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RedisJson 横空出世，比 ES 快7 倍，惊爆了！

此外，RedisJSON 的读取、写入和负载搜索延迟在更高的百分位数中远比 ElasticSearch 和 MongoDB 稳定。...除了CRUD YCSB操作之外，我们还添加了一个两个字的搜索操作，专门帮助开发人员、系统架构师和DevOps从业者找到适合他们用例的最佳搜索引擎。...ElasticSearch 没有这种细粒度的容量；它将摄取的文档放在一个内部队列中，并且该队列由服务器（不受客户端控制）每 N 个文档或每 M 秒刷新一次。他们称这种方法为近实时 (NRT)。...在每个测试变体中，我们添加了 10% 的写入，以按相同的比例混合和减少搜索和读取百分比。...毫秒），其中 ElasticSearch 付出了 GC 触发和查询缓存未命中的代价在较高的百分位数上，在 >= p90 百分位数上清晰可见。

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RedisJson 横空出世，性能碾压 ES 和 MongoDB ！

此外，RedisJSON 的读取、写入和负载搜索延迟在更高的百分位数中远比 ElasticSearch 和 MongoDB 稳定。...除了CRUD YCSB操作之外，我们还添加了一个两个字的搜索操作，专门帮助开发人员、系统架构师和DevOps从业者找到适合他们用例的最佳搜索引擎。...ElasticSearch 没有这种细粒度的容量；它将摄取的文档放在一个内部队列中，并且该队列由服务器（不受客户端控制）每 N 个文档或每 M 秒刷新一次。他们称这种方法为近实时 (NRT)。...在每个测试变体中，我们添加了 10% 的写入，以按相同的比例混合和减少搜索和读取百分比。...毫秒），其中 ElasticSearch 付出了 GC 触发和查询缓存未命中的代价在较高的百分位数上，在 >= p90 百分位数上清晰可见。

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RedisJson 横空出世，性能碾压ES和Mongo！

此外，RedisJSON 的读取、写入和负载搜索延迟在更高的百分位数中远比 ElasticSearch 和 MongoDB 稳定。...除了CRUD YCSB操作之外，我们还添加了一个两个字的搜索操作，专门帮助开发人员、系统架构师和DevOps从业者找到适合他们用例的最佳搜索引擎。...ElasticSearch 没有这种细粒度的容量；它将摄取的文档放在一个内部队列中，并且该队列由服务器（不受客户端控制）每 N 个文档或每 M 秒刷新一次。他们称这种方法为近实时 (NRT)。...在每个测试变体中，我们添加了 10% 的写入，以按相同的比例混合和减少搜索和读取百分比。...毫秒），其中 ElasticSearch 付出了 GC 触发和查询缓存未命中的代价在较高的百分位数上，在 >= p90 百分位数上清晰可见。

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碾压ES和MongoDB，RedisJson横空出世！

此外，RedisJSON 的读取、写入和负载搜索延迟在更高的百分位数中远比 ElasticSearch 和 MongoDB 稳定。...除了 CRUD YCSB 操作之外，我们还添加了一个两个字的搜索操作，专门帮助开发人员、系统架构师和 DevOps 从业者找到适合他们用例的最佳搜索引擎。...ElasticSearch 没有这种细粒度的容量；它将摄取的文档放在一个内部队列中，并且该队列由服务器（不受客户端控制）每 N 个文档或每 M 秒刷新一次。他们称这种方法为近实时（NRT）。...在每个测试变体中，我们添加了 10% 的写入，以按相同的比例混合和减少搜索和读取百分比。...其中 ElasticSearch 付出了 GC 触发和查询缓存未命中的代价在较高的百分位数上，在 >= p90 百分位数上清晰可见。

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使 Elasticsearch 和 Lucene 成为最佳矢量数据库：速度提高 8 倍，效率提高 32 倍

