Публикации по теме 'database'
Дедупликация данных в службах поиска изображений
Технология обработки изображений, такая как поиск изображений, имеет множество применений в реальном мире. Например, пользователи Интернета могут загружать несколько версий видео или изображения, каждая из которых имеет разное форматирование, звуковые дорожки или степень сжатия. Это приводит к значительному количеству дубликатов видео, хранящихся на стороне службы. Однако эту проблему можно решить с помощью дедупликации данных. Но как это обычно делается?
Когда вы используете поисковые..
Как выполнить условное логическое программирование (операторы If-Else) в SQL SELECT?
В SQL оператор SELECT извлекает данные из одной или нескольких таблиц. Это позволяет нам указать, какие столбцы мы хотим получить, и любые критерии фильтрации или сортировки, которые мы хотим применить. Но в нашей повседневной жизни мы никогда не сможем избежать логики, потому что она присутствует в наших действиях и мыслях. Так что, если мы хотим выполнить некоторую условную логику внутри самого оператора SELECT?
Во-первых, давайте спросим себя, что такое условная логика? И как..
SAVEPOINT в MySQL - с примерами.
DML или команды манипулирования данными должны обрабатываться в SQL с особой осторожностью по той простой причине, что они каким-то образом модифицируют целевые данные. Обычно это делается с помощью операторов UPDATE или DELETE . В этом сообщении блога мы узнаем, как лучше защитить данные (и самих себя) при выполнении этих типов команд, используя SAVEPOINT в TRANSACTION .
Примечание: все данные, имена или наименования, найденные в базе данных, представленной в этом посте,..
Лучшие инструменты ETL, которые должны знать специалисты по данным в 2022 году
Лучшие инструменты ETL, которые сделают вашу жизнь проще в 2022 году
Введение
Не секрет, что инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL) существуют уже довольно давно. Фактически, они уже довольно давно являются одним из основных элементов управления данными и бизнес-аналитики. Однако с постоянно меняющимся ландшафтом данных это…
Разница между озерами данных и хранилищами данных
За последние несколько лет стало очевидным, что тема или технология больших данных набирает обороты. Этот термин означает чрезвычайно большие наборы данных, которые используются для анализа шаблонов, тенденций и связей между точками данных, чтобы можно было выявить такие свойства, как поведение и взаимодействие. Однако если углубиться в тему, можно увидеть еще два разных термина: озера данных и хранилища данных, которые необходимы организациям для хранения больших данных. Суть статьи..
Как Quora Sharded MySQL обрабатывает более 13 терабайт
Прочтите сейчас: https://newsletter.systemdesign.one/p/mysql-sharding
Как использовать коэффициент Пирсона и Спирмена — Руководство для начинающих
Коэффициенты Пирсона и Спирмена являются чрезвычайно важными понятиями для анализа данных, и знание того, как применять каждый из них, повысит эффективность ваших проектов по работе с данными. Часто задаваемые в интервью, они представляют фундаментальную тему данных: измерение корреляции. Если вы хотите изучить лежащую в их основе теорию и преуспеть на собеседованиях, просто прочтите эту статью!
Удобство использования
Пирсон и Спирман развиваются вокруг цели измерения корреляции между..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..