數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)變換SEARCH AGGREGATION
回答:使用SQL處理數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)會(huì)在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)直接進(jìn)行處理，而且sql處理本身可以對(duì)sql語(yǔ)句做優(yōu)化，按照最優(yōu)的策略自動(dòng)執(zhí)行。使用Java處理時(shí)，需要把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)讀入到Java程序內(nèi)存，其中有網(wǎng)絡(luò)處理和數(shù)據(jù)封裝的操作，數(shù)據(jù)量比較大時(shí)，有一定的延遲，所以相對(duì)來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)處理就慢一些。當(dāng)然，這個(gè)只是大體示意圖，實(shí)際根據(jù)業(yè)務(wù)不同會(huì)更復(fù)雜。兩者側(cè)重的點(diǎn)不同，有各自適合的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，需要根據(jù)實(shí)際情況選用合適的方式。
stefanieliang
|
2378人閱讀
回答:我是做JAVA后臺(tái)開(kāi)發(fā)的，目前為止最多處理過(guò)每天600萬(wàn)左右的數(shù)據(jù)！數(shù)據(jù)不算特別多，但是也算是經(jīng)歷過(guò)焦頭爛額，下面淺談下自己和團(tuán)隊(duì)怎么做的？后臺(tái)架構(gòu):前置部門:負(fù)責(zé)接收別的公司推過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)，因?yàn)槊刻斓臄?shù)據(jù)量較大，且分布不均，使用十分鐘推送一次報(bào)文的方式，使用batch框架進(jìn)行數(shù)據(jù)落地，把落地成功的數(shù)據(jù)某個(gè)字段返回給調(diào)用端，讓調(diào)用端驗(yàn)證是否已經(jīng)全部落地成功的，保證數(shù)據(jù)的一致性！核心處理:使用了spr...
李增田
|
1987人閱讀
回答:首先明確下定義：計(jì)算時(shí)間是指計(jì)算機(jī)實(shí)際執(zhí)行的時(shí)間，不是人等待的時(shí)間，因?yàn)榈却龝r(shí)間依賴于有多少資源可以調(diào)度。首先我們不考慮資源問(wèn)題，討論時(shí)間的預(yù)估。執(zhí)行時(shí)間依賴于執(zhí)行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務(wù)Spark 任務(wù)的總執(zhí)行時(shí)間可以看 Spark UI，以下圖為例Spark 任務(wù)是分多個(gè) Physical Stage 執(zhí)行的，每個(gè)stage下有很多個(gè)task，task 的...
silenceboy
|
1231人閱讀
回答:假如淘寶這么做了，那就得打通客戶到數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)在前端寫明數(shù)據(jù)庫(kù)賬號(hào)密碼實(shí)例名。我覺(jué)得挺好
zone
|
1483人閱讀
回答:首先建議題主描述清楚應(yīng)用場(chǎng)景，否則別人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的糾結(jié)而言，支撐數(shù)據(jù)分析用前者，做資源管理用后者。=================補(bǔ)充=============題主的需求，實(shí)質(zhì)是搭建一個(gè)IoT實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，而不是一般意義的私有云。IoTa大數(shù)據(jù)平臺(tái)除了數(shù)據(jù)采集和結(jié)果反饋，其余部分和一般的大數(shù)據(jù)平臺(tái)相差不多。OpenStack長(zhǎng)于管理VM資源管理...
MonoLog
|
1220人閱讀
...是正規(guī)化的均值為 0 方差為 1 的互不相關(guān)的數(shù)據(jù)。當(dāng)我們預(yù)處理數(shù)據(jù)的時(shí)候，經(jīng)常將數(shù)據(jù)處理為類似 white noise 的形式：將數(shù)據(jù)移動(dòng)到均值為 0，將方差調(diào)整為 1。我們很少去除數(shù)據(jù)的相關(guān)性，因?yàn)橛?jì)算復(fù)雜度高。但是在概念上是...
