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除了 MySQL，这些数据库你都认识么？

这个问题相信对学编程的朋友们来说过于简单了，大家想必都是增删改查的好手。 但如果让你说出 10 种不同类型的数据库，阁下该如何应对？...关系型数据库的底层核心实现是 基于关系模型的数学理论 ，最常见的实现方式是使用 B+ 树来存储索引结构，基于其平衡性，能够在存储大量数据时保持高效的查询性能，并且兼顾增删改操作的性能。...不同类型的值对应的实现方式也不同，比如 Redis 的字符串存储采用简单动态字符串（SDS）实现。 解决特定问题的数据库 相信很多同学对数据库的印象就停留在 MySQL 和 Redis。...的确，以上两类数据库几乎已经可以解决所有问题！ 但是，未必是最适合的。 就像你完全可以用电脑自带的记事本软件来查看和编辑 HTML 网页文件，但是往往会选择一个更专业的开发工具来替代它。...数据库也是一样，除了传统的关系和非关系型数据库之外，还有很多用于解决特定问题的数据库。

1.3K60

【笔记】《计算机图形学》(1&2)——导言与数学工具

z值缓冲透视问题，如今通过一个四维齐次空间结构几乎完美地解决了。...管线处理图像的速度很大程度上依赖于需要绘制的三角形数量，对此人们提出了按照与目标模型距离为核心的细节层级技术(LOD)来解决这个问题 1.5 数据问题 大多数计算机都是用IEEE的浮点数标准进行数据的计算的...bug和加新特性上有意义得多 1.7 图形程序的设计与编程 对于图形程序来说，有一系列优质高效的关于向量和矩阵处理的函数和类是非常关键的，这是图形元素的关键 这些数据结构主要包括： 二维向量vector2...double的高精度 有几个很好用的处理图形程序问题的debug技巧： 输出有问题的部分的图像，观察问题部分的特点，猜测问题可能的原因并进行相应的测试。...这样可以不直接检查错误可能出现的地方而是通过结果猜测错误缩小目标范围，速度会快很多 暂时创建一个调试用的项目副本，将测试正常的额外部分代码关闭，然后输出可能出问题的代码生成的画面来缩小错误代码的范围 使用调试器在可能出问题的代码附近设置条件断点

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    Rolling and Unrolling RNNs

    我没有在上篇文章中描述的一件事是如何训练这样的网络。所以在这篇文章中，我想介绍一种训练RNN的方法，称为展开（unrolling）。...因此，通过网络的自然流动允许我们一次一个地计算每个顶点所表示的向量，使得当我们计算每个向量时，我们已经计算了它的输入，即在另一端的向量是指向它的边缘的。...在RNN中，图形具有循环，因此无论我们如何安排顶点，总是存在指向后方的边缘，也就是从其向量尚未计算的顶点开始。但是我们可以使用上一步的输出来处理。 ?...当第一个输入值in0到达顶点A时，我们还没有一个值用于C，所以我们只使用适当维度的零向量，我们让值A0我们计算的值。类似地，我们可以通过B0乘以A0及矩阵MB和来自B0和MC的第一输出值C0来计算。...然后是输入序列中的第二个值in1。 当我们去计算S1，我们还没有计算C1，但我们有最后一步的C0。 所以我们计算使用C0和in1计算A1。 然后我们可以计算B1和C1。

    1.2K20

    文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （127）-- 算法导论11.2 2题

    在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 360智脑： 可以使用Go语言的“map”数据结构来实现一个位向量表示的动态集合，具体实现方法如下： 1.首先定义一个类型来表示位向量中的位，例如： package...3.当我们想要删除一个元素时，我们将位向量的长度减 1，并将其相应位设置为 0。 4.当我们想要查询一个元素是否存在于集合中时，我们只需要检查位向量中相应位是否为 1。...如果需要存储重复元素的信息，则需要使用其他数据结构来实现。...但需要注意的是，在处理冲突时可能会有一些开放定址法或链表法等解决方法来保证准确性和完整性。...需要说明的是，以上是一种基于位向量和哈希表结合使用来实现动态集合操作的思路，并不能直接在Go语言中找到已经实现好的库函数或数据结构。你可能需要自己根据这个思路来实现相应的数据结构。 在这里插入图片描述

