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    c#中的可空类型和空合并操作符(Nullable Types 和 Null Coalescing Operator)

    在本文中,我们将讨论可空类型和空合并操作符以及如何在基于c#的代码中使用它们。 这是c#编程中的一个基本概念。在这里,我将解释可空类型,c#中的空合并操作符,以及如何在LINQ中使用该操作符。...因此,当我试图为一个整数分配一个空值时,它会显示以下错误:“不能将null转换为'Int',因为它是一个非空值类型。” 这是我们在编码时经常遇到的一种常见错误。...由此,我们可以得出这样的结论:如果一个类型可以被赋值,或者可以赋值为null,那么这个类型就是可空的。默认情况下,所有引用类型,例如字符串,都是可空的,但是所有的值类型,如Int32,都不是。...这是因为变量名为null, null合并操作符检查空值。如果它为空,那么它将分配默认值。 在属性中,我们也可以使用像这样的空合并运算符。...通过这种方式,我们可以在LINQ查询中使用null合并运算符。

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    技术译文 | 数据库只追求性能是不够的!

    Snowflake 和 BigQuery 远远落后。 当时,我正在研究 BigQuery,很多人都吓坏了…… 我们怎么会比 Azure 慢那么多呢?然而,结果与我们从用户那里得到的印象并不相符。...当时的市场结果几乎与基准相反:Snowflake 和 BigQuery 最终的销量比 Redshift 好得多,而 Redshift 的销量比 Azure 好得多。...在 BigQuery 中,我们将 JDBC 驱动程序的构建外包给了一家专门构建数据库连接器的公司。如果您不熟悉 JDBC,它们提供了程序员和商业智能工具用来连接数据库的通用接口。...数据库也不例外;如果删除溢出检查、不刷新写入、为某些操作提供近似结果或不提供 ACID 保证,则可以使它们更快。...从现在到明年,数据库的性能和功能将会发生很大变化,从现在到五年后更是如此。 因此,一个非常重要的变量不仅是数据库现在可以做什么,还在于未来一年能够做什么。

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    15 年云数据库老兵:数据库圈应告别“唯性能论”

    Azure Data Warehouse 最快,Redshift 紧随其后,Snowflake 和 BigQuery 远远落后。...每次客户拿我们和 Azure 对比评估时,客户最终都会选择 BigQuery。...当时的市场结果几乎与基准测试结果相反:Snowflake 和 BigQuery 销售比 Redshift 好得多,Redshift 又比 Azure 卖的好得多。...从现在到明年,你选择的数据库的性能和功能将发生很大变化,更不用说从现在到五年以后了。 因此,一个非常重要的变量就是不仅要看数据库现在能做什么,而是看它未来一年能做什么。...一些数据库可能将查询编译成机器代码,另一些可能将数据缓存在本地 SSD 上,还有一些可能使用专用网络硬件来进行 shuffle 处理。假以时日,任何人都可以实现这些技术。

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    Apache Hudi 0.14.0版本重磅发布!

    MOR 表Compaction 对于 Spark 批写入器(Spark Datasource和 Spark SQL),默认情况下会自动为 MOR(读取时合并)表启用压缩,除非用户显式覆盖此行为。...如果用户不覆盖此配置,大约每 5 个增量提交(hoodie.compact.inline.max.delta.commits的默认值)会触发 MOR 表的压缩。...采用记录级索引有可能将索引查找性能提高 4 到 10 倍,具体取决于工作负载,即使对于超大规模数据集(例如 1TB)也是如此。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 中,BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比,这预计将具有更好的查询性能。...已知回退 在Hudi 0.14.0中,当查询使用ComplexKeyGenerator或CustomKeyGenerator的表时,分区值以字符串形式返回。

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    拿起Python,防御特朗普的Twitter!

