活字格性能优化技巧(2)-如何在大规模数据量的场景下提升数据访问效率

本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。 在上节内容中我们介绍了如何利用数据库主键提升访问性能,本节内容我们继续为大家介绍如何在大规模数据量的场景下提升数据访问效率。 在开始之前先做个小小的实验: 1. 准备一张

联邦学习:联邦异构知识图谱数据划分

在联邦场景下,C个知识图谱位于不同的客户端上。知识图谱拥的实体集合之间可能会存在重叠,而其关系集合和元组集合之间则不会重叠。我们联系一下现实场景看这是合理的,比如在不同客户端对应不同银行的情况下,由于不同银行都有着自己的业务流程,所以关系集合不重叠。本文我们来看具体在实验环节怎么去划分联邦异构知识图谱数据。

基于K-means聚类算法进行客户人群分析

摘要:在本案例中,我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据,把客户分成不同的群体,供营销团队参考并相应地制定营销策略。 本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》,作者:HWCloudAI 。 实验目标 掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析; 掌

基于随机森林算法进行硬盘故障预测

摘要:本案例将带大家使用一份开源的S.M.A.R.T.数据集和机器学习中的随机森林算法,来训练一个硬盘故障预测模型,并测试效果。 本文分享自华为云社区《基于随机森林算法进行硬盘故障预测》,作者:HWCloudAI 。 实验目标 掌握使用机器学习方法训练模型的基本流程; 掌握使用pandas做数据分析

百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 基于 Paddle Serving快速使用(服务化部署 - CentOS 7)

Paddle Serving 是飞桨服务化部署框架,能够帮助开发者轻松实现从移动端、服务器端调用深度学习模型的远程预测服务。 Paddle Serving围绕常见的工业级深度学习模型部署场景进行设计,具备完整的在线服务能力,支持的功能包括多模型管理、模型热加载、基于Baidu-RPC的高并发低延迟响应能力、在线模型A/B实验等,并提供简单易用的Client API。Paddle Serving可以

搜索EE场景排序链路升级

EE模块是搜索系统中改善生态、探索商品的重要链路,其目标是缓解数据马太效应导致模型对商品排序丰富性、探索性不足,带来的系统非最优解问题。以下分别从模型迭代、在线实验指标、离线评估体系介绍相应模块的优化。

我在京东做研发丨【混合多云第一课】为何多云多活被称为“技术皇冠上的明珠”?

数据的爆炸性增长 对业务连续性带来了巨大的挑战 传统灾备方式资源利用率底、切换时间长、成本高 对此,基于云计算的多云多活技术正在逐步兴起 巨大的业务价值、超高的技术难度 让“多云多活”被称为“技术皇冠上的明珠” 本期,京东云资深混合多云多活专家将带来 京东内部秒级容灾切换实战分享 以及多行业跨云多活

前端展示中实现批量标签动态生成

前端展示中实现批量标签动态生成 使用过报表的小伙伴,经常会有条码打印、标签打印的需求,一两个标签还好处理,但很多时候我们可能需要的是几十、上百个内容的批量打印,如下图所示: 今天我们就来为大家介绍,如何快速实现报表的标签条码批量打印。 项目实战 今天我们从Wyn出发,为大家展示整个功能的实现过程。

@全体开发者, 华为云1024程序员节精彩开启!

摘要: 创造无限,当“燃”是开发者。 本文分享自华为云社区《@全体开发者, 华为云1024程序员节精彩开启!》,作者: 华为云社区精选 。 创造无限的开发者们 华为云•向云而生 1024程序员节 重磅开启! 12 场技术直播 从端边云到软硬件,学练考一站式赋能 1 行代码秒上云 应用构建实训实战,从

手把手带你通过API创建一个loT边缘应用

摘要:使用API Arts&API Explorer调用IoT边缘服务接口创建应用,了解边缘计算在物联网行业的应用。 本文分享自华为云社区《使用API Arts&API Explorer调用IoT边缘服务接口创建应用》,作者:华为IoT云服务。 开始体验前需注册华为云账号并完成实名认证,实验过程中请

从缓存的本质说起,说服技术大佬用Redis

摘要:在技术领域中,没有银弹。我们需要不断探索和研究新的技术,结合具体问题和需求,选择最适合的解决方案。 本文分享自华为云社区《知乎问题:如何说服技术老大用 Redis ?》,作者:勇哥java实战分享。 最近在某问答平台看到一个技术讨论:如何说服技术老大用Redis? “他总觉得用Redis每次都

插件化工程R文件瘦身技术方案 | 京东云技术团队

随着业务的发展及版本迭代,客户端工程中不断增加新的业务逻辑、引入新的资源,随之而来的问题就是安装包体积变大,前期各个业务模块通过无用资源删减、大图压缩或转上云、AB实验业务逻辑下线或其他手段在降低包体积上取得了一定的成果。