两篇最新论文表明，在不需要平行文本（即同一段文本的不同语言版本）的情况下，神经网络也可以学会翻译。这样的进步可以帮助我们阅读更多不同语言的文档。...这两篇论文已经提交至明年的ICLR大会，但还没有经过同行评审。论文专注于另一种方法：无监督机器学习。 首先，计算机在没有人工帮助的情况下创建双语词典。...新论文提出的方法类似，但可以在句子层面进行翻译。 论文中使用了两种训练策略，分别为反向翻译和去噪声。在反向翻译训练中，一种语言的句子被粗略翻译成另一种，随后再反向翻译回来。...两篇论文的技术之间存在些许差异。在训练过程中，巴斯克大学的系统会更频繁地进行反向翻译。...他表示：“计算机可以在没有人工监督的情况下学会翻译，这令人震惊。”Artetxe表示，他提出的方法与Lample的方法非常类似，这令人惊讶。“但与此同时，这也是件好事。
来自RIKEN Center高级智能项目中心（AIP）的研究团队成功开发了一种新的机器学习方法，允许AI在没有“负面数据”的情况下进行分类，这一发现可能会在各种分类任务中得到更广泛的应用。...就现实生活中的项目而言，当零售商试图预测谁将购买商品时，它可以轻松地找到已经购买商品的客户的数据（正面数据），但基本上不可能获得没有购买商品的客户的数据（负面数据），因为他们无法获得竞争对手的数据。...他们成功地开发了一种方法，可以让计算机只从正面的数据和信息中学习边界分类，从而对机器学习的分类问题进行正面和负面的划分。 为了了解系统运作情况，他们在一组包含各种时尚商品标记的照片上使用它。...然后他们在“T恤”照片上附上了置信分数。他们发现，如果不访问负面数据，在某些情况下，他们的方法与一起使用正面和负面数据的方法一样好。 Ishida指出，“这一发现可以扩展可以使用分类技术的应用范围。...即使在正面使用机器学习的领域，我们的分类技术也可以用于新的情况，如由于数据监管或业务限制数据只能收集正面数据的情况。
在drAFL的帮助下，我们就可以在没有源代码的情况下对LInux二进制代码进行模糊测试了。 ?...drAFL 原始版本的AFL支持使用QEMU模式来对待测目标进行黑盒测试，因此在使用drAFL之前，作者强烈建议大家先尝试使用一下原始版本的AFL，如果达不到各位的目标，再来使用drAFL。...注意：请注意，针对64位代码库，你需要使用64位的DynamoRIO，如果使用的是32位的代码库，你就需要使用32位的DynamoRIO了，否则工具将无法正常运行。...你可以使用下列命令来确保项目运行在DynamoRIO下： drrun -- 代码构建 第一步：将drAFL代码库克隆到本地。...如果在DynamoRIO的编译环节遇到问题的话，可以参考这篇【文档】。 第三步：构建代码覆盖工具 mkdir buildcd buildcmake ..
训练人工智能（AI）系统进行自主实验可以大大提高微生物学的吞吐量；然而，很少有微生物有足够大的数据集来训练这样的系统。...在本研究中，作者引入了一种名为BacterAI的自动化科学平台，它可以对微生物代谢进行建模，不需要任何先前知识。BacterAI通过将科学问题转化为与实验室机器人进行的简单游戏来进行学习。...在重新训练其神经网络之后，BacterAI在模型中搜索未经测试的生长界面上的培养基。一个新的实验设计在一个小时内返回，以便机器人在下午组装实验，进行过夜孵育。...学习循环将持续进行，直到神经网络能够在实验执行之前稳定地预测新实验的结果。...这些策略的变化并不是预先编程到BacterAI中的，而是在展开搜索过程中更新模型的结果。BacterAI并没有按照设定的方式来分配实验。
记录存储和访问方法建立在块存储之上。记录存储和访问方法有两大类，分别对应于更新是否原地进行。接下来我们将描述这两类下的记录存储和访问方法。 图 1：显示块 B1 和 B2 的块存储。...在合并过程中，如果需要，可以消除重复项。 这个将级别i的T个有序运行合并以构建级别i+1的更长运行的过程会持续尽可能多的级别，其灵感来自外部排序合并算法。...然而，在最坏的情况下，读取必须检查每个级别的每个有序运行，从而导致无法就地更新的惩罚。然而，通过特定于该有序运行的索引（例如B+树）可以有效地查找有序运行中的键。...B+树的正常开销。 由于多个版本，数据开销很大。B+树没有开销，因为结构是不可变的并且可以打包。 结论 存储引擎已经发展到可以处理许多数据库系统在互联网规模发展中遇到的繁重写入工作负载。...在某些情况下，找到一个融合这两种理念优点的系统可能是明智的：使用就地更新以外的方式进行记录存储，以便能够继续处理繁重的写入工作负载，但对访问方法使用就地更新以最大限度地减少读取开销。
