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- 字符串壓縮算法 內(nèi)容精選 換一換
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對Gorilla壓縮算法進行了優(yōu)化,將可以無損轉(zhuǎn)換的數(shù)值轉(zhuǎn)為整數(shù),再根據(jù)數(shù)據(jù)特點,選擇最合適的數(shù)據(jù)壓縮算法。 String數(shù)據(jù)類型:采用了壓縮效率更好的ZSTD壓縮算法,并根據(jù)待壓縮數(shù)據(jù)的Length使用不同Level的編碼方法。 Timestamp數(shù)據(jù)類型:采用差量壓縮方法,最后還來自:專題針對IoT設(shè)備內(nèi)存空間小的問題,LiteAI應用了模型量化技術(shù),將模型參數(shù)從32比特浮點量化到8比特定點,實現(xiàn)75%模型壓縮;實現(xiàn)更合理的內(nèi)存管理算法,最大化內(nèi)存復用率,絕大部分場景下達到內(nèi)存使用下限值;提供模型壓縮及聚類算法供開發(fā)者選擇,進一步減少內(nèi)存占用。 l LiteAI采用算子融合、SIMD指令加速、循環(huán)來自:百科
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產(chǎn)品優(yōu)勢 低成本 時間戳采用delta編碼進行壓縮,數(shù)據(jù)值采用XOR進行壓縮。 存儲與計算解耦,為IoT場景海量數(shù)據(jù)、動態(tài)熱點的數(shù)據(jù)特征量身打造,方便按照并發(fā)度和存儲量按需獨立擴容。 企業(yè)級 分布式架構(gòu),橫向水平擴展。 高壓縮率算法,節(jié)約成本的同時,提升查詢速度。 兼容性 兼容OpenTSDB社區(qū)2來自:百科括優(yōu)化的機器學習算法,從而實現(xiàn)Spark性能倍級提升。 內(nèi)容大綱: 1. 大數(shù)據(jù)機器學習算法發(fā)展歷程; 2. 機器學習算法優(yōu)化的技術(shù)挑戰(zhàn); 3. 鯤鵬BoostKit機器學習算法原理創(chuàng)新; 4. 面向鯤鵬的算法親和優(yōu)化實踐; 5. 鯤鵬BoostKit機器學習算法實踐。 聽眾收益:來自:百科
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物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)具備時間序列特性,如下圖所示。 專為物聯(lián)網(wǎng)時序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務,包括高壓縮比的時序數(shù)據(jù)存儲,高效的時序查詢效率,海量時間線能力; 海量接入:海量時間線能力,最大可達億級。 時序存儲:列式存儲及專用壓縮算法,高壓縮率。 高效查詢:基于時間多維度聚合,近實時分析查詢。 數(shù)據(jù)可視化 :提供來自:百科
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