我们使用预训练的 ConceptNet Numberbatch 词向量。它们提供了良好的结果，并且对我们而言很重要的是它们支持多种语言，对于具有相似含义的不同语种的单词返回相似的向量。...当查询包含这些术语之一时，我们将做一个备用解析并运行两个已解析查询的 OR，于是“沙滩球”这个查询将变为 (沙滩 AND 球)OR(沙滩)。...用户可能可以访问数十万甚至数百万个图像，并且我们的分类器输出具有数千个维度，因此该矩阵可能有数十亿个条目，且每当用户添加、删除或修改图像时都需要更新。...C 是对所有用户都相同的固定矩阵，因此我们可以将其保存在内存中。 对于每个在 q「c」中具有非零条目的类别，从倒排索引中获取发布列表。...在视频中寻找某帧或为整个剪辑编制索引以进行搜索的技术（可能是采用静止图像技术来实现）仍处于研究阶段，但回过头来想想，仅仅几年前，“从我的所有野餐照片中找到有我的狗的那些”这样的需求是只在好莱坞电影中才能实现的梦想
有了索引就不需要翻整本书，数据库可以直接在索引中查找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，这能使查找速度提高几个数量级。 ...然而，使用索引是有代价的：对于添加的每一个索引，每次写操作（插入、更新、删除）都将耗费更多的时间。这是因为，当数据发生变动时，MongoDB不仅要更新文档，还要更新集合上的所有索引。...索引基数 基数（cardinality）就是集合中某个字段拥有不同值的数量。比如 gender 字段，基数一般就男女 2个而已；而像 mobile 这样的字段，基数就会特别大。...因为必须遍历整个索引条目才能找到结果的文档。 $not：能够使用索引，但通常不知道如何使用索引，从而退化成全表扫描。...创建索引时使用"dropDups"选项，如果遇到重复的值，第一个会被保留，之后的重复文档都会被删除。
Create index创建一个二级文件，其中的条目指向堆行，索引条目被排序以匹配create index命令中指定的列中的值。通过在索引中快速查找所需值，可以跟踪索引指针以快速查找匹配的堆行。...但是，如果匹配的堆行位于相邻的堆页面上，那会减少所需的堆页面数量。如果这些堆页面都在内存中，则可能无关紧要，但如果有些在存储中，则减少堆访问次数可以产生显着的性能优势。 堆排序何时有助于提高性能？...我想到三种情况： 访问具有许多重复项的单个索引值，例如col = 5，其中有许多匹配值 访问一个范围，例如col>=10 AND col<20 访问其他会话经常访问的值，例如未付发票行 对于这些工作负载...但是，使用CLUSTER有两个很大的缺点。 首先，当 cluster 命令创建一个新的堆文件以匹配索引时，没有其他会话可以读取或写入该表。...当使用一个索引排序与堆排序很接近的索引时，使用位图堆扫描相比索引扫描没有任何价值。
最初运行 Setup Utility 时，您为每个 VLAN 分配了以下内容： 静态和浮动自身 IP 地址 VLAN 标记 一个或多个 BIG-IP 系统接口 典型的 VLAN 配置是系统具有两个 VLAN...非正式地称为问答或者双重标记，该标准为您提供了一种将多个 VLAN 标记插入单个帧的方法。这使您可以仅使用一个标签封装来自不同客户的单标签流量。 双标记扩展了网络中可能的 VLAN ID 的数量。...有时，L2 转发表不包含目标 MAC 地址及其对应的 BIG-IP 系统接口的条目。在这种情况下，BIG-IP 系统通过与 VLAN 关联的所有接口泛洪该帧，直到回复在 L2 转发表中创建一个条目。...这定义了分解器 (DAG) 如何处理接收到的数据包，这些数据包使用受支持的隧道协议之一（例如 NVGRE、VXLAN、EtherIP、IPIP）封装。...通常，隧道使用端口 4789。如果您选择使用不同的端口号，则必须确保相关 VXLAN 配置文件中指定的端口号与您使用此命令设置的值相匹配。
在非常不同的数据集中呈现了无误报的良好结果，使用完全相同的词袋和配置。整个技术，包括特征提取，在一个包含26300张图像的序列中每帧需要22ms，比以前的方法快一个数量级。...这比使用由浮点值组成的SIFT或SURF描述子通常使用的欧几里得距离更合适。 图像数据库 为了检测重访地点，我们使用一个由分层词袋和直接索引以及反向索引组成的图像数据库，如图1所示。...当最后一个图像 It 被获取时，它被转换成词袋向量 vt，然后搜索数据库中的 vt，得到一系列匹配候选项，并与它们的得分 s(vt, vtj ) 相关联，这些得分的范围非常依赖于查询图像和它所包含的单词的分布...2）真值比较：这里使用的大多数数据集不直接提供关于回环闭合的信息，因此我们手动创建了一个实际环路闭合的列表，此列表由时间间隔组成，其中列表中的每个条目都编码了与匹配间隔相关联的查询间隔。...这样，当要识别某个地点时，只需要在倒排索引中查找与当前图像词袋相似的词袋，并选择其中最相似的图像作为匹配结果，实验结果表明，该算法可以在实时性要求较高的情况下实现快速的地点识别，并且在不同场景下表现出较好的性能
