Redshift

注： 本文涉及到的相关资料图片摘自 CARNEGIE MELLON DATABASE GROUP 发表的 CMU SCS 15-721 (Spring 2019) :: Query Execution & Processing （点击可查看） 1. 迭代模型/火山模型（Iterator Model） 又称 Volcano Model 或者 Pipeline Model 。 该计算模型将关系代数中每一种操作抽象为一个 Operator，将整个 SQL 构建成一个 Operator 树，查询树自顶向下的调用next()接口，数据则自底向上的被拉取处理。 火山模型的这种处理方式也称为拉取执行模型（Pull Based）。 大多数关系型数据库都是使用迭代模型的，如 SQLite、MongoDB、Impala、DB2、SQLServer、Greenplum、PostgreSQL、Oracle、MySQL 等。 火山模型的优点在于：简单，每个 Operator 可以单独实现逻辑。 火山模型的缺点：查询树调用 next() 接口次数太多，并且一次只取一条数据，CPU 执行效率低；而 Joins, Subqueries, Order By 等操作经常会阻塞。 2. 物化模型（Materialization Model） 物化模型的处理方式是：每个 operator 一次处理所有的输入

外部因素：优化场景之外的所有内容 优化内部设置和3D场景的复杂性只是方程式的一部分。 有时，您的场景已经进行了充分的优化，或者您根本无法对场景进行任何更改，因为您只负责 渲染 ，也可以不冒险对场景进行深入的更改而没有进行任何更改被批准。 您可以做很多事情来加快渲染速度，这些事情可以在3D场景之外进行控制，尽管有时以下选项确实需要在场景中进行一些小准备，然后才能发挥其全部潜力： 渲染通道和合成 让我们从渲染通道开始。我们都在某种程度上使用了它们，我们在本文的AOV部分中很快介绍了它们，因为它们确实有时会降低性能。 但是，通常，使用renderpass可以节省更多时间（如果使用正确）。 渲染通道不仅仅用于输出一些额外的图像信息，例如深度或对象或拼图遮罩。 正确使用时，可以将它们与comp组合使用。 Render Engine的Beauty Pass是默认输出的标准最终RGBA图像，它是内部由多个Renderpass组成的图像，例如Diffuse Pass，GI Pass，Light Pass，Shadow Pass，AO Pass，反射，折射…… 可以将这些通行证相加或相乘，以重制最终的通行证。 您可能已经猜到了：将其与一些Puzzle或Crypto-Mattes结合使用可以选择您的单个对象，并且您拥有一个非常强大的工具来更改comp的场景，而无需在其中重新渲染另一帧。您拍摄的3D软件

对于现有的成本优化的 问题，最常见的“解决方案”是调整大小，计划和购买预留实例以实现可预测的工作负载。 这三个“解决方案”可能是大多数AWS用户熟悉的AWS成本优化最佳实践，但不一定是“最佳”实践。有时，他们无法节省声称的成本的一小部分，而许多其他通常被忽视的AWS成本优化最佳实践可以节省更多。 10种AWS成本优化最佳实践 1.调整EC2实例的大小 正如我们已经提到的调整大小，调度和保留实例一样，让我们从这三个AWS成本优化最佳实践开始。调整大小的目的是使实例大小与其工作负载相匹配。不幸的是，由于实例的容量每增加一倍，容量就不能那样工作。 因此，只有在某些实例的峰值利用率不超过〜45％的情况下，调整大小才是值得的最佳实践。仍然值得分析利用率指标，以寻找机会将工作负载转移到更适合其需求的不同系列（“通用”之外）。 解决方案： 在某些实例的峰值利用率（最好是结合CPU和内存一起）不超过〜45％的情况下，调整大小才是值得的最佳实践 2.安排开/关时间 值得安排非生产实例（例如用于开发和测试的实例）的开/关时间，因为如果您应用“按时”计划（从上午8.00到8.00），您将节省运行这些实例的65％的时间下午星期一到星期五。但是，可以节省更多的钱，尤其是如果开发团队以不规则的方式或不规则的时间工作。 您可以通过分析利用率指标来确定更经常使用的实例，从而应用更为激进的调度

