- 承上一节 人是万物的尺度。 上一节我们计算得来了一个矩阵的特征值，并展示了某些特别的特征向量和空间，这一节将展示几个例子，继续获得一个矩阵的空间和它们的联系。 --注：小括号 和 中括号 在本文是一样的，只是为了方便格式化显示。 第二部分，3 矩阵向量空间中的联系关于空间的概念，矩阵四种空间(MIT课程): 列空间(C(A))， 零空间(N(A))， 行空间(C(A^t)列空间的转... 承上一节 人是万物的尺度。 上一节我们计算得来了一个矩阵的特征值，并展示了某些特别的特征向量和空间，这一节将展示几个例子，继续获得一个矩阵的空间和它们的联系。 --注：小括号 和 中括号 在本文是一样的，只是为了方便格式化显示。 第二部分，3 矩阵向量空间中的联系关于空间的概念，矩阵四种空间(MIT课程): 列空间(C(A))， 零空间(N(A))， 行空间(C(A^t)列空间的转...
- 很多协议和思想都发端于数学和逻辑概念，比如解析表达式 与数学运算表达式逻辑，其背后的逻辑是相同的。 现在一些较新的协议也是如此，比如matrix，chatgpt，它可以说与线性代数的矩阵运算如出一辙，我们在此做一些基本了解，并试着解读其背后的原理。 图灵实验室有矩阵协议，法国有深度学习 图灵奖，美国有巨型企业，我们在跟随和努努力使用它们。 很多协议和思想都发端于数学和逻辑概念，比如解析表达式 与数学运算表达式逻辑，其背后的逻辑是相同的。 现在一些较新的协议也是如此，比如matrix，chatgpt，它可以说与线性代数的矩阵运算如出一辙，我们在此做一些基本了解，并试着解读其背后的原理。 图灵实验室有矩阵协议，法国有深度学习 图灵奖，美国有巨型企业，我们在跟随和努努力使用它们。
- 前言因为只是想分享下自己的学习方法，想着这个题目有点大，因此在前面加了“浅谈”两个字，技术变化日新月异，更新迭代快如加满燃料的火箭。作为一个技术开发者,明显感觉到技术每天正以肉眼可见速度迭代发展，在飞速发展面前，很多人都表示很无力。几乎每个人都在卷，一边在喊快卷不动了，一边挑灯夜战。学习好像是我们每个人与生俱来的一个能力，从牙牙学语到读书求学，我们一直在围绕着学习这个话题展开，直到现在工作我... 前言因为只是想分享下自己的学习方法，想着这个题目有点大，因此在前面加了“浅谈”两个字，技术变化日新月异，更新迭代快如加满燃料的火箭。作为一个技术开发者,明显感觉到技术每天正以肉眼可见速度迭代发展，在飞速发展面前，很多人都表示很无力。几乎每个人都在卷，一边在喊快卷不动了，一边挑灯夜战。学习好像是我们每个人与生俱来的一个能力，从牙牙学语到读书求学，我们一直在围绕着学习这个话题展开，直到现在工作我...
- 简介人们如何把握不确定呢？我们是如何从不确定的世界获得认识和获取知识呢？或者根本上讲，世界是否可以认知，如何认知？以笛卡尔为首的理性主义者与洛克起始的英国经验主义者针锋相对，一直持续。比如西方人认为，过去，未来，现在都是可知的，比如有在全知全能的上帝。而佛教徒否定这个观点，认为全知全能是愚蠢的，不可知才是人类的前进动力。字面意义：哲学 Philosophy其字面意思为，对智慧的爱，它包括天... 简介人们如何把握不确定呢？我们是如何从不确定的世界获得认识和获取知识呢？或者根本上讲，世界是否可以认知，如何认知？以笛卡尔为首的理性主义者与洛克起始的英国经验主义者针锋相对，一直持续。比如西方人认为，过去，未来，现在都是可知的，比如有在全知全能的上帝。而佛教徒否定这个观点，认为全知全能是愚蠢的，不可知才是人类的前进动力。字面意义：哲学 Philosophy其字面意思为，对智慧的爱，它包括天...
