在给定文本框的另一个跨度后插入跨度_在文本大于的跨度后添加HTML_尝试在选定选项卡的li之后插入跨度 - 腾讯云开发者社区

，以下图为例：在一个长度为4，高度为5的跳表中插入score为20，值为字符串c的节点，首先由上至下遍历每层查找插入位置，同时维护每层的rank值和update节点，遍历完之后，rank和update...在插入节点之前，update[3]指向头结点,rank[3]=0，rank[0]=2，第三层左边节点到右边节点的跨度是4，那么从图中可以看出，新节点的跨度=左边节点（即插入节点的前驱）跨度-（rank[...（不包含前驱节点自身），所以在原跨度中将其减掉，就是插入节点的跨度了。...当节点插入后，如下图所示。可以通过图中公式计算出插入节点的前驱节点的跨度。...需要外部方法遍历节点各层后，维护update数组作为输入，需要注意这里跨度值的维护，代码实现如下：删除节点（公开方法）此方法对外公开，首先从上至下遍历各层维护好update数组，再调用内部删除节点方法

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Redis的设计与实现(4)-跳跃表

和链表, 字典等数据结构被广泛地应用在 Redis 内部不同, Redis 只在两个地方用到了跳跃表, 一个是实现有序集合键, 另一个是在集群节点中用作内部数据结构, 除此之外, 跳跃表在 Redis...1.2 前进指针每个层都有一个指向表尾方向的前进指针 (leveli.forward 属性), 用于从表头向表尾方向访问节点. 1.3 跨度层的跨度(leveli.span 属性)用于记录两个节点之间的距离...: 两个节点之间的跨度越大, 它们相距得就越远....指向 NULL 的所有前进指针的跨度都为 0 , 因为它们没有连向任何节点....跨度用来计算排位 (rank) : 在查找某个节点的过程中, 将沿途访问过的所有层的跨度累计起来, 得到的结果就是目标节点在跳跃表中的排位. 1.4 后退指针节点的后退指针 (backward) 用于从表尾向表头方向访问节点

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【LLM系列之GLM】GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling

给定输入文本 x =[ x_1, …, x_n ] ，对多个文本跨度 \{ s_1, …, s_m \} 进行采样，其中每个跨度 s_i 对应于一系列连续的标记 [ s_i ,1;… ; s_i ,...通过这种方式，GLM在统一模型中自动学习双向编码器（对于 A 部分）和单向解码器（对于 B 部分）。从λ =3的泊松分布中随机抽取长度跨度。新的跨度被重复采样，直到至少 15% 的原始标记被屏蔽。...（如Megatron-LM），之前应该是先残差，后层归一化 (2)用于输出标记预测的单个线性层； (3) ReLU s替换为GELU s ReLU 确定性地将输入乘以零或一，而Dropout随机地乘以零...具体来说，给定一个带标签的示例 ( x , y )，输入文本x通过包含单个掩码标记的模式转换为完形填空问题c ( x ) 。...具体来说，GLM RoBERTa优于T5 Large，但只有它的一半大小。在多任务预训练中，在一个训练批次中，短跨度和长跨度（文档级或句子级）的采样机会均等。

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Sentry 监控 - Distributed Tracing 分布式跟踪

profiler 可以测量应用程序操作的多个方面：执行的指令数、各种进程使用的内存量、给定函数调用所花费的时间量等等。生成的 profile 是这些测量值的统计汇总。...它们还可以显示互连系统交互的方式，以及一个系统中的问题可能导致另一个系统出现问题的方式。...这不仅可以让您关联 Sentry 错误报告，查看一个服务中的错误如何传播到另一个服务，而且还可以让您更深入地了解哪些服务可能对应用程序的整体性能产生负面影响。...在我们的示例中，除了初始浏览器页面加载事务之外的每个事务都是另一个服务中一个跨度的子项，这意味着除了浏览器事务根之外的每个根跨度都有一个父跨度（尽管在不同的服务中）。...简而言之：这种 head-based 的方法的结果是，决策在原始服务中作出一次，并传递给所有后续服务，要么收集给定跟踪的所有事务，要么不收集任何事务，因此不应存在任何不完整的跟踪。

