01 索引 以MySQL中的索引为例子总结。 数据库查询是数据库的最主要功能之一，实现高效的查询速度一定是MySQL非常关心的事情。 索引（Index）正是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 目前大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构，因此先看下这两种树的基本概念，至于B-Tree/B+Tree涉及的主要操作比如，裂变等，大家可以进一步参阅其他书籍或博客学习。 02 B-树 m阶B-树也称作（ceil(m), m）树，如(2,3)树，称为3阶B树，(2,4)树称
论文: Cheaper Pre-training Lunch: An Efficient Paradigm for Object Detection
在 Android 中使用 Room 框架 , 创建 SQLite 数据库时 , 有时需要预填充一些数据 , 这些数据一般都是来自 assets 资源目录 ;
最近在对话状态跟踪 (DST) 方面的工作集中于基于开放词汇的设置，以解决基于预定义本体的方法的可伸缩性和泛化问题。然而，他们效率低下，因为他们从头开始预测对话状态。
BloodHound是一个免费的域渗透分析工具，BloodHound以用图与线的形式将域内用户、计算机、组、 会话、ACL 及域内所有相关用户、组、计算机、登录信息、访问控制策略之间的关系直观地展现在Red Team成员面前，更便捷地分析域内情况，更快地在域内提升权限。BloodHound也可以使Blue Team成员对己方网络系统进行更好的安全检测，以及保证域的安全性。BloodHound 使用图形理论，自动化地在Active Directory环境中理清大部分人员之间的关系和细节。使用BloodHound， 可以快速地深入了解AD中的一些用户关系、哪些用户具有管理员权限、哪些用户有权对任何计 算机都拥有管理权限，以及有效的用户组成员信息。
Android使用SQLite作为数据库存储数据，但是SQLite使用繁琐且容易出错，有许多开源的数据如GreenDAO、ORMLite等，这些都是为了方便SQLite的使用而出现的，Google也意识到了这个问题，在Jetpack组件中推出了Room，Room在SQLite上提供了一层封装，可以流畅的访问数据库。
开发人员在日常工作中，参与PRD评审、听产品经理讲述用户故事、提出各种需求。评审结束，一般会一股脑投入到设计开发，而数据库表设计就是其中不可或缺的一个过程。对于熟悉的业务模块，通过对需求分析，可以轻而易举的完成数据表设计，但对于非熟悉业务领域，可能会经过多轮PRD分析，整理一套数据表结构基础，然后对其追加字段，就完成了基础的数据模型设计。而在这个过程中，往往会感觉没有可以参考的理论，有时候甚至对设计的数据库表产生怀疑，不断考虑此设计是否符合业务、表结构设计后期是否具有通用性、表之间关系是否恰当可扩展等等。今天来谈些在实际业务开发中，针对数据建模的一些思考。
端着秋天的第一杯奶茶，如果还在手工迁移数据库，那你就out了，现在流行DBMotion自动迁移。
近日，计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果公布，从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文，录取率约为 22%。本文介绍了上海交通大学被此顶会接收的一篇论文《Deep Image Harmonization via Domain Verification》。
ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，该会议由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示，ACL影响力位列第一，是CCF-A类推荐会议。美团技术团队共有7篇论文（其中6篇长文，1篇短文）被ACL 2021接收，这些论文是美团技术团队在事件抽取、实体识别、意图识别、新槽位发现、无监督句子表示、语义解析、文档检索等自然语言处理任务上的一些前沿探索及应用。
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
