本内容是对Go项目负责人Russ Cox在澳大利亚 GopherCon上发表演讲的摘要与记录
数据工程构成了数据科学过程的很大一部分。在 CRISP-DM 中,这个过程阶段称为“数据准备”。它包括数据摄取、数据转换和数据质量保证等任务。在本文[1]章中,我们使用 ChatGPT 和 Python 解决了典型的数据工程任务。通过这样做,我们探索了数据工程与提示工程新学科之间的联系。
今天下午的时候,有一位开发同事找我,说有一个技术问题想请教一下。 当然正如他所说,这个问题比较奇怪,而且已经影响了他的测试流程,他说有一个表查看对应的表空间但是显示为空,所以插入不了数据。我们之前做过一次数据迁移,他想让我帮忙看看,能不能修改一下表空间的设置。 好了,问题到这里,看起来已经比较明显了,一个表对应的表空间是必须有的属性,所以应该不会存在为空的情况,而插入不了数据,应该和这个表空间设置没有关系,另有其他的原因,而且他说这个表里面有700多万的数据,现在只剩下90万左右,数据是怎么被清
近日,bilibili 知名科技 UP 主“Ele 实验室”发布了一个视频,标题为“当我开发出史料检索 RAG 应用,正史怪又该如何应对?” 。
前段时间写了《RabbitMQ入门》系列 RabbitMQ入门-初识RabbitMQ RabbitMQ入门-从HelloWorld开始 RabbitMQ入门-高效的Work模式 RabbitMQ入门-消息派发那些事儿 RabbitMQ入门-消息订阅模式 RabbitMQ入门-Routing直连模式 RabbitMQ入门-Topic模式 主要讲了一些RabbitMQ的基本知识点,后面准备再起个Spring集成RabbitMQ系列,希望能够更加贴近我们的日常接触的生产环境。 今天这篇跟Mybatis以及sql
近年来,神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)已经事实上成为了主流的机器翻译方法,其在大多数主流语言对上的翻译效果大大超过了传统的统计机器翻译模型,并已经部署到了如 Google Translate 等商用场景中。
就在前几天,微软发表了篇论文并挂在了arXiv上,该论文提出了一个参数量只有75M的小规模扩散模型——CodeFusion。
注:PEP = Python Enhancement Proposal (Python增强建议书,即Python开发规范) 摘要 本PEP详细说明了Python软件包要在选定的构建(Build)系统上运行时,应该如何指定其依赖关系。本规范引入了一个新的配置文件,用于指定软件包的构建依赖关系(假定今后的配置会使用相同的配置文件作为参考)。 基本原理 当Python首次开发用于构建项目、软件分发的工具时,distutils [1]是选定的解决方案。随着时间的推移,setuptools [2]越来越流行,它在
研究者发现,由GPT-4帮忙选择的股票,直接击败了人类!同时也pk掉了许多其他针对金融训练的机器学习模型。
ChatGPT 自去年 11 月 30 日 OpenAI 重磅推出以来,这款 AI 聊天机器人迅速成为 AI 界的「当红炸子鸡」。一经发布,不少网友更是痴迷到通宵熬夜和它对话聊天,就为了探究 ChatGPT 的应用天花板在哪里,经过试探不少人发现,ChatGPT 似乎像个全能战士,可以聊天、写代码、修改 bug、做智能音箱、写神经网络……
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机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 扩散模型正在不断的「攻城略地」。 扩散模型并不是一个崭新的概念,早在2015年就已经被提出。其核心应用领域包括音频建模、语音合成、时间序列预测、降噪等。 那么它在视频领域表现如何?先前关于视频生成的工作通常采用诸如GAN、VAE、基于流的模型。 在视频生成领域,研究的一个重要里程碑是生成时间相干的高保真视频。来自谷歌的研究者通过提出一个视频生成扩散模型来实现这一里程碑,显示出非常有希望的初步结果。本文所提出的模型是标准图像扩散架构的自然扩展,它可以从图像和视频数据中进行联合训