选举安全：在一次任期内最多只有一个领导者被选出 leader 只添加操作：领导者在其日志中只添加新条目，不覆盖删除条目 日志匹配：如果两个log包含拥有相同索引和任期的条目，那么这两个log从之前到给定索引处的所有日志条目都是相同的...一旦追随者发现该条目已经提交，它就会将条目按顺序应用到它的状态机。 Raft维护以下属性，它们共同构成日志匹配特征 如果不同日志中的两个条目具有相同的索引和任期，那么它们存储的是相同的指令。...如果不同日志中的两个条目具有相同的索引和任期，那么日志中之前的所有条目都是相同的。 当发送一个AppendEntry RPC时，领导者包含最新日志条目之前的一个条目的term和index。...当领导者第一次被选举成功，它会根据日志条目的最后一个索引初始化所有nextIndex值。...当领导者收到配置更改消息时，它为join consensus C 存储并复制条目。服务器总是使用其日志中的最新配置来做出决策，即使它没有提交。
这会删除和修改索引条目以匹配工作树, 但不会添加新文件 -A, --all, --no-ignore-removal # 更新索引不仅在工作树具有匹配的文件的位置, 而且索引已经有条目的位置这会添加...，修改和删除索引条目以匹配工作树 --no-all, --ignore-removal # 通过添加索引未知的新文件和工作树中修改的文件来更新索引, 但忽略已从工作树中删除的文件当没有使用...放弃自以来对工作树中跟踪文件所做的任何更改 --merge # 重置索引并更新工作树中和HEAD之间不同的文件，但保留索引和工作树之间不同的文件...（即没有添加更改的文件）如果和索引之间的文件有不同的变化，则重置会中止 --keep # 重置索引条目并更新工作树中和HEAD之间不同的文件。...些命令通常使用在子模块HEAD中找到的提交，但使用此选项时，将使用存储在索引中的提交。 --files # 该选项仅对汇总命令有效。
构造异常实例时，JVM需要生成该异常的栈轨迹，该操作会逐一访问当前线程的JAVA栈帧，并且记录下各种调试信息，包括栈帧指向的方法的名字，方法的类名，文件名，以及代码的哪一行触发了该异常； JVM是如何捕获异常的...这些指针的值都是字节码索引，用来定位字节码。...from指针是0，to指针是3，表示异常条目的监控范围从0开始，到索引值为3时结束。...target是6，表示异常处理器从索引6的字节码开始； 当程序触发异常时，JVM会从上到下遍历异常表中的所有条目，当触发异常的字节码索引值在某个异常表条目的监控范围内，JVM会判断抛出的异常和该条目想捕获的异常是否匹配...，匹配的话JVM会将控制流转移到该条目的target指针指向的字节码；
B-Tree索引的底层数据结构一般是B+树，其具体数据结构和优势这里就不作详细描述，下图展示了B-树索引的抽象表示，大致反应了MyISAM索引是如何工作的，而InnoDB使用的结构有所不同。...当表有聚簇索引时，它的数据行实际上存放在索引的叶子页中，这也就是说数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。 下图展示了聚簇索引中的记录是如何存放的。...当行的主键值要求必须将这行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次页分裂操作。页分裂会导致表占用更多的磁盘空间。...索引的物理结构(不是存储引擎的API)是的可以先扫描a列第一个值对应的b列的范围，然后再跳到a列第二个不不同值扫描对应的b列的范围。下图展示了如果由MySQL来实现这个过程会怎样。 ?...SQL查询只需要扫描索引而无需回表，会带来很多好处： 索引条目数量和大小通常远小于数据行的条目和大小，所以如果只需要读取索引，那么MySQL就会极大地减少数据访问量。
相反，此选项设置/取消设置路径的“假定未更改”位。当“假设未更改”位打开时，用户承诺不更改文件并允许 Git 假定工作树文件与索引中记录的文件匹配。...但是当更改违反配置值时会发出警告，因为配置的值将在下次读取索引时生效，这将消除该选项的预期效果。...--cacheinfo和--info-only的行为类似：索引已更新，但对象数据库未更新。当对象在数据库中但文件在本地不可用时，--cacheinfo很有用。...当文件可用时，--info-only很有用，但您不希望更新对象数据库。 使用–INDEX-INFO --index-info是一种更强大的机制，允许您从标准输入中提供多个条目定义，并专门为脚本设计。...当两者都设置时，Skip-worktree 也优先于假定未更改的位。 分裂指数 此模式适用于具有非常大索引的存储库，旨在减少重复编写这些索引所需的时间。
