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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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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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