他说因为Windows程序实际上是由于商业化开发，然后迭代了很多很多次，真正写了很多代码的那些程序员，可能早就被类似亚马逊和谷歌这些公司挖走了。 向量花 剩下的一些程序员，都是相对来说没那么多经验，改代码也不知道从何下手的。 一个很偶然的机会，我和一个做HR的小伙伴，就聊到了这个事情。 我和她一起看了这个视频，她就提出一个观点，就是这个穿橘黄色衣服的Mike Acton，他的姿态是比较有攻击性的。
在大模型时代助推下，向量数据库行业将获得前所未有的资源倾斜，DingoDB的多模态向量数据库能力将持续引领行业发展，也将在时代红利下加速前进步伐。 DingoDB的出现突破了当前向量数据库的有限选择。 作为一种全新的向量数据库形态——分布式多模态向量数据库，DingoDB具备上述三种数据库全部能力的同时，还支持多模态数据的统一存储和联合分析，进一步扩展了向量数据库的能力边界。 在九章云极DataCanvas“变革”产品发布会上重磅亮相的DingoDB多模向量数据库，将多模态能力加持到向量数据库之上，其产品能力和技术优势让业界眼前一亮。 作为开源社区的一员， DingoDB正在加速实现与开源社区的联动，目前已完成与LangChain框架的对接。 继各类生成式模型、行业大模型、AI基础软件后，“大模型的海马体”——向量数据库，成为当前最为灼热的AI技术焦点。
向量花: 文本向量化：词袋模型与TF-IDF
为了提高这种情况下的流水线效率，CPU引入了一组寄存器，用来专门记录最近几次某个地址的跳转指令的目的地址。 这样，当再一次执行到这个跳转指令时，就直接从上次保存的目的地址出取指令，放入流水线。 向量花2023 等到真正获取到目的地址的时候，再看如果取错了，则推翻当前流水线中的指令，取真正的指令执行。
向量的长度可以通过计算各个分量的平方和再开根号得到。 具体公式细节，请参考我的文章《FM：推荐算法中的瑞士军刀》中的FM召回一节。 需要特别指出的是，这种通过向量增广考虑“item本身的受欢迎程度”的做法，同样适用于其他u2i召回算法（e.g.,e.g, Youtube召回、Facebook 向量花2023 EBR），有助于提高它们的精度。 每个item embedding通过图卷积的方式生成。 图卷积的核心思想就是：利用边的信息对节点信息进行聚合从而生成新的节点表示。
向量花: ## 实现
而编译执行循环内部会包含多个Operator的运算，这些有依赖关系的指令占据了大部分的乱序执行窗口，并发度低，总的等待取数时间就长了。 另外，更复杂的循环也导致分支预测失败的代价更高。 而对于Q1和Q18，由于运算过程中cache命中率比较高，没有Memory Stall的拖累，编译执行模型Pipeline执行无Materialization的优势就体现出来了。 编译执行的难点在于如何把查询树编译成这样的代码执行。 不像拉取模型，一个next()调用把数据传递和数据处理逻辑分的明明白白。
其中，节点是 向量花 Processor，边是一对连通的端口，上一个 Processor 的输出端口连接到下一个 Processor 的输入端口。 在传统火山模型中，SQL 查询在数据库中经过解析，会生成一个查询树，查询树的每个节点为代数运算符（Operator）。 向量是数学中的一个基本概念，通常被表示为有方向和大小的量，例如物理学中的力、速度、加速度等。 在计算机科学领域，向量也是一个重要的概念，它可以用来表示各种类型的数据，如图像、音频、文本等。 此外，在计算机科学和数学中，向量通常被定义为具有方向和大小（模长）的量，而NumPy数组中的一维数组就可以看做是一个向量。 因此，利用数组对象进行的高效计算也可以被称为向量化计算。
向量花: 向量化基础知识
当前的编译器在常量传播和向量代码优化上表现的不够好。 你可以查看汇编输出或调试器中的反汇编来查看编译器做了什么。 编译器自动向量化是 ClickHouse 中实现向量化的最主要的方式，其关键是基于 Pipeline 的执行引擎，能够按列对数据进行处理。
在该函数中，每调用一次内置函数能够处理 16 字节的数据，刚好 128 位，从而实现向量化计算。 由于 向量花2023 SSE 指令集中没有真正的位运算指令，所以压缩的过程略显繁琐，但仍然比逐个遍历判断效率要高很多。 上述代码中，通过使用NumPy数组对象的+运算符实现了对两个数组中对应元素进行相加的操作，这就是向量化操作的典型示例之一。 由于使用了向量化操作，代码更为简洁，运算速度也更快。 Word2vec是Google的开源项目，其特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量度量。
向量花: NLP 文本特征向量化方法