    现在,我们的程序所做的就是分配一个Twitter字符串,加载一个单词权重字典,并使用加载的字典分析该Twitter字符串。...模型应该能够过度拟合并复制这个句子! ? 首先创建Tokenizer对象。Tokenizer在word和idnex之间创建映射。映射记录在字典中:key = words, value = index。...#和@。其中大多数只出现一次。因此,包含URL大大降低了模型在valdiation集上的性能。 ? 我们发现这些清理对于创建有意义的模型非常重要。不进行清洗,模型的训练精度提高不超过0.05。...这里我们将重点介绍语法注释,语法注释响应提供关于句子结构和每个单词的词性的详细信息。推文常常缺少标点符号,语法上也不总是正确的,但是NL API仍然能够解析它们并提取语法数据。...表中的token列是一个巨大的JSON字符串。幸运的是,BigQuery支持用户定义的函数(UDF),它允许你编写JavaScript函数来解析表中的数据。

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    一顿操作猛如虎,涨跌全看特朗普!

    现在,我们的程序所做的就是分配一个Twitter字符串,加载一个单词权重字典,并使用加载的字典分析该Twitter字符串。...模型应该能够过度拟合并复制这个句子! 首先创建Tokenizer对象。Tokenizer在word和idnex之间创建映射。映射记录在字典中:key = words, value = index。...#和@。其中大多数只出现一次。因此,包含URL大大降低了模型在valdiation集上的性能。 我们发现这些清理对于创建有意义的模型非常重要。不进行清洗,模型的训练精度提高不超过0.05。...这里我们将重点介绍语法注释,语法注释响应提供关于句子结构和每个单词的词性的详细信息。推文常常缺少标点符号,语法上也不总是正确的,但是NL API仍然能够解析它们并提取语法数据。...下面是BigQuery表的模式: 我们使用google-cloud npm包将每条推文插入到表格中,只需要几行JavaScript代码: 表中的token列是一个巨大的JSON字符串。

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    如何用 GPT2 和 BERT 建立一个可信的 reddit 自动回复机器人?

    步骤 0:从你最喜欢的 reddit 文章中获取一些 reddit 评论数据,并将其格式化为类似「comment[SEP]reply」的字符串 步骤 1:微调 GPT-2 以生成格式为「comment[...此查询用于从 bigquery 中提取特定年份和月份({ym})的注释。...{ym}` s ON CONCAT('t3_',s.id) = a.parent_id where b.body is not null and s.selftext is not null and...为此,我需要重新格式化数据,使其包含由特殊 [SEP] 字符串分隔的两部分,以便让算法分清每个部分。每行训练数据看起来是如下的样子。..."a bunch of primary comment text [SEP] all of the reply text” 在我用这种格式训练模型之后,我可以给训练模型一个字符串,比如「一些新的主要评论文本

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    在AI技术快速实现创想的时代,挖掘真实需求成为核心竞争力——某知名企业级文本转SQL评估框架深度解析

    该系统特别关注企业级应用场景,包括处理大规模数据(超过3000列)、支持多种SQL方言(如BigQuery、Snowflake等)以及多样化的数据操作需求。...Snow版本完全基于Snowflake数据库,包含547个评估示例,无需任何使用成本;Lite版本支持BigQuery、Snowflake和SQLite三种数据库,同样包含547个示例,但会产生一定的使用成本...d.使用说明使用该系统需要先注册BigQuery和Snowflake账户。...对于BigQuery账户,需要按照提供的指南获取自己的凭证;对于Snowflake账户,需要填写访问申请表,系统会发送账户注册邮件。...所有评估结果需要按照指定的提交指南格式进行提交,才能将分数上传到官方排行榜。系统提供部分示例的黄金答案用于自我评估,但只有少量黄金SQL可用。

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    如何使用5个Python库管理大数据?

    这也意味着现在有更多与这些新系统进行交互的工具,例如Kafka,Hadoop(具体来说是HBase),Spark,BigQuery和Redshift(仅举几例)。...BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库,由谷歌云平台(GCP)和Bigtable组合而成。这个云服务可以很好地处理各种大小的数据,并在几秒钟内执行复杂的查询。...BigQuery是一个RESTful网络服务,它使开发人员能够结合谷歌云平台对大量数据集进行交互分析。可以看看下方另一个例子。 ?...之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery,然后开始获取有关将与之交互的表和数据集的信息。在这种情况下,Medicare数据集是任何人都可以访问的开源数据集。...关于BigQuery的另一点是,它是在Bigtable上运行的。重要的是要了解该仓库不是事务型数据库。因此,不能将其视为在线交易处理(OLTP)数据库。它是专为大数据而设计的。

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