我们通过优化词法搜索的经验，启用了段搜索之间的信息交换，以实现向量搜索中的更好协调和效率。在多图搜索场景中，挑战在于高效地导航各个图，同时确保全面的探索以避免局部最小值。...这在Java中通常使用标量算术来实现，最近的创新利用Panama Vector API以适应SIMD指令的方式表达点积计算。这种修订后的实现在输入数组上迭代，批量乘积和累积元素，与底层硬件能力对齐。...每个段存储原始向量、量化向量和元数据，确保优化的存储和检索机制。Lucene的向量量化随着时间动态地进行适应，调整分位数在段合并操作中以保持最佳的召回率。...我们通过使用不同类型的数据和真实的搜索情况来检查我们的压缩改进。这帮助我们了解我们的搜索在不同的压缩级别下的效果如何，以及我们可能由于更多的压缩而在准确性上损失什么。...Roboflow使用Elastic向量数据库来存储和搜索数十亿个向量嵌入。我们致力于使Elasticsearch和Lucene成为每次发布的最佳向量数据库。我们的目标是让人们更容易找到东西。

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学会这14种模式，你可以轻松回答任何编码面试问题

你可以尝试将数字放置在正确的索引中，但这会导致O（n ^ 2）的复杂度不是最佳的，因此是循环排序模式。 如何识别这种模式？...这是子集模式的直观表示： 如何识别子集模式： 你需要查找给定集合的组合或排列的问题 具有子集模式的问题： 重复子集（简单） 更改大小写的字符串排列（中） 11、修改后的二进制搜索 每当给你排序数组，链接列表或矩阵...，并且要求你查找某个元素时，可以使用的最佳算法是二进制搜索。...此模式描述了一种有效的方法来处理涉及二进制搜索的所有问题。 对于升序设置，模式如下所示： 首先，找到开始和结束的中间位置。查找中间值的简单方法是：middle =（start + end）/2。...如果减少，则搜索结束=中间+1 这是"修改后的二进制搜索"模式的直观表示： 具有修改后的二进制搜索模式的问题： 与订单无关的二进制搜索（简单） 在排序的无限数组中搜索 12、前K个元素 任何要求我们在给定集合中找到顶部

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普林斯顿算法讲义（三）

我们将distTo[s]初始化为 0，将所有其他distTo[]值初始化为无穷大，然后按照拓扑顺序放松顶点。AcyclicSP.java 是这种方法的实现。...给定一个包含 N 个不同长度的十进制整数的数组，描述如何在 O(N + K) 的时间内对它们进行排序，其中 K 是所有 N 个整数的总位数。 美国国旗排序。...如何修改拉宾卡普算法以搜索给定模式，并附加条件中间字符是一个“通配符”（任何文本字符都可以匹配它）。...如何修改拉宾卡普算法以确定文本中是否存在 k 个模式子集中的任何一个（比如，所有长度相同）？ 解决方案。 计算 k 个模式的哈希值，并将哈希值存储在一个集合中。...证明它产生最佳前缀自由三进制编码。 解答。 在每一步中合并最小的 3 个概率（而不是最小的 2 个）。当有 3 + 2k 个符号时，这种方法有效。

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Prometheus Metrics 设计的最佳实践和应用实例，看这篇够了！

本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法，结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控，以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标（Metrics...本文将介绍基于最佳实践的 Metrics 设计方法，并结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控，以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics...方法： type Counter interface { Metric Collector // 自增1 Inc() // 把给定值加入到计数器中....，需要知道较准确的百分位数值(如性能优化场景) 03 Metrics 设计的最佳实践 3.1 如何确定需要测量的对象 在具体设计 Metrics 之前，首先需要明确需要测量的对象。...这种情况下，当前桶个数下对数据的分辨率最大，各百分位数计算的准确率较高。 ?

