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Lucene 中的标量量化：如何优化存储和搜索向量

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 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。...那么，我们如何在保持所有这些灵活性的同时，提供良好的量化效果？ Lucene 的向量量化会自动随着时间调整。...由于 Lucene 设计了只读段架构，我们保证每个段中的数据未改变，并且代码中有明确的标记何时可以更新。这意味着在段合并期间，我们可以根据需要调整分位数，并可能重新量化向量。 重新量化是否昂贵？...结论 Lucene 提供了一个独特的解决方案来解决一个困难的问题。量化不需要“训练”或“优化”步骤。在 Lucene 中，它将自动工作。不需要担心数据变化时需要“重新训练”向量索引。

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在控制流中存储数据

在设计并发程序时，反复出现的一个决定是将程序状态表示为控制流还是表示为数据。这篇文章是关于这个决定意味着什么以及如何接近它。...如果做得好，将存储在数据中的程序状态存储在控制流中，可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。 在说更多之前，重要的是要注意并发性不是并行性。...不管名称如何，这篇文章的基本观点是，根据多个独立执行的控制流编写程序，允许您将程序状态存储在一个或多个控制流的执行状态中，特别是在程序计数器（该部分正在执行的行）和堆栈上。...这个程序如此不透明的主要原因是它的程序状态被存储为数据，特别是在名为 state 的变量中。当可以在代码中存储状态时，这通常会导致程序更清晰。...局限性 这种在控制流中存储数据的方法不是万能的。以下是一些注意事项： 如果状态需要以不自然映射到控制流的方式发展，那么通常最好将状态保留为数据。

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    在 Hadoop 中，如何管理集群中的元数据？如何优化 NameNode 的元数据存储？

    在 Hadoop 中，元数据管理主要集中在 NameNode 上。NameNode 负责存储文件系统的命名空间信息，包括目录结构、文件属性以及块的位置信息等。...为了确保高效和可靠的元数据管理，可以采取以下措施来优化 NameNode 的元数据存储：1. 配置合适的内存大小NameNode 的性能很大程度上取决于其可用的内存大小。...确保 NameNode 有足够的内存来缓存文件系统元数据是非常重要的。...NameNode 或 Checkpoint 节点二级 NameNode（Secondary NameNode）或 Checkpoint 节点定期从 NameNode 获取编辑日志并合并到文件系统镜像中，...这有助于防止 NameNode 在长时间运行后因日志文件过大而变得不稳定。3.

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    在 Kubernetes 中，如何动态配置本地存储？

    作为 Kubernetes 社区 sig-storage 的贡献者之一，才云科技在新版本中推出了基于 Local PV 的本地存储功能，为企业结合多种通用、专用存储解决方案满足使用需求提供了更强大的支撑...发布 | 才云 Caicloud 作者 | iawia002 在企业 IT 架构转型的过程中，存储一直是个不可避免的大问题。...2设计方案 在具体介绍如何动态配置本地存储前，我们先来介绍一下 Kubernetes 上游对于 Local PV 的一些支持情况： Kubernetes v1.7： 正式引入 Local PV； Kubernetes...在今年 3 月发布的 Kubernetes v1.14 中，社区对此的评价是： 出于性能和成本考量，分布式文件系统和数据库一直是 Local PV 的主要用例。...创建 StorageClass 时需要选择的节点和磁盘等信息会先记录在 parameters 中，数据结构定义如下（JSON 格式化成普通字符串后存储在 parameters 中）： ?

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    在 Kubernetes 中，如何动态配置本地存储？

    在企业 IT 架构转型的过程中，存储一直是个不可避免的大问题。 Kubernetes 中使用节点的本地存储资源有 emptyDir、hostPath、Local PV 等几种方式。...所谓 Local PV（本地持久化存储），指的就是利用机器上的磁盘来存放业务需要持久化的数据，和远端存储类似，此时数据依然独立于 Pod 的生命周期，即使业务 Pod 被删除，数据也不会丢失。...2设计方案 在具体介绍如何动态配置本地存储前，我们先来介绍一下 Kubernetes 上游对于 Local PV 的一些支持情况： Kubernetes v1.7：正式引入 Local PV； Kubernetes...在今年 3 月发布的 Kubernetes v1.14 中，社区对此的评价是： 出于性能和成本考量，分布式文件系统和数据库一直是 Local PV 的主要用例。...创建 StorageClass 时需要选择的节点和磁盘等信息会先记录在 parameters 中，数据结构定义如下（JSON 格式化成普通字符串后存储在 parameters 中）： ?

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    在Lucene或Solr中实现高亮的策略

    景 最近要做个高亮的搜索需求，以前也搞过，所以没啥难度，只不过原来用的是Lucene，现在要换成Solr而已，在Lucene4.x的时候，散仙在以前的文章中也分析过如何在搜索的时候实现高亮，主要有三种方式...，具体内容，请参考散仙以前的2篇文章： 第一：在Lucene4.3中实现高亮的方式 http://qindongliang.iteye.com/blog/1953409 第二：在Solr4.3中服务端高亮的方式...，返回给前台js，便于正则替换，关于把句子分词，可以用lucene也可以用solr，方式分别如下（代码显示比较乱，可以直接点击底部左下角阅读原文）： 在Lucene中： Java代码 ?...中，方式1： Java代码 ?...results.add(token.getText()); } } 在solr中，方式2： Java代码 ?

