我们知道查询常规参数可以使用select∗fromvfixed_view_definition视图得到视图定义。...is_adjusted) KSPPSTCMNT VARCHAR2(255) –comment 根据需求...，可以调整下上述SQL语句，检索隐含参数名称、当前值、描述等几个关键信息，可以用like查询精确找出某个特殊的隐含参数，例如这输入了_partition开头的隐含参数名称： ?...查询结果如下，有两个_partition开头的隐含参数： ? 方法二：使用trace查看执行计划。 首先设置set autot trace，然后执行： ?...再看谓词部分，有一些过滤查询条件，是使用NOT LIKE过滤了”_”开头的ksppinm参数名称，即过滤了隐含参数，根据方法一中介绍的表字段定义，可以拼接出自己想要的查询语句，查询出隐含参数和非隐含参数
= "1" > 在 index.html 获取 id ，通过 id 在后台进行数据的查询...短路操作 昨晚一直没转过来脑子，使用 ajax 传值后，无法跳转网页，或者跳转网页后会多查询一次。 使用 render_template 也没法跳转。
oracle的sql语句 进行去重 应用背景 查询出多条数据，这些数据中有一个或者多个字段的值一样，现在要对一样数据进行去重。
PS ： mybatis 中也有对于 criteria 的使用，见另一文章：mybatis ：Criteria 查询、条件过滤用法 1. 业务场景： (1) ....在微信端要求在一个输入框中实现多种类型数据查询。可输入“姓名、项目名称、工作任务、工作类型” 中的任意一种，并作相应条件过滤。...这种只给一个参数却可能代表多种类型数据的实现 如下： Predicate p = cb.or(cb.like(root.get("employeeName"), "%" + search + "%"...构造条件 list.add(cb.equal(root.get("delFlag"), "0")); // 参数
为了计算这些权重，注意力分布，每个注意力头，计算 L+1 层中每个位置的查询与 L 层中所有位置的键之间的相似性，然后通过 softmax 函数对这些相似性分数进行计算，得出所有位置的注意力分布。...在最后一步中，将所有注意力头的值进行线性连接和转换，以计算多个注意力集中部分的输出： ? 因此，根据所学的参数，对于每一层，我们有一个转换矩阵Wo，它将所有注意力头的输出组合起来。...如果分配给更上层胶囊的概率总和大于零，即有一些较下层胶囊分配给这个胶囊，则不激活该胶囊会产生成本。但胶囊的激活概率并不是仅根据分配概率的值来计算的。...但问题在于，为了能够根据下层胶囊与上层胶囊的相似性来计算这一概率，我们事先没有对上层胶囊的初始表示。这是因为胶囊的表示取决于下层的哪些胶囊将会被分配给它。...与此相反，在 transformer 中，表示被分解成键、查询和值三元组，其中键和查询是用于计算输入不同部分之间相似性的寻址向量，并计算注意力分布，以计算输入的不同部分对彼此的表示的贡献程度。
除了分配时间戳，Proxy 也为每行数据分配全局唯一的 Primary key。...一个 collection 中的数据被分为多个 segment，query node 以 segment 为粒度加载索引。...** 相似性搜索引擎的工作原理是将输入的对象与数据库中的对象进行比较，找出与输入最相似的对象。索引是有效组织数据的过程，极大地加速了对大型数据集的查询，在相似性搜索的实现中起着重要作用。...对一个大规模向量数据集创建索引后，查询可以被路由到最有可能包含与输入查询相似的向量的集群或数据子集。在实践中，这意味着要牺牲一定程度的准确性来加快对真正的大规模向量数据集的查询。...，我们可以根据应用场景选择具体的索引： FLAT：适用于需要 100% 召回率且数据规模相对较小（百万级）的向量相似性搜索应用。
简介 Elasticsearch分布式设计的基本思想是Elasticsearch集群由多个服务器节点组成，集群中的一个索引分为多个分片，每个分片可以分配在不同的节点上。...其中每个分片都是一个单独的功能完成的Lucene实例，可以独立地进行写入和查询服务，ES中存储的数据分布在集群分片的一个或多个上，其结构简单描述为下图。...routing_partition_size参数 使用了routing参数可以让routing值相同的文档分配到同一个分片上，从而减少查询时需要查询的shard数，提高查询效率。...，从而达到将相似文档放在同一个或同一批分片的目的，减少查询时的分片个数，提高查询速度。...查询操作 查询操作可以在body中指定_routing参数(可以指定多个)来进行查询。
