奇思妙想的SQL|去重Cube计算优化新思路
数据计算过程中是先膨胀再聚合,加上本身数据内容的中英文字符串内容较大,所以才导致了大量的数据计算和传输成本。而我们的核心想法是能否避免数据膨胀,同时进一步减少数据传输大小。因此我们联想到,是否可以采用类似于用户打标签的数据打标方案,先进行数据去重生成UID粒度的中间数据,同时让需要的结果维度组合反向附加到UID...
足球大数据ds,足球比赛实时数据提供
紫金农商银行ODS数据仓库项目建设使用Informatica产品完成数据的加载、清洗、转换工作显得尤为简单,图形化、流程化设计使维护人员能够快速、顺畅的操作,即使数据源结构发生变化,也不会像以前必须修改大量的程序代码,只需要在PowerCenter中配置一下即可。3.华为大数据一体机服务于北大重点实验室经过大量的前期调查,比较和分析...
谷歌重磅:告别RAG,长上下文的大语言模型无需检索增强
LOFT包含六大类任务,涵盖35个数据集,横跨文本、视觉和音频多个模态:文本检索:从大量文档中找出相关内容。视觉检索:根据文本描述找出相关图像或视频。音频检索:匹配文本与相应音频。检索增强生成(RAG):基于检索信息生成答案。SQL类任务:理解自然语言查询并从数据库中提取信息。多示例上下文学习:从大量示例中学习并...
揭示语言大模型的采样过程
在未来,使模型在最少的提示下输出我们所需的内容将变得更为容易,这些技术(提示、采样、微调)将不再那么重要。约束采样约束采样是一种用于引导文本生成朝向特定约束的技术。正如在“测试时采样”一节中所讨论的,持续生成输出直至找到符合约束条件的输出是最简单的方式,但成本高昂。约束采样也可以在词元采样过程中...
专为数据库打造:DB-GPT用私有化LLM技术定义数据库下一代交互方式
由于ChatGPT3.5并非开源模型,作者无法在框架中对其进行Text-to-SQL的微调。RAG在两个数据集上的实验结果如表3和表4所示,在所有测试的数据集上,并没有一个模型能够在所有的情况下都胜出:ChatGPT-3.5在DatabaseQA数据集上表现最佳,而ChatGLM在FinancialQA数据集上获得最佳性能。DB-GPT...
SQL经典练习题(openGauss数据库)实验小结(FAQ)
实验小结(FAQ):关于openGauss数据库在使用SQL过程中需要注意的事项,总结如下(以下有SQL通用的,也存在数据库特性的,具体以实践经验为准):1、关键字“Tid”关键字“Tid”在openGauss数据库中被认定为关键字,不能作为字段被定义;2、数据(日期)类型“datetime”...
登顶!思必驰-上海交大联合实验室刷新Text-to-SQL语义解析任务多个...
Text-to-SQL任务是自然语言处理任务中最具挑战性的任务之一,该任务的输入既要也考虑用户的自然语言问题也要考虑数据库的模式结构,此外,该任务的输出是结构化的SQL语句。1登顶中文千言榜单思必驰-上海交大人机交互联合实验室团队在继去年6月份取得Text-to-SQL任务英文基准榜单Spider第一名后,近期又取得Text-to-SQL...
百分点科技:基于NL2SQL的问答技术与实践
IRNet设计了一种在自然语言和SQL之间的中间表达SemQL,采用两步完成Text-to-SQL的过程:第一步SchemaEncoding和SchemaLinking:SchemaEncoding顾名思义就是对表结构(表名、列名、列类型、主键、外键等等)进行编码,以便后续模型训练使用。SchemaLinking则是要把Question中表述的内容与具体的表名和列名对齐。
技术分享 | 七个实验掌握 MySQL 8.0 角色功能
示例1:一个完整角色的授予步骤用管理员创建三个角色:db_owner,db_datareader,db_datawriter1.mysql>createroledb_owner,db_datareader,db_datawriter;2.QueryOK,0rowsaffected(0.02sec)3.4.mysql>grantallonytt_new.*todb_owner;...
大数据及软件教学与实验专业实训室建设方案
以下是大数据及软件教学与实验的一般内容:1.数据基础知识:教授学生关于数据的基本概念、数据类型、数据收集和数据清洗等基础知识。2.数据存储和管理技术:介绍常见的数据存储和管理技术,如关系型数据库(如MySQL、Oracle)、分布式文件系统(如HadoopHDFS)和NoSQL数据库等。3.大数据处理和分析:讲解如何处理大规模数据...