查看当时的监控情况 cpu 使用率是超过了100%，show processlist看到很多类似的查询都是处于create sort index的状态。
不管是啥业务，最终数据都要落地，数据库这一环是肯定少不了的。随着业务发展，并发越来越高，数据库很容易成为整个链路的短板。这也是大厂面试中比较常被问到的。而调优的第一步，都是从sql语句、索引入手。先得保证单个数据库执行没问题，才会有更高层次的分库分表、弹性、容灾等等。
王新民 编译自 Google Research Blog 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 传统的机器学习方法需要将训练数据集中到一台机器或一个数据中心里，Google已经有强大的云端服务器设备，来对这些数据进行处理。现在，为了训练用户与移动设备进行互动的定制模型，Google又引入了一种新方法：联合学习（Federated Learning）。 联合学习能够在所有训练数据都保存在移动设备本地的情况下，让手机能够同时学习一个共享的预测模型。这种方法让机器学习的训练过程不再需要将数据存储到云端。 本地模
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
👆关注“博文视点Broadview”，获取文末赠书 进入21世纪以来，伴随着互联网的高速发展，通过图像和视频来进行需求表达越来越成为大家的习惯。 图像搜索与识别算法使得图像视频内容得以结构化和数字化，以便可以在各种检索和分析引擎中被最大限度地挖掘和利用。 阿里巴巴研发出的移动端以图搜图应用——拍立淘，使用户可以通过拍摄照片，在手机淘宝上迅速找到同款及相似商品，是图像搜索与识别领域极具代表性的落地产品。 因为拍立淘，我们可以在不知道商品品牌、名字等信息的情况下搜索到想要的同类品。 那么，拍立淘的架构设计是
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这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记，本篇为其“MySQL业务优化与设计”中的MySQL数据类型相关笔记。
大型语言模型(LLM)能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本，为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性，然而，LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，这意味着缺乏对世界的真正理解。同时，推理能力也是有限的，不能进行逻辑推理或从多种数据源来融合事实。面对更复杂、更开放的问题时，回答开始变得荒谬或矛盾，美其名曰“幻觉”。
论文提出的证据表明，通过有效地探索收集人类反馈以改进大型语言模型有实质性的好处。在论文的实验中，一个代理依次生成查询，同时拟合一个奖励模型的反馈收到。论文的最佳性能代理使用双汤普森抽样生成查询，其不确定性由一个认知神经网络表示。论文的结果表明，有效的探索可以用更少的查询实现高水平的性能。此外，不确定性估计和探索方案的选择都起着关键作用。
【新智元导读】Google Research博客今日更新，介绍了他们的一项新工作“联合学习”（Federated Learning）。这种新的方法不将训练数据集中在一处，而是利用分散在成百上千万用户手里的多台手机，协同训练机器学习模型，而且所有的训练数据都保留在原来各自的设备上。联合学习能够提升模型质量，降低延迟、减少功耗，同时确保隐私。 标准的机器学习方法需要将训练数据集中到一台机器或者一个数据中心里。现在对于那些用户使用移动设备交互时训练出来的模型，我们引入了一种额外的方法：联合学习。 联合学习使手机能
分享一位同学快手Java后端一面的面经，全程1 小时都在问基础+八股文，没有问任何项目。有的公司公司，一面主要是看看同学的基础好不好，所以一面通常是重点问基础，二面就会多问项目了。
上周我参加了在加利福尼亚州蒙特雷举办的国际语义网络、会议（ISWC），并在 Ada Lovelace 纪念日当天就爱思唯尔（Elsevier）在衡量和解决研究领域中的性别差异方面所做的工作发表演讲（详见：https://www.elsevier.com/research-intelligence/resource-library/gender-report）。会议的其他部分就像是一场回到过去的旅程……当然是以不错的方式回去的 :-)
