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Databend 开源周报第 117 期

Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计,为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务:https://app.databend.cn 。 What's On In Databend 探索 Databend 本周新进展,遇到更贴近你心意的 Databend 。 特性预览:只读式 ATTACH TABLE 为了少数几条大规模查询,而不得不维护大量的常驻资源,为企业带来了高昂的维护成本。如何混合本地和云工作负载,利用 Databend Cloud 的即时扩展能力,在保证查询可靠性的同时,进一步降低私有实例的常驻数量,节约维护成本? Databend 近期提供只读式 ATTACH TABLE ,允许在本地部署 Databend 的用户与 Databend Cloud 以只读方式共享表数据: 所有表数据以只读方式共享。 对表进行的变更,包括数据和模式更改,将在用户的本地平台上执行和跟踪。 ATTACH TABLE <target_table_name> '<source-table-data-URI>' CONNECTION=(<conn...

用 Milvus 和 NVIDIA Merlin 搭建高效推荐系统

如何搭建一个高效的推荐系统? 简单来说,现代推荐系统由训练/推理流水线(pipeline)组成,涉及数据获取、数据预处理、模型训练和调整检索、过滤、排名和评分相关的超参数等多个阶段。走遍这些流程之后,推荐系统能够给出高度个性化的推荐结果,从而提升产品的用户体验。 为了方便大家对此进行深入了解,我们邀请到 NVIDIA Merlin 团队,他们将详细介绍推荐系统的上述多个阶段的工作流程,以及推荐系统在电商、流媒体、社交媒体等多个行业领域的实践和用例。 01.NVIDIA Merlin & Milvus 推荐系统 pipeline 中至关重要的一环便是为用户检索并找到最相关的商品。为了实现这一目标,通常会使用低维向量(embedding)表示商品,使用数据库存储及索引数据,最终对数据库中数据进行近似最近邻(ANN)搜索。这些向量表示是通过深度学习模型获取的,而这些深度学习模型基于用户和产品或服务之间的交互进行训练。使用计算机视觉算法或语言模型,还可以从各种数据模态(例如图像、视频或产品与用户的文本描述)中生成向量表示。获取向量表示后便迎来关键步骤——对数十万甚至数百万/数十亿的向量...

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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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