所以另一个孩子也是女孩的概率是1/3。 这个答案的计算过程没什么问题，我想大家应该都能看明白，但是不知道会有多少人觉得奇怪。为什么答案不是 1/2 呢？难道两个孩子的性别不是独立的吗？...还是之前题目里的夫妻，还是那两个孩子（至少有一个是女孩）。不同的是，假设有一天我们在公园碰见了这一对夫妻。不过，与此同时，夫妻还带了一个孩子。...我们之前一通分析，用上各种公式进行计算，得到的结果明明是1/3，为什么这里就变成 1/2 了呢？这两道题难道不是一样的吗？...我们遇见一个女孩的条件下，两个都是女孩的概率是 ? 这里潜在的信息是，我们在公园遇见一个孩子，他是男是女的概率是不同的。我们遇见了女孩，会改变剩下一个孩子是女孩的概率。...这样理解都行得通，但还是没有解决我们之前的疑惑，为什么看起来完全一样的两件事，得到的结果不同呢？就因为我们看到了其中的一个孩子吗？可是我们看到孩子，与孩子的性别的概率应该无关才对。
向量数据库以这些具有隐式语义的向量作为数据基础，向上层应用提供搜索服务。在AI作为搜索主要驱动力的新阶段，向量数据库是构成非结构化数据搜索技术栈的重要基础软件。...以下，我们从基本模型的角度出发，具体聊一聊为什么文本搜索技术难以适用到更加广泛的数据搜索场景，并对向量搜索的基本模型进行介绍。...另一方面，在实际的搜索业务中往往希望引入多个维度的非结构化信息，从而能够更加立体地描述业务对象。以视频推荐为例，其搜索的输入是用户特征，而搜索的结果是最符合用户当前浏览偏好的一组视频。...搜索结果的好坏很大程度上依赖于对“用户观看偏好”的理解。但用户偏好是一个复杂的概念，难以用单一维度的信息进行准确描述。...在搜索引擎内部，主要考虑向量空间上的操作，包括向量的存储、距离的计算、搜索过程的优化。由于映射过程完全透明，搜索引擎不依赖“映射语义”（如文本搜索中某个词会被映射至某个维度）对搜索过程进行优化。
向量数据库以这些具有隐式语义的向量作为数据基础，向上层应用提供搜索服务。在AI作为搜索主要驱动力的新阶段，向量数据库是构成非结构化数据搜索技术栈的重要基础软件。...以下，我们从基本模型的角度出发，具体聊一聊为什么文本搜索技术难以适用到更加广泛的数据搜索场景，并对向量搜索的基本模型进行介绍。 ?...另一方面，在实际的搜索业务中往往希望引入多个维度的非结构化信息，从而能够更加立体地描述业务对象。以视频推荐为例，其搜索的输入是用户特征，而搜索的结果是最符合用户当前浏览偏好的一组视频。...搜索结果的好坏很大程度上依赖于对“用户观看偏好”的理解。但用户偏好是一个复杂的概念，难以用单一维度的信息进行准确描述。...在搜索引擎内部，主要考虑向量空间上的操作，包括向量的存储、距离的计算、搜索过程的优化。由于映射过程完全透明，搜索引擎不依赖“映射语义”（如文本搜索中某个词会被映射至某个维度）对搜索过程进行优化。
怎么还出来了，存储文件的不同？哪怕考察个MVCC机制也行啊。所以这次我就好好总结总结这部分知识点。...IO，将索引数据分批的加载到内存中，因此一个好的索引的数据结构，在得到正确的结果前提下，一定是磁盘IO次数最少的。...因为能保持平衡，所以它的查询时间复杂度为O(logN)，至于怎么保持平衡的，主要是做一些左旋，右旋等，具体保持平衡的细节不是本文主要内容，想了解的可自行搜索。...经过以上几点的分析，MySQL最终选择了B+Tree作为了它的索引的数据结构。 InnDB的数据存储文件和MyISAM的有何不同？...我的服务器中MySQL的存储数据的目录是在： /var/lib/mysql/ 进入到这个目录里后，能看到所有数据库的目录，新建一个study_test的数据库。
、count(field) 为上层的标准结果，不同存储引擎的底层实现方式可以不相同，但是结果是一样的，因此主要比较三种查询方式查询结果。...对于InnoDB这样的事务性存储引擎，存储精确的行数是有问题的。多个事务可能同时发生，每个事务都可能影响计数。InnoDB不保留表的内部行数，因为并发事务可能同时看到不同的行数。...，对于使用 MyISAM 存储引擎的表，如果一个COUNT(*) COUNT(n) 没有其它查询条件，或COUNT(field) 对应的列不为 NULL,则会很快返回计数结果。...其实这是因为 MyISAM 表的统计信息中有表的实际行数统计信息。不同于InnoDB中的字段只是一个估计值。...在我的博客上，你将找到关于Java核心概念、JVM 底层技术、常用框架如Spring和Mybatis 、MySQL等数据库管理、RabbitMQ、Rocketmq等消息中间件、性能优化等内容的深入文章。
