Web 系统的设计要点之一是内容和表示的分离，网站以HTML发布内容，对内容进行操作的服务也只能访问 HTML。随着表现形式各异的设备在大量地增加，也大大增加了网站针对不同表示格式的数量。同时，一些新的个人助理应用，例如google assitant，amazon的Alexa，已经开始为web提供接触用户的新渠道。
通过对BRT和Metro路线系统的分析与研究，我们会对合肥“十二五”规划中要建成全国重要的综合交通枢纽以及提升合肥的现代化都市形象提出一些合理的、可行的和具有科学依据的建议，促进合肥市的大建设大发展，并带动整个合肥城市圈的经济发展。而快速公交系统(Bus Rapid Transit，BRT)和地铁运输系统(Metro)作为一种新型的大容量快速交通方式，在此背景下研究BRT和Metro在我国城市的应用和发展将对未来的城市交通产生重大的现实影响。快速公交系统将首先为沿线的那些受时间和出行费用所限的人群带来更多的工作和商业机遇。在更深的社会层面，通过实施BRT和Metro系统，满足群众出行需要和改善公共空间后，可以加强公众对城市的自豪感和归属感。
位图索引是一种特殊类型的索引，它使用一系列位串来表示与给定索引数据值相对应的一组ID值。
在将产品设计为自助式开发人员工具时，通常会存在限制 - 但最常见的限制之一可能是规模。确保我们的产品 Jit（一个安全即代码 SaaS 平台）是为扩展而构建的，这不是我们可以事后才想到的，它需要从第一行代码开始设计和处理。
人工智能的发展，在过去几十年起起落落。在算力和数据不是瓶颈的今天，基于深度学习的信号处理、语音识别、机器视觉等感知智能成为当前 AI 的主流路线。
核心：从业务架构设计（如何快速上手工作）到模型设计，从数据研发到数据服务，做到数据可管理、可追溯、可规避重复建设。
本文介绍的是 CVPR 2020 上录用为 Oral 的论文《Say As You Wish: Fine-grained Control of Image Caption Generation with Abstract Scene Graph》（已开源），文章作者是中国人民大学博士生陈师哲同学，这项工作是陈师哲同学在澳大利亚阿德莱德大学吴琦老师组访问时所完成。
来源：大数据与机器学习文摘 五分钟学大数据 本文约20000字，建议阅读25分钟 本文介绍了大数据领域建模的方法。 一、大数据领域建模综述 1.1 为什么需要数据建模 有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。 数据模型强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。 数据模型方法，以便在性能、成本、效率之间取得最佳平衡。 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。 效率：良好的数据模型能极大地改善用户使用数据的体验，提高使用数据的效率。
编辑 | 绿萝 材料的性质由其原子排列决定。然而，现有的获得这种排列的方法要么过于昂贵，要么对许多元素无效。 现在，加州大学圣地亚哥分校纳米工程系的研究人员开发了一种人工智能算法，可以几乎即时地预测任何材料（无论是现有材料还是新材料）的结构和动态特性。该算法被称为 M3GNet，用于开发 matterverse.ai 数据库，该数据库包含超过 3100 万种尚未合成的材料，其特性由机器学习算法预测。Matterverse.ai 促进了具有卓越性能的新技术材料的发现。 该研究以「A universal gra
本文是来自美团视觉智能中心在车道线检测领域的最新研究成果，目前已被 IJCAI 2021 接收。美团视觉技术团队对当前车道线检测存在的难点进行了重新思考，归纳为三个难点：缺乏对车道线统一且有效的表示方式、缺少对道路场景与车道线间结构关系的有效利用、难以扩展至车道线的其他属性。基于此，研究者提出了一种结构信息引导的车道线检测框架 SGNet，该方法在公开车道线检测数据集上性能明显优于现有方法，同时预测速度可以达到 117FPS。
几十年来，关系型数据库已经成为企业应用程序的基础，自从MySQL在1995年发布以来，它已经成为一种受欢迎并且廉价的选择。然而随着近年来数据量和数据的不断激增，非关系数据库技术如MongoDB应运而生，以满足新应用的需求。 MongoDB用于新的应用程序，以及扩充或替换现有的关系型基础设施（关系型数据库）。
