❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_196
🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_3)
Частичное индексирование (Partial Indexing): PostgreSQL поддерживает частичное индексирование, которое позволяет создавать индексы только для подмножества данных в таблице. Это может быть полезно, если вам требуется оптимизировать выполнение запросов только для определенного диапазона значений или условий.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_3)
Частичное индексирование (Partial Indexing): PostgreSQL поддерживает частичное индексирование, которое позволяет создавать индексы только для подмножества данных в таблице. Это может быть полезно, если вам требуется оптимизировать выполнение запросов только для определенного диапазона значений или условий.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
👍2
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_196
🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_4)
Горизонтальное разделение данных (Horizontal Partitioning): Вместо создания разделенных кластерных индексов можно разделить данные на отдельные таблицы или схемы в зависимости от некоторого критерия, такого как временной период, регион или другие атрибуты. Затем можно создать кластерные индексы на каждой отдельной таблице или схеме для оптимизации запросов в пределах каждого раздела.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_4)
Горизонтальное разделение данных (Horizontal Partitioning): Вместо создания разделенных кластерных индексов можно разделить данные на отдельные таблицы или схемы в зависимости от некоторого критерия, такого как временной период, регион или другие атрибуты. Затем можно создать кластерные индексы на каждой отдельной таблице или схеме для оптимизации запросов в пределах каждого раздела.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_196
🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_5)
Горизонтальное и вертикальное масштабирование (Sharding): Если вам требуется масштабирование базы данных на несколько узлов, можно использовать горизонтальное разделение данных (sharding), при котором данные разбиваются на несколько физических узлов. В этом случае каждый узел может иметь свою собственную копию таблицы с кластерным индексом.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
🔠 Можно ли создавать несколько кластерных индексов в одной таблице ? (Часть_5)
Горизонтальное и вертикальное масштабирование (Sharding): Если вам требуется масштабирование базы данных на несколько узлов, можно использовать горизонтальное разделение данных (sharding), при котором данные разбиваются на несколько физических узлов. В этом случае каждый узел может иметь свою собственную копию таблицы с кластерным индексом.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_197
🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_1)
Декодер в архитектуре Transformers используется в задачах генерации текста, машинного перевода и других подобных задачах. Он выполняет обратную операцию по сравнению с энкодером и помогает генерировать последовательности на основе закодированного контекста.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_1)
Декодер в архитектуре Transformers используется в задачах генерации текста, машинного перевода и других подобных задачах. Он выполняет обратную операцию по сравнению с энкодером и помогает генерировать последовательности на основе закодированного контекста.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_197
🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_2)
Декодер в Transformers состоит из нескольких блоков декодирования, которые могут быть идентичными или схожими с блоками кодирования в энкодере. Каждый блок декодирования обычно состоит из нескольких слоев самовнимания (self-attention) и позиционно-сетевой передачи (feed-forward).
Слои самовнимания позволяют декодеру фокусироваться на различных частях входной последовательности, а слои позиционно-сетевой передачи позволяют модели агрегировать информацию и генерировать последовательность на выходе.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_2)
Декодер в Transformers состоит из нескольких блоков декодирования, которые могут быть идентичными или схожими с блоками кодирования в энкодере. Каждый блок декодирования обычно состоит из нескольких слоев самовнимания (self-attention) и позиционно-сетевой передачи (feed-forward).
Слои самовнимания позволяют декодеру фокусироваться на различных частях входной последовательности, а слои позиционно-сетевой передачи позволяют модели агрегировать информацию и генерировать последовательность на выходе.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_197
🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_3)
В отличие от энкодера, декодер также использует дополнительное самовнимание, называемое "маскированным самовниманием" (masked self-attention). Маскированное самовнимание гарантирует, что модель не имеет доступа к будущим токенам во время генерации и может использовать только текущие и предыдущие токены для прогнозирования следующего.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_3)
В отличие от энкодера, декодер также использует дополнительное самовнимание, называемое "маскированным самовниманием" (masked self-attention). Маскированное самовнимание гарантирует, что модель не имеет доступа к будущим токенам во время генерации и может использовать только текущие и предыдущие токены для прогнозирования следующего.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_197
🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_4)
В процессе генерации декодер применяет блоки декодирования последовательно к входной последовательности с маскированным самовниманием, чтобы генерировать выходную последовательность.
Обычно декодер также использует эмбеддинги токенов на входе и включает механизм внимания (attention), который помогает модели сконцентрироваться на важных частях контекста при генерации каждого токена.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_4)
В процессе генерации декодер применяет блоки декодирования последовательно к входной последовательности с маскированным самовниманием, чтобы генерировать выходную последовательность.
Обычно декодер также использует эмбеддинги токенов на входе и включает механизм внимания (attention), который помогает модели сконцентрироваться на важных частях контекста при генерации каждого токена.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_197
🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_5)
Кроме того, в декодере может быть добавлен механизм генерации (generation mechanism), такой как softmax или beam search, для выбора следующего токена на основе вероятностей, предсказанных моделью.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
🔠 Как устроен декодер Transformers ? (Часть_5)
Кроме того, в декодере может быть добавлен механизм генерации (generation mechanism), такой как softmax или beam search, для выбора следующего токена на основе вероятностей, предсказанных моделью.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
👍Чем больше шеров и лайков, тем больше полезного контента я буду выкладывать.
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_198
🔠 Что такое TransformerXL ? (Часть_1)
TransformerXL (или Transformer-XL) - это модификация архитектуры Transformer, предложенная в 2019 году разработчиками из OpenAI. TransformerXL был разработан для решения проблемы ограниченной длины контекста, с которой сталкиваются стандартные модели Transformer при обработке длинных последовательностей.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
🔠 Что такое TransformerXL ? (Часть_1)
TransformerXL (или Transformer-XL) - это модификация архитектуры Transformer, предложенная в 2019 году разработчиками из OpenAI. TransformerXL был разработан для решения проблемы ограниченной длины контекста, с которой сталкиваются стандартные модели Transformer при обработке длинных последовательностей.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_198
🔠 Что такое TransformerXL ? (Часть_2)
В стандартной архитектуре Transformer, как правило, используется фиксированный размер контекста, который ограничивает способность модели учитывать более длинные зависимости в данных. TransformerXL вводит два новых механизма для расширения контекста и улучшения моделирования длинных последовательностей:
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage
🔠 Что такое TransformerXL ? (Часть_2)
В стандартной архитектуре Transformer, как правило, используется фиксированный размер контекста, который ограничивает способность модели учитывать более длинные зависимости в данных. TransformerXL вводит два новых механизма для расширения контекста и улучшения моделирования длинных последовательностей:
https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.
#database #performance #optimization #indexing #query optimization #data normalization #database configuration #data caching #scaling #data storage