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
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Hasilkan PPT dengan satu klik! Kimi: Biarlah 'pekerja migran PPT' menjadi popular dahulu
Aug 01, 2024 pm 03:28 PM
Kimi: Hanya dalam satu ayat, dalam sepuluh saat sahaja, PPT akan siap. PPT sangat menjengkelkan! Untuk mengadakan mesyuarat, anda perlu mempunyai PPT; untuk menulis laporan mingguan, anda perlu mempunyai PPT untuk membuat pelaburan, anda perlu menunjukkan PPT walaupun anda menuduh seseorang menipu, anda perlu menghantar PPT. Kolej lebih seperti belajar jurusan PPT Anda menonton PPT di dalam kelas dan melakukan PPT selepas kelas. Mungkin, apabila Dennis Austin mencipta PPT 37 tahun lalu, dia tidak menyangka satu hari nanti PPT akan berleluasa. Bercakap tentang pengalaman sukar kami membuat PPT membuatkan kami menitiskan air mata. "Ia mengambil masa tiga bulan untuk membuat PPT lebih daripada 20 muka surat, dan saya menyemaknya berpuluh-puluh kali. Saya rasa ingin muntah apabila saya melihat PPT itu." ialah PPT." Jika anda mengadakan mesyuarat dadakan, anda harus melakukannya
Semua anugerah CVPR 2024 diumumkan! Hampir 10,000 orang menghadiri persidangan itu di luar talian dan seorang penyelidik Cina dari Google memenangi anugerah kertas terbaik
Jun 20, 2024 pm 05:43 PM
Pada awal pagi 20 Jun, waktu Beijing, CVPR2024, persidangan penglihatan komputer antarabangsa teratas yang diadakan di Seattle, secara rasmi mengumumkan kertas kerja terbaik dan anugerah lain. Pada tahun ini, sebanyak 10 kertas memenangi anugerah, termasuk 2 kertas terbaik dan 2 kertas pelajar terbaik Selain itu, terdapat 2 pencalonan kertas terbaik dan 4 pencalonan kertas pelajar terbaik. Persidangan teratas dalam bidang visi komputer (CV) ialah CVPR, yang menarik sejumlah besar institusi penyelidikan dan universiti setiap tahun. Mengikut statistik, sebanyak 11,532 kertas telah diserahkan tahun ini, 2,719 daripadanya diterima, dengan kadar penerimaan 23.6%. Menurut analisis statistik data CVPR2024 Institut Teknologi Georgia, dari perspektif topik penyelidikan, bilangan kertas terbesar ialah sintesis dan penjanaan imej dan video (Imageandvideosyn
Daripada logam kosong kepada model besar dengan 70 bilion parameter, berikut ialah tutorial dan skrip sedia untuk digunakan
Jul 24, 2024 pm 08:13 PM
Kami tahu bahawa LLM dilatih pada kelompok komputer berskala besar menggunakan data besar-besaran Tapak ini telah memperkenalkan banyak kaedah dan teknologi yang digunakan untuk membantu dan menambah baik proses latihan LLM. Hari ini, perkara yang ingin kami kongsikan ialah artikel yang mendalami teknologi asas dan memperkenalkan cara menukar sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian pun menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM. Artikel ini datang daripada Imbue, sebuah permulaan AI yang berusaha untuk mencapai kecerdasan am dengan memahami cara mesin berfikir. Sudah tentu, mengubah sekumpulan "logam kosong" tanpa sistem pengendalian menjadi gugusan komputer untuk latihan LLM bukanlah proses yang mudah, penuh dengan penerokaan dan percubaan dan kesilapan, tetapi Imbue akhirnya berjaya melatih LLM dengan 70 bilion parameter proses terkumpul
Mengira 12 titik kesakitan RAG, arkitek kanan NVIDIA mengajar penyelesaian
Jul 11, 2024 pm 01:53 PM
