之前在“这个场景更适合使用NoSQL”文章中通过和SQL的对比 介绍了NOSQL数据存储结构的特点，一位朋友看后希望再介绍下NOSQL查询方面的特点 这里以NOSQL中比较典型的mongodb数据库为例...，先从用法上看下mongodb的操作方式，以后会更深入的介绍mongodb查询方面的细节 下面从3个方面看下mongodb的查询方式 （1）简单查询 类似于sql的 select * from...table; （2）条件查询 类似于sql的 select * from table where name='jones'; （2）嵌套文档查询 类似于sql的join，但由于mongodb...支持文档内部嵌套子文档，所以嵌套文档查询非常简单 准备数据 为了执行查询操作，需要先向数据库插入几条数据 （1）选择目标数据库 和sql数据库一样，需要先选择目标数据库 > use tutorial...注意 我的mongodb中并没有 tutorial 这个数据库，但可以直接切换过去 这里和sql数据库有点不同，实际上，mongodb中创建数据库并不是必需的操作，数据库与集合只有在第一次插入文档时才会被创建
sql server 每次在备份的时候都会把相关信息记录到msdb库下面的表里面，为了更直观的查看备份的情况，我们可以在grafana上配置相关图表进行展示。...效果如下： 用到的sql如下： 生成日期序列（左上角） SELECT CONVERT(VARCHAR, GETDATE(), 23) AS 'date' UNION ALL SELECT CONVERT
如何在BI软件上使用SQL查询？ 我理解在BI上使用SQL是对原始数据进行查询、筛选、清洗，这一点主流BI工具像power BI，tableau、superset都可以支持。...你只需要写好SQL代码，对数据里的相关表进行查询，就可以对查询后的新表进行分析。 举个例子，在tableau里使用SQL，这里我们以连接MySQL数据库为例。...其他BI工具SQL使用方法也类似，都是基于数据库表的查询，然后做结果数据供BI进行分析、可视化。...以下是superset SQL LAB的核心功能： 几乎可以连接所有数据库 一次可以处理多个查询 使用Superset丰富的可视化功能实现查询结果的流畅可视化 浏览数据库元数据：表、列、索引、分区 支持长时间查询...最后，作为BI开发应该养成SQL进行数据优化、聚合、清洗的习惯，这样既能避免数据表过大造成查询过慢，还能让你的数据结果更加准确。
介绍 在今天快速发展的技术领域中，SQL 数据库与 Kubernetes 集群的集成变得越来越普遍。这种融合在释放可扩展性和效率的新视野的同时，也引入了在监视和管理 SQL 查询方面的独特挑战。...在本博客中，我们深入研究使用 Ddosify 在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询的复杂性。...我们将： 部署一个依赖于 Postgres 的示例 Django 应用程序 在该应用程序上执行查询，并通过延迟监视执行的查询 注意：本博客文章是关于在 Kubernetes 集群中监视 SQL 查询，但相同的原则也可以扩展到其他协议...详细部分的查询也与在 Django 服务器上运行的实际查询相匹配（如果查询包含文字，它们将被占位符替换）。 如果我们想要查看最快的查询，我们可以在协议右上角的“排序方式”选项更改为“升序”。...结论 总的来说，在系统中使用 Ddosify 监控 SQL 查询的性能，无论是快速的还是慢速的，都是确保数据库健康和整体应用程序性能的重要步骤。
问题我们在进行数据统计的时候，经常会遇到求百分比，环比，同比等这些需要除以某个数的情况，而如果除数为0，数据库是会报错的。那么遇到这样的情况我们怎么处理呢？下面我们用示例给大家讲解一下处理方法。...解决办法情况一例如 SELECT A/B FROM TAB遇到这样的情况，一般的处理方法是用CASE WHEN来判断B的值SELECT CASE WHEN B= THEN ELSE A/B END...情况二上面是一种常见的情况，但是如果遇到下面这样的聚合函数呢？...例如SELECT SUM(A)/COUNT(B) FROM TAB遇到这样的情况CASE WHEN 不好判断COUNT(B)的值的，这个时候我们可以这样处理SELECT ISNULL(SUM(A)/...当COUNT(B)的结果为0时，恰好与第二个给定的参数0相等，这个时候NULLIF函数就会返回NULL，而SUM(A)在除以NULL时结果为NULL，外层使用ISNULL函数再对NULL值进行判断，这样最终结果就是
也就是说它是在完整的句子上训练的，而不是像“汽车”、“狗”等离散的分类，这一点对于应用至关重要。当训练完整的短语时，模型可以学习更多的东西，并识别照片和文本之间的模式。...他们还证明，当在相当大的照片和与之相对应的句子数据集上进行训练时，该模型是可以作为分类器的。...CLIP在发布的时候能在无任何微调的情况下（zero-shot ），在 ImageNet 数据集上的分类表现超 ResNets-50 微调后的效果，也就是说他是非常有用的。...所以数据集必须同时返回句子和图像。所以需要使用DistilBERT标记器对句子(标题)进行标记，然后将标记id (input_ids)和注意掩码提供给DistilBERT。...也就是说CLIP这种方法在小数据集上自定义也是可行的。
