2024年8款数据库数据分析能力(TPC-H)真实性能评测,真有100倍差距
DB2,TDAT(Teradata)#SQLSERVER,SYBASE,ORACLE,VECTORWISE#CurrentvaluesforMACHINEare:ATT,DOS,HP,IBM,ICL,MVS,#SGI,SUN,U2200,VMS,LINUX,WIN32#CurrentvaluesforWORKLOADare:TPCHDATABASE=ORACLEMACHINE=LINUXWORKLOAD=TPCH...
PostgreSQL技术大讲堂 - 第45讲:poc-tpcc测试
//Thefollowingfivevaluesmustaddupto100//Thedefaultpercentagesof45,43,4,4&4matchtheTPC-Cspec,测试结果要达到下面每张表的交易要求才算通过newOrderWeight=45paymentWeight=43orderStatusWeight=4deliveryWeight=4stockLevelWeight=46、PG数据库上创建tpcc数据库以及tpcc...
哈里斯:竞选优势、政策雏形与交易线索
同时,尽管黑人大体上主要支持民主党,但民调显示黑人对哈里斯的支持力度更大,比较7月18日和8月2日的结果,表示一定会投票的黑人选民占比从58%大幅上升至74%,其中支持民主党的黑人选民由73%上升至81%。此外,70%的女性选民相信哈里斯的政策将有利于女性,而只有43%的女性选民认为特朗普的政策可以做到这一点。其次,...
【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!
lambdas=pca.singular_values_M=((y*y)/lambdas)#前k个特征向量和后r个特征向量q=5print"Explainedvariancebyfirstqterms:",sum(pca.explained_variance_ratio_[:q])q_values=list(pca.singular_values_<.2)r=q_values.index(True)#对每个样本点进行距离求和的计...
助你“内核稳定”的12个小方法|2023年度心理学研究盘点
在这项动物实验中,Annegret等人将一只较小的小鼠与一只更大、更具攻击性的小鼠放在笼子里,这些大老鼠通常会攻击较小的小鼠。那些小鼠需要经历连续十天的攻击,之后接受事后行为测试以评估其韧性,记录行为与多巴胺神经元活动情况。结果发现,那些倾向于逃避的小鼠最终表现出类似抑郁的行为,比如在压力事件后的社交回避。
别再“浪费”GPU了,FlashAttention重磅升级,实现长文本推理速度8...
为了解决上述问题,FlashAttention的作者TriDao等人提出了一项名为「Flash-Decoding」的技术,它显著加速了推理过程中的注意力计算,使长序列的处理生成速度提高到了原来的8倍(www.e993.com)2024年11月29日。其主要思想是以最快的速度并行加载键和值,然后分别重新缩放和合并结果,以维持正确的注意力输出。
UniFormerV2开源,K400首次90%准确率 | 基于ViT的高效视频识别,8...
8个主流benchmark上的结果代码、模型和相应的训练配置均已开源,应该是目前开源模型里,在这8个流行benchmark上性能最强的。欢迎小伙伴们试用,有用的话可以随时点个star~一、MotivationMotivation去年在做UniFormer[1]时,我们时常觉得实验的周期太长了。由于UniFormer是全新的框架,每次调整结构,我们都需要先经过一轮...
别再“浪费”GPU了,FlashAttention升级,实现长文本推理速度8倍提升
为了解决上述问题,FlashAttention的作者TriDao等人提出了一项名为「Flash-Decoding」的技术,它显著加速了推理过程中的注意力计算,使长序列的处理生成速度提高到了原来的8倍。其主要思想是以最快的速度并行加载键和值,然后分别重新缩放和合并结果,以维持正确的注意力输出。
别再「浪费」GPU了,FlashAttention重磅升级,实现长文本推理速度8...
为了解决上述问题,FlashAttention的作者TriDao等人提出了一项名为「Flash-Decoding」的技术,它显著加速了推理过程中的注意力计算,使长序列的处理生成速度提高到了原来的8倍。其主要思想是以最快的速度并行加载键和值,然后分别重新缩放和合并结果,以维持正确的注意力输出。
# 8个深度学习中常用的激活函数
values_of_relu.append(ReLU(i))plt.plot(values_of_x,values_of_relu)LeakyReLUReLU的问题:当给ReLU一个负值时,它立即变成零,这降低了模型合适地拟合或从数据训练的能力。这意味着ReLU激活函数的任何负输入都会在图中立即将该值转换为零,这反过来又会通过不适当地映射负值而影响结果图。