LSM-Tree 通常没有一种固定死的实现方式，主要是体现在数据存储结构的一种实现思想。...LSM-Tree 的历史背景通常索引结构有两种更新策略：就地更新(In-place)和异地更新(Out-of-place)。就地更新结构（例如 B+ 树）会直接覆盖旧记录以存储新的更新。...例如，在上图 中，为了将键 k1 关联的值从 v1 更新为 v4，需要直接修改索引条目 (k1, v1) 以应用此更新。这些结构通常针对读取进行了优化，因为只存储每条记录的最新版本。...然而，这种设计的主要问题是，由于一条记录可能存储在多个位置中的任意一个，因此读取性能会有所损失。此外，这些结构通常需要单独的数据合并（compaction）过程来持续提高存储和查询效率。...如果内存中存在则更新value，不用关心数据是否在磁盘中存在，如果磁盘中存在以最新的为准，后续的compaction也会做合并删除操作LSM-Tree的删除操作不会直接删除数据，而是通过标记位来删除。
下图描述了Hive表的类型。 ? 以下矩阵包括可以使用Hive创建的表的类型、是否支持ACID属性、所需的存储格式以及关键的SQL操作。...表类型 ACID特性 文件格式 插入 更新/删除 托管表：CRUD事务 是 ORC 是 是 托管表：仅插入式事务 是 任意格式 是 没有 托管表：临时 没有 任意格式 是 没有 外部表 没有 任意格式...• 确定表类型 您可以确定Hive表的类型，它是否具有ACID属性，存储格式（例如ORC）和其他信息。出于多种原因，了解表类型非常重要，例如了解如何在表中存储数据或从集群中完全删除数据。...Hive在仅追加模式下运行，这意味着Hive不执行就地更新或删除。在就地更新或删除存在的情况下，无法隔离读取器和写入器。在这种情况下，需要使用锁管理器或其他机制进行隔离。...行ID是一个 struct，由以下信息组成： • 映射到创建行的事务的写ID • 创建行的物理写入器的存储区ID（具有若干位信息的位支持整数） • 行ID，在将行写入数据文件时对行进行编号 ?
2.1 dict.update d1.update(d2) 确实能合并两个字典，但它是在修改d1的基础上进行。...如果我们想要合并成一个新的字典，没有一个直接使用表达式的方式，而需要借助临时变量进行： e = d1.copy() e.update(d2) 2.2 {**d1, **d2} 字典解包可以将两个字典合并为一个新的字典...2.3 collections.ChainMap ChainMap 很少有人知道，它也可以用作合并字典。但和前面合并方式相反，在合并两个字典时，第一个字典的键会覆盖第二个字典的相同键。...合并是符合交换律的，但是字典联合却没有（d | e !...不仅需要说明这个提案的背景，目前有哪些方式可以达到目的，它们有哪些痛点；还要考虑对既有类型引入操作符所带来的各种影响，对开发者提出的质疑和顾虑进行思考和解决。
元素不可以索引 set可以迭代 set增加 add(elem) 增加一个元素到set中 如果元素存在，什么都不做 update(*others) 合并其他元素到set元素中来 参数others...A与集合B的并集 union(*others) 返回和多个元素合并后的新集合 | 运算符重载 等同union update(*others) 和多个集合合并，就地修改 |= 等同update...> set2 判断set1是否是set的真超集 isdisjoint(other) 当前集合和另一个集合没有交集 没有交集、返回True 集合应用 1、共同好友 你的好友A、B、C,他的好友...= {} 就可以 A.isdisjoint(P) == False 表示有交集 4、一个总任务列表，存储所有任务。一个完成的任务列表。...#对称差集 2组之间进行比较，重复的数字有几个？分别是什么？
(*others) 返回和多个元素合并后的新集合 | 运算符重载 等同union update(*others) 和多个集合合并，就地修改 |= 等同update 交集 集合A和集合B，由所有属于A且属于...(other) 获取和另一个集合的差集就地修改 ^= 等同于symmetric_difference_update issubset(other)、<= 判断当前集合是否是另一个集合的子集 set1 <...(other) 当前集合和另一个集合没有交集 没有交集、返回True 集合应用 1、共同好友 你的好友A、B、C,他的好友B、C、D，求共同好友 {“A”,”B”,”C”}.intersection({...= {} 就可以 A.isdisjoint(P) == False 表示有交集 4、一个总任务列表，存储所有任务。一个完成的任务列表。...#对称差集 2组之间进行比较，重复的数字有几个？分别是什么？
再将比基准值小的序列集合和比基准值小的序列集合再次进行选择基准值分割，最后再从下到上每层按照顺序合并即可。 如图： ?...，类似的也可以实现其他类型序列的排序 时间复杂度 快速排序的时间复杂度有最优情况与最坏情况 最优情况为每一次的基准值都正好为序列的中位数，时间复杂度为nlog(n) 最坏情况为每一次的基准值都恰好是序列的最大值或最小值...有意思的是如果每次选第一个数做基准值，但每次这个数又是最小值，那么序列本身就是有序的，但时间复杂度也是最高的 要想 要想优化时间复杂度，基准值的选择很关键，可以使用类似的从序列中选几个数，再求出他们的中位数做基准值...就地快速排序 上面的快排使用了L，E，R存储临时的序列，这样会占用内存，使用就地快速排序的方式可以在原序列上完成排序，减少了内存的使用 def inplace_quick_sort(s,a,b):...然后再进行递归调用两个序列