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漫画：什么是希尔排序？

————— 第二天 ————— ———————————— 让我们先来回顾一下插入排序：插入排序顾名思义，就是在排序的过程中，把数组的每一个元素按照大小关系，插入到前面有序区的对应位置。...每组排序完成后的数组如下：这样一来，仅仅经过几次简单的交换，数组整体的有序程度得到了显著提高，使得后续再进行直接插入排序的工作量大大减少。这种做法，可以理解为对原始数组的“粗略调整”。...接下来，我们继续让每组元素进行独立排序，排序方式用直接插入排序即可。每组排序完成后的数组如下：此时，数组的有序程度进一步提高，为后续将要进行的排序铺平了道路。...最后，我们把分组跨度进一步减小，让跨度为1，也就等同于做直接插入排序。...上面示例中所使用的分组跨度（4，2，1），被称为希尔排序的增量，增量的选择可以有很多种，我们在示例中所用的逐步折半的增量方法，是Donald Shell在发明希尔排序时提出的一种朴素方法，被称为希尔增量

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Sentry 监控 - 面向全栈开发人员的分布式跟踪 101 系列教程(第一部分)

这允许开发人员在端到端请求从一个服务移动到另一个服务时“跟踪(trace)”它的路径，让他们能够查明对整个系统产生负面影响的单个服务中的错误或性能瓶颈。...这是通过在根跨度(root span)中创建一个唯一的随机生成值（即 UUID）来完成的——这是启动整个跟踪的初始操作。在我们上面的示例中，根跨度出现在浏览器应用程序中。...请注意，虽然服务器返回了成功的响应，但实际的“工作”直到后台任务 worker 拿起新排队的 job 并实际发送电子邮件后才完成。在某个点上，队列处理器开始处理排队的电子邮件作业。...在真实的分布式跟踪环境中在本文的过程中，我们一直在使用一个有点人为的示例。在真正的分布式跟踪环境中，您不会手动生成和传递所有的跨度和跟踪标识符。...Sentry 还使用跟踪元数据来增强它的错误监控功能，以了解在一个服务(如服务器后端)中触发的错误如何传播到另一个服务(如前端)中的错误。

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在微服务中启用分布式跟踪 | 微服务系列第十篇

跟踪微服务的目标类似于此级别的日志记录。在最高级别，从一个微服务到另一个微服务的跟踪，讲述了事务或请求在通过基于微服务的系统传播时的路径。分布式跟踪特指跨越微服务边界跟踪请求流。...在OpenTracing中，跟踪是跨度的有向无环图（DAG）。 DAG是边缘显示方向的节点图，没有循环。 Spans是命名的，定时操作，表示该跟踪中的连续工作单元。...在OpenTracing中，甚至可以使用多个父项来建模子跨度。...OpenTracing规范的既定目标解决了在运行时使用分布式跟踪功能轻松修改服务的问题，给定环境中现有的分布式跟踪系统。...如果@Traced注释应用于类和方法，则应用于该方法的注释配置将覆盖类级别的注释配置。注释在方法执行开始时开始跨度，并在方法执行结束时完成跨度。

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技术干货| MongoDB时间序列集合

在创建timeseries collection时，timeField字段是最小必备的配置项。metaField是另一个可选的、可被指定的元数据字段，它是用于在bucket中对测量值分组的依据。...该视图是可写的（仅支持插入）。同时每个被插入的文档必须包含时间字段。在查询视图时，它会隐式地展开底层在bucket collection中存储的数据，然后返回原始的非bucket形式的文档数据。...一旦完成上面那些插入操作后，写程序就会检查每个写批处理。如果没有其他的写程序已经对批处理声明提交的权利，那么它会声明权利，并会提交它的批处理。否则，写程序将会稍后再提交处理。...在第一次提交给定bucket的写批处理时，就会生成新的完整的文档。...该参数想要表示在已给定的时序型测量数据之间的粗略的时间间隔，同时也用于调节其他内部参数对分组的影响。