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作为一个程序员一定要掌握的算法之遗传算法

由于遗传算法采用种群的方式组织搜索，因而可同时搜索解空间内的多个区域，并相互交流信息。 使用这种搜索方式，虽然每次只执行与种群规模n成比例的计算。...还应包括一下其他辅助方法，比如说十进制转化为二进制函数，二进制转化为十进制函数，选择运算结束之后需要进行重新布局的重新布局函数，打印群体及其二进制显示函数，判断是否找到最优解函数。...编码方式：了解如何将问题的解空间映射到遗传算法的编码空间，选择合适的编码方式对问题进行建模。 适应度函数：设计适应度函数来评估个体的优劣程度，以指导遗传算法的搜索过程。...选择算子：了解不同的选择算子，如轮盘赌选择、锦标赛选择等，以及它们之间的优缺点。 交叉算子：学习如何通过交叉操作来生成新的个体，以增加种群的多样性和搜索空间的覆盖度。...变异算子：了解如何通过变异操作来引入新的基因信息，以避免陷入局部最优解。 参数设置和调优：掌握如何设置遗传算法的参数，并通过实验和调优找到合适的参数值，以提高算法的性能。

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_作为一个程序员一定要掌握的算法之遗传算法

由于遗传算法采用种群的方式组织搜索，因而可同时搜索解空间内的多个区域，并相互交流信息。使用这种搜索方式，虽然每次只执行与种群规模n成比例的计算。...还应包括一下其他辅助方法，比如说十进制转化为二进制函数，二进制转化为十进制函数，选择运算结束之后需要进行重新布局的重新布局函数，打印群体及其二进制显示函数，判断是否找到最优解函数。...编码方式：了解如何将问题的解空间映射到遗传算法的编码空间，选择合适的编码方式对问题进行建模。 适应度函数：设计适应度函数来评估个体的优劣程度，以指导遗传算法的搜索过程。...选择算子：了解不同的选择算子，如轮盘赌选择、锦标赛选择等，以及它们之间的优缺点。 交叉算子：学习如何通过交叉操作来生成新的个体，以增加种群的多样性和搜索空间的覆盖度。...变异算子：了解如何通过变异操作来引入新的基因信息，以避免陷入局部最优解。 参数设置和调优：掌握如何设置遗传算法的参数，并通过实验和调优找到合适的参数值，以提高算法的性能。

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Prometheus Metrics 设计的最佳实践和应用实例，看这篇够了！

本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法，结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控，以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标（Metrics...本文将介绍基于最佳实践的 Metrics 设计方法，并结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控，以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics...方法： type Counter interface { Metric Collector // 自增1 Inc() // 把给定值加入到计数器中....，需要知道较准确的百分位数值(如性能优化场景) 3 Metrics 设计的最佳实践 >>>> 3.1 如何确定需要测量的对象 在具体设计 Metrics 之前，首先需要明确需要测量的对象。...这种情况下，当前桶个数下对数据的分辨率最大，各百分位数计算的准确率较高。

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机器学习工程师心得：特征工程比超参数调优更重要

从那一刻开始，我知道我必须做出须改变，方法必须改变，心态也必须改变。 一旦我试图理解我想要解决的实际业务问题和我拥有的数据，我添加了一些新特征以更好地表示问题，这样模型可以有效地学习基础模式。...结果如何呢？ 我成功地改进了模型的AUC（这是一个分类问题），与使用超参数调优进行少量或没有改进相比，这是一个显著的改进。...我们只能通过搜索超参数的离散空间，根据给定的默认值，经验法则或反复试验找到最佳值。 例如，一些超参数是训练神经网络的学习率，支持向量机（SVM）的C和sigma值，或k近邻（KNN）的k值。...这就像探索各种可能性并尝试找到最佳组合，以提供最佳结果。用于调整超参数的一些常用技术包括网格搜索，随机搜索，贝叶斯优化等。...如果搜索最佳超参数所需的工作量和时间不能匹配最终的ROI，那么如果你的模型足够好，可以在给定一组具有强大功能的数据下部署，根本不需要超参数调优。

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数据分析36计(19)：美国生鲜配送平台【Instacart】如何实现按时配送——使用分位数回归

