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- GaussDB 从轻量到重量定义了三种锁：l spinLock（自旋锁），系统级共享资源的封锁操作l LWLock（轻量锁）：系统级共享资源的封锁操作，在系统运行期间，系统级的资源需要加锁，操作后，被释放。l RegularLock（常规锁/重量锁）：用于并发保护用户表的数据。常规锁按照被锁对象按照类型可以分为10种：relation，extend，page，tuple，transa... GaussDB 从轻量到重量定义了三种锁：l spinLock（自旋锁），系统级共享资源的封锁操作l LWLock（轻量锁）：系统级共享资源的封锁操作，在系统运行期间，系统级的资源需要加锁，操作后，被释放。l RegularLock（常规锁/重量锁）：用于并发保护用户表的数据。常规锁按照被锁对象按照类型可以分为10种：relation，extend，page，tuple，transa...
- 在华为云论坛学到了很多不错的干货，假如有这样一个场景：小伙伴们在 华为云论坛EI企业智能提问后，如果指定了老师回答，那么对应的老师就会收到邮件通知，这就是观察者模式的一种应用场景。看到这里，有些小伙伴可能会想到 MQ、异步队列等，其实Java的 JDK 本身就提供了这样的 API。下面我们用代码来还原这样一个应用场景。首先创建 CLanguage 类，代码如下：package com.hua... 在华为云论坛学到了很多不错的干货，假如有这样一个场景：小伙伴们在 华为云论坛EI企业智能提问后，如果指定了老师回答，那么对应的老师就会收到邮件通知，这就是观察者模式的一种应用场景。看到这里，有些小伙伴可能会想到 MQ、异步队列等，其实Java的 JDK 本身就提供了这样的 API。下面我们用代码来还原这样一个应用场景。首先创建 CLanguage 类，代码如下：package com.hua...
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- 2.4节已经介绍了深度学习系统中的过拟合和欠拟合的概念以及它们所带来的问题，过拟合和欠拟合可以视为模型在测试数据中的不佳表现。而正则化（Regularization）正是解决这些问题的途径。正则化旨在通过对学习算法进行修改来减少模型的泛化误差。但注意，正则化往往会增加模型的训练误差。一般来说，修改学习算法的唯一方法是通过增加某些函数给原先的学习算法或者减少某些原有的学习函数来增加或者减少模型... 2.4节已经介绍了深度学习系统中的过拟合和欠拟合的概念以及它们所带来的问题，过拟合和欠拟合可以视为模型在测试数据中的不佳表现。而正则化（Regularization）正是解决这些问题的途径。正则化旨在通过对学习算法进行修改来减少模型的泛化误差。但注意，正则化往往会增加模型的训练误差。一般来说，修改学习算法的唯一方法是通过增加某些函数给原先的学习算法或者减少某些原有的学习函数来增加或者减少模型...
- 说明：随着开发迭代MindSpore的接口及流程的不断演进，书中代码仅为示意代码，完整可运行代码请大家以线上代码仓中对应章节代码为准。网址为：https://mindspore.cn/resource。读者可扫描右侧二维码获取相关资源。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并已在美国的银行中投入使用。LeNet的实现确立了卷积神经网络（CNN）的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNe... 说明：随着开发迭代MindSpore的接口及流程的不断演进，书中代码仅为示意代码，完整可运行代码请大家以线上代码仓中对应章节代码为准。网址为：https://mindspore.cn/resource。读者可扫描右侧二维码获取相关资源。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并已在美国的银行中投入使用。LeNet的实现确立了卷积神经网络（CNN）的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNe...
- 规范设计以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。同时与周边服务数据治理、数据资产等联接，协助用户在模型创建发布后，自动化创建相关联同步作业流水线。当模型创建保存成功后，点击发布。发布成功后会自动进行物理表、数据资产、质量作业等的自动化创建或更新。用户可以在配置中心选择需要自动化流水线... 规范设计以关系建模、维度建模理论支撑，实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于数据治理流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。同时与周边服务数据治理、数据资产等联接，协助用户在模型创建发布后，自动化创建相关联同步作业流水线。当模型创建保存成功后，点击发布。发布成功后会自动进行物理表、数据资产、质量作业等的自动化创建或更新。用户可以在配置中心选择需要自动化流水线...