    16530

    五个向量搜索难题，以及Cassandra的解决办法

    本文将介绍DataStax如何在设计Astra DB和Apache Cassandra的向量搜索实现时解决这些挑战。 维度的诅咒 这些难题的核心在于研究人员所说的“维度的诅咒”。...结果是，使用高维向量进行精确相似性搜索没有捷径；为了获得对数时间复杂度的结果，我们需要使用近似最近邻(ANN)算法，这带来了以下领域的挑战。...这对我们来说是一个简单的问题：扩展式复制是Cassandra的强项，将其与Cassandra 5.0中的SAI(存储连接索引 —— 参见CEP-7了解其工作原理，参见SAI文档了解如何使用它)结合，使我们的向量搜索实现几乎零成本地获得了强大的横向扩展能力...HNSW论文中建议使用细粒度锁可以解决问题，但我们做得更好，实现了一个非阻塞索引，在JVector中开源。 JVector可以线性扩展到至少32个线程的并发更新。...为解决这个问题，我们实现了一种更高级的算法DiskANN，并作为独立的嵌入式向量搜索引擎JVector开源(具体来说，JVector实现了DiskANN论文中描述的增量DiskANN算法)。

    25210

    《C 语言向量运算：点亮人工智能几何计算之路》

    今天，就让我们一同深入探讨如何在 C 语言中实现向量的点积、叉积运算，并领略其在人工智能几何计算中的精彩应用。 向量，作为既有大小又有方向的量，在几何世界里是极为重要的元素。...叉积在人工智能的几何计算中同样有着不可或缺的作用。比如在计算机图形学中，当我们需要确定一个平面的法向量时，可以通过该平面上两个不共线向量的叉积来得到。...在 C 语言中实现向量的点积运算，虽然没有直接的内置运算符，但我们可以通过自定义函数来轻松达成。首先，我们需要定义一个结构体来表示向量，结构体中包含向量各个维度的分量。...比如对于一个立方体，我们可以用多个顶点向量来描述它。当我们要判断两个立方体之间的相对位置关系时，就可以通过计算相关向量的点积和叉积来获取信息。...无论是在图像识别、图形学、机器人技术还是其他众多人工智能领域，它们都犹如一把把钥匙，帮助我们打开解决复杂几何问题的大门。

    10310

    GitHub新开放项目FoolNLTK：一个便捷的中文处理工具包

    在中文分词上，基于神经网络的方法，往往使用「字向量 + 双向 LSTM + CRF」模型，利用神经网络来学习特征，将传统 CRF 中的人工特征工程量将到最低。...使用这种 BiLSTM 的好处是模型的观察范围比较广，因为当我们只采用单向循环网络时，在时间步 t+1 只能观察到 x_t 以及之前的输入数据，而不能观察到 x_t+2 及之后的情况。...而当我们使用双向循环网络，模型在每一个时间步都会观察全部的输入序列，从而决定最后的输出。..., '而', '弱', '人工智能', '无法', '解决', '之前', '未', '见过', '的', '问题', '，', '而且', '其', '能力', '仅', '局限', '在', '特定..., '我们', '使用', '输入输出向量', '的', '长度', '表征', '实体', '存在', '的', '概率', '，', '向量', '的', '方向', '表示', '实例化参数',

    84080

    词向量因何存在：一段往计算机输入文字的历史

    读罢此文，你将对词向量有一个一般性的认识：它们为何而存在，它们解决了什么问题，它们源自何处，它们随着时间如何变化？以及，目前关于词向量有哪些有待解决的问题？...神经网络是一种将向量映射到向量的函数。例如，将二维输入映射到二维输出上的函数： ? 我们可以使用 WordNet 这种专家构建的数据结构作为额外的输入来创建词向量。...根据相似性的基本概念，我们期望相似的单词彼此之间能够很好地相互替换。有时仅仅根据词形是很难确定相似性的，而当我们考虑上下文语境时，这个问题就会简单很多。...在作者撰写本文时，有许多关于不同方法的相对性能的开放性问题。对于不同的学习算法，特别是神经网络架构的完整解释超出了本文介绍的范围，但是公平地说，上下文相关词向量的可能学习器还没有被充分探索。...关于上下文相关词向量，一个令人惊讶的发现是：当我们使用非常大的语料库进行训练时，它们更容易通过各种句法和语义解析来进行排歧。 研究 NLP 问题不应该只局限于某一点来看。