艺术家介绍： Pom来自泰国，梦想成为3D艺术家。他有绘制漫画的经验，制作喜欢的角色是他表达艺术的一种方式。 这个制作中分享了他的对于日式鬼怪角色的一些制作细节，该角色的原型是基于《黎明杀机Dead by Daylight》中的杀手：鬼武士。 Pom对日本的艺术和文化非常感兴趣，之前就曾创作过一个基于《黎明杀机Dead by Daylight》的日本鬼魂怨灵（The Spirit）。 Pom的另一个作品：日本鬼魂怨灵（The Spirit） Pom查阅了《黎明杀机Dead by Daylight》的游戏概念设计图以及真实的参考资料（盔甲应该怎么样组合起来）作为参考。 雕刻与造型 人物雕刻使用了一个男性的模型在基础制作，而大部分装甲零件也是从基础网格中提取，然后使用Dynamesh进行雕刻一直到形状满意为止，模型完成之后使用ZRemesher清理拓扑。 想学次世代游戏建模，需要免费软件工具和资料包，都可以加q群 630838699【 戳我立即进入学习社区】 Pom在制作中主要使用Clay build up，Dam standard和Move brushes 这三个画笔，但在这个项目中还特别适用了Badking定制的扭绳刷制作鬼武士盔甲和脖子上缠绕的巨大的粗绳子▼ 而胸甲和剑的雕刻则是使用了mask brush▼ 肩部是一个提取的网格，添加了四个圆柱体用来雕刻尖牙和角▼

实验说明: 在先前的中，我们讲到使用 AWS CLI 对 S3 中的对象进行操作，在配置 AWS CLI 的 时候，我们创建了 IAM Access Key 和 Secret Key，这种 Key 属于 Long Term Key，也就意味 着如果您不 rotate Key，那么 key 将长期有效，如果 Key 不慎丢失，就需要在 AWS IAM 界 面删除这个 key 或者停用 key。当我们将服务部署在 AWS EC2 的时候，还有另外一个可选 方案，即使用 EC2 Role(角色)的方式，使 EC2 具有访问 AWS 资源的权限，这样就不需要在 EC2 实例上或我们的应用代码中指定 IAM Key，可进一步加强服务的安全性。 实验概要: 本次实验中，我们将对 EC2 绑定一个 IAM 角色，在不配置 EC2 Access Key 和 Secret Key 的 情况下，使 EC2 具有通过 AWS CLI 操作 S3 存储桶的能力。 实验步骤: 打开 IAM 界面，然后点击”角色”----“创建角色” 选择受信任的实体类型为”AWS 产品”---EC2， 在 Attach 权限策略处，搜索 AmazonS3FullAccess 策略，然后勾选这条策略，点击”下一步: 标签” 添加标签界面可直接点击”下一步: 审核”，角色名称可以随便写，比如 EC2AccessS3，然后 点击

对于现有的成本优化的 问题，最常见的“解决方案”是调整大小，计划和购买预留实例以实现可预测的工作负载。 这三个“解决方案”可能是大多数AWS用户熟悉的AWS成本优化最佳实践，但不一定是“最佳”实践。有时，他们无法节省声称的成本的一小部分，而许多其他通常被忽视的AWS成本优化最佳实践可以节省更多。 10种AWS成本优化最佳实践 1.调整EC2实例的大小 正如我们已经提到的调整大小，调度和保留实例一样，让我们从这三个AWS成本优化最佳实践开始。调整大小的目的是使实例大小与其工作负载相匹配。不幸的是，由于实例的容量每增加一倍，容量就不能那样工作。 因此，只有在某些实例的峰值利用率不超过〜45％的情况下，调整大小才是值得的最佳实践。仍然值得分析利用率指标，以寻找机会将工作负载转移到更适合其需求的不同系列（“通用”之外）。 解决方案： 在某些实例的峰值利用率（最好是结合CPU和内存一起）不超过〜45％的情况下，调整大小才是值得的最佳实践 2.安排开/关时间 值得安排非生产实例（例如用于开发和测试的实例）的开/关时间，因为如果您应用“按时”计划（从上午8.00到8.00），您将节省运行这些实例的65％的时间下午星期一到星期五。但是，可以节省更多的钱，尤其是如果开发团队以不规则的方式或不规则的时间工作。 您可以通过分析利用率指标来确定更经常使用的实例，从而应用更为激进的调度

本文总结了数据科学项目失败的最常见原因，希望能够帮助你避免陷阱。 1.问错了问题 如果你问了错问题，你将会得到错误的答案。比如金融业中的欺诈识别问题，这个问题最初可能是“这个特定的交易是否存在欺诈”。为了确定这一问题，你将需要一个包含欺诈和非欺诈交易示例的数据集。这个数据集可以在一组专门负责侦测欺诈行为的专家（SME）的帮助下生成。但是，由于专家们依据的是过去对欺诈行为的认识进行的标记，用该数据集训练的模型只会捕获符合旧模式欺诈，而对于新兴的欺诈方式，这一模型将无法识别。如果将问题改为“这个交易是否反常”，它只需寻找不符合“正常”签名的交易，依靠人类进一步分析预测的欺诈交易以验证模型结果即可。但这种方法的副作用是，它很可能会比以前的模型产生更多的误报。 2.试图用它来解决错误的问题 我们经常会忽视一个问题：我们费尽心思解决了一个问题，但是解决后是否能实现我们的目的。比如，你想出了用人工智能开发出一个将人的全身照传上网站就能根据提醒量身定做一套合身的衣服的项目。完成这个项目我们需要完成以下任务： ·开发AI/ML技术以确定照片中的身体测量值； ·设计并创建一个网站和手机应用，以便与客户进行互动； ·进行可行性研究以确定此产品是否有市场。 作为技术专家，我们最熟悉的就是产品设计与编码，因此我们可能想开始研究前两个任务

