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SQL如何求解连续年份的问题?

最近看到这样一道题目,觉得挺有意思,给小伙伴们分享一下解题思路。 下表记录了夺冠球队的名称及年份: 请写出一条 SQL 语句,查询出在此期间连续获得冠军的有哪些,其连续的年份的起止时间是多少? 查询结果: 之前我们有讲解如何求解连续多少天的问题,这个题有点类似,但是也有点不一样的地方。 问题分析 一般连续性的问题,我们都需要使用笛卡尔积进行错位匹配,就是类似a.ID=b.ID+1的这种。这一题我们也可以使用类似的方法。 具体代码如下: CREATETABLE#t(TEAMvarchar(20),Yint) INSERT#t(TEAM,Y)VALUES ('活塞',1990), ('公牛',1991), ('公牛',1992), ('公牛',1993), ('火箭',1994), ('火箭',1995), ('公牛',1996), ('公牛',1997), ('公牛',1998), ('马刺',1999), ('湖人',2000), ('湖人',2001), ('湖人',2002), ('马刺',2003), ('活塞',2004), ('马刺',2005), ('热火',2006), ...

深度学习中的分布式训练

1. 为什么需要分布式训练 随着人工智能与深度学习的发展,大规模和超大规模的模型越来越受到业界的推崇。以NLP行业为例,从最开始的Bert-base只有1亿左右的参数量,到千亿级别的GPT-3,再到今年6月发布的目前全球最大预训练模型“悟道2.0”,参数规模达到惊人的1.75万亿,整个业界都由一种向更大模型发展的趋势。面对如此庞大的模型,必然也需要庞大的数据量才能进行训练,如果没有分布式训练的大算力加持,一个Epoch可能就要训练到天荒地老。抛开业界淬炼超大模型的场景,对于一个AI行业的普通算法工程师,面对日常的工作,分布式训练也可以大大加速模型的训练、调参的节奏、以及版本的迭代更新,在时间如此珍贵的当下,相信没有工程师会抗拒分布式训练带来的收益。因此,我们今天就聊聊深度学习中关于分布式训练的那些事儿。 2. 分布式训练策略 分布式训练策略按照并行方式不同,可以简单的分为数据并行和模型并行两种方式。 2.1 数据并行 数据并行是指在不同的GPU上都copy保存一份模型的副本,然后将不同的数据分配到不同的GPU上进行计算,最后将所有GPU计算的结果进行合并,从而达到加速模型训练的目的。由...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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