copy 算法的执行执行流程: 准备： 对表加 DML 读锁，读取元数据（DDL不并行，DML可以并行） 升级 DML 写锁（DDL和DML都不并行） 按照原表定义创建一个新的临时表 执行: 对临时表进行...INSTANT 对于某些简单的DDL操作（如修改表的默认字符集），INSTANT算法可以 直接修改数据字典中的元数据 ，而无需对表数据进行任何更改。...ALGORITHM=INPLACE 和 ALGORITHM=COPY 描述的是 DDL 内部的执行方式，与是否是 Online 的没有关系。...排序文件的数据合并到最终 table 或索引中时都将被删除。...注意事项 创建表的时候对字段定义要慎重 在创建表的时候如果一开始没有指定 auto-increment 字段，添加auto-increment列时不允许使用并发 DML，对线上影响较大。
从MySQL 5.6开始，回滚段可以存储在undo表空间中，从MySQL 5.7开始，回滚段也被分配到全局临时表空间。...InnoDB 支持的并发读写事务数量 根据回滚段可以预估出InnoDB 能支持多少个并发读写事务： 当事务对临时表进行操作时，InnoDB能够支持的并发读写事务的数量受限于分配给临时表空间的回滚段的数量...更新记录时，对于被更新的每个列来说，如果更新前后的列所占用的存储空间都一样大，那么就可以进行就地更新，也就是直接在原记录的基础上修改对应列的值。...如果新创建的记录占用的存储空间大小不超过旧记录占用的空间，那么可以直接重用被加入到history list中的旧记录所占用的存储空间，否则的话需要在页面中新申请一段空间以供新记录使用，如果本页面内已经没有可用的空间的话...不更新主键：这种操作下，会根据被更新的列占用的存储空间是否变化分为两种情况： 对于UPDATE/DELETE操作产生的update undo日志，则会加入history list，由后台线程Purge进行清理
在许多情况下，两个指针可以帮助你找到具有更好空间或运行时复杂性的解决方案。 确定何时使用"两指针"方法的方法： 在处理排序数组（或链接列表）并且需要找到一组满足某些约束的元素时，它将遇到一些问题。...在某些情况下，你不应该使用"两指针"方法，例如在单链列表中，你不能向后移动。何时使用快速和慢速模式的一个例子是，当你尝试确定链接列表是否是回文。...如何确定何时使用此模式： 如果要求你在不占用额外内存的情况下反向链接列表 链表模式就地反转的问题： 撤消子列表（中） 反转每个K元素子列表（中） 7、Tree BFS 该模式基于广度优先搜索（BFS）技术来遍历树...你可以使用递归（或使用堆栈进行迭代）在遍历时跟踪所有先前的（父）节点。...该模式通过将数字的前半部分存储在最大堆中而起作用，这是因为你要在前半部分中找到最大的数字。 然后，你想将数字的后半部分存储在最小堆中，因为你希望在后半部分找到最小的数字。
流程如下: 使用Spark启动Docker容器 建Hive表 在不重述数据的情况下将 Hive 表迁移到 Iceberg 表（使用 add_files procedure进行就地迁移）...在不重写数据的情况下迁移 此迁移将使用就地迁移策略，就地迁移意味着我们将保留现有数据文件，并使用现有 Hive 表的数据文件仅为新 Iceberg 表创建元数据。...新的元数据已写入并存储在 Iceberg warehouse 中，我们可以在以下的查询中看到。...你可以预先应用任何所需的 Schema 和分区更改。这也可以在迁移完成之后使用 Iceberg 分区演进和模式演进功能进行就地迁移。...也有下面的缺点： 存储空间将要暂时的加倍，因为你将同时存储原始表和 Iceberg 表。迁移过程完成之后，你将删除旧表，所以这也只是临时的一个问题。
在交叉对比中，当新节点跟旧节点头尾交叉对比没有结果时，会根据新节点的key去对比旧节点数组中的key，从而找到相应旧节点（这里对应的是一个key => index 的map映射）。...确实，这种观点并没有错。没有绑定key的情况下，并且在遍历模板简单的情况下，会导致虚拟新旧节点对比更快，节点也会复用。而这种复用是就地复用，一种鸭子辩型的复用。...，基于这个前提下，可以更有效的复用节点，diff速度来看也是不带key更加快速的，因为带key在增删节点上有耗时。...这就是vue文档所说的默认模式。但是这个并不是key作用，而是没有key的情况下可以对节点就地复用，提高性能。...更准确 因为带key就不是就地复用了，在sameNode函数 a.key === b.key对比中可以避免就地复用的情况。所以会更加准确。 2.