- 本文整理了【内容共创】活动集锦。 本文整理了【内容共创】活动集锦。
- 从人与人的互动到物与物的互联，物联网战役的下半场——工业物联网已拉开帷幕，在企业管理中，人，机，料是作业的主要因素，同时也是生产过程中的重点难点。如何解决现场作业最后一公里的问题，华为工单宝将为你揭晓答案。 从人与人的互动到物与物的互联，物联网战役的下半场——工业物联网已拉开帷幕，在企业管理中，人，机，料是作业的主要因素，同时也是生产过程中的重点难点。如何解决现场作业最后一公里的问题，华为工单宝将为你揭晓答案。
- 本文主要是基于Iot边缘服务实现IT&OT数据融合等技术来阐述的非数字化企业的痛点和为什么要数字化转型，如何进行Iot边缘数采等内容。 本文主要是基于Iot边缘服务实现IT&OT数据融合等技术来阐述的非数字化企业的痛点和为什么要数字化转型，如何进行Iot边缘数采等内容。
- 1 如何对redis缓存进行分区？一般不会在应用程序中执行分区，而是在分布式数据库中做透明化处理。对缓存进行分区涉及在多台计算机上拆分缓存。与使用单个缓存服务器相比，此结构具有多个优势，包括：创建比单个服务器上可以存储的缓存大得多的缓存。跨服务器分发数据，提高可用性。如果一台服务器发生故障或变得不可访问，则它保存的数据不可用，但仍可以访问其余服务器上的数据。对于缓存，这并不重要，因为缓存的... 1 如何对redis缓存进行分区？一般不会在应用程序中执行分区，而是在分布式数据库中做透明化处理。对缓存进行分区涉及在多台计算机上拆分缓存。与使用单个缓存服务器相比，此结构具有多个优势，包括：创建比单个服务器上可以存储的缓存大得多的缓存。跨服务器分发数据，提高可用性。如果一台服务器发生故障或变得不可访问，则它保存的数据不可用，但仍可以访问其余服务器上的数据。对于缓存，这并不重要，因为缓存的...
- 1 简介当缓存中的数据不再有用时，我们可能需要删除它们，否则过时的数据永久停留在缓存中将造成内存和计算资源的浪费。 2 管理缓存中的数据过期时间在大多数情况下，缓存中保存的数据是原始数据存储中保存的数据的副本。原始数据存储中的数据在缓存后可能会更改，从而导致缓存的数据过时。许多缓存系统使您能够将缓存配置为使数据过期并缩短数据可能过期的时间段。当缓存的数据过期时，它将从缓存中删除，应用程序必... 1 简介当缓存中的数据不再有用时，我们可能需要删除它们，否则过时的数据永久停留在缓存中将造成内存和计算资源的浪费。 2 管理缓存中的数据过期时间在大多数情况下，缓存中保存的数据是原始数据存储中保存的数据的副本。原始数据存储中的数据在缓存后可能会更改，从而导致缓存的数据过时。许多缓存系统使您能够将缓存配置为使数据过期并缩短数据可能过期的时间段。当缓存的数据过期时，它将从缓存中删除，应用程序必...
- 1 如何有效地缓存数据？有效使用缓存的关键在于确定最合适的数据进行缓存，并选择在适当的时间缓存它？应用程序首次检索数据时，可以按需将数据添加到缓存中。应用程序只需从数据存储中获取一次数据，并且可以使用缓存满足后续访问。或者，可以提前使用数据部分或全部填充缓存，通常在应用程序启动时（一种称为初始化设定的方法）。但是，可能不建议为大型缓存实现这样的设定，因为此方法可能会在应用程序开始运行时对原... 1 如何有效地缓存数据？有效使用缓存的关键在于确定最合适的数据进行缓存，并选择在适当的时间缓存它？应用程序首次检索数据时，可以按需将数据添加到缓存中。应用程序只需从数据存储中获取一次数据，并且可以使用缓存满足后续访问。或者，可以提前使用数据部分或全部填充缓存，通常在应用程序启动时（一种称为初始化设定的方法）。但是，可能不建议为大型缓存实现这样的设定，因为此方法可能会在应用程序开始运行时对原...
- 1 简介我们常说 缓存数据库，一般默认就是第三方的缓存数据库，比如memory cache，redis，云 cache等。那么不同名称的缓存数据库如何区分？那么何时使用缓存呢？拥有的数据越多，需要访问此数据的用户数量越多，缓存的好处就越大。缓存可减少与处理原始数据存储中的大量并发请求相关的延迟和争用。例如，数据库可能支持有限数量的并发连接。但是，从共享缓存（而不是基础数据库）检索数据使客户... 1 简介我们常说 缓存数据库，一般默认就是第三方的缓存数据库，比如memory cache，redis，云 cache等。那么不同名称的缓存数据库如何区分？那么何时使用缓存呢？拥有的数据越多，需要访问此数据的用户数量越多，缓存的好处就越大。缓存可减少与处理原始数据存储中的大量并发请求相关的延迟和争用。例如，数据库可能支持有限数量的并发连接。但是，从共享缓存（而不是基础数据库）检索数据使客户...