作者介绍：王晓宇，腾讯数据库TDSQL团队成员，目前参与TDSQL数据库内核研发工作。
大约10年前，我加入了Amazon Web Services，在那里我第一次看到了在分布式系统中进行权衡的重要性。在大学里，我已经了解了一致性和可用性之间的权衡（CAP定理），但实际上，频谱要比这深得多。任何设计决策都可能涉及延迟，并发性，可伸缩性，耐用性，可维护性，功能性，操作简便性以及系统其他方面之间的权衡，而这些权衡会对应用程序的功能和用户体验产生有意义的影响，并且即使是业务本身的有效性。
作者丨徐阿衡 学校丨卡耐基梅隆大学硕士 研究方向丨QA系统 实践了下怎么建一个简单的知识图谱，两个版本，一个从 0 开始（start from scratch），一个在 CN-DBpedia 基础上补充，把 MySQL，PostgreSQL，Neo4j 数据库都尝试了下。自己跌跌撞撞摸索可能踩坑了都不知道，欢迎讨论。 1. CN-DBpedia 构建流程 知识库可以分为两种类型，一种是以 Freebase，Yago2 为代表的 Curated KBs，主要从维基百科和 WordNet 等知识库中抽取大量的实
上一篇博客我们介绍了 redis的五大数据类型详细用法，但是在 Redis 中，这几种数据类型底层是由什么数据结构构造的呢？本篇博客我们就来详细介绍Redis中五大数据类型的底层实现。
GNN在许多任务上实现了最先进的性能，但在处理具有大量数据和严格延迟要求的实际应用程序时，面临可扩展性挑战。为了应对这些挑战，已经进行了许多关于如何加速GNN的研究。这些加速技术涉及GNN的各个方面，从智能训练和推理算法到高效系统和定制硬件。本综述提供了GNN加速的分类，回顾了现有的方法，并提出了未来的研究方向。
OBJECT ENCODING key
Idera, Inc.一直专注于用户，并帮助软件用户在业务中做出实时技术决策。在过去的20年中，Idera, Inc.为更多人提供了更多工具和创新，并通过扩展Idera, Inc.品牌组合将自己确立为值得信赖的顾问。
知识图谱（knowledge graph）⼀度被专家称为“AI皇冠上的明珠”，因为知识图谱技术是⼈⼯智能技术⽅向中的重要⼀环。它不仅可以为其他⼈⼯智能应⽤提供⽀持，如⾃然语⾔处理、推荐系统等，更可以帮助⼈⼯智能系统⾃主构建和增⻓知识库，提升计算机的理解和分析能⼒，实现“认知智能”的⽬标。Gartner预测，到2025年，知识图谱技术将应⽤于80%的数据分析，⽽2021年这⼀⽐例仅为10%。 最近爆⽕的ChatGPT也是⾃然语⾔处理和理解领域的⼀个重要应⽤，虽然ChatGPT在⽣成和理解⾃然语⾔⽅⾯表现出⾊，但它的知识表⽰和推理能⼒有限，⽆法直接获取和处理结构化知识。因此，知识图谱可以为ChatGPT提供丰富的结构化知识，以增强其对话⽣成和理解的能⼒，进⽽提升对话系统的智能⽔平。
今天给大家介绍的是MIT的在读博士金汶功等人发表在ICML的一篇关于分子图生成的论文，作者利用每个分子特性所对应的子结构（官能团或者更大的结构），构建属于这个属性的子结构库，通过学习子结构来抵消由于多个属性约束所带来的复杂性旨在使分子同时拥有多种特性，最后利用图生成模型将其扩展到整个分子上，实验结果表明该模型具有目前最优的性能。
如果把指标⽐喻成⼀棵树上的果实，那模型就是这棵⼤树的躯⼲，想让果实结得好，必须让树⼲变得粗壮。真实场景举例：
Apache Hudi 0.9.0实验性地支持使用Spark SQL进行DDL/DML操作，朝着让所有用户(非工程师、分析师等)更容易访问和操作Hudi迈出了一大步。用户可以直接使用CREATE TABLE ... USING HUDI以及CREATE TABLE ... AS SELECT语法来在像Hive的catalogs中创建和管理表。用户然后可以使用INSERT，UPDATE, MERGE INTO以及DELETE sql语法来操纵数据。除此之外，INSERT OVERWRITE语句可用于覆盖表或分区中现有的批处理ETL管道中的现有数据。更多信息，点击SparkSQL选项卡查看我们的文档。请参阅RFC-25了解更多实现细节。
在软件开发过程中，数据库是一项关键技术，用于存储、管理和检索数据。数据库表设计是构建健壮数据库系统的核心环节之一。然而，随着业务需求的不断演变和扩展，数据库表中的字段扩展变得至关重要。