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    Lucene初步学习及在博客系统中应用demo

    在本文的示例中,我使用Lucene给我的博客建立一个简单的搜索系统,因为之前的搜索系统是在前端完成的,这次学习的Lucene正好可以拿来完成一个后端的搜索系统....Row Data为在磁盘上存储的博客文件. acqure content以及build document为自己编码实现,主要是扫面磁盘文件,并且将其转换成Lucene Document的格式....体验地址 在博客的SEARCH页面中添加了入口,可以输入关键字进行搜索. 搜索效率比较高,我在后台实际测试在毫秒级....我测试的效率还不错,但是远没有达到预期,因为在我的数据量下需要100ms,那么在真正的应用场景中,这个延迟肯定是不能接受的,所以还有优化的空间....联系邮箱：huyanshi2580@gmail.com 更多学习笔记见个人博客——>呼延十 var gitment = new Gitment({ id: 'Lucene初步学习及在博客系统中应用

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    数据湖存储在大模型中的应用

    本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...在数据层面则需要解决数据质量的问题。如何从浩瀚的互联网中获取并存储大量公开数据集，并通过高效的数据预处理技术筛选出来高质量、可靠的训练数据集，是获取优秀模型性能的关键前置环节。...在算法层面则需要关注确保模型的产出符合业务预期，一方面是提供高质量的内容产出，另一方面则需要确保内容是符合相关规范和要求的。 所以，大模型的这些技术特点，总结出来是存储系统中的“多快好省”。

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    在Cookie中存储对象

    https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/46955119 背景介绍 ---- 做项目过程中，用户登陆之后，需要将用户的信息存到Cookie...中，但因为Cookie中只能存储字符串，所以想到了先把用户实体序列化成Json串，存储在Cookie中，用到的时候再拿出来反序列化。...串反序列化为实体 UserInfoViewModel userInfo = JsonToObject(strUserInfo) as UserInfoViewModel; 说明：实体的属性值有中文时，序列化的字符串存储到...Cookie中时会产生乱码，为了防止产生乱码，我们在存入Cookie之前先用UrlEncode()和UrlDecode()对Json串进行编码与解码。...而且，一般的浏览器支持的Cookie存储的容量为4k（差也就差一两个字节），足够存储一个经过序列化的对象了。

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    mysql—mysql中如何存储日期数据

    一.DateTime类型 1,特点 1)以YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.fraction]格式存储日期时间,在mysql5.6前可以只能存储到秒,在5.6后能存储到微秒 2)datetime...1970-01-01到2038-01-19 3)timestamp类型显示依赖于所指定的时区 4)在行的数据修改时可以自动修改timestamp列的值 ,这个功能非常的有用,在本行的任何数据被修改时...都会自动修改这个时间,经常使用这个功能来标识每行最后被修改的时间,需要注意的是,如果一张表中有两个列是timestamp,那默认情况下只有第一列会自动更新,其他列不会 三.演示 1.关于时区的区别 1)首先在一张表中,...存储两个列的值,第一列是datetime类型,第二列是timestamp类型,用相同时区存进去 2)修改当前数据库的时区,再次查询 3)结论:第一列的时间没有随着时区的变化而变化,第二列就变了,...五.time类型 用于存储时间的数据,格式为HH:MM:SS 六.注意事项 1.不要使用字符串类型来存储日期时间的数据 理由: 1)日期时间类型通常比字符串占用的存储空间小 2)日期时间类型在进行查找过滤时可以利用日期来进行对比

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    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    Python大数据分析 1 简介 HDF5（Hierarchical Data Formal）是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。...其文件后缀名为h5，存储读取速度非常快，且可在文件内部按照明确的层次存储数据，同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹，其内部可存放不同类型的数据。...在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...()-start2}秒') 图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启...time.clock() df2 = pd.read_csv('df.csv') print(f'csv读取用时{time.clock()-start2}秒') 图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时

    2.9K30

    JuiceFS 在 ElasticsearchClickHouse 温冷数据存储中的实践

    但如果将索引、分析组件直接对接至对象存储时会发生查询性能、兼容性等问题。 这篇文章将为大家介绍这两个场景中冷热数据分层的基本原理，以及如何通过使用 JuiceFS 来应对在对象存储上存在的问题。...01- Elasticsearch 数据分层结构详解 在介绍 ES 如何实现冷热数据分层策略之前先来了解三个相关的概念：Data Stream，Index Lifecycle Management 和...在 ClickHouse 中，一个节点配置的多块盘是有优先级的，默认情况下数据会优先落在最高优先级的盘上。这样实现了 Part 从一个存储介质转移到另外一个存储介质上。...在迁移的过程中，如果底层存储介质的写入性能差，整个迁移的流程也会拖得很长，对于整个 pipeline 或数据管理也会带来一些挑战。...需要注意的是以上测试中对象存储是通过 ClickHouse 的 S3 磁盘类型进行访问，这种方式只有数据是存储在对象存储上，元数据还是在本地磁盘。

