接收方:采用流量入口带宽不足,接口实现采用直接插入数据库(数据库配置也比较低时),回调会产生堵塞,如果严重超时,可能会造成请求失败。 我们推荐 : 采用异步的方式,例如Kakfa,打印日志 保证接口快速响应。 增加资源配置,例如插入数据库,保证数据库一定磁盘,cpu等资源配置。
INSERT OVERWRITE TABLE HBASE_HIVE_TABLE values ( 98 , 'abc' ) ; 检索数据 select * from HBASE_HIVE_TABLE ; OK 98 abc Time taken: 0.246 seconds , Fetched: 1 row ( s ) 2.1 Join 测试 创建表 create table t1 ( t1_c1
解决方案 广州元岗中人小区采用了广州康行信息技术有限公司提供的“脸名”一系列产品—通过软件及硬件整套的解决方案,实现了业主刷脸通行的场景。 整体解决方案-功能展示图: 一、人脸采集 物业管理人员在后台管理系统页面中添加业主成员。业主可通过微信“脸名” 小程序或者短信链接两种方式完成人脸采集。 二、刷脸通行 业主进出小区大门闸机或者单元门时,完成业主身份识别,实现快速刷脸通行/开门。
分区键对应字段必须在主键、唯一键中 ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ 检查 DDL 语句中可能存在的冲突 ❌ ❌ ❌ ❌ ❌ 写入 INSERT 语句字段名不能重复 ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ❌ INSERT 语句字段列表和值列表要匹配 ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ❌ INSERT 语句建议指定 INSERT 字段列表 ✔️ ✔️ ✔️ ✔️ ❌ INSERT 语句不能为 NOT NULL 列插入
之所以没有这样做, 主要原因还是标注数据太少了 ,一共才3万条标注数据。理想情况下,如果标注数据足够多,可能 SFT 就足够了,这时候也不需要再做强化学习。现实中数据量达不到足够多,这时候就要借助强化学习。 再回顾一下千帆大模型:PPO是强化学习的一种算法,经过了PPO以后的1.3B的模型效果好于未经过PPO的175B模型,可见强化学习对大模型效果提升非常明显。
说明: (1)单个模板最多可选3个标签 (2)数组元素是标签名称,string类型 (3)如果标签名不在标签列表中,会自动创建 variableIdentifier string 是 变量识别符号,支持以下符号: · 大括号{} · 双大括号{{}} · 中括号[] · 双中括号[[]] · 小括号() · 双小括号(()) sceneType string 否 场景类型,可选值如下: · TextToText
其他client参数可以执行以下命令进行查看 clickhouse-client --help 本地表使用示例 创建本地表: CREATE TABLE `check_local` ( `Id` UInt16, `Name` String, `CreateDate` Date) ENGINE = MergeTree() PARTITION BY CreateDate ORDER BY Id; 本地表插入数据
rows List 是 插入的记录。 插入或更新记录 功能介绍 将一条或者一批记录插入到指定的数据表中。插入语义为Upsert(Insert or Update),即,当记录的主键已存在时,则用新的数据整体覆盖旧的数据。当插入一批时,该接口暂不支持批次的原子性。该接口可用于批量迁移/灌库等场景。
建议添加自增主键,主键递增与InnoDB本身数据的存储原理相契合,有利于数据的顺序存储及读取,更好的避免插入过程中的数据分页。 索引建立有什么建议吗? 索引不冗余不要建立过多索引,索引越多,插入性能越低,磁盘占用空间越多。我们推荐索引个数不要超过7个,并且不建议索引个数超过字段个数,特别是各种随机组合检索。 表建立有什么建议呢?
类型 备注 tenantId long 租户ID,租户唯一标识 userId long 任务创建人ID lastEditUserId long 任务最后修改人ID taskId long 任务ID,任务唯一标识 taskName string 任务名称 robotId string 外呼机器人唯一标识 robotName string 机器人名称 status int 任务状态,1-待启动;2-执行中;