【新智元导读】苹果一天失去两名AI高管：Siri联合创始人Tom Gruber和搜索部门主管Vipul Ved Prakash现已离开公司。苹果的AI团队还在不断流失。
基于机器学习的推荐系统逐渐成为帮助人们自动过滤信息、发掘兴趣的主要方式。现有模型通常使用 embedding 来表示推荐系统中丰富的信息，比如物品、用户和上下文信息。从因果分析的角度来看，这些向量和用户最终的反馈（比如点击、点赞、转发等）之间的关系是由因果关系和非因果关系混杂在一起组成的。
TLDR： 本文提出了一个来自于快手真实场景的包括用户搜索和点击行为的统一数据集KuaiSAR，弥补了先前工作主要使用半合成数据的问题。
索引是提高关系型数据库查询性能的利器，但其并非银弹，必须精通其原理，才能发挥奇效。
通过主键或者唯一二级索引列来定位一条记录的访问方法定义为： const ，意思是常数级别的，代 价是可以忽略不计的。不过这种 const 访问方法只能在主键列或者唯一二级索引列和一个常数进行等值比较时才 有效，如果主键或者唯一二级索引是由多个列构成的话，索引中的每一个列都需要与常数进行等值比较，这个 const 访问方法才有效（这是因为只有该索引中全部列都采用等值比较才可以定位唯一的一条记录）。
这周优化了我们沙抖官网搜索的功能，这个搜索目前是根据视频标题进行匹配，之前是对用户输入的关键词进行了分词查找，比如用户输入【机器人】,这样的话，只要视频标题中有关键词的任意一个字都会被搜到，比如含有【人】字的标题会展示出来，并可能排的很靠前，所以我就对当前的搜索进行了优化，现在搜索是优先进行相邻短语查询 match_phrase，如果相邻短语查询结果小于2个就进行普通的分词查询，这个相邻短语查询是要求在请求字符串中的所有查询项必须都在文档中存在，文中顺序也得和请求字符串一致，且彼此相连。这样查询的话，标题中含有【机器人】的结果肯定在前。
为了更好地进行解释，我创建了一个存储引擎为InnoDB的表user_innodb，并批量初始化了500W+条数据。包含主键id、姓名字段（name）、性别字段（gender，用0，1表示不同性别）、手机号字段（phone），并为name和phone字段创建了联合索引。
1、在where从句，group by从句，order by从句，on从句中的列添加索引 2、索引字段越小越好（因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的，数据存储的越多，IO也会越大） 3、离散度大的列放到联合索引的前面
本文提出APQ，以便在资源受限的硬件上进行有效的深度学习推理。与以前分别搜索神经体系结构，修剪策略和量化策略的方法不同，本文以联合方式优化它们。为了应对它带来的更大的设计空间问题，一种有前途的方法是训练量化感知的准确性预测器，以快速获得量化模型的准确性，并将其提供给搜索引擎以选择最佳拟合。但是，训练此量化感知精度预测器需要收集大量量化的<model，precision>对，这涉及量化感知的微调，因此非常耗时。为了解决这一挑战，本文建议将知识从全精度（即fp32）精度预测器转移到量化感知（即int8）精度预测器，这将大大提高采样效率。此外，为fp32精度预测器收集数据集只需要通过从预训练的 once-for-all 网络中采样就可以评估神经网络，而无需任何训练成本。ImageNet 上的大量实验证明了联合优化方法的好处。与MobileNetV2 + HAQ 相比，APQ 以相同的精度将延迟降低2倍，能耗降低1.3倍。与单独的优化方法（ProxylessNAS + AMC + HAQ ）相比，APQ可提高ImageNet精度2.3％，同时减少GPU数量级和CO2排放量，从而推动了绿色AI在环保方面的前沿。
这是一个同行问的问题：有一张表，带一个联合索引，SQL 不满足最左匹配，为什么执行计划显示能用到这个联合索引？
这个系统有一个会员表 有下列字段： 会员编号 INT 会员姓名 VARCHAR(10) 会员身份证号码 VARCHAR(18) 会员电话 VARCHAR(10) 会员住址 VARCHAR(50) 会员备注信息 TEXT
要查询的数据，索引已经覆盖了该数据，不需要回到主键索引。例如，select ID from T where k between 3 and 5. 表T在主键ID以及k上有索引。上述的查询在k索引中能获取到主键ID，不需要回表。
前阵子面试的时候，在第三面问到了MySQL索引相关的知识点，并且给出了一些SQL语句分析索引的执行情况。所以今天这篇文章给大家讲讲索引，结合一些案例分析一下一个SQL查询走索引时涉及到的最左前缀原则。