详细解释，即为：首先根据原始向量构建一个索引文件，再根据索引文件进行查询。初次查询前需要进行train和add过程，后续若要进行索引的添加可以再次使用add添加索引。...这个过程包括以下步骤：1）数据准备：建立知识库，包含标准问、相似问以及对应的答案。每个标准问有多个相似问，并对应唯一的答案：2）文本向量化：使用BERT模型将问题和相似问转化为向量表示。...，找到最相似的TopN问题向量(或者说相似问)；5）答案选取：根据相似度结果高低，直接给出问题对应的答案或者“您想咨询的问题可能是”列表。...调度策略可以包括根据用户的信息、问题类型、服务需求等因素来分配客服坐席，以及根据坐席的服务质量和服务水平来进行评估和调整。...因此，我们的选择是采用均衡分配策略作为基础的坐席调度策略，同时根据特定情况灵活运用其他策略。7.2均衡分配在介绍均衡分配前，有几个名词需要提前解释一下。
本文采用加权余弦相似度来度量相似关系，公式如下，其中可学习参数w和item的embedding h做哈达玛积，然后计算余弦相似度。...查询（query）就是对应目标item。根据下式，可以通过聚合将原有的embedding h转换为新的能够反映用户兴趣偏好的embedding h'。...，此处为了稳定性，也采用了多头的方式，如下式，计算多个权重$E_{ij}$然后进行加权。...正式因为这里可能会属于多个聚类，因此需要后续的正则项。这里得到S矩阵的方式如下，w为可学习参数，将输出的维度控制在m，即聚类个数。softmax归一化后用于计算分到不同聚类的概率。...该模型主要包含四个方面： 第一部分，主要是构建后面需要用到的图，本文主要通过用户的历史行为，来构建item-item的图结构，然后根据加权余弦相似度计算item之间的相似度，并通过阈值控制整个图的稀疏性
Elasticsearch分布式设计的基本思想是Elasticsearch集群由多个服务器节点组成，集群中的一个索引分为多个分片，每个分片可以分配在不同的节点上。...其中每个分片都是一个单独的功能完成的Lucene实例，可以独立地进行写入和查询服务，ES中存储的数据分布在集群分片的一个或多个上，其结构简单描述为下图。...1.3 routing_partition_size参数 使用了routing参数可以让routing值相同的文档分配到同一个分片上，从而减少查询时需要查询的shard数，提高查询效率。...存在的问题及解决方案 2.1 数据倾斜 如前面所述，用户使用自定义routing可以控制文档的分配位置，从而达到将相似文档放在同一个或同一批分片的目的，减少查询时的分片个数，提高查询速度。...查询操作 查询操作可以在body中指定_routing参数(可以指定多个)来进行查询。
RRF排名工作原理 RRF通过获取多个方法的搜索结果，为结果中的每个文档分配一个倒数排名得分，然后组合这些得分以创建一个新的排名。...2.为每个排名列表中的结果分配倒数排名得分。RRF为每个结果集中的每个匹配项生成一个新的 @search.score 。对于搜索结果中的每个文档，引擎根据其在列表中的位置分配一个倒数排名得分。...搜索方法 参数 评分算法 范围 全文搜索 @search.score BM25算法 无上限。 向量搜索 @search.score 使用HNSW配置中指定的相似度度量的HNSW算法。...混合查询响应中排名结果的数量 默认情况下，如果您没有使用分页，搜索引擎将返回全文搜索的前50个最高排名匹配项，以及向量搜索的最相似的 k 个匹配项。在混合查询中，top 决定响应中的结果数量。...根据默认设置，返回统一结果集中排名最高的前50个匹配项。 通常，搜索引擎找到的结果数量超过 top 和 k。要返回更多结果，请使用分页参数 top、skip 和 next。
1.2 Milvus Milvus 是一款开源的分布式向量相似度搜索引擎。...通过集成业界成熟的向量相似度搜索技术和大幅度优化高性能计算框架，Milvus 支持针对 TB 级向量的增删改操作和近实时查询，具有高度灵活、稳定可靠以及高速查询等特点。...返回向量相似性搜索结果。 实现方案 如下图所示，客户端将多个读请求发送给 Nginx。...Nginx 根据在配置文件中设置的负载均衡策略，将请求按时间顺序逐一分配到不同的 Milvus 服务器中。Nginx 负载均衡策略还包含轮询方式、依据 ip 分配方式、权重方式等。...参数 role 表示 Milvus 是只读还是只写。参数 meta_uri 应修改为安装 MySQL 的设备地址，其余配置参照 Milvus 单机版的配置。
在这次查询的结果中除了返回了查询到的结果，还返回了一个 scroll_id，可以把它作为下次请求的参数。 再次请求的命令，如下所示： ?...查询时可以根据 Routing 信息，直接定位到目标分片，避免查询所有的分片，再经过协调节点二次排序。 如图 1 所示： ?...这时就可以进行必要的调整，比如把多个小城市的数据合并到一个分片上，把大城市的数据按区域进行拆分到不同分配。...当我们进行查询操作的时候，被删除的数据还会参与检索中，然后根据 .del 文件进行过滤。.del 文件越多，查询过滤过程越长，进而影响查询的效率。...这时我们需要根据业务场景，进行恰当内存的分配： 业务场景是以全文检索为主：依然可以给 ES 分配小于 32GB 的堆内存，剩下的交给 Lucene 用作操作系统的文件系统缓存，所有的 Segment 都缓存起来