论文名称：Modality-Balanced Models for Visual Dialogue
【编者按】11月21日，为期三天的SDCC2015中国软件开发者大会成功闭幕，主办方总计邀请了95余位演讲嘉宾，为参会者奉献了10个主题演讲，9大技术专场论坛（80余场技术演讲），另外还有5场特色活动。另外，据官方统计参会人数高达1067名（不含工作人员）。其中21日的算法专场，现场听讲人数一度爆满，而没有机会亲临现场的童鞋们，我们特邀请了业内专家、与会者分享他们的听课感受及他们眼中的算法专场。以下是来自畅捷通公共服务部总监张俊林的参加算法专场的听课札记，以飨读者。 以下为张俊林的听课札记： 2015年11
“ 在昨天的MySQL的查询优化(一)中，我们谈到SQL常用的一些优化方式：给字段增加索引，避免索引失效，替换掉一些不合理的关键词，那么今天我们继续来看SQL如何进行查询优化”
近期学界有多个神经排序模型被提出，这些模型通过考虑原始查询-文档文本（query-document text）[14]、基于确切的查询词项匹配文档的模式 [5]，或结合二者 [10] 来估计文档与查询之间的相关性。这些模型通常通过在训练过程中观察大量相关和不相关的样本，来学习区分对应相关查询-文档对和相关性较低的查询-文档对的输入特征分布。与依赖人工制作特征的传统学习排序（LTR）模型不同，这些深度神经模型直接从数据中学习可用于目标任务的更高级别表征。它们从训练数据中学习特征的能力是一个强大的属性，使之有潜力发现手动制作特征没有捕获的新关系。
今天为大家介绍西安交大，清华大学、华中科大联合MEGVII Technology的一篇关于多模态LLM学习框架的论文，名为DREAMLLM。
这里是为后续的mysql调优做准备，要像做到mysql调优，索引很关键，理解索引结构，页结构，对于调优来说是很重要的基础。
系统从圣诞节那天晚上开始，每天晚上固定十点多到十一点多这个时段，大概瘫痪1h左右，过这时段系统自动恢复。系统瘫痪时的现象就是，网页和App都打不开，请求超时。系统架构：
1.UPRISE: Universal Prompt Retrieval for Improving Zero-Shot Evaluation
英文 | https://levelup.gitconnected.com/typescript-5-0-released-a-quick-overview-3d6bfdf74135
image.png sql 中 order by 排序可能发生2种情况： 1）对应覆盖索引，直接在索引上查询时，就是有序的，不需要另外处理排序 2）没有使用到索引，先取出数据，形成临时表做 file sort 示例目标 取出来的数据本身就是有序的，利用索引来排序 示例分析 例如 有一个商品表，现在想取出某个分类下的商品，按照价格排序 sql : ... where category_id=N order by price 目前只对分类ID做了索引，这时 order by 操作必然进行了单独的排序操作 使
多模态融合视觉定位方法，2020的ACM-MM,主要的创新点就是提出了一个融合LIDAR和IMAGE这两个模态，进行视觉定位，将定位任务转换为检索任务，总结来说，最大的意义在于提出了这个框架，并且证明了多模态融合视觉定位的有效性，但是框架里的很多细节都很粗糙，比如说不同信息的组合在文章中是十分简单的，也就是说有很大的提升空间。
MySQL 8.0.31于10月11日正式发布，让我们快速浏览一下这一版本有哪些改进内容。 审计插件：审计插件的日志轮换函数audit_log_rotate()，简化了日志轮换的工作，用户无需手动更改日志名称，也无需设置audit_log_flush = ON。 组件服务：启用了新的组件服务，支持服务器组件和要在本地服务器中查询的插件。新的MySQL命令服务类似于C API函数libmysql。 OCI密钥存储组件：component_keyring_oci替代之前用于OCI的Keyring插件，用以支持在
