- 在DAYU中，基于数据模型可以零代码创建数据开发作业，并进一步完成数据的过滤、转换等操作 在DAYU中，基于数据模型可以零代码创建数据开发作业，并进一步完成数据的过滤、转换等操作
- 使用回调可以抽取公共代码，分离稳定和易变的逻辑，有效提升系统的可维护性，提升代码质量。 使用回调可以抽取公共代码，分离稳定和易变的逻辑，有效提升系统的可维护性，提升代码质量。
- 范式：符合某一种级别的关系模式的集合，一张数据表结构符合某种设计标准的级别第一范式：1NF的定义为：每个属性都不可再分，是所有关系型数据库最基本要求 改进 第二范式：2NF在1NF的基础之上，消除了非主属性对于码的部分函数依赖比如有两个主键，不能存在这样的属性，它只依赖于其中一个主键，则不符合2NF消除非主属性对于码（主键）的部分函数依赖 表中所有的函数依赖关系： 主属性有两个：学号 与... 范式：符合某一种级别的关系模式的集合，一张数据表结构符合某种设计标准的级别第一范式：1NF的定义为：每个属性都不可再分，是所有关系型数据库最基本要求 改进 第二范式：2NF在1NF的基础之上，消除了非主属性对于码的部分函数依赖比如有两个主键，不能存在这样的属性，它只依赖于其中一个主键，则不符合2NF消除非主属性对于码（主键）的部分函数依赖 表中所有的函数依赖关系： 主属性有两个：学号 与...
- DAYU DLCatalog是DAYU下的一个元数据管理服务，提供了对多mrs集群元数据管理的能力。而dlcatalog的鉴权模块提供rest端和thrift端访问hive metastore的鉴权能力。用户通过鉴权结果来被授权可以访问特定资源。在鉴权之前，用户需要自定义授权的策略以便可以完成鉴权。DAYU DLCatalog注册的scope是XA(项目级服务)，顾在获取token，创建自定... DAYU DLCatalog是DAYU下的一个元数据管理服务，提供了对多mrs集群元数据管理的能力。而dlcatalog的鉴权模块提供rest端和thrift端访问hive metastore的鉴权能力。用户通过鉴权结果来被授权可以访问特定资源。在鉴权之前，用户需要自定义授权的策略以便可以完成鉴权。DAYU DLCatalog注册的scope是XA(项目级服务)，顾在获取token，创建自定...
- 现象：通过IAM获取的Token调用调用VIS的API报错VIS.0001, 报错信息{“error_msg”:“The authentication token is abnormal”，“error_code”: “VIS.0001”}；可能原因：用户获取的Token是domain级别的，需要获取project级别的Token。推荐处理方式：（1）首先确认获取Token的方式是否正确，针... 现象：通过IAM获取的Token调用调用VIS的API报错VIS.0001, 报错信息{“error_msg”:“The authentication token is abnormal”，“error_code”: “VIS.0001”}；可能原因：用户获取的Token是domain级别的，需要获取project级别的Token。推荐处理方式：（1）首先确认获取Token的方式是否正确，针...
- 为了最大限度提升应用开发人员的代码质量、减少业务SQL的性能风险、降低运维调优工作量，需要针对上线的SQL语句进行验收审核，并输出上线前验收Checklist，协助完成数据库开发规范自检。 为了最大限度提升应用开发人员的代码质量、减少业务SQL的性能风险、降低运维调优工作量，需要针对上线的SQL语句进行验收审核，并输出上线前验收Checklist，协助完成数据库开发规范自检。
- Git命令行知识总结 Git命令行知识总结
- 得益于深度学习的发展，许多计算机视觉任务在近几年取得了不错的效果。但是，现有的深度学习算法多是有监督学习算法，依赖大量人工标记的训练数据，而标注数据十分耗费人力成本。因此，解决深度学习对数据的依赖问题和减少数据标注成本成为了业界的研究热点。本文选取了相关领域的部分论文，将介绍以下几个方向：半监督/弱监督学习；数据合成；主动学习；自监督。 得益于深度学习的发展，许多计算机视觉任务在近几年取得了不错的效果。但是，现有的深度学习算法多是有监督学习算法，依赖大量人工标记的训练数据，而标注数据十分耗费人力成本。因此，解决深度学习对数据的依赖问题和减少数据标注成本成为了业界的研究热点。本文选取了相关领域的部分论文，将介绍以下几个方向：半监督/弱监督学习；数据合成；主动学习；自监督。
- 对于目标的检测和实例分割任务，边界区域往往具有重要意义，决定了目标的包围框或分割图精准程度。一些领域的学者开始对这一特性进行挖掘，如OCR领域和通用目标实例分割领域，并都取得了良好的效果。本文选取了几篇近期的工作加以介绍。 对于目标的检测和实例分割任务，边界区域往往具有重要意义，决定了目标的包围框或分割图精准程度。一些领域的学者开始对这一特性进行挖掘，如OCR领域和通用目标实例分割领域，并都取得了良好的效果。本文选取了几篇近期的工作加以介绍。
- 一、问题现象 我们有一个15万条总数据量133MB的表，使用SELECT * FROM bi.dwd_tbl_conf_info全表查询耗时3min，另外一个500万条总数据量6.3G的表ods_tbl_conf_detail，查询耗时23秒。两张表均为列式存储的表。 大表查询快，而小表反而查询慢了，为什么会产生如此奇怪的现象呢？二、问题探询 数据量6.3G的表查... 一、问题现象 我们有一个15万条总数据量133MB的表，使用SELECT * FROM bi.dwd_tbl_conf_info全表查询耗时3min，另外一个500万条总数据量6.3G的表ods_tbl_conf_detail，查询耗时23秒。两张表均为列式存储的表。 大表查询快，而小表反而查询慢了，为什么会产生如此奇怪的现象呢？二、问题探询 数据量6.3G的表查...