多向量列，顾名思义，就是在单个集合里支持多个独立的向量列。...其基本步骤如下： 1.召回阶段收集排名：多个检索器（各路召回）对其查询分别生成排序结果。...3.权重分配：为每一路分配一个权重 w，这些权重根据数据源的可靠性、准确性或其他相关指标来确定，由用户指定，各路权重的取值范围也在 [0,1] 之间。...4.分数融合：采用加权平均的方式对归一化后的 Score 进行计算，获得最终得分，根据分值结果由大到小生成最终的排序结果。...加权平均融合算法通过权重的合理分配，可以更加有效地结合各路召回的信息，其优势在于权重的自由分配，灵活可调试，因此具有较强的实用性。
Milvus 能够根据两个向量之间的距离来分析他们的相关性。如果两个向量十分相似，这说明向量所代表的源数据也十分相似。 Milvus 向量数据库专为向量查询与检索设计，能够为万亿级向量数据建立索引。...混合查询：Milvus 支持在向量相似度检索过程中进行标量字段过滤，实现混合查询。 开发者友好：支持多语言、多工具的 Milvus 生态系统。...相似性搜索引擎的工作原理是将输入的对象与数据库中的对象进行比较，找出与输入最相似的对象。索引是有效组织数据的过程，极大地加速了对大型数据集的查询，在相似性搜索的实现中起着重要作用。...对一个大规模向量数据集创建索引后，查询可以被路由到最有可能包含与输入查询相似的向量的集群或数据子集。在实践中，这意味着要牺牲一定程度的准确性来加快对真正的大规模向量数据集的查询。...分子式检索系统：超高速检索相似化学分子结构、超结构、子结构。 推荐系统：根据用户行为及需求推荐相关信息或商品。 智能问答机器人：交互式智能问答机器人可自动为用户答疑解惑。
根据安全标识符查找文件、查询文件的分配范围、设置文件简短名称、设置文件的有效数据长度或设置文件零数据。 fsinfo:主要由专业支持者使用。...User---指定用户名或登录名 queryallocranges---查询 NTFS 卷上的文件分配范围。可用于确定文件是否具有稀疏区域。...#参数： query 查询坏区 set 设置卷的坏区 PathName 指定驱动器号（冒号分隔）、装入点或卷名 基础示例: #1.要查询驱动器 C 上的坏区，请键入 fsutil dirty query...在 NTFS 卷上每个文件都有多个硬链接，所以一个文件可能出现在多个目录中（甚至以不同的文件名出现在相同目录中）。...硬链接与 POSIX 硬链接相似。
根据安全标识符查找文件、查询文件的分配范围、设置文件简短名称、设置文件的有效数据长度或设置文件零数据。 fsinfo:主要由专业支持者使用。...User---指定用户名或登录名 queryallocranges---查询 NTFS 卷上的文件分配范围。可用于确定文件是否具有稀疏区域。...WeiyiGeek. dirty参数 #语法： fsutil dirty {query|set} PathName #参数： query 查询坏区 set 设置卷的坏区 PathName 指定驱动器号...在 NTFS 卷上每个文件都有多个硬链接，所以一个文件可能出现在多个目录中（甚至以不同的文件名出现在相同目录中）。...硬链接与 POSIX 硬链接相似。
集群由唯一的名称标识（elasticsearch.yml配置文件中对应参数cluster.name）,集群的名称是elasticsearch.yml配置文件中最重要的一个配置参数，默认名称为elasticsearch...elasticsearch中的一个索引对应一个或多个索引，这是由其分布式的设计方案决定的。定义：在 elasticsearch 中，索引是具有相似特征的文档（Document）集合。...一个索引可以包含多个具有相似特征的文档，类似于关系型数据库中的表。索引负责组织、存储和检索文档。映射：映射（Mapping）定义了文档及其包含的字段如何存储和索引。...以下是一些常见的 elasticsearch DSL 查询语句示例：Match Query：匹配查询是最常用的查询之一，可以使用该查询根据关键字搜索文本字段。...每个查询和聚合都可以表示为一个 JSON 对象，其中包含各种属性和值，用于定义查询或聚合的各种参数和选项。
Star Attention下的两阶段推理 系统中所有设备被分组为多个主机（host），其中一个主机被标记 为「查询」主机。输入序列分为两个阶段处理。...每个主机处理其分配的块，并存储非锚点部分的KV缓存。 阶段二：查询编码和token生成 输入查询被广播到所有主机，在每个主机中，它首先访问在第一阶段计算出的本地KV缓存。...而在参数量更大的Llama3.1-70B上，推理的加速比提升更为显著。 与此同时，对比采用全局注意力的基准，Star Attention相对准确率的降低只在0～3%范围内。...而用户也可以根据需求调整块大小，以在计算效率和精度之间进行权衡。...通过在多个主机间分配上下文处理，Star Attention使上下文长度能够随主机数量线性扩展。 参考资料： https://arxiv.org/abs/2411.17116
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