Retrieval-augmented generation (RAG) ialah teknik yang menggunakan perolehan semula untuk meningkatkan model bahasa. Secara khusus, sebelum model bahasa menjana jawapan, ia mendapatkan semula maklumat yang berkaitan daripada pangkalan data dokumen yang luas dan kemudian menggunakan maklumat ini untuk membimbing proses penjanaan. Teknologi ini boleh meningkatkan ketepatan dan perkaitan kandungan dengan banyak, mengurangkan masalah halusinasi dengan berkesan, meningkatkan kelajuan kemas kini pengetahuan, dan meningkatkan kebolehkesanan penjanaan kandungan. RAG sudah pasti salah satu bidang penyelidikan kecerdasan buatan yang paling menarik. Untuk butiran lanjut tentang RAG, sila rujuk artikel lajur di tapak ini "Apakah perkembangan baharu dalam RAG, yang pakar dalam menebus kekurangan model besar?" Ulasan ini menerangkannya dengan jelas." Tetapi RAG tidak sempurna, dan pengguna sering menghadapi beberapa "titik kesakitan" apabila menggunakannya. Baru-baru ini, penyelesaian AI generatif termaju NVIDIA
AI sedang digunakan |. AI mencipta vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian, yang menerima berpuluh ribu suka dalam masa 3 hari
Aug 07, 2024 pm 10:53 PM
Editor Laporan Kuasa Mesin: Yang Wen Gelombang kecerdasan buatan yang diwakili oleh model besar dan AIGC telah mengubah cara kita hidup dan bekerja secara senyap-senyap, tetapi kebanyakan orang masih tidak tahu cara menggunakannya. Oleh itu, kami telah melancarkan lajur "AI dalam Penggunaan" untuk memperkenalkan secara terperinci cara menggunakan AI melalui kes penggunaan kecerdasan buatan yang intuitif, menarik dan padat serta merangsang pemikiran semua orang. Kami juga mengalu-alukan pembaca untuk menyerahkan kes penggunaan yang inovatif dan praktikal. Pautan video: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ Baru-baru ini, vlog kehidupan seorang gadis yang tinggal bersendirian menjadi popular di Xiaohongshu. Animasi gaya ilustrasi, ditambah dengan beberapa perkataan penyembuhan, boleh diambil dengan mudah dalam beberapa hari sahaja.
Seberapa curam keluk pembelajaran seni bina rangka kerja golang?
Jun 05, 2024 pm 06:59 PM
Keluk pembelajaran seni bina rangka kerja Go bergantung pada kebiasaan dengan bahasa Go dan pembangunan bahagian belakang serta kerumitan rangka kerja yang dipilih: pemahaman yang baik tentang asas bahasa Go. Ia membantu untuk mempunyai pengalaman pembangunan bahagian belakang. Rangka kerja yang berbeza dalam kerumitan membawa kepada perbezaan dalam keluk pembelajaran.
Llama3 yang mengoyak tangan lapisan 1: Melaksanakan llama3 dari awal
Jun 01, 2024 pm 05:45 PM
1. Seni Bina Llama3 Dalam siri artikel ini, kami melaksanakan llama3 dari awal. Keseluruhan seni bina Llama3: Gambarkan parameter model Llama3: Mari kita lihat nilai sebenar parameter ini dalam model Llama3. Gambar [1] Tetingkap konteks (tetingkap konteks) Apabila membuat instantiated kelas LlaMa, pembolehubah max_seq_len mentakrifkan tetingkap konteks. Terdapat parameter lain dalam kelas, tetapi parameter ini paling berkaitan secara langsung dengan model pengubah. Maks_seq_len di sini ialah 8K. Gambar [2] Saiz perbendaharaan kata dan PerhatianL
Tutorial terperinci tentang mewujudkan sambungan pangkalan data menggunakan MySQLi dalam PHP
Jun 04, 2024 pm 01:42 PM
Cara menggunakan MySQLi untuk mewujudkan sambungan pangkalan data dalam PHP: Sertakan sambungan MySQLi (require_once) Cipta fungsi sambungan (functionconnect_to_db) Fungsi sambungan panggilan ($conn=connect_to_db()) Laksanakan pertanyaan ($result=$conn->query()) Tutup sambungan ( $conn->close())