对于新用户来说，在安装 Linux Mint 20 后，你需要做一些事，让你的体验更比以往任何时候都好。 来源： https:// linux.cn/article-12404- 1.html 作者：Ankush Das 译者：郑 （本文字数：3282，阅读时长大约：5 分钟） Linux Mint 毫无疑问是 最佳 Linux 发行版 之一，特别是考虑到 Linux Mint 20 的功能，我确信你也会同意这一说法。 假设你错过了我们的新闻报道， Linux Mint 20 终于可以下载了 。 当然，如果你使用 Linux Mint 有一段时间了，你可能知道最好做一些什么。但是，对于新用户来说，在安装 Linux Mint 20 后，你需要做一些事，让你的体验更比以往任何时候都好。 在安装 Linux Mint 20 后建议做的事 在这篇文章中，我将列出其中一些要做的事来帮助你改善 Linux Mint 20 的用户体验。 1、执行一次系统更新 安装后首先应该马上检查的是 —— 使用更新管理器进行系统更新，如上图所示。 为什么？因为你需要构建可用软件的本地缓存。更新所有软件包的更新也是一个好主意。 如果你喜欢使用终端，只需输入下面的命令来执行系统更新： sudo apt update && sudo apt upgrade -y 2、使用 Timeshift 来创建系统快照

arnold和redshift一个有偏差一个无偏差， 如果按效果来选我使用arnold，光影厚重真实。 求快redshift合适，渲染的画面飘，灯光平。 不追求极致的效果，redshift够用。我是一个有追求的渲染师，我喜欢arnold~ 同样的灯光位置，效果是不一样的哦。灯光需要手动匹配强弱。 DomeLight格外要调整，redShit灯光格外的平。 ramp贴图在redshift中需要加个gamma压到0.455才能跟arnold中的颜色一致。 redshift 测试： 灯光 DemoLight Samples设置为1024， KeyLight Samples设置为256， redshift 渲染参数 统一采样 Unified Sampling： 渲染器是从相机的每个像素发射多个射线来实现景深、运动模糊和抗锯齿的效果。 这些射线被称为“（primary rays）主射线”。 当每个像素发射的主射线不足时，图像会出现噪点有锯齿状。 但是，并非图像的所有部分都需要相同数量的primary rays！ 例如，与静止的物体相比，快速移动的物体需要更多的primary rays以获得平滑的运动模糊。 类似地，焦距外的物体需要更多的射线来获得准确和平滑的景深， 这意味着为屏幕上的所有像素发射相同数量的主射线可能是浪费的。 每个像素发射相同数量的主光线称为“（fixed rate

本文翻译自 Superset 的官方文档： Toturial - Creating your first dashboard 最新版本的 Superset 界面与功能上与文档中提到的会有些许出入，以实际的为主。本文仅作翻译 入门教程－创建你的第一个看板 本教程的目标用户是那些想要在 Superset 中创建图表与看板的人。我们将会展示如何通过 Superset 去连接到一个新的数据库并且配置这个库中的一张表以用于分析。同时你也能够通过已经添加上来的数据库去探索数据，可以添加可视化的图表到看板中。通过本教程你能有一个端到端（end-to-end）的用户体验。 连接到一个新的数据库 假设你已经有一个配置好的数据库，并且能够通过正在运行 Superset 的环境中进行连接。如果你仅仅是想体验一下 Supertest 和探索一些样本数据，那么你可以加载 PostgreSQL样本数据集 到一个新的数据库中，或者配置我们在这节中将要使用到的 天气样本数据 。 在 数据源 菜单下，选择 数据库 选项： 在跳转的结果页面中，选择右上角的绿色“+”号： 你可以在这个页面配置许多高级选项，但对于本教程来说，你只需要配置如下两项就好了： 给要添加进来的数据库起个名字： 输入 SQLAlchemy 连接 URI 并且测试连接： 上图展示了连接用于测试的天气数据库的连接。如 URI 下面的文本所示