    72810

    《计算机图形学基础》读书笔记（一）

    在计算机图形学领域的研究中，以正确的从后向前的顺序绘制三角形曾经是一个重要的研究课题，而现在其通常使用 「z-buffer」 （深度缓冲）来解决，该方法使用了一种特殊的内存缓冲来以暴力的方式解决这一问题...如今，几乎所有的现代计算机都遵循 「IEEE 浮点数标准」（IEEE floating-point standard），其允许程序员在如何处理某些数值条件时作出方便的假设。...根据需要动态计算中间结果，而不是存储它们 以优化模式进行编译 使用任意分析工具来发现当前代码的关键瓶颈 检查数据结构以寻找提升本地性的方法（例如让数据单元大小匹配目标架构上的缓存/页面大小） 如果分析工具显示瓶颈在于数值计算...科学方法 科学方法要求我们直接创建出目标图像，观察其存在的问题，然后提出问题产生原因的假设并进行测试，通过不断的试验最终定位问题并进行解决。...使用调试工具 有时候，科学方法可能会产生矛盾，或是难以找到直观的方式来观察问题所在，这时我们需要使用传统的调试工具。

    1.7K20

    反向传播和其他微分算法

    当我们使用前馈神经网络接收输入 ，并产生输出 时，信息通过网络前向流动。输入x并提供初始信息，然后传播到每一层的隐藏单元，最终产生输出 。这称之为前向传播。...变量可以是标量、向量、矩阵、张量或者甚至是另一类的变量。为了形式化图形，我们还需引入操作这一概念。操作时指一个或多个变量的简单函数。图形语言伴随着一组被允许的操作。...我们可以通过将多个操作复合在一起来描述更为复杂的变量。为了不失一般性，我们定义一个操作仅返回单个输出变量。这并没有失去一般性，是因为输出变量可以有多个条目，例如向量。...一些中间表达式在代数表达式中没有名称，但在图形中却需要。...在使用反向传播计算梯度来实现参数的梯度下降时， 将对应单个或者小批量实例的代价函数，而 到 则对应于规模的参数。

    1.9K10

    Elasticsearch向量搜索深度解析：与OpenSearch插件实现的比较与评估

    因此，理解这两种实现方式的特点及其背后的技术细节，对于选择合适的搜索解决方案至关重要。...这些段随后会定期合并，以优化搜索时间开销和控制段的总数。Lucene采用分层可导航小世界（HNSW）算法来索引向量。HNSW通过将向量组织成图形结构，其中相似的向量相互连接，优化了搜索过程。...使用外部索引，意味着在混合搜索时，Opensearch只能将多路召回的结果进行简单的合并，并且无法对同一数据结构中的其他字段进行有机的混合查询。...对于那些寻求高效、稳定且低延迟的向量搜索解决方案的用户来说，这些问题可能会成为选择Opensearch的障碍。...Elasticsearch与OpenSearch的比较当我们深入比较Elasticsearch和OpenSearch在向量搜索实现上的差异时，可以从几个维度进行考察：性能、易用性、扩展性和生态系统。

    2.1K21

    【Artificial Intelligence篇】当想象遭遇现实，究竟碰撞出何种火花？

    以现有的一些 AI 代码生成工具为例，当我们要求生成一个简单的 C++ 类来表示一个二维向量时，它可能会给出一个基本的代码框架： class Vector2D { public: // 构造函数...它可能只是简单地按照基本的数学定义来实现这些运算，而没有考虑到数值稳定性、计算精度等实际编程中需要关注的问题。...比如，如果我们要将这个二维向量类应用于一个使用特定图形库的游戏开发项目中，AI 生成的代码可能无法直接与该图形库的坐标系和数据类型兼容，需要开发者手动进行类型转换、接口适配等工作。...下面我们就仔细分析一下： 1·首先，我们可以将 AI 生成的代码作为一个起点或者参考。当我们面对一个新的编程任务时，先看看 AI 能够给出什么样的解决方案，从中获取一些灵感和思路。...我们可以借助这些工具来提高代码的质量和性能，虽然不能完全依赖 AI 来解决所有问题，但它可以作为一个辅助手段，帮助我们发现一些容易被忽视的代码缺陷。

