Greenplum分布式数据库开发入门到精通(架构、部署、管理、开发和
Greenplum 分布式数据库开发入门到精通(架构、部署、管理、开发和调优) 对这个课程有兴趣的朋友,可以加我qq2059055336和我联系 课程大纲 1 Greenplum架构 什么是Greenplum Greenplum体系结构 Greenplum高可用性架构 2 安装Greenplum 配置环境 安装并初始化G
Greenplum 分布式数据库开发入门到精通(架构、部署、管理、开发和调优)
对这个课程有兴趣的朋友,可以加我qq2059055336和我联系
课程大纲
1 Greenplum架构
什么是Greenplum
Greenplum体系结构
Greenplum高可用性架构
2 安装Greenplum
配置环境
安装并初始化GPDB系统
启停数据库
配置GP系统
3 分布式数据库存储
数据是如何存储的
分布策略
4 GBDB查询处理
查询命令的执行
SQL查询处理机制
并行查询计划
5 角色权限及客户端认证管理
客户端认证
管理用户和组
6 客户端接口和程序
pgAdmin III
PSQL
7 定义数据库对象
创建并管理数据库
创建并管理表空间
创建并管理模式
创建并管理表
分区表
数据分布与分区
压缩存储与行列存储
序列、索引与视图
8 管理数据
插入、更新、删除记录
事务管理
空间回收和统计
9 查询数据
定义查询
使用函数和运算符
查询分析
10 工作负载及资源管理
GP工作负载管理概述
配置工作负载管理
创建资源队列
分配资源队列
检查资源队列状态
11 装载和卸载数据
GP装载命令概述
装载数据到GP
从GP卸载数据
格式化数据文件
12 备份恢复
串行备份和恢复
并行恢复和恢复
13 性能调优
如何进行调优
常见的性能问题
14 GP系统配置参数
关于GP的Master参数与本地化参数
设置配置参数
配置参数种类
15 开启高可用性
GP高可用概述
开启GP的Mirror
获知Segment何时失败
恢复失败的Segment
恢复失败的Master
16 GP MapReduce
MapReduce基础
GP MapReduce编程
MapReduce作业执行和故障诊断

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Tôt le matin du 20 juin, heure de Pékin, CVPR2024, la plus grande conférence internationale sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Seattle, a officiellement annoncé le meilleur article et d'autres récompenses. Cette année, un total de 10 articles ont remporté des prix, dont 2 meilleurs articles et 2 meilleurs articles étudiants. De plus, il y a eu 2 nominations pour les meilleurs articles et 4 nominations pour les meilleurs articles étudiants. La conférence la plus importante dans le domaine de la vision par ordinateur (CV) est la CVPR, qui attire chaque année un grand nombre d'instituts de recherche et d'universités. Selon les statistiques, un total de 11 532 articles ont été soumis cette année, dont 2 719 ont été acceptés, avec un taux d'acceptation de 23,6 %. Selon l'analyse statistique des données CVPR2024 du Georgia Institute of Technology, du point de vue des sujets de recherche, le plus grand nombre d'articles est la synthèse et la génération d'images et de vidéos (Imageandvideosyn

Nous savons que le LLM est formé sur des clusters informatiques à grande échelle utilisant des données massives. Ce site a présenté de nombreuses méthodes et technologies utilisées pour aider et améliorer le processus de formation LLM. Aujourd'hui, ce que nous souhaitons partager est un article qui approfondit la technologie sous-jacente et présente comment transformer un ensemble de « bare metals » sans même un système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM. Cet article provient d'Imbue, une startup d'IA qui s'efforce d'atteindre une intelligence générale en comprenant comment les machines pensent. Bien sûr, transformer un tas de « bare metal » sans système d'exploitation en un cluster informatique pour la formation LLM n'est pas un processus facile, plein d'exploration et d'essais et d'erreurs, mais Imbue a finalement réussi à former un LLM avec 70 milliards de paramètres et dans. le processus s'accumule

Rédacteur du Machine Power Report : Yang Wen La vague d’intelligence artificielle représentée par les grands modèles et l’AIGC a discrètement changé notre façon de vivre et de travailler, mais la plupart des gens ne savent toujours pas comment l’utiliser. C'est pourquoi nous avons lancé la rubrique « AI in Use » pour présenter en détail comment utiliser l'IA à travers des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle intuitifs, intéressants et concis et stimuler la réflexion de chacun. Nous invitons également les lecteurs à soumettre des cas d'utilisation innovants et pratiques. Lien vidéo : https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Récemment, le vlog de la vie d'une fille vivant seule est devenu populaire sur Xiaohongshu. Une animation de style illustration, associée à quelques mots de guérison, peut être facilement récupérée en quelques jours seulement.

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui utilise la récupération pour améliorer les modèles de langage. Plus précisément, avant qu'un modèle de langage ne génère une réponse, il récupère les informations pertinentes à partir d'une vaste base de données de documents, puis utilise ces informations pour guider le processus de génération. Cette technologie peut considérablement améliorer l'exactitude et la pertinence du contenu, atténuer efficacement le problème des hallucinations, augmenter la vitesse de mise à jour des connaissances et améliorer la traçabilité de la génération de contenu. RAG est sans aucun doute l’un des domaines de recherche les plus passionnants en matière d’intelligence artificielle. Pour plus de détails sur RAG, veuillez vous référer à l'article de la rubrique de ce site "Quelles sont les nouveautés de RAG, spécialisée dans le rattrapage des défauts des grands modèles ?" Cette revue l'explique clairement. Mais RAG n'est pas parfait et les utilisateurs rencontrent souvent des « problèmes » lorsqu'ils l'utilisent. Récemment, la solution avancée d'IA générative de NVIDIA

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