是不是一样的呢？本文将为大家解答这些问题。...~ -1 之间的数据存储在 B节点，其他类似；每个 Token 范围由多个 Partition 构成，每个 Partition 由一行或多行数据组成，Partition 类似下面的： ?
7 应用层 例如HTTP、SMTP、SNMP、FTP、Telnet、SIP、SSH、NFS、RTSP、XMPP、Whois、ENRP 6 表示层 例如XDR、A...
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