[39w8igablh.png] 这样之后，每天8点你的企业微信群就能收到如下图的消息了。 [61tqqnrek7.png] 知识库搜索 上一个例子是单向通信的例子。那这个例子则是双向通信的例子。...在企业中，以及在私域流量运营中，我们经常有搜索知识库寻找答案的场景。这里我们就以搜索腾讯云文档为例，来向大家讲解如何完成一个双向通信的知识库搜索机器人。...我们要做的就是当输入关键字，就去腾讯云文档搜索结果并返回，同时高亮显示关键字和文档链接。 首先，还是一样的，你需要创建一个云函数。...完成了上述设置之后，你在群聊中@机器人并输入你想搜索的关键字，你的云函数就会收到对应的JSON消息，msgContent就是你搜索的关键字。...code=XXX>" } 这个时候你只需要拿到msgContent的内容，然后去调用腾讯云的文档搜索API，拿到JSON的结果，把JSON结果处理为如下图中的markdown格式，并返回。
这样之后，每天8点你的企业微信群就能收到如下图的消息了。 知识库搜索 上一个例子是单向通信的例子。那这个例子则是双向通信的例子。...在企业中，以及在私域流量运营中，我们经常有搜索知识库寻找答案的场景。这里我们就以搜索腾讯云文档为例，来向大家讲解如何完成一个双向通信的知识库搜索机器人。...我们要做的就是当输入关键字，就去腾讯云文档搜索结果并返回，同时高亮显示关键字和文档链接。 首先，还是一样的，你需要创建一个云函数。...完成了上述设置之后，你在群聊中@机器人并输入你想搜索的关键字，你的云函数就会收到对应的 JSON 消息，msgContent就是你搜索的关键字。...code=XXX>" } 这个时候你只需要拿到msgContent的内容，然后去调用腾讯云的文档搜索API，拿到 JSON 的结果，把 JSON 结果处理为如下图中的 markdown 格式，并返回。
前端和后端完全是不同的野兽。我能正确地学习后端之前，我必须尊重他们的差异。...如果有人无法忍受我们的动效怎么办？ 用户喜欢明亮的主题还是暗黑主题？ 我们考虑很多东西 -- 从用户的视图层面。这就是为什么我说前端是有关视觉的。 我们为用户着想。然后我们为他们构建产品。...当我们构建后端时，我们会问如下的问题： 我们需要从前端那里得到什么信息？ 我们应该传什么信息到数据库/API？ 在数据库/API上的操作是否正确保存？ 数据库/API返回什么信息呢？...（想象一下，如果你发送了一些东西，但是没有收到任何回复的话会发生什么...）。但是，这是更加高级的话题了。...不同的心理模型 这是我在学习后端的早期观察到的一种常见模式： 我会假设事情向着特定的方式运行 我会在Google上搜索，如何通过我想到的具体方式来实现东西 （Google结果也许是空） 我会破解它并构建自己的基础设施
下面是在 Grafana Labs 博客和演讲中反复出现的一张图： 今天的现实：不同的系统，不同的数据 Slack 向我发出警告，说有问题，我就打开 Grafana 上服务的相关仪表盘。...现在，Loki 可能每秒收到数百万条写，我们不想在它们进来时就把它们写到数据库中。那会搞宕任何数据库。需要在数据进入时对其进行批处理和压缩。...一旦块 "填满 "了，我们就把它刷到数据库中。我们为块（ObjectStorage）和索引使用不同的数据库，因为它们存储的数据类型是不同的。...Querier（查询器） 读取路径非常简单，由 Querier 来完成大部分繁重的工作。给定一个时间范围和标签选择器，它查看索引以找出匹配的块，并通过它们进行搜索，给你结果。...它还与 ingesters 对话，以获得尚未被刷到库中的最新数据。 请注意，在 2019 年版本中，对于每个查询，一个 Ingester 为你搜索所有相关的日志。
顾名思义，Range Search 即范围搜索。不同于 KNN Search 返回最相似的 TOP-K 个结果，Range Search 会返回向量距离落于某一区间的 TOP-K 个结果。...以下是接收到搜索请求时所采取的步骤： SDK 接到一个用户的查询请求，在 search param 中包含了 radius 和 range_filter 信息； proxy 在收到这个查询请求后，生成一个...中带的参数，如果有 radius，则调用 knowhere::RangeSearch； knowhere 再根据索引类型调用到对应的第三方库的 range_search 函数。...目前，所有的第三方库索引都只支持单边 Range Search，也就是只接收一个参数 radius，而且返回的结果是全量未排序的结果。...接下来我会讲一下的详细使用指南，在指南的最后还提供了 Python 示例代码。 开始前 请确保已安装并运行 Milvus。