👆关注“博文视点Broadview”，获取文末赠书 进入21世纪以来，伴随着互联网的高速发展，通过图像和视频来进行需求表达越来越成为大家的习惯。 图像搜索与识别算法使得图像视频内容得以结构化和数字化，以便可以在各种检索和分析引擎中被最大限度地挖掘和利用。 阿里巴巴研发出的移动端以图搜图应用——拍立淘，使用户可以通过拍摄照片，在手机淘宝上迅速找到同款及相似商品，是图像搜索与识别领域极具代表性的落地产品。 因为拍立淘，我们可以在不知道商品品牌、名字等信息的情况下搜索到想要的同类品。 那么，拍立淘的架构设计是
首届“WeMage视觉搜索挑战赛”于近日在狮城新加坡完美收官。本次挑战赛由“腾讯-ROSE（腾讯-新加坡南洋理工-北京大学）博云搜索联合实验室”主办，以微信智能平台为开发基础，面向全新加坡高校在校生开放，以鼓励学生开发有趣有用的移动应用。此外该赛事同时受到了新加坡最有影响力的媒体AsiaOne的关注与报道。 决战狮城 挑战赛历时5个月，最终6支团队从参赛的51支团队中脱颖而出，闯入决赛环节。由TechBiz Xccelerator CEO, 新加坡经济发展局负责人，新加坡南洋理工创投孵化器Ntutivi
过去几年，虚拟现实的消费呈现了爆炸式增长，随着越来越多的人购买VR设备，市场对内容的需求也逐渐加大。更多的关注换来了更多优秀且精良的VR游戏及应用内容，包含但不限于如FPS、动作、恐怖、社交、健身等各类型令人惊叹的游戏作品和VR电影。
一，框架是什么我们使用gg修改器的话，就需要用到root，但是，并不是所有人都会去root，所以这个时候框架就出现了，框架的话相当于给了gg修改器一个root权限
背景： 为了提高数据库效率，建索引是家常便饭；那么当查询条件为2个及以上时，我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢？他们之间的区别是什么？哪个效率高呢？我在这里详细测试分析下。
聚簇索引就是innodb默认创建的基于主键的索引结构，而且表里的数据就是直接放在聚簇索引里，作为叶节点的数据页：
5月22日，在腾讯举办的全球数字生态大会上，腾讯云与Elastic签署战略合作协议，将在产品、技术、生态三个维度展开合作，携手打造云端大数据实时搜索的企业服务。Elastic创始人，首席执行官Shay Banon，全球副总裁Craig Griffin、腾讯云副总裁王龙、腾讯云战略合作总经理庆雪辉出席了签约仪式。双方的战略合作将基于Elastic领先的大数据搜索产品和腾讯云在云计算和大数据领域卓越的技术能力，结合腾讯云覆盖全行业的企业客户，进一步提高双方的市场竞争力和品牌影响力，促进彼此业务发展。
今天，旷视科技首席科学家孙剑团队发布论文Single Path One-Shot Neural Architecture Search with Uniform Sampling，首次披露AutoML中的重要子领域神经结构搜索的最新成果——单路径One-Shot模型。
搜索和 AI 可以说是 Google 最重要的两个部门，这次的变动也说明 Google 在继续发展自己「AI 为先」的战略。
Siri联合创始人Tom Gruber和搜索主管Vipul Ved Prakash现已离开公司，苹果的人工智能和搜索团队仍在继续流失。
机器之心报道 编辑：杜伟 一边是国民级短视频应用快手，另一边是致力于打造 AI 时代世界一流学院的高瓴人工智能学院，这对业界与学界的合作伙伴未来会擦除什么样的火花，我们拭目以待。 要说近几年 AI 领域最火的技术是什么？大模型当仁不让。从谷歌 BERT、T5 开始，到 OpenAI GPT 系列，大模型显示出了无与伦比的生成式能力和巨大的应用潜力，更让业内人士看到了实现 AGI 的希望。 以 GPT-4 为例，它是一个多模态 AI 大模型，在语言、数学、编程、视觉等多种任务上都有出色的表现。文本、图像、语音
联合索引最左匹配原则概念 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，我们在建立索引的时候,如果是联合索引.举个例子 比如 你一个表 第一个字段是id 第二个字段是 name 第三个字段是age,(id,name,age),三个字段都有索引,就是先按id排序,然后在第一个前提下 再对name排序,再对 age排序,都是在前一个索引排好序的前提下、如果你是一上来就是直接第三个索引范围查询就gg,如果你先第一个索引查 and 第二个索引范围查询,那就是可以的,必须要按顺序来,不能跳.