存储引擎是数据库的一部分，负责管理如何在内存和磁盘上存储数据。许多数据库支持多个存储引擎，其中不同的引擎对特定工作负载的性能会更好。例如，一个存储引擎可能为读取繁重的工作负载提供更好的性能，另一个可能支持更高的写入操作吞吐量。
图像合成 (image composition) 是图像处理的常用操作，把前景从一张图上剪贴下来粘贴到另一张图上，获得一张合成图。合成图可以用来获取感兴趣的目标图像，也可以用于数据增广，有着广泛的应用的前景。但通过这种方式得到的合成图存在诸多问题，比如前景的大小或位置不合理、前景和背景看起来不和谐等等。我们的工作侧重于解决合成图中前景和背景不和谐的问题。具体来说，在合成图中，前景和背景是在不同的拍摄条件 (比如时刻、季节、光照、天气) 下拍摄的，所以在亮度色泽等方面存在明显的不匹配问题。图像和谐化 (image harmonization) 旨在调整合成图中的前景，使其与背景和谐。
此文来自于Andres Freund,PG社区资深开发，探讨IO对于PG方面的问题。此翻译和文字来自于视频，因为部分英文听的比较费劲，所以可能有失误的地方，尽请见谅。
本文介绍了利用Pytorch框架实现文本分类的关键知识点，包括使用如何处理Out of Vocabulary words，如何解决变长序列的训练问题，举出了具体实例。
在今天这个“芯片当道”的时代，信用卡数据被盗事件的发生概率也一直在上升，因为攻击者可以利用各种各样的方法来窃取信用卡数据，而一块小小的芯片并不能保证信用卡在网络环境中的安全。 中间人攻击、恶意软件以及
广受欢迎的电子学习平台 Moodle 中的会话劫持漏洞使攻击者能够征用任何用户的会话并实现远程代码执行(RCE)。
MyISAM和InnoDB是MySQL最常用的两个存储引擎，本文将进行详尽的介绍和对比。对于MySQL其余几种存储引擎，请读者自行搜索学习。
我们在使用Spring框架的过程中，其实就是为了使用IOC，依赖注入和AOP，面向切面编程，这两个是Spring的灵魂
轻量级的开源的J2EE框架。它是一个容器框架，用来装javabean（java对象），中间层框架（万能胶）可以起一个连接作用，比如说把Struts和hibernate粘合在一起运用，可以让我们的企业开发更快、更简洁。
软件设计是一个不断发展演进的过程。每个大型系统都是从小微系统开始的。当现有的架构遇到问题而又无法解决时，系统就会开始演进。每一次演进都会伴随着一些技术上的选择。需要解决什么问题？需要付出什么样的代价？作为一名架构师或高级工程师，必须找到一种合理的演进方式，在开发进度、技术栈、团队水平等各方面都能满足条件，这样才能制定出可行的解决方案。
原标题：Spring认证|Spring Data JDBC参考文档(内容来源：Spring中国教育管理中心）
本文讲述了一种分布预写式日志系统Waltz，文中介绍了在实现预写式日志系统时遇到的问题及其解决方案，可以为类似的需求提供一定的启发。
摘要 本文以MySQL数据库为研究对象，讨论与数据库索引相关的一些话题。特别需要说明的是，MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎 对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。为了避免混乱，本文将只关注于BTree索 引，因为这是平常使用MySQL时主要打交道的索引，至于哈希索引和全文索引本文暂不讨论。 数据结构及算法基础 索引的本质 MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。提取句子主干，就可以得到
最最近，“向量数据库”已成为数据库领域内最热门的术语，即使非搜索引擎数据库，也在添加向量搜索功能。也许您对向量数据库的火热感到困惑，这是一门新的、前沿技术吗？事实上，向量数据库 已经存在了好几年（很多新的向量库诞生于2019年）。如果您正在寻找最佳的检索性能，那么将基于关键字的搜索（有时称为分词搜索）与基于向量的方法相结合的混合方法代表了最先进的技术。
近期，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的Jiang Guo等人在J Chem Inf Model杂志发表文章，介绍了一种从化学文献中提取反应的自动化方法。该方法将这类任务表述为结构预测问题，并通过一个由产物提取和反应角色标记组成的两个阶段的深度学习架构来解决。
