做數(shù)據(jù)分析時(shí)標(biāo)準(zhǔn)化SEARCH AGGREGATION
回答:你好！如果有大量的訪問(wèn)用到調(diào)取到數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，往往查詢速度會(huì)變得很慢，所以我們需要進(jìn)行優(yōu)化處理。優(yōu)化從三個(gè)方面考慮：SQL語(yǔ)句優(yōu)化、主從復(fù)制，讀寫(xiě)分離，負(fù)載均衡、數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表。一、SQL查詢語(yǔ)句優(yōu)化1、使用索引 建立索引可以使查詢速度得到提升，我們首先應(yīng)該考慮在where及order by，group by涉及的列上建立索引。2、借助explain（查詢優(yōu)化神器）選擇更好的索引和優(yōu)化查詢語(yǔ)...
DTeam
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回答:互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析崗位需求量和薪資都比其他行業(yè)要明顯高一些，這兩年大批的人涌入互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析崗，現(xiàn)在是明顯的僧多粥少的情況，面試時(shí)的競(jìng)爭(zhēng)力很大。作為一個(gè)被人面過(guò)，也面過(guò)別人的老江湖，給大家講講數(shù)據(jù)分析崗面試中面試官常問(wèn)的一些問(wèn)題：主要分為這三部分：崗位理解與職業(yè)規(guī)劃基礎(chǔ)知識(shí)、技術(shù)能力考察：數(shù)據(jù)分析工具、理論知識(shí)、業(yè)務(wù)邏輯了解背景、性格崗位理解與職業(yè)規(guī)劃數(shù)據(jù)分析崗所細(xì)分的職能方向有很多，不同的行業(yè)、不同...
Meathill
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回答:資深的開(kāi)發(fā)，一般能猜出來(lái)你的表結(jié)構(gòu)和字段名字，一般字段猜出來(lái)的和正確結(jié)果是大差不差的。第二種就是靠字典暴力去跑，看返回回來(lái)的結(jié)果。第三種就是數(shù)據(jù)庫(kù)有個(gè)information_schema這個(gè)庫(kù)，記不太清楚了，里邊記錄的有你的表結(jié)構(gòu)信息。還有第四種select database 查出來(lái)你的庫(kù)名字，再根據(jù)你的庫(kù)名字這個(gè)條件查找表結(jié)構(gòu)，再根據(jù)你的表名字查詢字段名字。都有sql語(yǔ)句可以查詢。我就知道這四種...
Astrian
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回答:看連結(jié)方式，不依賴操作系統(tǒng)的話，需要數(shù)據(jù)庫(kù)驅(qū)動(dòng)
beanlam
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問(wèn)題描述:關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)互聯(lián)以前叫什么這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
617035918
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問(wèn)題描述:關(guān)于主機(jī)和標(biāo)準(zhǔn)附件是什么這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
阿羅
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大數(shù)據(jù)一詞最早出現(xiàn)是在1980年著名未來(lái)學(xué)家托夫勒在其所著的《第三次浪潮》中，書(shū)中提出如果說(shuō)IBM的主機(jī)拉開(kāi)了信息化革命的大幕，那么’大數(shù)據(jù)’才是第三次浪潮的華彩樂(lè)章。三十年后，全球知名咨詢公司麥肯錫發(fā)布...
...往大家自己在單機(jī)上就可以完成機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析以及最終機(jī)器學(xué)習(xí)的分析和上線。但在海量數(shù)據(jù)情況下，可能需要接觸到Hadoop生態(tài)圈。 2、做監(jiān)督學(xué)習(xí)時(shí)，經(jīng)常需要匹配樣本。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里面的數(shù)據(jù)可能是萬(wàn)億級(jí)...
...、測(cè)試度量以下幾方面。用云效首先可以獲得研發(fā)模式的標(biāo)準(zhǔn)化，我們將其命名為AoneFlow，這是目前應(yīng)用最廣最適合阿里巴巴的分支管理模式，不但具有高度自由，快速迭代的特性，還可以與CD流水線結(jié)合，讓整個(gè)公司具有統(tǒng)一...