在上一篇中 如何使用慢查询快速定位执行慢的 SQL？定位了查询慢的 SQL 之后，我们就可以使用 EXPLAIN 工具做针对性的分析，比如我们想要了解 product_comment 和 user 表进行联查的时候所采用的的执行计划，可以使用下面这条语句：
Uber的目标是通过让世界运转来激发机遇，而大数据是其中非常重要的一部分。 Presto® 和 Apache Kafka® 在 Uber 的大数据堆栈中发挥着关键作用。 Presto 是查询联合的事实标准，已用于交互式查询、近实时数据分析和大规模数据分析。 Kafka 是支持许多用例的数据流的骨干，例如发布/订阅、流处理等。在接下来的文章中，我们将讨论我们如何将这两个重要的服务连接在一起，以通过Uber大规模Presto集群直接在 Kafka 上的实现轻量级、交互式 SQL 查询。
当心！ 假如你未还考虑在公司业务中应用人工智能技术，就有被对手超越的风险。人工智能已不单单是发表学术论文、刷新正确率的竞赛，抑或全民参与的新闻事件，它早在为各行各业的先行者们创造着实实在在的利润和商业价值。而且，随着算法改进、硬件升级、架构优化，应用人工智能技术带来的收益还会越来越高。 这些先行者们正在关注哪些关键技术？ 如何从理论上跨越到企业创新实践？ 如何实现企业级云深度学习平台？ 在电商领域如何实现人机交互？ 除深度学习外还有哪些技术值得我们关注？ 如何保持足够清醒的头脑并把握创业机遇？ 本封面报道汇
作为一个充满激情的开发人员，我很高兴地见证了PHP这个广受赞誉的服务器端脚本语言在过去二十年中的发展。
虽然Druid在我们的数据平台架构中为我们提供了很好的服务，但随着我们在公司内部使用Druid的增长，存在新的挑战。
代码和预训练模型: https://github.com/akhtarvision/cal-detr
UNION将两个或多个查询组合为一个查询，该查询将数据检索到结果中。 由UNION组合的查询可以是由单个SELECT语句组成的简单查询，也可以是复合查询。
导读：滴滴开源又双叒发布新开源项目啦——夜莺（Nightingale）是滴滴基础平台联合滴滴云研发和开源的企业级监控解决方案。旨在满足云原生时代企业级的监控需求。一起来了解项目详情吧。
原文：Wang Z , Zhao Y , Li J , et al. Cooperative Bi-path Metric for Few-shot Learning[C]// MM '20: The 28th ACM International Conference on Multimedia. ACM, 2020.
一、SQL on Hadoop 过去五年里，许多企业已慢慢开始接受Hadoop生态系统，将它用作其大数据分析堆栈的核心组件。尽管Hadoop生态系统的MapReduce组件是一个强大的典范，但随着时间的推移，MapReduce自身并不是连接存储在Hadoop生态系统中的数据的最简单途径，企业需要一种更简单的方式来连接要查询、分析、甚至要执行深度数据分析的数据，以便发掘存储在Hadoop中的所有数据的真正价值。SQL在帮助各类用户发掘数据的商业价值领域具有很长历史。 Hadoop上的SQL支持一开始是Apache Hive，一种类似于SQL的查询引擎，它将有限的SQL方言编译到MapReduce中。Hive对MapReduce的完全依赖会导致查询的很大延迟，其主要适用场景是批处理模式。另外，尽管Hive对于SQL的支持是好的开端，但对SQL的有限支持意味着精通SQL的用户忙于企业级使用案例时，将遇到严重的限制。它还暗示着庞大的基于标准SQL的工具生态系统无法利用Hive。值得庆幸的是，在为SQL on Hadoop提供更好的解决方案方面已取得长足进展。 1. 对一流的SQL on Hadoop方案应有什么期待 下表显示了一流的SQL on Hadoop所需要的功能以及企业如何可以将这些功能转变为商业利润。从传统上意义上说，这些功能中的大部分在分析数据仓库都能找到。
谷歌搜索竞争对手、AI初创公司Perplexity AI开年就拿下了一笔大融资——
索引常见的类型有哈希索引，有序数组索引，二叉树索引，跳表等等。本文主要探讨 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB 的索引结构。