标识符后，CAN 2.0和CAN-FD具有不同的作用： （1）CAN 2.0发送RTR位以精确确定帧类型：数据帧（RTR为主要）或远程帧（RTR）是隐性的）。...（2）比特率切换（BRS）：指示是否启用两个比特率（例如，当数据阶段位以不同的比特率传输到仲裁阶段）。 （3）错误状态指示器（ESI）：指示节点处于错误活动模式还是错误被动模式。...CAN消息的其余位会自动由硬件处理而不保存在RAM中 。 用于控制接收的特定位字段是滤波器索引，可接受的不匹配帧和Rx时间戳。...一个大小Rx FIFO元素由前面RAM管理中指定的公式定义。 标头信息包含标识符，DLC字段，控制位和位字段（过滤器索引，可接受的不匹配帧，Rx时间戳）。...当FDCAN_NDAT1 / 2中的位置1时，相应的Rx缓冲区将被锁定（不会被新元素覆盖），并且相应的过滤器不匹配。
当同时满足下面两个条件时，一个索引就能满足查询需要： 查询使用的所有字段都是一个索引的一部分。 查询返回结果文档中的所有字段都具有相同的索引。...$inc 还能够帮助防止竞态条件，竞态条件能导致当两个应用实例同时查询一个文档时，手动地修改一个字段然后同时将文档写入服务器。...对于写操作来说，完整的查询操作执行情况涉及到了可能已经执行了的修改操作，但并没有将修改应用到数据库。 explain.executionStats.nReturned 匹配查询条件的文档的数量。...检测的文档数与查询匹配到的文档数的不同指示，为了提高查询性能，使用索引可能会有效果。...executionStats.totalDocsExamined值为3，表明MongoDB扫描了3个文档。 当使用索引时，查询扫描了3个索引条目和3个文档并且返回3个文档。
2.1LSM-tree两个组件如何生长 为了从LSM树的生长开始跟踪其变形，让我们首先插入内存中的C0树组件。与C1树不同，C0树不应具有类似B树的结构。...2.2 在LSM树索引中查找 当通过LSM树索引执行需要立即响应的精确匹配查找或范围查找时，首先搜索C0树，然后搜索C1树以查找所需的值。...首先，在生成逻辑保证唯一索引值的情况下，当时间戳保证不同时，如果匹配索引查找在早期Ci组件中找到所需值，则匹配索引查找完成。...另一个例子是，当find标准使用最近的时间戳值时，我们可以限制搜索，以便所搜索的条目还不能迁移到最大的组件。...通常，这两个比率的乘积将使成本比率提高近两个数量级。当然，只有在索引具有相对较高的温度（如B树）的情况下，这种改进才可能实现，因此在移动到LSM树索引时，可以大大减少磁盘数量。示例3.2。
B-Tree索引的底层数据结构一般是B+树，其具体数据结构和优势这里就不作详细描述，图1展示了B-树索引的抽象表示，大致反应了MyISAM索引是如何工作的，而InnoDB使用的结构有所不同。 ? ...当表有聚簇索引时，它的数据行实际上存放在索引的叶子页中，这也就是说数据行和相邻的键值紧凑地存储在一起。 图3展示了聚簇索引中的记录是如何存放的。...当行的主键值要求必须将这行插入到某个已满的页中时，存储引擎会将该页分裂成两个页面来容纳该行，这就是一次页分裂操作。...索引的物理结构(不是存储引擎的API)是的可以先扫描a列第一个值对应的b列的范围，然后再跳到a列第二个不不同值扫描对应的b列的范围。图6展示了如果由MySQL来实现这个过程会怎样。 ? ...SQL查询只需要扫描索引而无需回表，会带来很多好处： 索引条目数量和大小通常远小于数据行的条目和大小，所以如果只需要读取索引，那么MySQL就会极大地减少数据访问量。
json-pretty: 将条目格式化为JSON数据结构，但将它们格式化为多行，以使人们更容易阅读。...json-sse: 将条目格式化为JSON数据结构，但将它们包装为适合服务器发送的Eventsm的格式。 cat: 生成一个非常简洁的输出，只显示每个日志条目的实际消息，没有元数据，甚至没有时间戳。...此外，将journalctl输出附加到错误报告时，请不要使用-x。 -q, --quiet: 当以普通用户身份运行时，禁止显示有关不可访问的系统日志的任何警告消息。...-F, --field=: 在日志的所有条目中打印指定字段可以接受的所有可能数据值。...--update-catalog: 更新消息目录索引，每次安装、删除或更新新的编目文件以重新生成二进制编目索引时，都需要执行此命令。
