我有一个平面文件,它包含这样的数据(请注意,每行=一行,并且都在1个字段中,这就是为什么我使用子字符串将其分离出来,并使用更好的格式化数据创建一个新表): 011000015O0110000150122415000000000FEDERAL RESERVE BANK 1000 PEACHTREE ST N.E. ATLANTA GA303094470877372245711
011000028O0110000151072811000000000STATE STREET BANK AND TRUST CO
我目前正在扩展我几个月前编写的一个客户列表查询,以包含更多关于上一次定期审查的信息。工作是在Teradata上运行我们的数据仓库。下面是我正在使用的代码片段,实际的查询大约是200行。
SELECT DISTINCT
k.customerID
,k.name
,a.CountryCode
,CASE WHEN Account.actorID IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END AS hasAccount
,id.ControlDate
,id.ControlBy
FROM customer k
LEFT JOIN agreement a ON k.actorID = a
假设我在一个CUDA块中有一个完全扭曲的线程,并且每个线程都打算使用驻留在共享内存中的T类型的N个元素(所以我们有warp_size *N=32N元素总计)。不同的线程从不访问对方的数据。(嗯,他们知道,但在我们不关心的后期阶段)。此访问将在循环中进行,如以下所示:
for(int i = 0; i < big_number; i++) {
auto thread_idx = determine_thread_index_into_its_own_array();
T value = calculate_value();
write_to_own_shmem(th
我是联邦学习的新手,我正试图从TensorFlow联邦开始。在编写Colab上的“图像分类联邦学习”教程时,我试图安装TensorFlow Federated,但遇到以下错误:
ERROR: tensorflow 2.5.0 requires tensorboard~=2.5, which is not installed.
ERROR: tensorflow 2.5.0 has requirement grpcio~=1.34.0, but you'll have grpcio 1.37.1 which is incompatible.
ERROR: tensorflow 2.5.0