简单来说，当在列表循环中使用key时，需要使用key来给每个节点做一个唯一标识，diff算法就可以正确的识别此节点，找到正确的位置直接操作节点，尽可能地进行重用元素，key的作用主要是为了高效的更新虚拟...在下面的例子中可以看到没有key的情况下列表更新时渲染速度会快，当不存在key的情况下，这个列表直接进行原地复用，原有的节点的位置不变，原地复用元素，将内容更新为5、6、7、8、9、10，并添加了11与...在不设置key的情况下，元素中没有与数据data绑定的部分，Vue会默认使用已经渲染的DOM，而绑定了数据data的部分会进行跟随数据渲染，假如操作了元素位置，则元素中未绑定data的部分会停留在原地，...，主要体现在重新排序的情况，包括在中间插入和删除节点的操作，在下面的例子中没有key的情况下重新排序会原地复用元素，但是由于v-if绑定了data所以会一并进行操作，在这个DOM操作上比较消耗时间，而使用...key得情况则直接复用元素，v-if控制的元素在初次渲染就已经决定，在本例中没有对其进行更新，所以不涉及v-if的DOM操作，所以在效率上会高一些。
这种方法的动机是管理倒排索引，倒排索引不擅长就地修改，但可以有效地合并。...与在索引的生命周期内就地改变单个 HNSW 图相比，这种方法会产生索引时间开销，因为段是合并的。...优点数据集可以扩展到超出 RAM 总大小由于数据存储在磁盘上，Elasticsearch 将允许数据集大于本地主机上可用的 RAM 总量，但是随着页面缓存中可容纳的 HNSW 数据比例的降低，性能将会下降...Lucene 基于段的索引从不需要在搜索时锁定，即使在并发索引的情况下也是如此。相反，索引所组成的段的集合会定期以原子方式更新。支持增量更改可以随时添加、删除或更新新向量。...同样，对于删除，如果文档被标记为已删除，那么包括向量存储在内的所有数据结构都将忽略它，或者如果它们对删除之前创建的时间点视图进行操作，则它们将看到它。
swapped) break;：如果在一次完整的内层循环中没有发生任何交换，那么数组已经排序完成，可以提前退出循环。这种优化可以提高冒泡排序在部分或完全有序的数组上的性能。...插入排序的一个优势是它不需要额外的存储空间（除了变量key和j之外），这使得它是一个就地排序算法。此外，插入排序在排序过程中可以逐步产生部分排序的数组，这在某些应用场景中非常有用。...归并排序归并排序采用分治法，将数组分为两部分，分别对它们进行排序，然后合并结果。...归并排序需要O(n)的额外空间来存储递归调用中创建的临时数组，这使得它在空间复杂度上不如一些就地排序算法高效。然而，归并排序的高效率和稳定性使其在处理大量数据时非常有用。...在最坏情况下，当输入数组已经排序或所有元素相等时，时间复杂度会退化到O(n^2)。然而，通过选择一个好的基准元素（例如使用随机选择或中位数），可以避免最坏情况的发生。
此过程涉及计划内的停机时间、并且需要所有租户之间进行协调一致。协调是必要的，因为它可以使每个人都做好准备在同一天进行升级。...此更改意味着在迁移期间，您将临时使生产工作负载跨多个集群运行。...在不需要转换的情况下，通过将策略和配置导出导入CDP中的相应组件，可以直接重用。 优点 由于遗留版本和CDP版本可以并行运行而不会互相影响，因此更容易满足各个工作负载的服务级别协议。...设施齐备的单个租户可以一次移动一个，而无需在所有租户之间进行任何协调的活动。 回滚仅需要在工作负载或租户级别进行协调，而无需在整个集群级别进行协调。...在某些情况下，您可以使用混合方法，其中特定的租户和工作负载迁移到公共云以获得更好的成本优化机会，而定义明确的工作负载仍在本地，而集群仍在进行就地迁移或侧向迁移。
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