我收到的简历很多，但认真投递的、符合要求的却寥寥无几，而且都是我自己看简历、选人、回复、面试，让本就饱和的工作量更加雪上加霜，到最后真的是身心俱疲了。...但我是不相信这类道具的效果的，有缘人自然会出现~ 不过其中有一个道具很有意思，竟然可以批量给求职者发消息： 为什么很多同学反馈在 BOSS 上收到的 HR 消息像机器人，破案了！...BOSS 后台还有 “人才库” 功能，这个还挺方便的，能直接捞到在硬性条件上符合你预期的人： 不过我也不指望用这种 “搜索” 的方式招人，因为学历、经验这些标签，都是候选人自己可以随意修改的，你懂我的意思吧...： 当然，倒也不会只通过这种招呼语的方式去筛选求职者，后台还提供了直接看候选人基本求职信息的功能，我会在这里捞一捞符合要求的同学： 结果你猜怎么着，和我沟通的近 100 个人中，真正符合我发布岗位时设置的基本要求的...所以这里给到大家的建议是，在个人介绍中，除了写基本的技能、经历之外，尽量写一些与众不同的内容。
该搜索界面将让您在源代码中输入您要查找的任何内容，并获得我们公共存储库中匹配的任何文件的突出显示结果。 您还将获得一个侧边栏，其中包含结果的语言细分和存储库细分的方面计数。...您还可以搜索任何特定语言，如果您要通过在下拉列表中选择该语言来查找特定内容： 您还可以通过单击侧栏中列出的语言或存储库之一来细化搜索结果，以仅深入查看这些结果： 发布后不久，当时处于测试阶段的 Google...搜索将忽略这些符号。 源代码不像普通文本，那些“标点符号”字符实际上很重要。 那么为什么它们会被 GitHub 的生产代码搜索忽略呢？...上述方法是对不同策略进行仔细试验的结果，代表了一种很好的折衷方案，使我们能够启动和发展代码搜索近十年。 源代码的另一个考虑因素是子字符串匹配。...当然，发生匹配的存储库也会影响排名。我们希望在作为测试创建的长期被遗忘的存储库中的随机匹配之前显示来自流行的开源存储库的结果。 所有这一切都在进行中。
在他使用了他最爱的搜索引擎搜索之后，他找到了一篇很不错的关于缓存文章，并且开始去阅读…… 4 为什么我们需要缓存？...存储成本： 当没有命中时，我们会从数据库取出数据，然后放入缓存。而把这个数据放入缓存所需要的时间和空间，就是存储成本。 索引成本： 和存储成本相仿。...Most Recently Used（MRU）： 我是 MRU，和 LRU 是对应的。我会移除最近最多被使用的对象，你一定会问我为什么。...我是 FIFO 一样也是在观察队列的前端，但是很FIFO的立刻踢出不同，我会检查即将要被踢出的对象有没有之前被使用过的标志（1一个 bit 表示），没有没有被使用过，我就把他踢出；否则，我会把这个标志位清除...文章的作者收到了邮件，具有讽刺意味的是，这个作者就是面试 programmer one 的人 ，作者回复了…… 在这一部分中，我们来看看如何实现这些著名的缓存算法。
在他使用了他最爱的搜索引擎搜索之后，他找到了一篇很不错的关于缓存文章，并且开始去阅读…… 为什么我们需要缓存？...存储成本： 当没有命中时，我们会从数据库取出数据，然后放入缓存。而把这个数据放入缓存所需要的时间和空间，就是存储成本。 索引成本： 和存储成本相仿。...Most Recently Used（MRU）： 我是 MRU，和 LRU 是对应的。我会移除最近最多被使用的对象，你一定会问我为什么。...我是 FIFO 一样也是在观察队列的前端，但是很FIFO的立刻踢出不同，我会检查即将要被踢出的对象有没有之前被使用过的标志（1一个 bit 表示），没有没有被使用过，我就把他踢出；否则，我会把这个标志位清除...文章的作者收到了邮件，具有讽刺意味的是，这个作者就是面试 programmer one 的人 ，作者回复了…… 在这一部分中，我们来看看如何实现这些著名的缓存算法。
举个例子：某个黑客故意制造我们缓存中不存在的 key 发起大量请求，导致大量请求落到数据库。 总结一下就是： 缓存层不命中。 存储层不命中，不将空结果写回缓存。 返回空结果给客户端。...所以，一般 3000 的并发请求就能打死大部分数据库了。 面试官： 小伙子不错啊！还准备问你：“为什么 3000 的并发能把支持最大连接数 4000 数据库压死？”想不到你自己就提前回答了！不错！...举个简单的例子： 如图所示，当字符串存储要加入到布隆过滤器中时，该字符串首先由多个哈希函数生成不同的哈希值，然后在对应的位数组的下表的元素设置为 1（当位数组初始化时 ，所有位置均为 0）。...我把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，我会先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户端，存在的话才会走下面的流程。...我：内心 os ：“问题本质想问：不管是文件读写还是网络发送接收，信息的最小存储单元都是字节，那为什么 I/O 流操作要分为字节流操作和字符流操作呢？”