Instacart的配送算法实时确定如何将采购者引导至杂货店地点以挑选杂货并将其在短短一小时内送到客户家门口。 ?...但是，这种方法显然不是最佳的。在某些情况下，风险较高，而在某些情况下，风险较低。因此，固定的缓冲时间有时可能过于保守（迟到的风险更高），有时可能过于激进（效率降低）。...我们尝试在给定预测变量x的某些值情况下响应变量y的条件均值。在这种情况下，目标是使平方误差之和最小。 ?...y_i是要预测的变量的第i个值，yhat_i是y_i的预测值 分位数回归是估计一组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模方法。以往的回归模型实际上是研究被解释变量的条件期望。...在分位数回归中，对于给定的分位数q得到一组预测值Q。在这种情况下，我们尝试最小化以下损失函数： ? 特殊情况q = 0.5对应于中位数回归，其中成本函数是绝对偏差 ?

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RedisJson 横空出世，比 ES 快7 倍，惊爆了

此外，RedisJSON 的读取、写入和负载搜索延迟在更高的百分位数中远比 ElasticSearch 和 MongoDB 稳定。...ElasticSearch 没有这种细粒度的容量；它将摄取的文档放在一个内部队列中，并且该队列由服务器（不受客户端控制）每 N 个文档或每 M 秒刷新一次。 他们称这种方法为近实时 (NRT)。...在每个测试变体中，我们添加了 10% 的写入，以按相同的比例混合和减少搜索和读取百分比。...毫秒），其中 ElasticSearch 付出了 GC 触发和查询缓存未命中的代价在较高的百分位数上，在 >= p90 百分位数上清晰可见。...传统的我们的检索是通过文章，逐个遍历找到对应关键词的位置。 而倒排索引，是通过分词策略，形成了词和文章的映射关系表，这种词典+映射表即为倒排索引。

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时间序列损失函数的最新综述！

过去时间序列预测方法以线性方法为主，然而在许多最新的应用中已经尝试使用机器学习、深度学习、高斯过程和人工神经网络等技术来进行时间序列预测。...当误差被平方时，离群值被赋予更多的权重，为较小的误差创建一个平滑的梯度。受益于这种对巨大错误的惩罚，有助于优化算法获得参数的最佳值。...RAE 的可能值介于 0 和 1 之间。接近零的值（零是最佳值）是良好模型的特征。...它计算跨预测变量（独立）变量值的响应（因）变量的条件中位数或分位数。除了第 50 个百分位数是 MAE，损失函数是 MAE 的扩展。...同样，如果我们希望保持平衡，并且我们的目标基于百分位数损失，那么使用 LogCosh 是更好的方法。

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一文给你整的明明白白！

我们可以把它看作由二进制向量（或者说位数组）和一系列随机映射函数（哈希函数）两部分组成的数据结构。...当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行如下操作： 对给定元素再次进行相同的哈希计算； 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为...如果我们需要判断某个字符串是否在布隆过滤器中时，只需要对给定字符串再次进行相同的哈希计算，得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为...如果你想要手动实现一个的话，你需要： 一个合适大小的位数组保存数据 几个不同的哈希函数 添加元素到位数组（布隆过滤器）的方法实现 判断给定元素是否存在于位数组（布隆过滤器）的方法实现。...我们直接在 Google 搜索docker redis bloomfilter 然后在排除广告的第一条搜素结果就找到了我们想要的答案（这是我平常解决问题的一种方式，分享一下），具体地址：https://

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视频质量评估的新方式：VMAF百分位数

正文字数：4964 阅读时长：7分钟 在这篇博客文章中，我们介绍了一种新的基于计算视频多方法评估融合(VMAF)百分位数的视觉质量评估方法。...在这篇博客文章中，我们介绍了一种新的基于计算视频多方法评估融合(VMAF)百分位数的视觉质量评估方法。...使用VMAF百分位数，我们可以推断出编码技术如何在某些复杂的帧上执行的情况，并允许我们首先专注于提高它们的质量。...接下来，我们将使用非常快，更快，快，中等，慢和慢的预设值对x264进行编码，并在下图中绘制VMAF百分位数： ?...我们的目标是在给定的CPU预算下达到最高的视觉质量，而不要花费大量的时间在编码工具上，而这些编码工具不会以有效的方式促进这种改进。

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