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从源码看redis的sorted set与skipList详解

redis中zadd过程源码分析在执行zadd命令后，实际上根据当前key的数量和member的大小，会有不同的存储方式 if (server.zset_max_ziplist_entries ==...，1层1层的找需要插入的score对应的位置") .interpretation("1: rank用来计算元素在排序列表中排的顺序，rank[i]表示新节点的前一个节点与每层距离头节点的跨度...,由于下层是插入新元素，那么这些位置的跨度必然会使得原有跨度变成两半") .interpretation("1: 在遍历的时候已经记下了下面每一层的插入位置的前一个节点，那么新的节点的下一个节点就是已经查找位置的下一个节点...，而要插入位置的元素它的下一个节点，就是新插入的节点") .interpretation("2：Rank[0]表示第一层的总共跨度，也就是新元素在跳表中的排序，rank[i]是新节点的前一个节点在每层距离头节点的跨度...，在插入新元素之前，前后的总跨度是 update[i]->level[i].span ") .interpretation("3: 假设原有节点的跨度是4，原有两个节点的位置分别是 1和

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一文搞懂 Jaeger 的自适应采样

基于此模式，在 Jaeger 收集器中，通过观察从服务接收到的跨度并重新计算每个服务/端点组合的采样概率，以确保收集的跟踪量与 --sampling.target-samples-per-second...自适应采样的另一个好处是它可以自动对流量的变化做出反应。许多在线服务在白天表现出流量波动，例如 Uber 在高峰时段会有更多的请求。...每个收集器从服务接收不同的跨度流，并为每个服务/端点对维护内存中的跟踪计数聚合。然后在一定的时间间隔后，每个收集器将这些数据（在代码中称为吞吐量）写入存储后端。...（默认 1）其实，在实际的业务场景中，我们往往期望有一些功能可以使自适应采样效果更好。其一是能够计算跨度总数而非跟踪总数，不同的端点可能导致非常不同的迹线大小，甚至相差几个数量级。...另一个不错的功能，实际上需要更改远程采样配置，是使用来自跟踪数据的其他维度，除了当前在模式中硬编码的服务名称和端点名称。

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Redis的跳跃表确定不了解下吗?

3.准备工作都做好了，找到了该节点将插入到哪一位置，处于哪一层，每层对应的跨度是多少，下面就要新增数据节点了。把上两步的信息都添加到新节点上，并且调整位置前后指针即可。...], *x; //记录前置节点与第一个节点之间的跨度，即元素在列表中的排名-1 unsigned int rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL]; int i, level...} //记录待插入位置 update[i] = x; } //随机产生一个层数，在1到32之间，层数越高，生成的概率越低 level...P1（也就是底层插入节点前面那个节点）与第一个节点的跨度 // rank[i]是第i层的前置节点P2（这一层里在插入节点前面那个节点）与第一个节点的跨度 // 插入节点X...; // 插入位置前一个节点的span在原基础上加1即可(新节点在rank[0]的后一个位置) update[i]->level[i].span = (rank[0]

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《闲扯Redis十》Redis 跳跃表的结构实现

每个层都带有两个属性：前进指针和跨度。前进指针用于访问位于表尾方向的其他节点，而跨度则记录了前进指针所指向节点和当前节点的距离。...层的跨度层的跨度（level[i].span 属性）用于记录两个节点之间的距离：两个节点之间的跨度越大，它们相距得就越远。...初看上去，很容易以为跨度和遍历操作有关，但实际上并不是这样，遍历操作只使用前进指针就可以完成了，跨度实际上是用来计算排位（rank）的：在查找某个节点的过程中，将沿途访问过的所有层的跨度累计起来，得到的结果就是目标节点在跳跃表中的排位...例如，图 5-4 用虚线标记了在跳跃表中查找分值为 3.0 、成员对象为 o3 的节点时，沿途经历的层：查找的过程只经过了一个层，并且层的跨度为 3 ，所以目标节点在跳跃表中的排位为 3 。...例如，图 5-5 用虚线标记了在跳跃表中查找分值为 2.0 、成员对象为 o2 的节点时，沿途经历的层：在查找节点的过程中，程序经过了两个跨度为 1 的节点，因此可以计算出，目标节点在跳跃表中的排位为