本文介绍数据建模的基础方法论，并通过建模实例的建模实践，输出对模型结构、设计模式的经验技巧与自我理解。
自从跳槽以后，工作上接触 TS 也是越来越多，所以对 TS 关注也是有所增加。社会上有种效应叫做“视网膜效应”，说的是越关注什么就越出现什么，当你开始对某些方面增加关注时，相同的事物就会在你眼前不断出现。TS 对于近期的我而言，便是如此。
数据平台已经彻底改变了公司存储、分析和使用数据的方式——但为了更有效地使用它们，它们需要可靠、高性能和透明。数据在制定业务决策和评估产品或 Halodoc 功能的性能方面发挥着重要作用。作为印度尼西亚最大的在线医疗保健公司的数据工程师，我们面临的主要挑战之一是在整个组织内实现数据民主化。Halodoc 的数据工程 (DE) 团队自成立以来一直使用现有的工具和服务来维护和处理大量且多样的数据，但随着业务的增长，我们的数据量也呈指数级增长，需要更多的处理资源。由于现代数据平台从不同的、多样化的系统中收集数据，很容易出现重复记录、错过更新等数据收集问题。为了解决这些问题，我们对数据平台进行了重新评估，并意识到架构债务随着时间的推移积累会导致大多数数据问题。我们数据平台的所有主要功能——提取、转换和存储都存在问题，导致整个数据平台存在质量问题。 现有数据平台 印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路：数据平台V1.0 在过去几年中为我们提供了很好的服务，但它的扩展性满足不了不断增长的业务需求。
在 AI 领域，「意识」是一个充满争议的话题，很多研究者都会回避关于这个问题的讨论。
在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念，如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。维度具有层次结构，维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联。比如商品维度，有卖家、类目、品牌等父层次。对于层次结构，是采用雪花模式进行规范化处理还是将维度的属性层次合并到单个维度中进行反规范化处理，需要进行取舍。
由于在变化快速的商业世界里，业务形态多种多样，为了能够更有针对性的进行数据建模，经过长时间的摸索，业界逐步形成了数据建模的四部曲：业务建模->领域建模->逻辑建模->物理建模。
在数据爆发式增长的时代，记录数据变化和演变，探究内在规律并运用到生产实践中，驱动业务的增长成为这个时代主旋律。本文就如何记录数据变化，处理数据变化谈谈自己的理解
主数据管理(MDM)系统的基础是什么，这取决于您所认同的实现风格，这为项目成功提供了最佳机会。这在很大程度上取决于您在数据管理方面的业务情况。
不同企业，不同系统，不同应用在开发中所使用的技术栈都不尽相同，因此构建所用的编译工具以及应用部署所使用的应用服务器也有所不同。如何扩展支持各种工具与应用服务器部署也成为了DevOps支撑企业持续集成与持续部署落地的关键组成部分。
Apache Iceberg是一种高性能的开放表格式，诞生于云中，可扩展到 PB 级，独立于底层存储层和访问引擎层。
第19届USENIX网络系统设计与实现专题讨论会NSDI 2022（Symposium on Network System Design and Implementation）于4月4日-6日举行。NSDI 是计算机网络顶级会议、CCF A类会议，由USENIX组织，侧重于网络和分布式系统的设计原则、实施和应用评估，目标是聚集网络、系统社区的研究人员，以跨学科、合作等方式应对重叠的研究挑战。 会议概览 本届大会的主题丰富，主要涵盖： 高度可用和可靠的网络系统 网络系统的安全和隐私 分布式存储、缓存和查询处
对于 Jenkins 而言，可使用插件来可视化各种构建步骤的结果。有一些插件可用于呈现测试结果、代码覆盖率、静态分析等。这些插件通常都会获取给定构建步骤的构建结果，并在用户界面中显示它们。为了呈现这些细节，大多数插件使用静态 HTML 页面，因为这种类型的用户界面是 Jenkins 自 2007 年成立以来的标准可视化。
Docker现在十分热门。这个开源项目向全世界展示了软件容器化的力量。引用维基百科的话，“Docker使用Linux内核的资源隔离功能，允许独立的容器在一个Linux实例中运行，避免了启动和维护虚拟机
