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数据仓库系列:StarRocks 下一代高性能分析数据仓库的架构、数据存储及表设计

本文是学习StarRocks的读书笔记,让你快速理解下一代高性能分析数据仓库的架构、数据存储及表设计。

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#数据仓库#数据库
大模型之SORA技术学习

Sora改变AI认知方式,开启走向【世界模拟器】的史诗级的漫漫征途,才是未来暴风眼,真正的重点。但Sora并没有理解整个世界和诸多物理细节,常识及定律,而是根据GPT语义解释能力、丰富的联想和丰富度,基于海量的视频库,抄写视频片段并猜视频下一帧,并使用Diffusion、GAN(对抗式生成网络技术)将多个视频片段混合在一起,产生稳定且连续的短视频。

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#AI
层次分析法(AHP)及源代码实现

1 层次分析法简介1.1 概念层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP):是一种定性和定量相结合的、系统的、层次化的分析方法。这种方法的特点就是在对复杂决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入研究的基础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。是对难以完全定量的复杂系统做出决策的模型和方法。

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#python
java字节码生成框架及使用示例

目前Java字节码生成框架大致有ASM、Javassist和byte buddy三种1 字节码生成框架1.1 ASM1.1.1 介绍ASM官网 介绍如下:ASM是一个通用的Java字节码操作和分析框架。它能够以二进制形式修改已有的类或是动态生成类。ASM提供了一些常见的字节码转换和分析算法,可以根据这些算法构建定制的复杂转换和代码分析工具。ASM提供了与其他Java字节码框架类似的功能,但侧重于性

Alembic:python中数据库迁移的瑞士军刀

Alembic 是由 SQLAlchemy 的创始人 Mike Bayer 设计的一个数据库迁移工具。它不仅支持自动迁移脚本生成,还允许开发者手动编辑迁移脚本来满足特定的需求。Alembic 通过提供一个环境来跟踪数据库模式的变更历史,确保数据库的版本与应用代码保持同步。

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#数据库#python#迁移
如何下载huggingface或modelscope上的大模型或数据集

如何下载huggingface或modelscope上的大模型或数据集

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大模型(LLM)的量化技术Quantization原理学习

在自然语言处理领域,大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的应用越来越广泛。然而,随着模型规模的增大,计算和存储资源的需求也急剧增加。为了降低计算和存储开销,同时保持模型的性能,LLM大模型的量化技术应运而生本文记录针对量化技术原理的学习

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如何下载huggingface或modelscope上的大模型或数据集

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大模型之SORA技术学习

Sora改变AI认知方式,开启走向【世界模拟器】的史诗级的漫漫征途,才是未来暴风眼,真正的重点。但Sora并没有理解整个世界和诸多物理细节,常识及定律,而是根据GPT语义解释能力、丰富的联想和丰富度,基于海量的视频库,抄写视频片段并猜视频下一帧,并使用Diffusion、GAN(对抗式生成网络技术)将多个视频片段混合在一起,产生稳定且连续的短视频。

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#AI
数据仓库系列:星型模型和雪花型模型

在实际工作中多维分析的商业智能解决方案,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。星型模型星型模型:是一种多维的数据关系,它由一个事实表(Fact Table)和一组维表(Dimension Table)组成。每个维表都有一个维作为主键,所有这些维的主键组合成事实表的主键。事实表的非主键属性称

#数据仓库
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