- 分享一个问题恢复，欢迎大家讨论 分享一个问题恢复，欢迎大家讨论
- 按照[ModelArts服务权限管理]进行权限设置后，一般都可生效。 但是部分用户因遗漏某些操作，或者存在其他策略的干扰导致结果不如预期，可以通过如下步骤进行简单排查。 按照[ModelArts服务权限管理]进行权限设置后，一般都可生效。 但是部分用户因遗漏某些操作，或者存在其他策略的干扰导致结果不如预期，可以通过如下步骤进行简单排查。
- 导读在人工智能的学习中，一定避不开的就是算法和模型的学习与使用。对于刚刚接触的小白来说来说，不太能分清这两个的区别。因为在人工智能中“算法”与“模型”这两个词很多时候交替使用，可近似等价。那么问题来了，二者是一个东西吗？如果你学习过C++或C语言编程，如果你对基本的排序算法有一定了解，将有助于你厘清这个困惑。下面，简单介绍一下人工智能中“算法”和“模型”之间的区别。“算法”是什么？人工智能领... 导读在人工智能的学习中，一定避不开的就是算法和模型的学习与使用。对于刚刚接触的小白来说来说，不太能分清这两个的区别。因为在人工智能中“算法”与“模型”这两个词很多时候交替使用，可近似等价。那么问题来了，二者是一个东西吗？如果你学习过C++或C语言编程，如果你对基本的排序算法有一定了解，将有助于你厘清这个困惑。下面，简单介绍一下人工智能中“算法”和“模型”之间的区别。“算法”是什么？人工智能领...
- 一个系统查询慢往往是由多种因素造成的，在处理集群查询慢的问题上，先将问题分解。 1. 需要观察是系统哪种资源受限，例如内存、CPU或磁盘IO等，是否存在硬件瓶颈； 2. 要确定查询语句是否符合业务场景，是否存在查询语句优化空间； 3. 最后判断数据结构是否合理，不合理的数据设计对查询的响应影响很大。 一个系统查询慢往往是由多种因素造成的，在处理集群查询慢的问题上，先将问题分解。 1. 需要观察是系统哪种资源受限，例如内存、CPU或磁盘IO等，是否存在硬件瓶颈； 2. 要确定查询语句是否符合业务场景，是否存在查询语句优化空间； 3. 最后判断数据结构是否合理，不合理的数据设计对查询的响应影响很大。
- 典型使用场景 在某公司内部，A和B来自不同部门，A、B都只能看到自己所在部门的数据，这时候需要针对不同用户或者角色增加数据访问权限控制，防止越权使用行为。 从数据可见性来看，我们只需要根据输入参数在上层接口中对返回结果集进行过滤即可。但是对其他数据操作行为而言，需要在数据使用接口上曾加复杂权限规则定义。这不仅增加了数据使用接口开发的难度，而且从数据角色的角度出发，... 典型使用场景 在某公司内部，A和B来自不同部门，A、B都只能看到自己所在部门的数据，这时候需要针对不同用户或者角色增加数据访问权限控制，防止越权使用行为。 从数据可见性来看，我们只需要根据输入参数在上层接口中对返回结果集进行过滤即可。但是对其他数据操作行为而言，需要在数据使用接口上曾加复杂权限规则定义。这不仅增加了数据使用接口开发的难度，而且从数据角色的角度出发，...
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