FBNetV2: https://arxiv.org/abs/2004.05565
上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理，且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构（二叉树、红黑树、B树）的优势，最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引，由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引，并没有大篇幅的展开讨论，所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构。
论文名称：Efficient Backbone Search for Scene Text Recognition
---- 新智元报道 编辑：David Joey 【新智元导读】研究人员提出了一种多路径神经架构搜索（MPNAS）方法，为多领域建立一个具有异质网络架构的统一模型。 面向视觉任务（如图像分类）的深度学习模型，通常用来自单一视觉域（如自然图像或计算机生成的图像）的数据进行端到端的训练。 一般情况下，一个为多个领域完成视觉任务的应用程序需要为每个单独的领域建立多个模型，分别独立训练，不同领域之间不共享数据，在推理时，每个模型将处理特定领域的输入数据。 即使是面向不同领域，这些模型之间的早期层的有些特
在关系数据库中，索引是一种数据结构，为存储引擎提高访问速度的数据结构，它一般是以包含索引键值和一个指向索引键值对应数据记录物理地址的指针的节点的集合的清单的形式存在。
AI 科技评论按：一步法（One-Shot）是一个强大的神经网络模型搜索（Neural Architecture Search/NAS）框架，但是它的训练相对复杂，并且很难在大型数据集（比如 ImageNet）上取得较有竞争力的结果。本文中，旷视研究院提出一个单路径 One-Shot 模型，以解决训练过程中面对的主要挑战。
该模型的核心思想是构建一个简化的超网络——单路径超网络（Single Path Supernet），这个网络按照均匀的路径采样方法进行训练。所有子结构（及其权重）获得充分而平等的训练。基于这个已训练的超网络，可以通过进化算法快速地搜索最优子结构，其中无需对任何子结构进行微调。
最近接触的几个项目都使用到了 Elasticsearch (以下简称 ES ) 来存储数据和对数据进行搜索分析，就对 ES 进行了一些学习。本文整理自我自己的一次技术分享。
作者 | Youness Mansar 编译 | VK 来源 | Towards DataScience 动机 想象一下，如果有数十万到数百万张图像的数据集，却没有描述每张图像内容的元数据。我们如何建
一步法（One-Shot）是一个强大的神经网络模型搜索（Neural Architecture Search/NAS）框架，但是它的训练相对复杂，并且很难在大型数据集（比如 ImageNet）上取得较有竞争力的结果。
前段时间偶然间在一朋友处获得了多个系统的web日志，并被被要求针对这些日志进行分析。一时兴起，随便打开了一个，打开后发现日志数量极大，接着又打开了好几个，发现每个系统的日志量都极大的。起初准备找web日志分析工具，收集一番后对这些日志分析工具不熟悉，因此凭着经验进行分析。
数据库索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。索引是对数据库表中一个或多个列（例如，User 表的 '姓名' 列）的值进行排序的结构。如果想按特定用户的姓名来查找他或她，则与在表中搜索所有的行相比，索引有助于更快地获取信息。
本文不会关注 ES 里面的分布式技术、相关 API 的使用，而是专注分享下“ES 如何快速检索”这个主题上面。这个也是我在学习之前对 ES 最感兴趣的部分。
多个 key 值经过哈希函数的换算，会出现同一个值的情况。处理这种情况的一种方法是，拉出一个链表。
10 月 27 日-11 月 2 日，在 ICCV 2019 Workshop 举办的 Vision Meets Drone: A Challenge（简称：VisDrone 2019）挑战赛上，云从科技研究院与中科院信息工程研究所葛仕明研究员团队（以下简称「联合研究团队」）获得了 Task3「单目标跟踪挑战（Single Object Tracking, SOT）」冠军。
小Q在COLING： COLING,The International Conference on Computational Linguistics,国际计算语言学会议。 第26届国际计算语言学会议（The 26th International Conference on Computational Linguistics，COLING 2016）于2016年12月11-16日在日本大阪召开。COLING 是自然语言处理和计算语言学领域的重要国际会议，由国际计算语言学委员会（The Internati
在InnoDB中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表（IOT），InnoDB使用B+树索引模型，数据都是存储在B+树中的。
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行，还需要考虑每次读入数据页的IO开销。而如果采取索引，则可以根据索引指向的页以及记录在页中的位置，迅速地读取目标页进而获取目标记录。
机器之心专栏 QQ 浏览器搜索技术中心、腾讯 PCG ARC Lab 近年来，互联网短小视频内容的爆发式增长，对视频 - 文本检索（Video-Text Retrieval）的能力提出了更高的要求。在 QQ 浏览器搜索中，视频通常包含标题、封面图、视频帧、音频等多种模态信息，因此视频检索模型引入了多模态特征，以刻画 query 与视频在多个模态上的相关程度，并进行综合排序，提升视频搜索结果的整体满意度。此外，QQ 浏览器还能根据用户正在观看的视频内容，推荐用户可能感兴趣的搜索词，推词的挖掘、排序同样需要模型
在之前大白话mysql之深入浅出索引原理 - 上这篇文章中提到过，mysql 的 innodb 引擎通过搜索树方式实现索引，索引类型分为主键索引和二级索引（非主键索引），主键索引树中，叶子结点保存着主键即对应行的全部数据；而二级索引树中，叶子结点保存着索引值和主键值，当使用二级索引进行查询时，需要进行回表操作。假如我们现在有如下表结构。
我们这里讨论InnoDB存储引擎，数据和索引存储在同一个文件student.ibd
相信没有人会故意创建重复的冗余的索引，很多重复和冗余的索引都是在不经意间创建的，今天松哥来和大家捋一捋这个问题。 因为我们日常在使用 MySQL 的过程中，基本上都是使用 InnoDB 引擎，所以接下来的讨论主要是基于 InnoDB 引擎的 B+Tree 索引来讨论，其他的哈希索引全文索引等不在讨论范围种。 1. 与联合索引重复 在前面的文章中，松哥通过好几篇文章和大家分享了联合索引，包括它涉及到的覆盖索引、前缀匹配等等，联合索引好用，但是对联合索引理解不到位的话，可能会创建出如下的重复索引： CREATE
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