    7010

    资源 | GitHub新开放项目FoolNLTK：一个便捷的中文处理工具包

    在中文分词上，基于神经网络的方法，往往使用「字向量 + 双向 LSTM + CRF」模型，利用神经网络来学习特征，将传统 CRF 中的人工特征工程量将到最低。 ?...使用这种 BiLSTM 的好处是模型的观察范围比较广，因为当我们只采用单向循环网络时，在时间步 t+1 只能观察到 x_t 以及之前的输入数据，而不能观察到 x_t+2 及之后的情况。...而当我们使用双向循环网络，模型在每一个时间步都会观察全部的输入序列，从而决定最后的输出。..., '而', '弱', '人工智能', '无法', '解决', '之前', '未', '见过', '的', '问题', '，', '而且', '其', '能力', '仅', '局限', '在', '特定..., '我们', '使用', '输入输出向量', '的', '长度', '表征', '实体', '存在', '的', '概率', '，', '向量', '的', '方向', '表示', '实例化参数',

    989110

    word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础

    Dristributed representation可以解决One hot representation的问题，它的思路是通过训练，将每个词都映射到一个较短的词向量上来。...这样当我们有新的需求，要求出某8个词对应的最可能的输出中心词时，我们可以通过一次DNN前向传播算法并通过softmax激活函数找到概率最大的词对应的神经元即可。 　　　　...最主要的问题是DNN模型的这个处理过程非常耗时。我们的词汇表一般在百万级别以上，这意味着我们DNN的输出层需要进行softmax计算各个词的输出概率的的计算量很大。有没有简化一点点的方法呢？...3. word2vec基础之霍夫曼树 　　　　word2vec也使用了CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量，但是并没有使用传统的DNN模型。...最先优化使用的数据结构是用霍夫曼树来代替隐藏层和输出层的神经元，霍夫曼树的叶子节点起到输出层神经元的作用，叶子节点的个数即为词汇表的小大。 而内部节点则起到隐藏层神经元的作用。

    1K20

    ·word2vec原理讲解

    Distributed representation可以解决One hot representation的问题，它的思路是通过训练，将每个词都映射到一个较短的词向量上来。...这样当我们有新的需求，要求出某8个词对应的最可能的输出中心词时，我们可以通过一次DNN前向传播算法并通过softmax激活函数找到概率最大的词对应的神经元即可。 　　　　...最主要的问题是DNN模型的这个处理过程非常耗时。我们的词汇表一般在百万级别以上，这意味着我们DNN的输出层需要进行softmax计算各个词的输出概率的的计算量很大。有没有简化一点点的方法呢？...3. word2vec基础之霍夫曼树 　　　　word2vec也使用了CBOW与Skip-Gram来训练模型与得到词向量，但是并没有使用传统的DNN模型。...最先优化使用的数据结构是用霍夫曼树来代替隐藏层和输出层的神经元，霍夫曼树的叶子节点起到输出层神经元的作用，叶子节点的个数即为词汇表的小大。 而内部节点则起到隐藏层神经元的作用。

    1.2K40

    使用DeepWalk从图中提取特征

    学习如何使用DeepWalk从图中提取特征 我们还将用Python实现DeepWalk来查找相似的Wikipedia页面 介绍 我被谷歌搜索的工作方式迷住了。每次我搜索一个主题都会有很多小问题出现。...例如，当我搜索“Lewis Hamilton”时，我得到了其他著名f1车手的名单: 这些丰富而相关的内容是由高度复杂的图处理数据处理算法提供的。正是这种图和网的力量让我(以及许多其他数据科学家)着迷!...使用图来解决该问题要容易得多，因为我们只需要遍历从节点A长度为2的路径（ABC和ADF），即可找到朋友和朋友的朋友。 因此，图可以轻松捕获节点之间的关系，这在常规数据结构中是一项艰巨的任务。...现在，让我们看看使用图可以解决什么样的问题。 基于图的特征的不同类型 为了解决上述问题，我们无法将图直接提供给机器学习模型。我们必须首先从中创建特征，然后模型将使用这些特征。...在上下文中，我指的是周围的节点。节点嵌入通过用固定长度向量表示每个节点，在一定程度上解决了这个问题。