来源:机器之心本文约2100字,建议阅读9分钟扩散模型正在不断地「攻城略地」。 扩散模型并不是一个崭新的概念,早在2015年就已经被提出。其核心应用领域包括音频建模、语音合成、时间序列预测、降噪等。 那么它在视频领域表现如何?先前关于视频生成的工作通常采用诸如GAN、VAE、基于流的模型。 在视频生成领域,研究的一个重要里程碑是生成时间相干的高保真视频。来自谷歌的研究者通过提出一个视频生成扩散模型来实现这一里程碑,显示出非常有希望的初步结果。本文所提出的模型是标准图像扩散架构的自然扩展,它可以从图像和视频数
0x00 前言 最近有一部剧人气非常高,据说是将军官和医生的浪漫故事。咦?!!这不是好几年前的老片子了么。 后来有人告诉我,是一部韩剧,里面的欧巴超帅妹子超靓。~\(≧▽≦)/~ 说起韩剧,很多真是在用心做剧,抛开里面的细节,光凭人气来说,不得不佩服其文化输出软实力。小伙伴们还记得2012年出品的黑客剧《幽灵》吗?该剧以网络犯罪和网络刑警为题材,讲述了虚拟搜查队在揭开一个个不为人知的隐藏在网络世界尖端技术中的秘密时,所经历的各种骇人听闻事件和奇遇。剧中出现了Encase、wireshark、od
一、安装 composer require --dev phpunit/phpunit ^6.5 composer require --dev phpunit/dbunit 二、编写测试 A.PHPUnit编写测试 1.基本惯例与步骤:
选自artificialcorner 机器之心编译 机器之心编辑部 精通 Excel 或许不再是简历亮点了。 ChatGPT 自去年 11 月 30 日 OpenAI 重磅推出以来,这款 AI 聊天机器人迅速成为 AI 界的「当红炸子鸡」。一经发布,不少网友更是痴迷到通宵熬夜和它对话聊天,就为了探究 ChatGPT 的应用天花板在哪里,经过试探不少人发现,ChatGPT 似乎像个全能战士,可以聊天、写代码、修改 bug、做智能音箱、写神经网络…… 但是!作为一名资深打工者,平时工作中 Word、PPT、Ex
客户新业务上线(数据库版本为 10.2.0.5)一段时间后,系统CPU都在20%左右。19日,系统CPU使用率突然接近100%,交易处理速度也严重下降。20日凌晨1:15分之后,系统CPU突然又降到20%左右,交易速度也有大幅提高(只有几毫秒);
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概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务,例如与客户交互的信息、财务信息,员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数
概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务,例如与客户交互的信息、财务信息,员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库
今天我们要来探究的内容是一个或者多个源文件(.c)是如何变成一个可执行程序(.exe)的,博主将在Linux环境gcc编译器中进行分步演示,让你深入理解程序环境。
经常看技术文章的小伙伴可能会留意到除了正在阅读的那篇文章,在文章页面的正文下方或者右侧区域会有若干同主题、同作者的文章等你阅读;经常逛淘宝、京东的小伙伴可能发现了,一旦你购买或者查看过某个商品之后,猜你喜欢的推荐商品会贴近你刚拔草的商品…这些日常生活中常遇到的事情,可能是由一个名叫图学习的“家伙”提供技术支持。
通常,当回复不符合预期的时候,我们需要通过不断优化提示词,让AI慢慢学习,慢慢领悟我们的意图,直到符合我们的预期。而这个过程,往往需要长时间多轮往复。
在阅读了一篇关于0days 用 30 行代码 fuzzingradare2的文章后,我认为扩展这项研究并将其代码移植到容器并部署到 Kubernetes 集群中将是一个有趣的周末项目。更进一步,构建 radare2 项目的主分支的新版本,并将其集成到 CI/CD 管道中,然后将容器构建部署到 Kuberentes 集群,这似乎是一种真正过火的好方法,只是吃掉我的全部周末。最终结果最终看起来类似于下图。
大家好,我是Python进阶者。上一篇文章给大家讲到了淘宝数据的预处理和词频处理,没有来得及看的小伙伴,记得去学习了下了,详情戳这里:手把手教你用Pandas库对淘宝原始数据进行数据处理和分词处理。这篇文章紧接着上一篇文章处理得到的数据进行可视化处理,一起来看看吧!
