向量化自定义函数 向量化标量函数 向量化聚合函数 向量化自定义函数 向量化 Python 用户自定义函数，是在执行时，通过在 JVM 和 Python VM 之间以 Arrow 列存格式批量传输数据，来执行的函数。 向量化 Python 用户自定义函数的性能通常比非向量化 Python 用户自定义函数要高得多， 因为向量化 Python 用户自定义...

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向量化执行和行列混合引擎 背景信息 向量化执行 行列混合存储引擎 列存下的数据压缩 向量化执行和行列混合引擎 背景信息 在大宽表，数据量比较大、查询经常关注某些列的场景中，行存储引擎查询性能比较差。例如气象局的场景，单表有200~800个列，查询经常访问10个列，在类似这样的场景下，向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空...

3.3. 模型评估: 量化预测的质量 3.3.1. scoring 参数: 定义模型评估规则 3.3.1.1. 常见场景: 预定义值 3.3.1.2. 根据 metric 函数定义您的评分策略 3.3.1.3. 实现自己的记分对象 3.3.1.4. 使用多个指数评估 3.3.2. 分类指标 3.3.2.1. 从二分到多分类和 multilabel ...

使用向量化执行引擎进行调优 使用向量化执行引擎进行调优 openGauss数据库支持行执行引擎和向量化执行引擎，分别对应行存表和列存表。 一次一个batch，读取更多数据，节省IO。 batch中记录较多，CPU cache命中率提升。 Pipeline模式执行，函数调用次数少。 一次处理一批数据，效率高。 openGauss数据库所以对于分析类...

2.6 为Eigen库使能向量化 准备工作 如何实施 工作原理 更多信息 2.6 为Eigen库使能向量化 NOTE :此示例代码可以在 https://github.com/dev-cafe/cmake-cookbook/tree/v1.0/chapter-02/recipe-06 中找到，包含一个C++示例。该示例在CMake 3.5版...