一.数据集工具介绍 HuggingFace通过API提供了统一的数据集处理工具，它提供的数据集如下所示： 该界面左侧可以根据不同的任务类型、类库、语言、License等来筛选数据集，右侧为具体的数据集列表，其中有经典的glue、super_glue数据集，问答数据集squad，情感分类数据集imdb
一.数据集描述 1.数据集摘要 该数据集包含与心理健康相关的问题和答案的对话对，以单一文本形式呈现。数据集是从流行的医疗博客（如WebMD、Mayo Clinic和HealthLine）、在线常见问题等来源精选而来的。所有问题和答案都经过匿名化处理，以删除任何个人身份信息（PII），并经过预处理以删
图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上。本文以示例数据集basketballplayer为例，通过nGQL操作和Python脚本两种方式构建图谱。数据[10]和代码[9]详
架构设计（八）：数据库的水平扩展和垂直扩展 作者：Grey 原文地址： 博客园：架构设计（八）：数据库的水平扩展和垂直扩展 CSDN：架构设计（八）：数据库的水平扩展和垂直扩展 数据库的扩展有两种方法：垂直扩展和水平扩展。 垂直扩展是通过提高现有机器的硬件配置（CPU、硬盘、内存等）来进行扩展。比如
# 算法和数据结构学习中的一些小的工具函数 作者：[Grey](https://www.cnblogs.com/greyzeng/) 原文地址： [博客园：算法和数据结构学习中的一些小的工具函数](https://www.cnblogs.com/greyzeng/p/17118195.html) [
本文通过在vivo的日志采集服务的设计实践经验，为大家提供日志采集Agent在设计开发过程中的关键设计思路。
网络质量监测中心是一个用于数据中心网络延迟测量和分析的大型系统。通过部署在服务器上的Agent发起5次ICMP Ping以获取端到端之间的网络延迟和丢包率并推送到存储与分析模块进行聚合和分析与存储。控制器负责分发PingList并通过数据中心内部消息通道将PingList下发至每台服务器上的Agent，而PingList就是每个Agent需要发起Ping的目标服务器列表。
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。 目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验，没有用数据说话，这在实际决策运行时会出现很多问题。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究
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。 随着“双碳”逐步由部分国家呼吁转变为全球主要国家的目标，绿色低碳的意义不仅体现在解决环境问题的物理意义上，还体现在推动能源结构转型的社会经济意义上。长期目标是将全球平均气
所谓**数据转置**，就是是将原始数据表格沿着对角线翻折，使原来的行变成新的列，原来的列变成新的行，从而更方便地进行数据分析和处理。 `pandas`中`DataFrame`的转置非常简单，每个`DataFrame`对象都有一个`T`属性，通过这个属性就能得到转置之后的`DataFrame`。下面介
摘要：以下提供的都是各个数据库较为官方的jar包获取方式。 本文分享自华为云社区《JDBC连接相关jar包获取及上传管理中心白名单处理》，作者：HuaWei XYe。 jar包获取 以下提供的都是各个数据库较为官方的jar包获取方式 1、Mysql https://dev.mysql.com/dow
摘要：解决数据问题的本质，还要从数据层面入手，数据库的价值就十分关键。 过去很长一段时间，不动产行业的数字化程度都是比较低的，特别在业务层面，存在大量碎片化和多主体的问题，导致在数据层面的标准化和数据结构统一化不足；而且在不动产行业全生命周期中，每个阶段都频繁涉及到数据流转问题，对数据一致性和安全性
摘要：MRS IoTDB，它是华为FusionInsight MRS大数据套件中的时序数据库产品，在深度参与Apache IoTDB社区开源版的基础上推出的高性能企业级时序数据库产品。 本文分享自华为云社区《工业数据分析为什么要用FusionInsight MRS IoTDB？》，作者：高深广 。
原因，数据库为 MySQL 5.7 需要在yaml加上参数 mysql.db.param: "characterEncoding=utf8&connectTimeout=1000&socketTimeout=3000&autoReconnect=true&useSSL=false&serverTim
SQL SERVER数据分组后取第一条数据——PARTITION BY -- 不加 distinct(a.id) order by 会有问题 导致获取出来的数据不对 SELECT id,title,description,poster_id,poster_time,drug_id FROM ( SE
Redis作为基于内存的非关系型的K-V数据库。因读写响应快速、原子操作、提供了多种数据类型String、List、Hash、Set、Sorted Set、在项目中有着广泛的使用，今天我们来探讨下下Redis的数据结构是如何实现的。
作者：郑龙飞 范式定义 百度百科:设计关系数据库时，遵从不同的规范要求，设计出合理的关系型数据库，这些不同的规范要求被称为不同的范式，各种范式呈递次规范，越高的范式数据库冗余越小。 人类语言: 范式可以理解为设计一张数据表的表结构，符合的标准级别、规范和要求。 而通常我们用的最多的就是第一范式（1N
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据
关于数据库的性能优化其实是一个很复杂的大课题，很难通过一篇帖子讲的很全面和深刻，这也就是为什么我的标题是‘浅析’，程序员的成长一定是要付出代价和成本，因为只有真的在一线切身体会到当时的紧张和压力，对于一件事情才能印象深刻，但反之也不能太过于强调代价，如果可以通过一些别人的分享就可以规避一些自己业务的问题和错误的代价也是好的。
Redis数据类型丰富，速度快，可用性高。其数据类型丰富，内存管理机制完善，数据一致性高，支持多种编程语言。