- 简介优化数据库，优化的是什么东西？ 1 集中式数据库使用反规范化设计，从设计时优化，以避免进行表之间的频繁连接操作。 但是造成了重复存储，浪费磁盘空间。设计方式增加几余列：是指在多个表中具有相同的列，它常用来在查询时避免连接操作。增加派生列：指增加的列可以通过表中其他数据计算生成。它的作用是在查询时减少计算量，从而加快查询速度。重新组表：指如果许多用户需要查看两个表连接出来的结果数据则把这... 简介优化数据库，优化的是什么东西？ 1 集中式数据库使用反规范化设计，从设计时优化，以避免进行表之间的频繁连接操作。 但是造成了重复存储，浪费磁盘空间。设计方式增加几余列：是指在多个表中具有相同的列，它常用来在查询时避免连接操作。增加派生列：指增加的列可以通过表中其他数据计算生成。它的作用是在查询时减少计算量，从而加快查询速度。重新组表：指如果许多用户需要查看两个表连接出来的结果数据则把这...
- 简介数据架构使用分布式集群时，要做出的另一个设计决策涉及决定节点在其群集中的交互方式。两个选项是同构和异构节点，都用于现代系统，他们分别是什么？同构节点：集群中的每个节点都可以执行同一组任务（尽管可能不同的数据分区），很好地适合共享的无体系结构。这使得预配和故障转移“更容易”。失败的任务将分配给可用节点。异构节点：节点被分配了特定的任务，因此必须在节点之间进行通信执行给定的任务。可以允许单... 简介数据架构使用分布式集群时，要做出的另一个设计决策涉及决定节点在其群集中的交互方式。两个选项是同构和异构节点，都用于现代系统，他们分别是什么？同构节点：集群中的每个节点都可以执行同一组任务（尽管可能不同的数据分区），很好地适合共享的无体系结构。这使得预配和故障转移“更容易”。失败的任务将分配给可用节点。异构节点：节点被分配了特定的任务，因此必须在节点之间进行通信执行给定的任务。可以允许单...
- 1 简介在遇到大并发的请求场景时。采用主从同步+读写分离，去实现数据的读写加速是主流的操作，那么分析一下业务，适合哪个同步模式（全同步，半同步，异步）就非常必要了，比如有如下问题：遇到单点故障，服务不可用无法处理大量的并发数据请求，数据丢失将会造成很大损失如何解决？ 2 方案增加MySQL数据库服务器，对数据进行备份，形成主备，确保主备MySQL数据库服务器数据是一样的。主服务器宕机了，备... 1 简介在遇到大并发的请求场景时。采用主从同步+读写分离，去实现数据的读写加速是主流的操作，那么分析一下业务，适合哪个同步模式（全同步，半同步，异步）就非常必要了，比如有如下问题：遇到单点故障，服务不可用无法处理大量的并发数据请求，数据丢失将会造成很大损失如何解决？ 2 方案增加MySQL数据库服务器，对数据进行备份，形成主备，确保主备MySQL数据库服务器数据是一样的。主服务器宕机了，备...
- 1 解决方案一个直截了当的方案是，我们可以利用Redis，MQ中间件的数据缓存，内容分发等功能，作为缓存站和中转站分担数据库压力。分布式数据库管理系统 将单个逻辑数据库划分到多个物理资源中。应用程序（通常）不知道数据被拆分到单独的硬件上。该系统依赖于技术和来自单节点 数据库管理系统 的算法，支持分布式中的事务处理和查询执行环境。设计分布式数据库管理系统的一个重要目标是容错（即避免单个或一个... 1 解决方案一个直截了当的方案是，我们可以利用Redis，MQ中间件的数据缓存，内容分发等功能，作为缓存站和中转站分担数据库压力。分布式数据库管理系统 将单个逻辑数据库划分到多个物理资源中。应用程序（通常）不知道数据被拆分到单独的硬件上。该系统依赖于技术和来自单节点 数据库管理系统 的算法，支持分布式中的事务处理和查询执行环境。设计分布式数据库管理系统的一个重要目标是容错（即避免单个或一个...
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