    1.1K10

    使用DeepWalk从图中提取特征

    学习如何使用DeepWalk从图中提取特征 我们还将用Python实现DeepWalk来查找相似的Wikipedia页面 介绍 我被谷歌搜索的工作方式迷住了。每次我搜索一个主题都会有很多小问题出现。...例如，当我搜索“Lewis Hamilton”时，我得到了其他著名f1车手的名单: 这些丰富而相关的内容是由高度复杂的图处理数据处理算法提供的。正是这种图和网的力量让我(以及许多其他数据科学家)着迷!...使用图来解决该问题要容易得多，因为我们只需要遍历从节点A长度为2的路径（ABC和ADF），即可找到朋友和朋友的朋友。 因此，图可以轻松捕获节点之间的关系，这在常规数据结构中是一项艰巨的任务。...现在，让我们看看使用图可以解决什么样的问题。 基于图的特征的不同类型 为了解决上述问题，我们无法将图直接提供给机器学习模型。我们必须首先从中创建特征，然后模型将使用这些特征。...在上下文中，我指的是周围的节点。节点嵌入通过用固定长度向量表示每个节点，在一定程度上解决了这个问题。

    2.1K30

    机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（下）

    将机器学习应用于序列时，我们通常希望将输入序列转换为位于不同域中的输出序列; 例如，将一系列声压转换成一系列的单词。当没有单独的目标序列时，我们可以通过尝试预测输入序列中的下一项来获得教学信号。...最终，伊丽莎白加德纳发现存在一个更好的存储规则，可以充分利用权重。她没有试图一次性存储向量，而是多次循环训练集，并使用感知器收敛过程来训练每个单元，使其具有正确的状态，给出该向量中所有其他单元的状态。...早期的图形模型使用专家来定义图形结构和条件概率。到那时，这些图形是稀疏连接的;因此，研究人员最初专注于做正确的推断，而不是学习。...它就像一个自动编码器，但它是通过在隐藏层中使用二进制活动来实现的。在最大可能的训练下，RBM不像自动编码器。我们可以用一堆浅层的自动编码器来代替RBM的堆叠。...相比之下，在神经网络中，我们不告诉计算机如何解决我们的问题。 相反，它从观测数据中学习，找出解决手头问题的办法。

    51710

    矢量符号架构作为纳米级硬件的计算框架

    其次，我们强调了VSA非传统计算模式“叠加计算”的利弊可以利用分布式表示和并行性来有效地解决计算困难的问题。...4)种子超向量:设计VSA算法时为了解决问题，通常为给定的问题定义一组最基本的概念/符号，并为它们分配超向量。这种种子超向量被定义为不可约概念的表示。...在为不同的数据结构形成超向量时，我们大部分时间都会遵循这些规则。 （以下是各个数据结构介绍节选：） 2 集合： 例如，可以通过计算s和对应于感兴趣元素的超向量之间的相似性来测试集合成员。...对于两个顶点之间的对应关系未知的图，图匹配找到顶点之间的最佳匹配，从而可以评估图的相似性。 所描述的图形表示不适用于顶点可以完全孤立的稀疏图形，因为这些顶点根本没有被表示。...这表明了在设计要在纳米级硬件上实现的VSA系统时的通用设计模式:根据通用VSA计算原语来形式化期望的计算，然后在实现这些原语时使用最适合该纳米级硬件的特定VSA变体。

    41420

    从概念到实践，我们该如何构建自动微分库

    在编写库时，我经常想到 API，我希望能够将这个微分库公开并获得社区的帮助。在这种情况下，我想写如下内容： 并让它工作。 准备工作完成之后，我们可以进入有趣的部分：弄清楚如何实现计算图。...表示计算图 我们选择什么样的数据结构来表示计算图？我了解有以下两种方案： 1. 基于向量：所有计算节点都被连续地存储在一个向量中，并使用索引来寻址它们的父节点。...每次我们使用一个节点，我们需要经过一个 switch 语句来解决内部类型问题。原则上，优化编译器会将这种代码编译成跳转表（jump tables）。...这可以通过实现一个融合的 LSTM 单元来解决，而不是将其从更简单的操作中组装起来，或者选择通过 trait objects 选择性擦除。...目前为止，我已经使用了第二种方案：通过将每个 LSTM 单元的输出值装入 trait object 来将其具体类型删除。 本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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