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一个搜索功能引发的设计思考

本文介绍了在做搜索功能时的设计思考,从如何发现问题到寻找设计切入点的具体过程。 我们知道,搜索功能可以帮助我们在当前产品使用中快速找到感兴趣内容并进行查阅,不仅如此,在一些产品中也会将搜索作为运营位来使用。然而,在平时使用搜索功能的时候体验也不尽是愉悦的,比如不符合预期的搜索结果,不够明显的搜索框,过长的搜索路径,都容易让用户备受打击。 那么,如何对搜索功能进行再设计,从而提升用户体验呢?本文就桌面端搜索的设计思考进行了一些总结: 设计之前 在对其进行交互设计前,我们需要明确的一点是:当前设计存在哪些问题呢

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【论文解读】Faster sorting algorithm

基本的算法,如排序或哈希,在任何一天都被使用数万亿次。随着对计算需求的增长,这些算法的性能变得至关重要。尽管在过去的2年中已经取得了显著的进展,但进一步改进这些现有的算法路线的有效性对人类科学家和计算方法都是一个挑战。在这里,论文展示了人工智能是如何通过发现迄今为止未知的算法路线来超越目前的最先进的方法。为了实现这一点,论文将一个更好的排序程序制定为单人游戏的任务。然后,论文训练了一个新的深度强化学习代理AlphaDev来玩这个游戏。AlphaDev从零开始发现了一些小型排序算法,它优于以前已知的人类基准测试。这些算法已经集成到LLVM标准C++排序库中。对排序库的这一部分的更改表示用使用强化学习自动发现的算法替换组件。论文还在额外的领域中提出了结果,展示了该方法的通用性。

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REDHAWK——连接(续)

对于那些需要小型且可能是非连续的数据块(或突发)以及频繁变化的元数据的应用程序,突发输入/输出(BurstIO)提供了满足这些要求的数据传输容器和接口。这个接口仅支持数据向量的传输:float, double, octet (int8/uint8), short (int16), ushort (uint16), long (int32), ulong (uint32), longlong (int64), 和 ulonglong(uint64)。与批量输入/输出(BulkIO)类似,BurstIO 提供了突发信号相关信息(SRI)和精确时间戳,但是它通过每个数据突发中的带内信息提供这些信息。由于元数据的增加的开销要求,通过将多个突发分组为单次传输,无论是通过编程还是通过可配置的策略设置,BurstIO 可以实现其最高吞吐量,以尝试最大化效率并限制延迟。

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