...標(biāo)光柵化。2.片元著色器（fragment shader):能夠接收光柵化數(shù)據(jù)并加以處理使其顯示到屏幕上（光柵化數(shù)據(jù)包含了像素的位置、顏色等信息） 光柵化就是把頂點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為片元的過(guò)程。片元中的每一個(gè)元素對(duì)應(yīng)于幀緩沖區(qū)中的一個(gè)...
...oise是正規(guī)化的均值為0方差為1的互不相關(guān)的數(shù)據(jù)。當(dāng)我們預(yù)處理數(shù)據(jù)的時(shí)候，經(jīng)常將數(shù)據(jù)處理為類似white noise的形式：將數(shù)據(jù)移動(dòng)到均值為0，將方差調(diào)整為1。我們很少去除數(shù)據(jù)的相關(guān)性，因?yàn)橛?jì)算復(fù)雜度高。但是在概念上是很...
...器學(xué)習(xí)模型之前，白化（whitening）是一個(gè)重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。白化一般包含兩個(gè)目的：（1）去除特征之間的相關(guān)性 —> 獨(dú)立；（2）使得所有特征具有相同的均值和方差 —> 同分布。白化最典型的方法就是PCA，本文不再...
...標(biāo)系的變換)，變?yōu)榭赏队霸诙S平面上的有限的像素點(diǎn)數(shù)據(jù)；二是渲染著色；根據(jù)傳入的頂點(diǎn)顏色數(shù)據(jù)或圖片紋理數(shù)據(jù)，將相應(yīng)的顏色對(duì)應(yīng)到響應(yīng)的像素點(diǎn)。在OpenGL ES中，其大概的繪制流程如下圖所示：這里將三維空間中構(gòu)成...
...授權(quán)網(wǎng)易云社區(qū)發(fā)布。 一、背景和實(shí)現(xiàn)目標(biāo) 在開(kāi)發(fā)嚴(yán)選數(shù)據(jù)產(chǎn)品（大麥商品數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)平臺(tái)和移動(dòng)數(shù)據(jù)工作臺(tái)VIPAPP）的時(shí)候，最多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景就是對(duì)實(shí)時(shí)和離線數(shù)據(jù)模型中查詢、處理、統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)返回給前端。所以在開(kāi)發(fā)的同...
...縮。所有的圖像壓縮算法基本都遵循以下三點(diǎn)： （1）把數(shù)據(jù)的重要部分和不重要部分劃分出來(lái)： （2）過(guò)濾掉不重要的部分： （3）保存數(shù)據(jù)信息。 JPEG算法是圖像壓縮算法中的經(jīng)典算。本文中就以JPEG算法壓縮圖像的過(guò)程為例，...
...主流方法一一對(duì)號(hào)入座進(jìn)行深入的對(duì)比分析，并從參數(shù)和數(shù)據(jù)的伸縮不變性的角度探討 Normalization 有效的深層原因。本文是該系列的第二篇。03、主流 Normalization 方法梳理在上一節(jié)中，我們提煉了 Normalization 的通用公式：對(duì)照...
...提出了兩種選擇方法的模型，為了更有效地迭代選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)和有效地學(xué)習(xí)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，新框架可以達(dá)到非常有好的性能。現(xiàn)在特征學(xué)習(xí)方法目的在于從原始像素圖像數(shù)據(jù)中去自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)自適應(yīng)圖像表示，然而這些方法在...
...（1） - 流形分布定律），深度學(xué)習(xí)的基本任務(wù)就在于從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)流形結(jié)構(gòu)，建立流形的參數(shù)表達(dá)；和變換概率分布。圖2. 隱空間的同胚映射，改變概率分布。凸幾何理論最優(yōu)傳輸?shù)睦碚撎烊坏睾屯箮缀伍h可夫斯基理論等價(jià)，...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
營(yíng)銷賬號(hào)總被封？TK直播頻繁掉線？雙ISP靜態(tài)住宅IP+輕量云主機(jī)打包套餐來(lái)襲，確保開(kāi)出來(lái)的云主機(jī)不...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
崔曉明
