高效隨機SEARCH AGGREGATION
回答:雖說都是使用 SQL, 但是不同的數(shù)據(jù)庫完成這個操作的寫法是不同的, 以50條為例.MySQLSelect * from [表名] where [條件] order by rand() limit 50SQL ServerSelect top 50 * from [表名] group by [Id] order by NEWID()
linkFly
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回答:從初學者的角度來說，學習Mysql并不是一個復(fù)雜的過程，Mysql數(shù)據(jù)庫本身還是非常容易上手的，下面簡單的聊一下應(yīng)該如何快速入門Mysql。在開始Mysql學習之前首先要建立一個數(shù)據(jù)的基本概念，簡單的說Mysql是以庫和表進行數(shù)據(jù)組織的，這也是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的典型特征。那么首先就從建立一個自己的數(shù)據(jù)庫開始，看一個例子：通過這個例子，我們建立了一個自己的實驗數(shù)據(jù)庫，這個數(shù)據(jù)庫的名字是mydemo。下一...
Brenner
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回答:隨著互聯(lián)網(wǎng)和云計算的發(fā)展，企業(yè)的IT資產(chǎn)越來越多，參與運維的崗位也越來越多樣，當IT資產(chǎn)和運維團隊達到一定規(guī)模時，對云資源的日常管理和運維過程都會變得復(fù)雜且混亂。由此，如何高效安全且便捷的統(tǒng)一管理和運維批量云資源，便成為了企業(yè)急需解決的問題。那么如何才能高效安全且便捷的統(tǒng)一管理和批量運維云資源呢？一個好的云管平臺就能解決。小編了解并試用了多家云管平臺，現(xiàn)在向大家誠心推薦行云管家云管平臺，行云管家云...
xiaoqibTn
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回答:先回答問題：不是我自己服務(wù)器選擇的是Linux系統(tǒng)，帶的團隊也讓他們清一色Linux，公司服務(wù)器我也是選擇這個系統(tǒng)，說一下為什么有的時候要選擇Linux系統(tǒng)，或應(yīng)該學習linux系統(tǒng)。對系統(tǒng)的熟悉會決定開發(fā)效率首先回答下題主的問題，選擇Linux與否，其實與開發(fā)效率關(guān)系并不是太大，有的時候，換系統(tǒng)帶不來更高效的開發(fā)效率，反而增加了不少學習成本，使用自己熟悉的會比較好一些，反而開發(fā)效率更高。雖然Li...
yuxue
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回答:高效的分頁設(shè)計就是只包含上下頁，而沒有用頁數(shù)的統(tǒng)計，也沒有最后一頁的設(shè)計。可以采用下拉加載這種設(shè)計方案，或者是瀑布流，用戶很少會有翻頁到最后一頁的需求，就像搜索引擎一樣，基本大家查看的都是前三頁的內(nèi)容，如果沒有找到，一般都會替換關(guān)鍵詞進行查找。這就說明，用戶只關(guān)心自己感興趣的你提供更多的內(nèi)容，如果用戶不感興趣，那就是沒有任何意義。因此，我們說到高效分頁設(shè)計，其實考察的還是內(nèi)容的排序設(shè)計，如何把用戶...
cppprimer
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...隨機訪問：這個也是由底層實現(xiàn)決定的，LinkedList 不支持高效的隨機元素訪問，而 ArrayList 支持。快速隨機訪問就是通過元素的序號快速獲取元素對象(對應(yīng)于get(int index)方法)。 內(nèi)存空間占用：ArrayList的空間浪費主要體現(xiàn)在在list...
...很差。 初遇梅森旋轉(zhuǎn)算法 后面咨詢了網(wǎng)友后得知了一個高效的隨機數(shù)算法：梅森旋轉(zhuǎn)（Mersenne Twister/MT）。通過搜索資料得知： 梅森旋轉(zhuǎn)算法（Mersenne twister）是一個偽隨機數(shù)發(fā)生算法。由松本真和西村拓士在1997年開發(fā)，基于有...
...輸超文本到本地瀏覽器的傳輸協(xié)議，它可以使瀏覽器更加高效，使網(wǎng)絡(luò)傳輸減少。 HTTPS：是以安全為目標的HTTP通道，簡單講是HTTP的安全版，即HTTP下加入SSL層，HTTPS的安全基礎(chǔ)是SSL，因此加密的詳細內(nèi)容就需要SSL。 HTTPS協(xié)議的主...
...)[0]); } return ret; } 這是一個解決辦法，但是卻不是一個高效的解決辦法，首先，空間復(fù)雜度來講，新建了兩個數(shù)組（若不考慮對原數(shù)組的改變，可以只用一個返回數(shù)組），如果能在原數(shù)組上直接操作，那真的是太好了，其次時...
...控制其他樣本預(yù)測的方差-偏差均衡。現(xiàn)有很多算法可以高效地解決這類問題，比如說如果采用 L2 范數(shù)和高效的激活函數(shù)就能將模型表征為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。5 應(yīng)用：預(yù)測 Airbnb 預(yù)訂為了闡釋這種深度學習范式，我們使用了一個由 Ai...
...地化，充分遵循底層硬件的限制設(shè)計架構(gòu) 更多的機器 更高效率的計算和計算的物理實現(xiàn) 原則上的四點描述是非常抽象的。我們具體來看這些點映射到實際的數(shù)據(jù)庫中都是一些什么樣的優(yōu)化措施。 讀取更少的數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)越少，...
...積網(wǎng)絡(luò)可以設(shè)計得更深層、取得更高的準確率、訓(xùn)練也更高效。本文提出一種密集卷積網(wǎng)絡(luò)（Dense Convolutional Network，DenseNet），網(wǎng)絡(luò)中的層會與它之前的所有層直接連接。具有L層的傳統(tǒng)卷積網(wǎng)絡(luò)中有L條連接，而DenseNet中有L(L+1)/2...
... numpy.random模塊填補了Python內(nèi)建的random模塊的不足，可以高效的生成多種概率分布下的完整樣本數(shù)組。比如我們使用normal來獲得一個8*8的正態(tài)分布樣本數(shù)組
...全使用沙箱機制，相互之間在物理資源共享的情況下做到高效隔離，性能開銷很低，可以很容易地在機器和數(shù)據(jù)中心中運行。Docker的以下優(yōu)勢決定了容器技術(shù)將會引領(lǐng)下一次云計算的變革： 1.以類似集裝箱的理念將應(yīng)用程序標...
...神經(jīng)元的激活值除以$p$來抵消隨機性。這樣預(yù)測階段會更高效。 p = 0.5 # 激活神經(jīng)元的概率. p值更高 = 隨機失活更弱 def train_step(X): X中是輸入數(shù)據(jù) # 3層neural network的前向傳播 H1 = np.maximum(0, np.dot(X, W1 ) + b1) U1 = (np.ran...
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階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
陳江龍