【Oracle 数据库查询字符集】 查询出 NLS_NCHAR_CHARACTERSET 参数的值即是数据库的字符集。...select * from nls_database_parameters; 【PG 数据库查询字符集】 正常从 pg_database 查出来的 encoding 是数字 6，通过 pg_encoding_to_char...select pg_encoding_to_char(encoding) from pg_database where datname = '数据库名';
同样的SQL语句在查询分析器执行很快，但是网站上执行超时，这个问题以前遇到过，解决办法是重新启动服务器，但过一段时间后（时间长短不一定，一般为一天后），这次又出现了，不能总是重新启动服务器了事吧...将上面的SQL语句再拿到查询分析器里面执行，速度很快，不到1秒就出来了，将它再拿到另外一个.NET写的数据库查询工具程序中执行，却报出了跟网站一样的错误：查询超时！ ...在存储过程的结尾再使用 set ansi_warnings on 恢复原来的设置 使用这个方法,可以解决本文标题的问题. ) 再次调用函数，还是没有超时？难道跟这个NULL在聚合函数里面的问题无关？...------ 么数据库里面的字符集默认使用系统的字符集，也就是ANSI字符集，如果是中文操作系统，那么它就是GB2312格式的。...显然，GB2312不是Unicode字符集，但我们的程序里面默认的String类型是Unicode类型的，因此会在程序的字符集和数据库的字符集直接做转换，有可能导致数据库查询效率大大降低。
图片ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上具有出色的性能。...数据预聚合：MergeTree引擎支持预计算聚合数据，这样可以避免在查询时进行大量的聚合操作，从而提高查询速度。...数据本地化：MergeTree引擎可以在存储节点上执行查询，避免了数据传输的开销，加快了查询速度。...总之，ClickHouse的MergeTree引擎在大规模数据集上的性能优化主要体现在索引结构、数据分区、数据压缩、数据预聚合、数据合并和数据本地化等方面，从而提高查询效率，实现快速的数据分析和查询。...在使用ClickHouse的MergeTree引擎时，如果遇到数据丢失或损坏的问题，可以采取以下解决方法：1. 检查数据源：首先，需要确保数据源（例如文件、数据库等）没有发生意外的数据丢失或损坏。
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本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA，我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程，本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers...我们这里使用BTC Tweets Sentiment dataset4，该数据可在Kaggle上获得，包含大约50,000条与比特币相关的tweet。...数据集加载 现在我们已经加载了模型和标记器，下一步就是加载之前保存的JSON文件，使用HuggingFace数据集库中的load_dataset()函数: data = load_dataset("json...数据准备的最后一步是将数据集分成单独的训练集和验证集: train_val = data["train"].train_test_split( test_size=200, shuffle=...然后在模型上调用torch.compile()函数，该函数编译模型的计算图并准备使用PyTorch 2进行训练。 训练过程在A100上持续了大约2个小时。
一、数据库版本查看方法 --- 数据库版本 select SERVERPROPERTY(N'edition') 可以看到我的是企业版 二、数据库字符集查看方法 --- 数据库字符集 select...SERVERPROPERTY(N'collation') 我的是拉丁文字符集 三、装数据库的服务器名查看方法 --- 服务器名 select SERVERPROPERTY(N'servername...') 我的服务器的计算机名 四、数据库版本号查看方法 --- 数据库版本号 select @@VERSION 我的是 2016 版本 五、数据库语言查看方法 --- 数据库语言 select
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。...MNIST 数据集包括手写数字的图像和对应的标签。...其中的输入数据是一个像素值的集合。我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。 实现 在动手写代码之前，先规划一下实现的蓝图，可以使写代码的过程更加直观。...代码 在开始的时候，先导入一些必要的依赖关系、数据集，并声明一些常量。设定 batch_size=128 、 num_units=128。