今天要跟大家分享的技巧是用三角符号来凸显数据表中的盈亏趋势! ▽▼▽ 通常一张带有数据以及增长趋势表格,需要读者反复浏览才能明白其中的趋势和增减情况,可是如果你能在数字的旁边加上形象涨跌的标记,那么读
前言:下面的内容是在chandoo.org上学到的制图技术。Chandoo.org是一个很好的网站,上面分享了很多让人耳目一新的Excel技术知识。
一、版本发布前,接口测试之痛 App版本发布前,我们都要手工做接口测试,目的是保证App内部H5页面所使用的JSAPI的功能正常,而对所有H5页面进行的P0级功能测试。为什么要做接口测试呢?因为JSAPI无法抓包,测试难度比较大,所以只能通过对H5页面的功能进行校验。但是手工测试,场景覆盖不全面,且耗时耗力。 二、JSAPI自动化测试方案 首先思考几个问题:一个APP有多少个JSAPI?它的用例场景有多少?如何能做到对用例的高效管理? 答案:对于我们app,有22条JSAPI,每条JSAPI多的话可能有
机器之心报道 机器之心编辑部 人工智能 DALLE 善于画出各种神奇图像的原因在于——它不说人话。 「我们发现 DALLE-2 似乎有一个隐藏的词汇表,用于生成各种荒谬描述内容的图像。例如,Apoploe vesrreaitais 似乎是指鸟类,而 Contarra ccetnxniams luryca tanniounons 有时指虫子。我们发现这些 prompt 通常在孤立的情况下是一致的,但有时也是组合的,」研究人员写道。 DALL-E 生成的各种诡异图片在社交网络上刷屏已经持续了一段时间,有关为什么
image.png FI161销售成本会计 销售成本会计比较会计核算期间的销售收入和该活动的制造成本。把支出分配到商业功能区域(制造、销售和分销、管理等)。无法分配到功能区域的支出和收入将在明细损益项目中进行报告,并按费用和收入类型排序。 有了该分组类型,销售成本会计能够确定公司成本来源。从而说明了费用的商业目的。 按功能区域过帐总分类帐科目凭证 流程步骤业务条件业务角色事务代码预期结果过帐总分类帐科目凭证按成本分配对象过帐总分类帐科目凭证,以派生功能区域。总账会计FB50您已经按不同的功能区域登记了凭证。
代码审查有时会让人觉得有点乏味。但是它们对于创建工作良好、易于使用并且不会引起安全问题的PHP应用程序来说是绝对必要的。好消息呢?有一种方法可以使代码审查有效。让我们分解一下在审查PHP代码时要寻找的关键内容。
t 检验是比较两组均值的统计检验。这是检查两组是否来自同一群体的最常用技术之一。行业中 t 检验最普遍的应用之一是 A/B 测试,例如比较两个版本的 UI,以确定哪个版本产生更多的点击次数或在页面上花费的时间。
云栖君导读: 使用过开源HBase的人都知道,运维HBase是多么复杂的事情,集群大的时候,读写压力大,配置稍微不合理一点,就可能会出现集群状态不一致的情况,糟糕一点的直接导致入库、查询某个业务表不可用, 甚至集群运行不了。在早期0.9x版本的时候,HBase的修复工具还有一下bug,使得即使你懂得如何修复的情况下,依然需要多次重复运行命令,绕过那些不合理的修复逻辑,甚至有时候需要自己写代码预先修复某个步骤。 背景 上周五,某公司使用的某DataHup 大数据产品自建一个HBase集群挂了!整个集群有30+
使用过开源HBase的人都知道,运维HBase是多么复杂的事情,集群大的时候,读写压力大,配置稍微不合理一点,就可能会出现集群状态不一致的情况,糟糕一点的直接导致入库、查询某个业务表不可用, 甚至集群运行不了。在早期0.9x版本的时候,HBase的修复工具还有一下bug,使得即使你懂得如何修复的情况下,依然需要多次重复运行命令,绕过那些不合理的修复逻辑,甚至有时候需要自己写代码预先修复某个步骤。
今天继续和大家分享下我作为大数据测试工程师对ETL测试的一些认识。ETL测试认知续篇。