不同存储引擎的表数据存取方式不同，支持的功能也不同，在后面的文章中，我们会讨论到引擎的选择。 从图中不难看出，不同的存储引擎共用一个 Server 层，也就是从连接器到执行器的部分。...你可以先对每个组件的名字有个印象，接下来我会结合开头提到的那条 SQL 语句，带你走一遍整个执行流程，依次看下每个组件的作用。 连接器 第一步，你会先连接到这个数据库上，这时候接待你的就是连接器。...你可以看到，如果查询命中缓存，MySQL 不需要执行后面的复杂操作，就可以直接返回结果，这个效率会很高。 但是大多数情况下我会建议你不要使用查询缓存，为什么呢？因为查询缓存往往弊大于利。...查询缓存的失效非常频繁，只要有对一个表的更新，这个表上所有的查询缓存都会被清空。因此很可能你费劲地把结果存起来，还没使用呢，就被一个更新全清空了。对于更新压力大的数据库来说，查询缓存的命中率会非常低。...这两种执行方法的逻辑结果是一样的，但是执行的效率会有不同，而优化器的作用就是决定选择使用哪一个方案。 优化器阶段完成后，这个语句的执行方案就确定下来了，然后进入执行器阶段。
举个例子：某个黑客故意制造我们缓存中不存在的 key 发起大量请求，导致大量请求落到数据库。 总结一下就是： 缓存层不命中。 存储层不命中，不将空结果写回缓存。 返回空结果给客户端。...所以，一般 3000 的并发请求就能打死大部分数据库了。 面试官： 小伙子不错啊！还准备问你：“为什么 3000 的并发能把支持最大连接数 4000 数据库压死？”想不到你自己就提前回答了！不错！...布隆过滤器hash计算如图所示，当字符串存储要加入到布隆过滤器中时，该字符串首先由多个哈希函数生成不同的哈希值，然后在对应的位数组的下表的元素设置为 1（当位数组初始化时 ，所有位置均为 0）。...我把所有可能存在的请求的值都存放在布隆过滤器中，当用户请求过来，我会先判断用户发来的请求的值是否存在于布隆过滤器中。不存在的话，直接返回请求参数错误信息给客户端，存在的话才会走下面的流程。...我：内心 os ：“问题本质想问：不管是文件读写还是网络发送接收，信息的最小存储单元都是字节，那为什么 I/O 流操作要分为字节流操作和字符流操作呢？”
通过查看github和博客发现是由于BN层导致的，国外已经有人总结并提了一个PR（虽然并没有被merge到Keras官方库中），并写了一篇博客，也看到知乎有人翻译了一遍：Keras的BN你真的冻结对了吗...在这篇文章中，我会构建一个案例来说明为什么Keras的BN层对迁移学习并不友好，并给出对Keras BN层的一个修复补丁，以及修复后的实验效果。 1....因此，如果你冻结了底层并微调顶层，顶层均值和方差会偏向新数据集，而推导时，底层会使用旧数据集的统计值进行归一化，导致顶层接收到不同程度的归一化的数据。 ?...，因为模型正是使用训练集的均值和方差统计值来训练的，而这些统计值与冻结的BN中存储的值不同，冻结的BN中存储的是预训练数据集的均值和方差，不会在训练中更新，会在测试中使用。...CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？
可是我在河南的同学在京东（自营）买了一个手机下午购买的第二天早晨就收到货了（并不是给京东打广告）。这是为什么呢？...的确，这两者的目的其实都是加速用户的访问，但是侧重点完全不同。CDN 的重点在于分发，对象存储的重点在于存储。可以把对象存储简单理解为网盘，CDN 是高速公路。...使用 CDN 的好处 说了这么多，如果只是为了加速网站的访问速度，完全可以选择其他方式，为什么一定要用 CDN 呢？或者说，除了可以加速，CDN 还有什么好处？ 有利于搜索排名。...谷歌等搜索引擎已经把网站访问速度作为一个结果排名的重要指标了。 网站不容易宕机。其实这就和把鸡蛋放在很多篮子里是一个道理，多个服务器分流之后，源站的压力就会小很多。 减少托管成本。...一般在 html 中使用的时候我会直接去 BootCDN 上复制粘贴下需要使用的库。
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