通过上述方法，可以在保证模型效果的前提下，有效降低推理服务所需的资源开销。此外，还可以探索更多高级优化策略，比如混合精度推理、异构计算等，进一步提升效率。

import tensorflow as tf# 2 * 2 * 2 的embedding 矩阵 ， 一个batch，每个样本有f个字段，每个字段有k维# 那么矩阵的大小就是batch * f * kembedding_index = tf.constant([[[0.1,0.2],[0.3,0.2]],...

通过上述方法，可以在保证模型效果的前提下，有效降低推理服务所需的资源开销。此外，还可以探索更多高级优化策略，比如混合精度推理、异构计算等，进一步提升效率。

import tensorflow as tf# 2 * 2 * 2 的embedding 矩阵 ， 一个batch，每个样本有f个字段，每个字段有k维# 那么矩阵的大小就是batch * f * kembedding_index = tf.constant([[[0.1,0.2],[0.3,0.2]],...

 在管理界面找到具体的报表名称和字段：选择设置： 外表的定义：CREATE TABLE `dim_search_scenario_info` (`scenario` varchar(50) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL,`chinese` varchar(100) COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL,PRI...

       很多公司都有大量的数据，要把这些数据做出报表无疑需要大量的时间。虽然有EChart之类的图表工具，无奈开发成本还是太高。 用BDP、Tableau 之类的软件，需要花钱买账号不说，数据安全也不好保证。因此一个开源的数据报表工具就显得非常重要。目前我们开始使用MetaBase这样的工具。          Metabase为什么好用呢？我们看中了它的几大原因。          1、可