- 第1章中介绍了梯度下降算法训练回归模型，神经网络模型也一样需要使用梯度下降算法来更新参数。然而一个神经网络通常会有上百万的参数，那么如何高效地计算这百万级别的参数是需要重点考虑的问题。神经网络中使用反向传播（Backward Propagation）算法，使得计算梯度更加有效率。在介绍反向传播之前，先来介绍一下链式法则。假设有两个函数y=g（x）和z=h（y），那么z对x的求导过程如下：假设... 第1章中介绍了梯度下降算法训练回归模型，神经网络模型也一样需要使用梯度下降算法来更新参数。然而一个神经网络通常会有上百万的参数，那么如何高效地计算这百万级别的参数是需要重点考虑的问题。神经网络中使用反向传播（Backward Propagation）算法，使得计算梯度更加有效率。在介绍反向传播之前，先来介绍一下链式法则。假设有两个函数y=g（x）和z=h（y），那么z对x的求导过程如下：假设...
- 本章介绍了深度神经网络的几个相关概念，并给出了用MindSpore实现简单神经网络的样例。深度学习（Deep Learning）与传统机器学习最大的不同在于其利用神经网络对数据进行高级抽象。而最基础的神经网络结构为前向神经网络（Feed forwardNeural Network，FNN），又称多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）。在介绍多层感知机之前，先来认识... 本章介绍了深度神经网络的几个相关概念，并给出了用MindSpore实现简单神经网络的样例。深度学习（Deep Learning）与传统机器学习最大的不同在于其利用神经网络对数据进行高级抽象。而最基础的神经网络结构为前向神经网络（Feed forwardNeural Network，FNN），又称多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）。在介绍多层感知机之前，先来认识...
- GaussDB(DWS)的负载均衡通过LVS+keepAlived实现。对于这种方式，需要思考的问题是： CN的返回结果是否会经过LVS，然后再返回给前端应用？如果经过LVS，那么，LVS会不会成为单点瓶颈？ 带着这两个问题，我们探究一下LVS+KeepAlived的实现原理。 GaussDB(DWS)的负载均衡通过LVS+keepAlived实现。对于这种方式，需要思考的问题是： CN的返回结果是否会经过LVS，然后再返回给前端应用？如果经过LVS，那么，LVS会不会成为单点瓶颈？ 带着这两个问题，我们探究一下LVS+KeepAlived的实现原理。
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- 1、仓库初始化仓库又名版本库，英文名repository，两种方法进行初始化：（1）创建一个空目录D:\workspace\git\learngit，在该目录下使用git init，将增加一个.git目录，learngit目录就成了一个git本地仓库；（2）大多数情况下，git clone GitHub上的一个代码库时，就同时完成了下载和仓库初始化，比如：git clone https://... 1、仓库初始化仓库又名版本库，英文名repository，两种方法进行初始化：（1）创建一个空目录D:\workspace\git\learngit，在该目录下使用git init，将增加一个.git目录，learngit目录就成了一个git本地仓库；（2）大多数情况下，git clone GitHub上的一个代码库时，就同时完成了下载和仓库初始化，比如：git clone https://...
- 背景： 由于业务场景需要展示作业之间的依赖关系，由于一些开源的插件和当前的业务逻辑有一些冲突，个人打算尝试从零开始，一点点实现自己的DAG图。同时用博客记录自己实现过程和总结，不正确的地方，欢迎指正提升。场景分析： 1. 数据开发中常常有作业之间的依赖，在执行作业的时候，可能会出现有些作业失败，或者重试，这时候，运维或者开发的人，需要有一个很直观的图去展示作业之... 背景： 由于业务场景需要展示作业之间的依赖关系，由于一些开源的插件和当前的业务逻辑有一些冲突，个人打算尝试从零开始，一点点实现自己的DAG图。同时用博客记录自己实现过程和总结，不正确的地方，欢迎指正提升。场景分析： 1. 数据开发中常常有作业之间的依赖，在执行作业的时候，可能会出现有些作业失败，或者重试，这时候，运维或者开发的人，需要有一个很直观的图去展示作业之...
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