今天我们继续来讲一下Pandas和SQL之间的联用，我们其实也可以在Pandas当中使用SQL语句来筛选数据，通过Pandasql模块来实现该想法，首先我们来安装一下该模块 pip install pandasql...中带WHERE条件筛选 我们在SQL语句当中添加指定的条件进而来筛选数据，代码如下 query = "SELECT * \ FROM df_orders \ WHERE...我们先创建一个数据集，用于后面两个数据集之间的合并，代码如下 query = "SELECT OrderID,\ Quantity, \ Product_Code, \...ON T1.OrderID = T2.OrderID" df_combined = sqldf(query) df_combined.head() output 与LIMIT之间的联用 在SQL...当中的LIMIT是用于限制查询结果返回的数量的，我们想看查询结果的前10个，代码如下 query = "SELECT OrderID, Quantity, Sales_Manager, \ Status
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
在最近的研究中，这两个算法与近200种其他算法在100多个数据集上的平均值相比较，它们的效果最好。 在这篇文章中，我们将回顾这个研究，并考虑一些测试算法在我们机器学习问题上的应用。...“，并于2014年10月在”机器学习研究杂志 “上发表。 在这里下载PDF。 在本文中，作者通过了121个标准数据集评估了来自UCI机器学习库的 来自17个类别(族）的179个分类器。...UCI机器中的数据集通常是标准化的，但是不足以在原始状态下用于这样的研究。 这已经在“ 关于为分类器准备数据的论述 ” 一文中指出。...你必须尝试多种算法，你必须在那些展示他们挑选问题结构的能力上加倍努力。 我称之为“ 点检”，并又强烈意愿将数据驱动方式去运用到机器学习上。...我把精力集中在数据准备和整合足够好的现有模型上
图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。 今天有很多的资源可以教我们将机器学习应用于此类数据所需的一切知识。...Cora 数据集包含 2708 篇科学出版物，分为七类之一。...这样做以后数字也对不上，显然是因为“Cora 数据集有重复的边”，需要我们进行数据的清洗 另一个奇怪的事实是，移除用于训练、验证和测试的节点后，还有其他节点。...最后就是我们可以看到Cora数据集实际上只包含一个图。 我们使用 Glorot & Bengio (2010) 中描述的初始化来初始化权重，并相应地（行）归一化输入特征向量。...由于这是一个小数据集，因此这些结果对选择的随机种子很敏感。缓解该问题的一种解决方案是像作者一样取 100（或更多）次运行的平均值。 最后，让我们看一下损失和准确率曲线。
SqlServer查询记录的时候提供多种锁定方式，其中UPDLOCK 的优点是允许您读取数据（不阻塞其它事务）并在以后更新数据，同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改。...假设有一个投资产品表，当我们查询到该产品记录后，要进行一系列的判断，最后对该记录进行更新。该记录的状态会影响到下一个人查询到此记录的处理。...db.Commit(); 上面的操作，首先在AdoHelper对象上开启事务，然后查询投资产品实体的时候在With方法上加上 OQL.SqlServerLock.UPDLOCK 更新锁，接着进行复制的业务处理...我们看到，OQL的这种更新锁操作，跟直接写SQL语句操作很类似，OQL执行的时候也是这样输出SQL语句的，这样确保数据记录在并发的时候，安全的更新。...注意：OQL更新锁目前只支持SqlServer数据库。
实际上，我刚刚开始接触数据库的时候，SQL解析根本不是一个什么技术问题，因为那时候的服务器的性能有限，顶多两颗CPU，几十M的物理内存，虽然连接了几十台上百台终端，实际上大多数时候都在处理前端显示等缓慢的外设操作...而从DBA这个师傅带徒弟的方式传承的职业上，这种恐惧被一代代的传了下来。 至少在5年前，还经常有DBA和我探讨数据库性能问题的时候，都会把硬解析数量放在比较重要的位置上去考虑。...实际上，在大多数开源和国产数据库上，并不存在全局共享的CURSOR，一般来说，CURSOR共享是会话级的。...这种设计让Oracle 复杂的共享池结构对于开源数据库来说变得简单的多了，它们只需要共享字典缓存就可以了，SQL执行的CURSOR结构在会话内共享就可以了。...当数据库在高并发SQL执行的时候，只需要增加一点点SQL解析的CPU和内存开销就可以了。而这两种资源在现在的服务器上，已经是十分便宜了。因此在开源和国产数据库上，我们很少听说SQL解析引起的性能问题。
此外，我们还将看到如何在自定义数据集上训练它，以便你可以将其适应你的数据。 Darknet 我们认为没有比你可以在他们的网站链接中找到的定义更好地描述Darknet了。...看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。 克隆Darknet 我们将在本文中向你展示的代码是在Colab上运行的，因为我没有GPU…当然，你也可以在你的笔记本上重复这个代码。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。...，以便在自定义数据集上进行训练。
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