PromQL聚合計算函數 本章重點,promQL進階,by/without, on/ignoring,group_left/group_right promQL篇章: 表達式,豆包ai,偏移量修改器,指標類型,指標類型,聚合計算函數,持久化查詢 參考:豆包ai+(prometheus實戰個人總結) 一、聚合計算 單指標的侷限性
NVIDIA-GPU 標量 / 向量 / 矩陣 / 張量 你提的問題很關鍵,這些概念是理解大模型數據流轉和計算邏輯的基礎。簡單説,它們是不同維度的“數值容器”,在大模型中分別承擔着存儲單個參數、單個特徵、批量特徵和高維複雜特徵的角色。 1. 標量(Scalar):單個數值,0維 標量是最簡單的“數值容器”,只有大小,沒有方
一、實戰核心目標 掌握混合數據類型(標量+向量)集合的創建方法 實現結構化+非結構化數據的批量插入 精通帶過濾條件的向量混合查詢(核心重點) 理解Milvus Search語法核心參數與使用場景 驗證向量搜索端到端流程,適配RAG系統落地需求 二、Search語法深度解析 Milvus的Search接口是向量查詢