近几年，Apache Kylin作为一个高速的开源分布式大数据查询引擎正在迅速崛起。它充分发挥Hadoop、Spark、HBase等技术的优势，通过对超大规模数据集进行预计算，实现秒级甚至亚秒级的查询响应时间，同时提供标准SQL接口。目前，Apache Kylin已在全球范围得到了广泛应用，如百度、美团、今日头条、eBay等，支撑着单个业务上万亿规模的数据查询业务。在超高性能的背后，Cube是至关重要的核心。一个优化得当的Cube既能满足高速查询的需要，又能节省集群资源。本文将从多个方面入手，介绍如何通过优
接手老项目，自然是要先熟悉一下业务代码，然而在翻阅 mapper 文件时，发现了一个比较诡异的事情。这里给出简化后的业务代码：
作者 | Michael Redlich 译者 | 平川 策划 | 丁晓昀 OpenJDK Oracle 内部 Java 平台小组主任工程师 Joe Darcy 提议，在 JDK 20 中放弃支持 javac 命令行选项 -source/-target/--release 7 。Darcy 引用 JEP 第 182 条：javac 的 -source 及 -target 退休策略，讨论老版本 JDK 的继续支持时间范围。目前反馈主要在 Maven 编译器插件依旧默认使用 1.7 版的问题上。Or
ACM SIGMOD/PODS 2019 数据管理国际会议 6 月30日到7 月5日在荷兰首都阿姆斯特丹召开。会场位于阿姆斯特丹市的一座建筑Beurs van Berlage,在1896年至1903年期间曾是证券和商品交易所，现在用来举办音乐会、展览和会议。每年SIGMOD大会都会吸引来自全球各国的数据库领域牛人大咖参会交流，这将是一场精彩纷呈的数据库研究分享及交流切磋的盛会，今年大会全球有超过1000名与会者，美洲占 35%、欧洲占 44%、亚洲占 20%。 SIGMOD 2019会场建筑-Beur
论文标题：X-SQL:reinforce schema representation with context
ACM SIGMOD/PODS 2019 数据管理国际会议6月30日到7月5日在荷兰首都阿姆斯特丹召开。会场位于阿姆斯特丹市的一座建筑Beurs van Berlage，在1896年至1903年期间曾是证券和商品交易所，现在用来举办音乐会、展览和会议。每年SIGMOD大会都会吸引来自全球各国的数据库领域牛人大咖参会交流，这将是一场精彩纷呈的数据库领域研究分享及交流切磋的盛会，今年大会全球有超过1000名与会者，美洲占 35%、欧洲占 44%、亚洲占 20%。 SIGMOD 2019会场建筑-Beurs
索引对于良好的性能非常关键，尤其是当表中的数据量越来越大时，索引对性能的影响愈发重要。
最近接手了一个老项目，“愉悦的心情”自然无以言表，做开发的朋友都懂，这里就不多说了，都是泪图片...
作为最早一批的音乐平台，QQ音乐曾经风靡全国，席卷了众多8090的歌曲库，但随着时代发展和数智化转型的浪潮迭起，主流人群和用户需求也随之改变，这也倒逼平台在内容布局和产品功能层面的持续升级。
时间动作检测（TAD）是视频理解中的基本任务之一，在视频编辑，体育分析，监控录像分析以及自动驾驶[1]等领域有着广泛的真实应用。TAD旨在识别人类动作的起始和结束时间，并同时识别相应的动作类别。为了应对TAD在复杂真实应用场景中的挑战，我们专注于复杂的多标签时间动作检测（Multi-label TAD），在这种情况下，未修剪的视频中存在来自不同类别的多样化动作，通常具有显著的时空重叠。
MapReduce的高延迟已经成为Hadoop发展的瓶颈，为当前的MapReduce寻找性能更高的替代品已成为Hadoop社区的一个共识。 MapReduce 有关MapReduce框架，最早要追溯到Google，Google将这个框架与灵活、可扩展性存储结合到一起，用以解决各类数据处理和分析任务。后来Doug Cutting和Mike Cafarella在2005年联合创立了Apache Hadoop时，采用的就是这个架构。 类似的项目，比如Apache Pig和Apache Hive，它们将专门的查询转
Explain查看查询计划主要包含如下信息列：查询id、查询类型、查询表、扫描访问类型、查询可能选用的索引、查询实际使用索引、mysql决定使用索引长度、ref 显示哪个字段或常数与key一起被使用、估算扫描行数、额外重要信息。--重点关注加粗部分。
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