如果可以，在这些生物学家感兴趣的的问题上，比如对蛋白质进行建模预测，新的研究方法能够在多大程度上提高预测模型的表现呢？
像GPT-3这样的大规模生成语言模型非常适合小样本学习。虽然这些模型能够联合表示许多不同的语言，但它们的训练数据以英语为主，这会限制它们的跨语言泛化。本文在涵盖多种语言的语料库上训练多语言生成语言模型，并研究它们在广泛任务中的少样本和零样本学习能力。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 马卓群，元元 keiko，钱天培 在上周，我们为大家带来了一篇卷积神经网络的入门介绍：《卷积？神经？网络？教你从读懂词语开始了解计算机视觉识别最火模型 | CNN入门手册（上）》（戳标题直接阅读），相信大家已经对卷积神经网络有了初步的了解。这周，我们将更深入地介绍卷积神经网络（以下简称“ConvNets”），解释上周我们提到却又没有细讲的一些概念 。 声明：我在这部分介绍的一些主题非常复杂，完全可以单独列出来写成一篇文章。为了在保证内容全面性的同时，保持文章的简洁明
选自Miguel Blog 作者：Miguel González-Fierro 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 迁移学习（Transfer Learning）预期将成为图像分类领域机器学习商业成就的下一驱动力。对深度网络的再利用正影响着学界和业界的走向。本文介绍了迁移学习的基本概念，以及使用迁移学习的策略。本文使用 PyTorch 代码在多个数据集中进行了实验。 GitHub 地址：https://github.com/miguelgfierro/sciblog_support/blob/master/
无状态会话bean ：bean一旦实例化就被加进会话池中，各个用户都可以共用。即使用户已经消亡，bean 的生命期也不一定结束，它可能依然存在于会话池中，供其他用户调用。由于没有特定的用户，那么也就不能保持某一用户的状态，所以叫无状态bean。但无状态会话bean 并非没有状态，如果它有自己的属性（变量），那么这些变量就会受到所有调用它的用户的影响，这是在实际应用中必须注意的。
微软System Center四大核心套件，SCCM、SCVMM、SCOM、SCDPM，接下来我们部署最后一个重要的套件SCCM，SCCM具有资产管理，终端管理，补丁、软件、操作系统分发，等诸多功能，从2012其，其还集成了SCEP（System Center Endpoint Protection）安全套件，可以用于终端安全检测、杀毒等。
大规模预训练后再进行下游微调的方法已经被广泛地应用于各种目标检测算法中。在本文中，我们揭示了目前实践中预训练和微调过程之间存在的数据、模型和任务方面的差异，这些差异隐式地限制了检测器的性能、泛化能力和收敛速度。为此，我们提出了AlignDet方法，这是一个通用的预训练框架，可以适配各种现有检测器，以减轻这些差异。AlignDet将预训练过程分解为两个阶段，即图像域预训练阶段和框域预训练阶段。图像域预训练优化检测骨干网络以捕获整体的视觉抽象，框域预训练学习实例级语义和任务感知概念以初始化骨干网络之外的部分。通过融合自监督预训练的骨干网络，可以实现在各种检测器中所有模块进行无监督预训练。如图1所示，大量实验表明，AlignDet可以实现对各种协议进行显著改进，如检测算法、模型骨干网络、数据设置和训练计划。例如，在更少的训练轮数下，AlignDet分别为FCOS提高了5.3 mAP，RetinaNet提高了2.1 mAP，Faster R-CNN提高了3.3 mAP，DETR提高了2.3 mAP。
NewBeeNLP公众号原创出品 公众号专栏作者 @Maple小七 北京邮电大学·模式识别与智能系统 今天和大家分享 Facebook 发表于 NeurIPS 2020 的工作，既然『