作者 | Adobe 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 在我们之前的几篇博文 《Iceberg 在 Adobe 的应用》《基于写入 Iceberg 的缓存的数据摄取》 和 《Iceberg 的读取优化》 中,我们了解了 Apache Iceberg 的诸多优势,看到了它是如何与 Adobe 体验平台(Adobe Experience Platform)的整体架构相适应的。在这篇博文中,我们将分享 Adobe 将超过 1PB 的数据集迁移到 Adobe 体验平台数据湖(Datalake)上的 Iceberg
前几天一个开发的同事来找我咨询一个问题,说是咨询,其实是开发的同事也不是非常清楚里面的逻辑,因为历史系统,历史原因,各种原因吧,所以我也是带着试试看的态度来帮助了这位同事。 这位同事知道这个咨询我的是一个存储过程。基本思路是从千万级的表table1中查出结果集,然后在table2,table3,table4都插入数据。 这个存储过程是怎么触发的呢,从开发同事那里得到的信息是在大概每周三凌晨运行一次,但是具体怎么触发的他们就无从得知了。要确认这个信息也花了一点时间。首先排除crontab,然后在schedul
该样本在运行初期,会调用 2 次 SetErrorMode 函数,通常我们分析病毒的时候,都是直接就跳过了,并没有往里面深入多想。但这却能成为反沙箱的技术手段。
提到数据库,你多半会联想到事务,进而还可能想起曾经背得滚瓜乱熟的ACID,不知道你有没有想过这个问题,事务有原子性、隔离性、一致性和持久性四大特性,为什么偏偏给隔离性设置了级别?
通过运用场景来对系统的功能点或业务流程的描述,从而提高测试效果。场景法一般包含基本流和备用流,从一个流程开始,通过描述经过的路径来确定的过程,经过遍历所有的基本流和备用流来完成整个场景。
最近有一个高中同学问我一件事情,就是他们目前使用excel需要经常查很多数据,但现在使用excel的筛选功能感觉比较费劲。想问问我有没有什么改进 的方法,对于我来说,这种情况下,我会很自然的推荐他使用数据库,而且如果可行我会推荐使用Oracle,可能这个思路听起来也不太好,主要是我从下面几 个方面来考虑。 一来数据从excel中放入数据库中,数据库层面查取那肯定要快得多,而且支持各种复杂变态的查询,多关联都可以,当然Oracle是一种方案,使用 Mysql也可以,mssql也可以。只是因为我了解oracle
可执行文件的装载 进程和装载的基本概念的介绍 程序(可执行文件)和进程的区别 程序是静态的概念,它就是躺在磁盘里的一个文件。 进程是动态的概念,是动态运行起来的程序。 现代操作系统如何装载可执行文件 给进程分配独立的虚拟地址空间 将可执行文件映射到进程的虚拟地址空间(mmap) 将CPU指令寄存器设置到程序的入口地址,开始执行 可执行文件在装载的过程中实际上如我们所说的那样是映射的虚拟地址空间,所以可执行文件通常被叫做映像文件(或者Image文件)。 可执行ELF文件的两种视角 可执行ELF格式具有不寻常的
白交 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一个月内涨粉翻倍,摄影博主却慌了,忍不住坦白: 我的照片都是AI生成的。 去年十月份开始,这个名叫Jos Avery的大哥(后面简称乔大哥)开始在社交网络上发照片,从此开始立起自己的摄影人设—— 主攻黑白人像,偶尔发发风景。 △乔大哥主页 现在来看,他的发博频率确实不低。每次只发一张。前期每天还都会发几次,之后都稳定保持在一天一发的发博速度。 毕竟拍摄+后期一整套流程下来也是要干不少活儿。 每每发表都有被吸引过来的网友称赞:You deserve re
大家好,我是逐日,1月份刚过去两周,但是这是非常忙碌的两周。这两周真的是一直在处理各种线上问题,上周周六还连带着公司一堆人搞了一天,深圳的架构师都连夜飞过来了,而这一系列事情的开端却是在元旦前两天上线了一个需求开启的。
