回答:使用SQL處理數據時,數據會在數據庫內直接進行處理,而且sql處理本身可以對sql語句做優化,按照最優的策略自動執行。使用Java處理時,需要把數據從數據庫讀入到Java程序內存,其中有網絡處理和數據封裝的操作,數據量比較大時,有一定的延遲,所以相對來說數據處理就慢一些。當然,這個只是大體示意圖,實際根據業務不同會更復雜。兩者側重的點不同,有各自適合的業務領域,需要根據實際情況選用合適的方式。
回答:我是做JAVA后臺開發的,目前為止最多處理過每天600萬左右的數據!數據不算特別多,但是也算是經歷過焦頭爛額,下面淺談下自己和團隊怎么做的?后臺架構:前置部門:負責接收別的公司推過來的數據,因為每天的數據量較大,且分布不均,使用十分鐘推送一次報文的方式,使用batch框架進行數據落地,把落地成功的數據某個字段返回給調用端,讓調用端驗證是否已經全部落地成功的,保證數據的一致性!核心處理:使用了spr...
回答:首先明確下定義:計算時間是指計算機實際執行的時間,不是人等待的時間,因為等待時間依賴于有多少資源可以調度。首先我們不考慮資源問題,討論時間的預估。執行時間依賴于執行引擎是 Spark 還是 MapReduce。Spark 任務Spark 任務的總執行時間可以看 Spark UI,以下圖為例Spark 任務是分多個 Physical Stage 執行的,每個stage下有很多個task,task 的...
回答:首先建議題主描述清楚應用場景,否則別人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的糾結而言,支撐數據分析用前者,做資源管理用后者。=================補充=============題主的需求,實質是搭建一個IoT實時大數據平臺,而不是一般意義的私有云。IoTa大數據平臺除了數據采集和結果反饋,其余部分和一般的大數據平臺相差不多。OpenStack長于管理VM資源管理...
...是正規化的均值為 0 方差為 1 的互不相關的數據。當我們預處理數據的時候,經常將數據處理為類似 white noise 的形式:將數據移動到均值為 0,將方差調整為 1。我們很少去除數據的相關性,因為計算復雜度高。但是在概念上是...
...oise是正規化的均值為0方差為1的互不相關的數據。當我們預處理數據的時候,經常將數據處理為類似white noise的形式:將數據移動到均值為0,將方差調整為1。我們很少去除數據的相關性,因為計算復雜度高。但是在概念上是很...
...器學習模型之前,白化(whitening)是一個重要的數據預處理步驟。白化一般包含兩個目的:(1)去除特征之間的相關性 —> 獨立;(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...
...標系的變換),變為可投影在二維平面上的有限的像素點數據;二是渲染著色;根據傳入的頂點顏色數據或圖片紋理數據,將相應的顏色對應到響應的像素點。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成...
...授權網易云社區發布。 一、背景和實現目標 在開發嚴選數據產品(大麥商品數據運營平臺和移動數據工作臺VIPAPP)的時候,最多的業務場景就是對實時和離線數據模型中查詢、處理、統一數據結構返回給前端。所以在開發的同...
...縮。所有的圖像壓縮算法基本都遵循以下三點: (1)把數據的重要部分和不重要部分劃分出來: (2)過濾掉不重要的部分: (3)保存數據信息。 JPEG算法是圖像壓縮算法中的經典算。本文中就以JPEG算法壓縮圖像的過程為例,...
...主流方法一一對號入座進行深入的對比分析,并從參數和數據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 方法梳理在上一節中,我們提煉了 Normalization 的通用公式:對照...
...提出了兩種選擇方法的模型,為了更有效地迭代選擇訓練數據和有效地學習。根據實驗結果,新框架可以達到非常有好的性能。現在特征學習方法目的在于從原始像素圖像數據中去自動學習數據自適應圖像表示,然而這些方法在...
...(1) - 流形分布定律),深度學習的基本任務就在于從數據中學習流形結構,建立流形的參數表達;和變換概率分布。圖2. 隱空間的同胚映射,改變概率分布。凸幾何理論最優傳輸的理論天然地和凸幾何閔可夫斯基理論等價,...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...