...，極易出錯(cuò)出現(xiàn)故障。 織云高效的實(shí)踐是，它是以運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)化為基石，以 CMDB 為核心的自動(dòng)化運(yùn)維平臺(tái)。通過(guò) Web 界面的一鍵式上云，基于業(yè)務(wù)原子任務(wù)和流程引擎，形成一個(gè)完整的運(yùn)維流程，最后并行執(zhí)行。一個(gè)模塊一個(gè)人5...
...的數(shù)據(jù)服務(wù)，在此服務(wù)之上做各種數(shù)據(jù)應(yīng)用例如：報(bào)表、數(shù)據(jù)分析報(bào)告，數(shù)據(jù)下載等等。兩邊的部分提供輔助的功能：包括任務(wù)調(diào)度和監(jiān)控管理。 友盟數(shù)據(jù)流水線 結(jié)合友盟的業(yè)務(wù)架構(gòu)和 lambda 架構(gòu)思想，最終的系統(tǒng)如下圖所示...
...臺(tái)建設(shè)達(dá)到一定的水平之后，就進(jìn)入到了第三個(gè)階段，即數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算的階段，在目前大數(shù)據(jù)分析能力快速發(fā)展的情況下，數(shù)據(jù)的價(jià)值不斷地被大家發(fā)現(xiàn)和有效利用。 運(yùn)維作為數(shù)據(jù)的直接管理人，我們可以在數(shù)據(jù)的層面上...
...用可以使用所有服務(wù) 更靈活的存儲(chǔ)和查詢服務(wù) 提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析功能，提供代碼托管等更多云服務(wù) 圖3 2.0業(yè)務(wù)模型 設(shè)計(jì) ? ? ? ?服務(wù)規(guī)模擴(kuò)大后，大家解決單應(yīng)用弊端的方法也都類似，以獨(dú)立運(yùn)行的業(yè)務(wù)為單位，對(duì)服務(wù)縱向...
...GDPR，OpenID Connect 等不斷增長(zhǎng)的合規(guī)性要求。 你希望使用數(shù)據(jù)分析來(lái)跟蹤你網(wǎng)站或應(yīng)用程序上的用戶。你計(jì)劃使用此數(shù)據(jù)拓展獲客渠道，衡量用戶保留率并改善注冊(cè)流程。 Authing 遵循了哪些行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)？ 曾幾何時(shí)，當(dāng)計(jì)算機(jī)還是...
...也一樣，要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)快速部署、應(yīng)用靈活，提供標(biāo)準(zhǔn)化接口，主要有三類應(yīng)用。模塊化指的是解決一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，自頂向下逐層把系統(tǒng)劃分成若干模塊的過(guò)程。為了應(yīng)對(duì)云計(jì)算、虛擬化、集中化、高密化等服務(wù)器發(fā)展...
...、Pyhton) 弱類型語(yǔ)言：不需要給一個(gè)變量指定特定的數(shù)據(jù)類型，允許隱式類型轉(zhuǎn)換， 即時(shí)編譯（JIT)：Just-in-time compilation，縮寫(xiě)：JIT，是一種提高程序運(yùn)行效率的方法 命令式編程：命令式編程的主要思想是關(guān)注計(jì)算...
...據(jù)收集工作太枯燥乏味了。同時(shí)， NIH 的醫(yī)生教了我很多數(shù)據(jù)分析技術(shù)。他們編寫(xiě)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行獨(dú)立成分分析（ ICA ）等事情，區(qū)分收集到的不同 EEG 信號(hào)或者識(shí)別類似運(yùn)動(dòng)皮層規(guī)劃手臂運(yùn)動(dòng)的事件。我花了很多時(shí)間從事...
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...
一、活動(dòng)亮點(diǎn)：全球31個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋 + 線路升級(jí)，跨境業(yè)務(wù)福音！爆款云主機(jī)0.5折起：香港、海外多節(jié)點(diǎn)...
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，...