类库是.NET的共享库概念。它们使您能够将有用的功能组件化为可由多个应用程序使用的模块。它们还可以用作加载应用程序启动时不需要或不知道的功能的一种方式。类库使用.NET 程序集文件格式进行描述。 您可以使用三种类型的类库: 特定于平台的类库可以访问给定平台(例如,.NET Framework、Xamarin iOS)中的所有 API,但只能由面向该平台的应用和库使用。 可移植类库可以访问 API 的子集,并且可供面向多个平台的应用程序和库使用。 .NET Standard类库将特定于平台的和可移植的库概念合并到一个模型中,该模型提供了两者的优点。 特定于平台的类库 特定于平台的库绑定到单个 .NET 实现(例如,Windows 上的 .NET Framework),因此可能对已知的执行环境有很大的依赖性。这样的环境将公开一组已知的 API(.NET 和 OS API),并将维护和公开预期状态(例如,Windows 注册表)。 创建平台特定库的开发人员可以充分利用底层平台。这些库只会在给定的平台上运行,从而不需要平台检查或其他形式的条件代码(多个平台的模单源代码)。 特定于平台的库一直是 .NET Framework 的主要类库类型。即使出现了其他 .NET 实现,特定于平台的库仍然是主要的库类型。 可移植类库 多个 .NET 实现支持可移植库。它们仍然可以依赖于已知的执行环境,但是,该环境是由一组具体的 .NET 实现的交集生成的合成环境。公开的 API 和平台假设是特定于平台的库可用的一个子集。 您在创建可移植库时选择平台配置。平台配置是您需要支持的平台集(例如,.NET Framework 4.5+、Windows Phone 8.0+)。您选择支持的平台越多,您可以做出的 API 和平台假设就越少,这是最低公分母。这个特性起初可能会令人困惑,因为人们通常认为“越多越好”,但发现支持的平台越多,可用的 API 就越少。 许多库开发人员已经从从一个源(使用条件编译指令)生成多个特定于平台的库转向可移植库。有几种方法可以访问便携式库中特定于平台的功能,其中诱饵和切换是目前最广泛接受的技术。 .NET 标准类库 .NET Standard 库替代了特定于平台的可移植库概念。它们是特定于平台的,因为它们公开了底层平台的所有功能(没有合成平台或平台交叉点)。它们是可移植的,因为它们可以在所有支持平台上工作。 .NET Standard 公开了一组库契约。.NET 实现必须完全支持或根本不支持每个契约。因此,每个实现都支持一组 .NET Standard 协定。推论是每个 .NET Standard 类库都在支持其契约依赖项的平台上受支持。 .NET Standard 并未公开 .NET Framework 的全部功能(也不是目标),但是,它们确实公开了比可移植类库更多的 API。随着时间的推移,将添加更多 API。 以下平台支持 .NET Standard 库: .NET 核心 .NET 框架 单核细胞增多症 Xamarin.iOS、Xamarin.Mac、Xamarin.Android 通用 Windows 平台 (UWP) 视窗 视窗电话 Windows Phone Silverlight 有关详细信息,请参阅.NET 标准。 Mono 类库 Mono 支持类库,包括前面描述的三种类型的库。Mono 经常被(正确地)视为 .NET Framework 的跨平台实现。在某种程度上,这是因为特定于平台的 .NET Framework 库可以在 Mono 运行时上运行,而无需修改或重新编译。这一特性在创建可移植类库之前就已经存在,因此是在 .NET Framework 和 Mono 之间实现二进制可移植性的一个明显选择(尽管它只在一个方向上起作用)。
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