日志数据量：日均30亿  

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大模型的涌现能力主要是由以下几个原因造成的：(1)数据量的增加：随着互联网的发展和数字化信息的爆炸增长，可用于训练模型的数据量大大增加。更多的数据可以提供更丰富、更广泛的语言知识和语境，使得模型能够更好地理解和生成文本。(2)计算能力的提升：随着计算硬件的发展，特别是图形

银行数据迁移项目，比起一般遇到的项目，其实难度还是挺大的。从0到1的项目好做，普通迭代开发的也不难，但是，对于（系统升级）数据迁移的项目，有点要老命。0，数迁项目背景一般由于业务部门新的业务需求的增加或者合并，为满足新需求，将某个系统（比如说最常见的信用卡系统）进行改造升级，其数据要

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这里没有严格的论证，只是自己的一些理解。attention机制下的Transformer确实是当前AI技术中最为火热的，基于其构建的大语言模型可以说是AI技术至今最强的技术之一了，但是attention是否真的的一定优于LSTM呢？其实，attention的效果或者说Transformer的效果是和数据量的多少有关系的，如

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优化方向1.使用合适的索引：确保查询中涉及的字段有适当的索引。索引可以帮助数据库引擎快速定位和检索数据，提高查询效率。2.避免使用通配符查询：尽量避免在查询条件中使用通配符'%'，因为这样的查询会导致全表扫描，影响性能。3.避免使用函数：在查询条件中避免使用函数，尽量在字段上

题记部分 一、如何保证数据质量问题在数据处理的每一个环节，根据业务要求，提前设置好告警规则。比如，（1）设置日增数据量的阈值以及对于计算结果、某些关键指标的阈值；（2）从数据源获取到数据之后的第一步，就可以根据这个制定的规则，先看数据量是否在阈值范围内，比如正常的情况下，应该

就像自行车爬坡一样么,小齿轮驱动大齿轮MySQL采用“小表驱动大表”的策略，确实在某种程度上类似于自行车爬坡时小齿轮驱动大齿轮的原理，目的都是为了更高效地利用有限的资源达到目标。在数据库查询的上下文中，这个策略背后的逻辑可以这样理解：1.**效率最大化**：小表数据量少，遍历小

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String数据结构如果存储的是整型，直接把值存储在RedisObject里面，数据类型为int。如果存储的数据量不大（早期版本，32字节），采用动态字符串SDS存储，存储类型是embstr。超过32字节，采用动态字符串SDS进行存储，存储类型是raw。embstr和raw类型的区别在于，RedisObject和embstr是连续存

为什么不直接把CSV文件上传到hdfs而要用flume采集  动态分区 提取其中的时间戳断点续传 实时监听不用手动续传要有拦截器配置事务传输时更多控制能力积攒到多少批flushing一次忽略哪种类型的不上传 文件太多了一个个手动上传费时费力且容易出错我一直纠结

在机器学习项目中，将原始数据集划分为训练数据集和测试数据集是非常重要的一步。这个划分比例会影响模型的训练效果和对未来数据的泛化能力。虽然没有固定的规则，但有一些建议和常见做法可以参考：常见的划分比例70%训练/30%测试：这是一个较为传统的划分比例，被广泛应用于各种机器

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Oracle删除千万级数据量时，可以考虑以下方法来提高删除效率：分批删除：如果需要删除的数据量非常大，可以考虑分批进行删除。sqlDELETEFROMyour_tableWHEREyour_conditionANDrownum<=10000;COMMIT;使用直接路径删除：直接路径删除会绕过常规的SQL解析和绑定，可以减少删除操

作者在2017年就已经想出并且提出了解决方案，而我2024年还在这里徘徊，真的令人难以形容。 最小存储再生码可以最优利用存储资源（因为是最小存储再生码，所以存储是最优的），同时可以实现数据修复开销最优；在进行数据修复时，给定存储开销下的最优修复开销可计算为：什么含义呢？一个具有k个数

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