今天我们介绍由蒙特利尔大学MILA - Quebec人工智能机构的Yu Song发表在arXiv上的工作，该工作提出了MatSci-NLP，用于评估自然语言处理（NLP）模型在材料科学文本上的性能的自然语言基准。该工作从公开可用的材料科学文本数据构建基准，以涵盖七个不同的NLP任务，包括传统的NLP任务（如命名实体识别和关系分类）以及特定于材料科学的NLP任务（如合成动作检索以及涉及创建材料的合成程序）。研究了在不同科学文本语料库上预训练的基于BERT的模型，以了解预训练策略对理解材料科学文本的影响。在低资源训练设置下的实验表明，在科学文本上预训练的语言模型优于在一般文本上训练的BERT。此外，该工作提出了一种统一的文本到模式的MatSci-NLP多任务学习方法，并将其性能与专门针对材料科学期刊进行预训练的模型MatBERT进行了比较。在对不同训练方法的分析中，发现提出的受问答启发的文本到图式方法始终优于单任务和多任务NLP微调方法。
就在今天，Stability AI官宣了新的代码模型Stable Code Instruct 3B。
10月24日，在第四届长沙·中国1024程序员节上，腾讯云数据库副总经理罗云透露，腾讯云向量数据库自7月份发布以来，已经服务腾讯集团内部40多个业务，日请求量达1600亿次，服务的外部客户数也已经超过100家。
索引的本质其实就是一种数据结构。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化。最基本的查询算法当然是顺序查找，这种复杂度为 O(n) 的算法在数据量很大时显然是糟糕的，好在计算机科学的发展提供了很多更优秀的查找算法，例如二分查找、二叉树查找等。如果稍微分析一下会发现，每种查找算法都只能应用于特定的数据结构之上，例如二分查找要求被检索数据有序，而二叉树查找只能应用于二叉查找树上，但是数据本身的组织结构不可能完全满足各种数据结构（例如，理论上不可能同时将两列都按顺序进行组织），所以，在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。
优化您在网站上提供的用户体验对于任何在线业务的成功都至关重要。谷歌确实使用不同的用户体验相关指标来为 SEO 对网页进行排名，并继续提供多种工具来衡量和提高网络性能。
在渗透测试过程中，我们少不了用到后渗透技术，就是说内网渗透（域渗透）。我们今天就来简单学习一下基本的内网渗透（域渗透）技术，信息收集篇。
在很多安全分析类产品建设的过程中都会涉及到关联分析，比如日志分析、soc、态势感知、风控等产品。之前的文章中阐述过五种最常见的关联分析模型，在文中也介绍了：要想达到很好的关联分析效果，前提是对采集过来的日志进行标准化解析。解析的维度越多、内容越准确，对关联分析的支撑性就越强。下面就来介绍一下日志解析的一些常用内容。
NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 18 个在机器翻译任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：RNNsearch、Multi-task、attention-mode
随着总线技术在汽车电子领域越来越广泛和深入的应用，特别是自动驾驶技术的迅速发展，汽车电子对总线宽度和数据传输速率的要求也越来也高，传统CAN（1MBit/s，8Bytes Payload）已难以满足日益增加的需求。
原作者：Neil Bergman 译：Holic (知道创宇404安全实验室) 译者测试环境：Maxthon 4.5.6，Android 5.1.1 / Android 4.2.2 Maxthon Browser（傲游浏览器） 又是一个当下比较流行的 Android 浏览器，未使用Android 的 stock 浏览器（AOSP）。我在 Android 版的浏览器中发现了一些有趣的甚至有些严重的漏洞，可能导致远程代码执行和信息泄漏。 漏洞要点： 暴露的 JavaScript 接口导致任意文件写入 - 恶意网
构思一个主题讨论数据仓库的构建方法论，包括数据仓库的价值、选型、构建思路，随着数据规模膨胀和业务复杂度的提升，大型企业需要构建企业级的数据仓库（数据湖）来快速支撑业务的数据化需求，与传统的数据库构建不通，数据仓库即是OLAP场景，偏于历史数据的存储/分析，用冗余存储换取数据价值；
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