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    在pandas中利用hdf5高效存储数据

    在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...图7 2.2 读入文件 在pandas中读入HDF5文件的方式主要有两种，一是通过上一节中类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象，接着使用键索引或者store对象的get()方法传入要提取数据的key...图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： ?...图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启HDF5压缩的情况下，接下来我们关闭所有IO连接，运行下面的代码来比较对上述两个文件中数据还原到数据框上两者用时差异： import pandas...图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时，HDF5是你不错的选择。

    5.4K20

    如何快速在Minishift CDK 3 中添加永久存储

    今天我们来认识一下如何在minishift / CDK 3（Red Hat’s Containers Development Kit 3 即红帽公司容器开发工具包3）中为您的项目轻松设置一些持久性存储。...我不会深究如何建立一个minishift或CDK 3，网络上上有很多文章可以告诉你如何做。...不过，我将在下面重新介绍一些有用的链接，以确保在继续实验之前你已经拥有了minishift/ CDK3： · 如何使用红帽容器开发工具包3测试版 · minishift的GitHub页面 - https...现在我们来切换到“default”项目 $ oc project default 在服务器“https://192.168.42.69:8443”上使用项目“default”。...2.卷类型“hostPath”的用法：存储位于minishift / CDK3虚拟磁盘上，你应该处理权限问题！

    3.3K60

    在.NET中调用存储过程

    因为做项目要用到数据库，因此存储过程是必不可少的，看了一点如何在.NET中调用存储过程的资料，颇有点心得，觉得这个东西是当用到数据库的时候必须要会的一项技术。...下面是它的定义： 存储过程（Stored Procedure）是一组为了完成特定功能的SQL语句集，经编译后存储在数据库中。用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。...存储过程是数据库中的一个重要对象，任何一个设计良好的数据库应用程序都应该用到存储过程。...总的来说，存储过程具有以下一些优点： ◆存储过程允许标准组件式编程 ◆存储过程能够实现较快的执行速度 ◆存储过程能够减少网络流量 ◆存储过程可被作为一种安全机制来充分利用 现在我们来看看如何在....NET中调用存储过程。

    2.2K10

    为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据

    为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据 在推荐系统中，MongoDB是一个常用的数据库选择，它提供了许多特性和功能，使其成为推荐系统的理想选择。...在推荐系统中，用户的个人信息、观看历史和电影数据可能是多层嵌套的结构，使用MongoDB可以方便地存储和查询这些数据。...在推荐系统中，用户数量和数据量可能会随着时间的推移而增长，MongoDB的可扩展性和高可用性可以保证系统的稳定性和性能。...代码示例： 下面是一个简单的代码示例，演示了如何使用MongoDB存储和查询用户的观看历史数据。...MongoDB在推荐系统中的使用具有灵活的数据模型、高性能的查询、可扩展性和高可用性等优势。通过具体的案例和代码示例，我们可以看到MongoDB在存储和查询推荐系统数据方面的便利性和效果。

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    审计对存储在MySQL 8.0中的分类数据的更改

    通常，此类数据将包含一个分类级别作为行的一部分，定义如何处理、审计等策略。在之前的博客中，我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...敏感数据可能被标记为– 高度敏感 最高机密 分类 受限制的 需要清除 高度机密 受保护的 合规要求通常会要求以某种方式对数据进行分类或标记，并审计该数据上数据库中的事件。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据的管理员。 敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起，例如 公开 未分类 其他 当然，您可以在MySQL Audit中打开常规的插入/更新/选择审计。...以下简单过程将用于写入我想在我的审计跟踪中拥有的审计元数据。FOR和ACTION是写入审计日志的元数据标签。...在这种情况下，FOR将具有要更改其级别数据的名称，而ACTION将是在更新（之前和之后），插入或删除时使用的名称。

    4.7K10

    数据分布式存储：在海量数据面前，我们如何站稳脚跟？

    数据分布式存储：在海量数据面前，我们如何站稳脚跟？大家好！我是Echo_Wish，今天我们来聊一聊一个大数据领域至关重要但又往往被忽视的主题——数据分布式存储。...常见的分布式存储系统有：HDFS（Hadoop分布式文件系统）、Ceph、GlusterFS等等。这些系统在大数据处理、云计算等场景中得到广泛应用。为什么要用分布式存储？...一致性（Consistency）：分布式存储系统必须保证数据的一致性，即对同一数据的所有操作（读/写）都能得到一致的结果。在分布式系统中，一致性是一个非常复杂的问题。...在今后的技术实践中，我们不仅要关注如何部署分布式存储系统，更要关注如何根据具体业务场景进行优化，解决不同的数据存储挑战。...希望大家能够在不断学习和探索中，利用分布式存储系统应对数据增长带来的压力，走在大数据的最前沿。

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