模式与没有 FNM_PATHNAME 标志的 fnmatch（3）使用模式具有相同的语法和语义，除匹配的路径名之外，如果删除任意数量的与模式匹配的最终路径名组件。...--merge 重置索引并更新工作树中和HEAD之间不同的文件，但保留索引和工作树之间不同的文件（即具有尚未添加的更改）。...--keep 重置索引条目并更新工作树中和HEAD之间不同的文件。如果和HEAD之间不同的文件具有本地更改，则重置将中止。...但是，您已经弄脏了索引（即您的索引与HEAD提交不匹配）。但是你知道你要做的更新不会影响frotz.c或filfre.c，所以你还原这两个文件的索引变化。您在工作树中的更改仍然存在。...subtree[=] 此选项是 _ 子树 _ 策略的更高级形式，其中策略猜测两个树在合并时必须如何移位以相互匹配。相反，指定的路径是前缀（或从头开始剥离），以使两个树的形状匹配。
请注意，这些 NIC 不支持最长前缀匹配 (LPM)； 相反，用户应该使用具有不同掩码的多个表的组合来实现 LPM。...对于具有 MTU 大小的帧的 100 Gbps 链路，这意味着大约 2.5 M 帧的数据包丢失，而具有 64 B 帧的 100 Gbps 链路可能会丢失超过 40 M 帧。...我们的分析揭示了三个主要发现。 首先，虽然现代 NIC 每秒处理近 500K 插入，但根据数据包分类器匹配的字段类型和数量，以及数据包分类器应用的操作类型和数量，存在显着且有时违反直觉的性能差异。...当插入新的 TCP/IP 5 元组时，标准 API 将对 IP 版本的条目进行原子引用，并将条目插入到 5 元组哈希表中，然后从两个哈希表中删除旧规则。 表。...我们的更新机制尝试通过遵循现有规则来最小化修改次数，当存储桶不更改时将其保留在同一位置，不更改原子引用（就像 IP 版本哈希表的情况一样），并且 然后，如果存储桶索引（即屏蔽字段值的 CRC32 哈希值
即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层实现也可能不同。 一、B-Tree 索引 ---- 我们通过提到索引时，多半说的都是 B-Tree 索引，使用 B-Tree 数据结构来存储数据。...索引对多个值进行排序的依据是 CREATE TABLE 语句中定义索引时列的顺序，看一下最后两个条目，两个人的姓和名都相同时，则根据他们的出生日期来排列顺序。 ?...所以，索引列的顺序是很重要的，上面的限制都和索引列的顺序有关。在优化性能的时候，可能需要使用相同的列但顺序不同的索引来满足不同类型的查询需求。...因为这两个函数计算出来的哈希值是非常长的字符串，会浪费大量空间，比较时也会更慢。...和B-Tree 索引不同，这类索引无需前缀查询。空间索引会从所有维度来索引数据。查询时，可以有效地使用任意维度来组合查询。
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。在数据量较小且负载较低时，不恰当的索引对性能的影响可能还不明显，但当数据量逐渐增大时，性能则会急剧下降。...索引应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易的将查询性能提高几个数量级，”最优“的索引有时比一个"好的"索引性能要好两个数量级。...B-tree索引 当人们谈论索引的时候，如果没有特殊说明，那么多半说的是B-tree索引，它使用B-tree的数据结构来存储数据，大多数mysql引擎都支持这种索引，InnoDB使用B树的变种B+树的结构存储数据...最左前缀匹配 按照索引的定义顺序仅匹配最左侧的一列，即只使用索引的第一列。 列前缀匹配 仅匹配某一列值的开头部分。...（ps：即InnoDB的聚簇索引的实质就是一个基于主键的B-Tree索引，不同的是此索引树的叶子节点包含的是具体的数据行） 当表有聚簇索引时，它的数据行实际上存放在索引的叶子页中。
例如，当领导者提交多个日志条目时，追随者可能不可用，然后它可以被选为领导者并用新的条目覆盖这些条目； 因此，不同的状态机可能会执行不同的命令序列。...Raft 通过比较日志中最后条目的索引和任期来确定两个日志中哪一个是最新的。 如果日志的最后条目具有不同的任期，则具有较晚任期的日志是最新的。...Raft 在提交规则中引入了这种额外的复杂性，因为当领导者从以前的任期复制条目时，日志条目会保留其原始任期号。...日志匹配属性（Log Matching）保证未来的领导者也将包含间接提交的条目，例如 @fig8 （d） 中的索引 2。...现在考虑任何服务器应用给定日志索引的最低期限；日志完整性属性保证所有更高任期的领导者将存储相同的日志条目，因此在以后的任期应用索引的服务器将应用相同的值。 因此，状态机安全属性成立。
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