我们努力使Sketch成为梦想中的“设计师工具箱”。但是每个人都有不同的需求，也许你需要一个我们还没有实现的功能。不要担心：插件已经可以满足您的需求，或者您可以轻松创建一个插件。 如果您有兴趣扩展Sketch，那么您就位于正确的位置。在这里，我们展示Sketch可扩展性文档的概要以及如何快速构建您的第一个Sketch插件。 如果您只想使用现有的插件，请参阅插件目录。 你可以用插件做什么？ Sketch中的插件可以做任何用户可以做的事情（甚至更多！）。例如： 根据复杂的规则选择文档中的图层 操作图层属性 创建
在当今世界，在开始设计数据库之前,除了关系数据库之外，我们还需要考虑非关系(nosql)数据库。40多年来，SQL(结构化查询语言)数据库一直是主要的数据存储机制。 尽管NoSQL自20世纪60年代以
Gradle的Kotlin DSL提供了一种替代传统Groovy DSL的语法，它在受支持的ide中增强了编辑体验，具有更好的内容辅助、重构、文档等功能。本章详细介绍了主要的Kotlin DSL结构，以及如何使用它与Gradle API进行交互。
该文章介绍了如何在 Windows Phone 8 上使用 SQLite 数据库存储和检索数据。它还提供了关于如何在 Windows Phone 8 上使用 SQLite 数据库的代码示例和解释。
Redis 的数据库使用字典实现, 对数据库的增, 删, 查, 改也是构建在对字典的操作之上的.
Backbone的设计在计算机视觉中起着至关重要的作用。自从AlexNet的革命性进步以来，卷积神经网络(CNNs)已经主导了这个邻域近10年。然而，最近的ViTs已经显示出了挑战这个宝座的潜力。ViT的优势首先在图像分类任务中得到了证明，在该任务中，ViT的Backbone显著优于CNN的Backbone。由于ViT优秀的性能使得，ViT的变体蓬勃发展迅速应用到许多其他计算机视觉任务，如目标检测、语义分割和动作识别。
【GiantPandaCV导语】本文是对MLIR的论文解读以及实践，这里的实践指的是把MLIR的要点在OneFlow Dialect中进行了对应，并解释了每个要点的实现方法以及这些要点的相关性，算是对MLIR学习过程的一个阶段总结。本文分为2大部分，第一部分为1-6节，主要是阅读MLIR论文，第7节是根据OneFlow Dialect解释论文中提到的MLIR基础架构中的要点如Type，Attribute，Operation，Trait，Interfaces，Region，Block等等。本文只是想起到抛砖引玉的效果让更多小伙伴了解MLIR这个编译架构
本博客所总结书籍为《CLR via C#（第4版）》清华大学出版社，2021年11月第11次印刷（如果是旧版书籍或者pdf可能会出现书页对不上的情况） 你可以理解为本博客为该书的精简子集，给正在学习中的人提供一个“glance”，以及对于部分专业术语或知识点给出解释/博客链接。 【本博客有如下定义“Px x”，第一个代表书中的页数，第二个代表大致内容从本页第几段开始。（如果有last+x代表倒数第几段，last代表最后一段）】 电子书可以在博客首页的文档-资源归档中找到，或者点击：传送门自行查找。如有能力请
引用表达分割（Referring Expression Segmentation，简称引用分割或RES）是一个基础的视觉语言多模态任务。给定一张图像和一个描述该图像中某个对象的自然语言表达式，RES旨在找到该目标对象并将其分割。现有的引用分割数据集和方法通常仅支持单目标表达式，即一个表达式指代一个目标对象。而对于多目标和无目标表达式的情况，则没有考虑在内。严重限制了引用分割的实际应用。
今天介绍一篇来由美国NEC实验室Erik Kruus等人于2022年8月在线发表在KDD上的文章。在这篇文章中，作者团队提出通过TCR-肽对的物理建模来扩展训练集，以解决当前数据集中出现的数据稀缺问题。实验证明，用物理建模和数据增强的伪标记来训练深度神经网络，比现有两个数据集中的基线有所改进。
对大多数开发人员而言，SQL 以及 MySQL、PostgreSQL 等关系数据库管理系统（即 RDBMS）并不陌生。RDBMS 的基本架构原则已历经了数十年的发展。而 MongoDB、Cassandra 等 NoSQL 解决方案，则是在本世纪初为满足数据分布可扩展的需求而提出的。
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