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跳跃表确定不了解下😏

在正式开始之前，我们需要引入下跳跃表的概念，其是ZSET结构的底层实现。以下可能有点枯燥，我尽量说的简单点哈。什么是跳跃表？对于数据量大的链表结构，插入和删除比较快，但是查询速度却很慢。...3.准备工作都做好了，找到了该节点将插入到哪一位置，处于哪一层，每层对应的跨度是多少，下面就要新增数据节点了。把上两步的信息都添加到新节点上，并且调整位置前后指针即可。...], *x; //记录前置节点与第一个节点之间的跨度，即元素在列表中的排名-1 unsigned int rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL]; int i, level...P1（也就是底层插入节点前面那个节点）与第一个节点的跨度 // rank[i]是第i层的前置节点P2（这一层里在插入节点前面那个节点）与第一个节点的跨度 // 插入节点X...; // 插入位置前一个节点的span在原基础上加1即可(新节点在rank[0]的后一个位置) update[i]->level[i].span = (rank[0]

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理解BERT每一层都学到了什么

为了探索这一疑惑，作者跟随Peters et al.的方法，首先给定一个输入符号序列 ? ，然后通过结合第一个和最后一个隐藏向量 ? 计算第 ? 层的跨度表征 ? 。 ?...BERT第1、2、11、12层跨度计算的二维t-SNE图） ? （图2-2....BERT不同层的跨度表征聚类图）图2-1是利用t-SNE对跨度表征可视化的结果，t-SNE是一个用于可视化高维数据的非线性降维算法，我们可以观察到BERT在低层网络捕捉了短语级别的结构信息，然后随着网络层数的加大...当句子中有更多相反编号（attractors）的名词插入到主语和动词中时，预测动词编号的任务会逐渐变得困难。...BERT每一层主谓一致得分情况表）如图2-4所示，该表是主谓一致得分表，第二列到第六列是在主语和动词插入的名词数量，括号里面的数字是主语到谓语动词的平均距离。

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ACL 2019 | 理解 BERT 每一层都学到了什么

为了探索这一疑惑，作者跟随Peters et al.的方法，首先给定一个输入符号序列 ? ，然后通过结合第一个和最后一个隐藏向量 ? 计算第 ? 层的跨度表征 ? 。 ? （图2-1....BERT第1、2、11、12层跨度计算的二维t-SNE图） ? （图2-2....BERT不同层的跨度表征聚类图）图2-1是利用t-SNE对跨度表征可视化的结果，t-SNE是一个用于可视化高维数据的非线性降维算法，我们可以观察到BERT在低层网络捕捉了短语级别的结构信息，然后随着网络层数的加大...当句子中有更多相反编号（attractors）的名词插入到主语和动词中时，预测动词编号的任务会逐渐变得困难。...BERT每一层主谓一致得分情况表）如图2-4所示，该表是主谓一致得分表，第二列到第六列是在主语和动词插入的名词数量，括号里面的数字是主语到谓语动词的平均距离。

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5、Redis数据结构——跳跃表-skiplist

Redis只在两个地方用到了跳跃表。一个是实现有序集合键，另一个是在集群节点中用作内部数据结构。...为什么使用跳跃表首先，要支持随机的插入和删除，所以不宜使用数组来实现，关于排序问题，也很容易想到红黑树/平衡树这样的树形结构，为什么 Redis 不使用这样的树结构呢？...上图最左边的就是zskiplist结构，该结构包含以下属性： header：指向跳跃表的表头表头节点；可以在 O(1) 的时间复杂度内定位到跳跃表的头部 tail：指向跳跃表的表尾节点；可以在 O(1...前进指针用于访问位于表尾方向的其他节点。跨度记录了前进指针所指向节点和当前节点的距离。图里的箭头表示前进指针，数字表示跨度。两个节点之间的跨度越大，它们相距得就越远。...指向 NULL 的所有前进指针的跨度都为0，因为它们没有连向任何节点。 2）后退指针：BW标记的后退指针，指向位于当前节点的前一个节点。后退指针用于表尾向表头遍历使用。