Scale和zp的计算细节还会在下文的“静态量化”章节中更详细的描述。 从上面我们可以得知，权重部分的量化是“静态”的，是提前就转换完毕的，而之所以叫做“动态”量化，就在于前向推理的时候动态的把input的float tensor转换为量化tensor。 词袋（Bag Of Word）模型：顾名思义，将语料中所有单词装进一个袋子里，不考虑语法，统计每一个单词出现的次数。 Adobe Illustrator 是行業標準，但您也可以使用 Adobe Photoshop、CorelDRAW 及 Inkscape之類的軟體。 隨著 Python 越來越普及，許多讀者在求學階段就對 Python 有些著墨，甚至是使用 Python 來完成學校作業。 但其實，除了資訊科系以外，大部分 Python 初學者的程式只能說是「跑得出結果」，但是效率是有明顯改善空間的。
您也可以「向量化」JPEG 圖片以便輕鬆編輯。 Adobe Illustrator 及 Adobe Photoshop 都具備該功能。 請按照本文中的步驟將您的圖片轉換為向量圖檔案。 您只需要 Adobe Illustrator 即可輕易從手繪草圖建立向量圖片。 請按照本文中的簡單步驟將您的作品變成可縮放、易於編輯的向量圖檔案。
向量花: 向量化的更多例子
如果你能用一个内置函数，或者找出其他的什么办法来计算循环，通会比使用for更快。 （3）维数优化：高维数会提高精度，但时间和空间复杂性也被放大。 低维度虽然时间、空间复杂度低，但以损失原始信息为代价，因此需要权衡最佳维度的选择。 你必须确保CPU支持对应的指令集，否则程序会崩溃。
- 但是当我们写代码不确定矩阵维度的时候，通常会对矩阵进行重塑来确保得到我们想要的列向量或行向量。
- 然后就是向量化编程的一个实例，这个我引用了Unity dots最新出的Date-Oriented...TechStack的一些API。
- 这意味着程序分支越少越好(知道下一条指令在哪)。
- 在python中，利用itertools.product计算可迭代对象的笛卡尔积。
- 原理：将每个单词与唯一的一个整数索引相关联，然后将这个整数索引 i 转换为长度为 N 的二进制向量（N 是词表大小），这个向量只有第 i 个元素是 1，其余元素都为 0。
- 大家可以发现这个东西实际上就是在向量化一个高频的操作，然后低频的操作还是按照之前传统的那种顺序化的写法写出来。
- 隨著 Python 越來越普及，許多讀者在求學階段就對 Python 有些著墨，甚至是使用 Python 來完成學校作業。
转换为矩阵/多维数组乘法后，速度进一步提升了5倍。 在python中用多线程和多进程的方式加速for循环效果并不理想，CPU程序上创建和启动多线程开销很大，进程和线程通信、传递数据消耗了大部分时间，总体速度不升反降。 一个好的编译器，通常在你显示向量化代码后可以更好的优化代码。 编译器可以使用诸如内联函数、通用子表达式消除、常量传播、循环优化等技术来优化代码。 这些技术很少在手工汇编代码使用，因为它会是代码庞大，易出错，并且几乎不可维护。
向量花: 文本向量化
互联网的高速发展，随之产生的是大量无标注的数据，所以目前的主要方向是利用无标注数据挖掘出有价值的信息。 词向量(word2vec)技术就是利用神经网络从大量的无标注文本中提取有用的信息。 本文介绍了向量化执行与编译执行的优化动机、原理、效果，以及这一块最近学术研究的进展。 由于各种查询不同运算的差异性和多样性，以及随着硬件机制的发展，这一块后续还有不少工作可以扩展。 因为这里的“trig”函数就是一个普通的函数，没有矢量化的功能无法对矩阵直接进行矢量化操作所以报错了。 我们先用numpy的自定义ufunc来实现一下。
且每处理一行需要调用多次next() 函数，而next()为虚函数，开销大。 VectorWise[4]对TPC-H中Q1执行过程进行了性能分析，结果发现所有Operator的运算逻辑(也就是真正的查询执行过程)所花费的时间只占总时间的10%。 向量化执行和编译执行分别从两个方向入手进行优化。 Pipeline 执行模型以 Block 向量花2023 为单位，按列对数据进行处理，易于实现向量化。
向量花: 向量化召回简介
然后以Pipeline Breaker为分割，将查询树划分为多个pipeline。 在一个pipeline内，数据可以一直留在寄存器中。 因此上图左侧的查询树，分割为Pipeline之后，对应的查询树就如图右侧所示。 说到这里还是会觉得有点抽象，看一下上面的查询树对应的编译执行的伪代码，如下图。 可见每个Pipeline对应一个For循环，一次循环处理一个tuple，tuple在一次循环内是不离开寄存器的。