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hash+跳表，玩转Redis有序集合

如何向跳表中插入元素呢？向跳表中插入元素，由于元素所在层级的随机性，平均起来也是O(logn)，也就是查找元素应该插入在什么位置，然后就是普通的移动指针问题。...Redis中跳表的基本数据结构与原理 Redis中跳表的基本数据结构定义为：与基本跳表数据结构相比，在Redis中实现的跳表其特点是不仅有前向指针，也存在后向指针，而且在前向指针的结构中存在span跨度字段...，这个跨度字段的出现有助于快速计算元素在整个集合中的排名。...Redis中有序集另一个值得注意的地方就是当Score相同的时候是如何存储的？当集合中两个值的Score相同，这时在跳表中存储会比较这两个值，对这两个值按字典排序存储在跳表结构中。...score； zremrangebyrank key min max：删除集合中排名在给定区间的元素(权值从小到大排序）。

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html常用标签

再次强调，p是一个文本级的标签，p里面只能放文字、图片、表单元素。图片页面上可以插入图片，能够插入的图片类型是：jpg(jpeg)、gif、png、bmp。...不能往网页中插入的图片格式是：psd、ai HTML页面不是直接插入图片，而是插入图片的引用地址，所以也要把图片上传到服务器上。插入方法： 1!...语法： 1结婚照 a是英语anchor“锚”的意思，就好像这个页面往另一个页面扔出了一个锚。是一个文本级的标签。...为毛有一个_ ，就是规定，没啥好解释的。也就是说，如果不写target=”_blank”那么就是在相同的标签页打开，如果写了，就是在新的空白标签页中打开。...div和span div和span是非常重要的标签，div的语义是division“分割”； span的语义就是span“范围、跨度”。 CSS课程中你将知道，这两个东西，都是最最重要的“盒子”。

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ACM SIGCOMM 2023 | 使用 DeepFlow 以网络为中心的分布式跟踪：以零代码排除微服务故障

（3.2节） 2：DeepFlow 提出了一种隐式上下文传播技术来实现开箱即用的跟踪并避免将标识符插入数据包。系统自动利用仪器阶段收集的信息来构建组件的使用寿命。...于给定的（Process ID、Thread ID），内核只能同时处理一个选定的系统调用（图3 中列出）。在第二阶段，DeepFlow执行消息协议推理，并使用相关网络信息解析消息及其原始语义。...图7 在算法的第一部分，DeepFlow 使用用户指定的迭代次数（默认为 30）搜索数据库。算法的第二阶段跨度集并设置父跨度。...图10 查询延迟本实验的目的是评估跟踪组装过程的性能。图 11 展示了结果。DeepFlow 可以在大约 1 秒内查询单个迹线，并在大约 0.06 秒内搜索 15 分钟跨度列表。...部署 Jaeger 和 DeepFlow 后，吞吐量分别降至 1, 360 RPS 和 1320 RPS，开销分别增加了 4% 和 7%。

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「自然语言处理(NLP)速递」ACL--FaceBook（上下文自适应Attention跨度）&& 树Transformer

第一篇是FaceBook AI团队基于Transformer提出的一种自适应注意力跨度算法，该算法在Transform的时候能够显著的扩展上下文的跨度。...在使用Transformer的时候，能够显著扩展上下文的跨度，同时保持对其内存占用和计算时间的控制。...给定一个序列中的token t，那么首先会计算它与过去的相似性。然后通过softmax函数得到这些相似性的注意权值。最后通过对过去注意力权重表示进行加权平均，输出一个向量 ? 。...在时间步骤t，注意力头的跨度参数 ? 是以向量v、标量b为输入的函数，例如： ? 。我们用与以前相同的方式惩罚 ? ，并与其余参数一起学习参数v，b。...其原理主要是：给定依赖关系树或选择树结构，任务是仔细遍历其中的每一个子树，并推断出其根表示向量。该模型使用复合函数将一组子表示转换为一个单亲表示。该模型结构图如下图所示。 ?

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Redis源码学习之跳表

Redis的设计与实现(4)-跳跃表

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hash+跳表，玩转Redis有序集合

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ACM SIGCOMM 2023 | 使用 DeepFlow 以网络为中心的分布式跟踪：以零代码排除微服务故障

「自然语言处理(NLP)速递」ACL--FaceBook（上下文自适应Attention跨度）&& 树Transformer

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