https://github.com/binjiezhang/RACT_ICLR2022 1 检索模型升级方式的革新 图像检索的应用在生活中无处不在，例如人脸识别、版权检测、图像定位等等，检索系统在推理时需要利用部署好的模型对查询图像进行特征提取...1.1 冷刷新 vs 热刷新 在传统的检索模型升级过程中，需要先用新模型离线刷新底库中的所有特征（称之为特征「回填」），再将新模型部署上线，这一过程被称之「冷刷新」模型升级。...如下图所示，研究者在 Google Landmark v2 数据集上针对三种不同类型的数据设置（数据拓展、开放数据以及开放类别）进行了实验，均可观察到所提出算法的有效性。...目前，向包括腾讯视频、腾讯小世界、微信视频号、微视等多个视频业务提供服务，涉及千亿量级的视频指纹特征，模型迭代带来的时间及机器成本十分高昂。...尽管引入的缓解退化的兼容性正则化可以在一定程度上减少负翻转，但要彻底消除模型退化的问题还有很长的路要走，因此呼吁更多的研究人员加入这个方向进行进一步的研究。 参考文献： 1.
秉持着不重复造轮子的理念，本篇文章中，我们就来一起深入剖析JAVA本地缓存的优秀“轮子” —— 来自Google家族的Guava Cache。聊一聊其实现机制、看一看如何使用。...图片 Guava Cache初识 Guava是Google提供的一套JAVA的工具包，而Guava Cache则是该工具包中提供的一套完善的JVM级别的高并发缓存框架。...Guava Cache不但支持设定过期时间，还支持选择是根据插入时间进行过期处理（创建过期）、或者是根据最后访问时间进行过期处理（访问过期）。...这样业务处理逻辑直接从内存读取需要的数据，修改系统配置项之后，需要等待一定的时间后方可生效。 很多的配置中心采用的都是这个缓存策略。...首先可以了解下Cache提供的对外操作接口： 图片 对关键接口的含义梳理归纳如下： 接口名称 具体说明 get 查询指定key对应的value值，如果缓存中没匹配，则基于给定的Callable逻辑去获取数据回填缓存中并返回
BigQuery是Google推出的一项Web服务，该服务让开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超级大的数据库进行操作。...使用批处理的方法是很容易实现这种方式的，只需要查询预期的数据库即可。当将这种方法运用到我们的数据和集合，我们发现两个主要的问题： 1. 并非所有我们想要复制的集合都有这个字段。...一个读取带有增量原始数据的源表并实现在一个新表中查询的dbt cronjob(dbt,是一个命令行工具，只需编写select语句即可转换仓库中的数据;cronjob,顾名思义，是一种能够在固定时间运行的...我们也可以跟踪删除以及所有发生在我们正在复制的表上的变化（这对一些需要一段时间内的变化信息的分析是很有用的）。 由于在MongoDB变更流爬行服务日期之前我们没有任何数据，所以我们错失了很多记录。...现在，运行同样的dbt模型给了我们带有所有回填记录的最终表。 我们发现最主要的问题是需要用SQL写所有的提取操作。这意味着大量额外的SQL代码和一些额外的处理。当时使用dbt处理不难。
我们有技术可以最大限度地减少此步骤的停机时间。...为此，我们通常会检查 schema 布局、更大的表、长时间运行和/或有问题的查询、标准用例等。...需要回填。 这些表可以按所选 key 进行逻辑分布，但不包含直接引用它的列。稍后将修改这些表以添加该列。 参考表。...首先，修改需要回填的表，为 distribution key 添加一列。 添加分布键 在我们的店面示例中，stores 和 products 表有一个 store_id 并准备好分布。...回填新创建的列 更新 schema 后，在添加该列的表中回填 tenant_id 列的缺失值。在我们的示例中，line_items 需要 store_id 的值。
数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。...如果我们需要改变的指数（例如，添加字段），我们可以创建一个新的版本，回填它，然后通过改变指数别名切换到新的版本，这些都不会使应用程序死机。...在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。...有一个学习曲线：从编写代码对有限的查询功能的关键价值存储，转变成直接写在一个ORM或SQL上，这个变化是需要时间来掌握和过渡的。幂等替代交易。...随着功能的开发，它总是一个要不断达到的目标，因此，你需要比代码库的其余部分移动得更快。 试错：不要期望第一次就能获得数据模型。做好多试几次和部分回填的准备。 UBER积极心态！
主键回填其实是一个非常常见的需求，特别是在数据添加的过程中，我们经常需要添加完数据之后，需要获取刚刚添加的数据 id，无论是 Jdbc 还是各种各样的数据库框架都对此提供了相关的支持，本文我就来和和大家分享下数据库主键回填在...JDBC 中实现主键回填其实非常容易，主要是在构造 PreparedStatement 时指定需要主键回填，然后在插入成功后，查询刚刚插入数据的 id ，示例代码如下： public int insert...= rs.getInt(1); } return id;} 和普通的插入 SQL 不同之处主要体现在两个地方： 第一个是构造 PreparedStatement 时，多了一个参数，指定了需要主键回填...，我们当然需要在插入 SQL 执行之后执行 selectKey 节点中的 SQL。...注意第二种方式一样也要通过设置 keyProperty 来指定将查询到的数据绑定到哪个属性上。 总结 好了，本文向大家介绍了 MyBatis 中主键回填的两种方式，大家有没有 get 到呢？
Lambda 架构被 Beam API 取代，它只需要一个源代码文件即可进行批处理和流处理。该项目取得了成功，并且总体资源使用量下降了 50%。...标准化需要使用两种方法进行数据处理：实时计算以反映即时更新和定期回填以在引入新模型时刷新数据。...这种方法一直运行正常，直到以下问题变得不可克服： 实时作业在回填处理期间未能满足时间和资源要求。...然后，流水线由 Beam 的分布式处理后端之一执行，其中有几个选项，如 Apache Flink、Spark 和 Google Cloud Dataflow。...以流处理的原始回填处理方法需要超过 5,000 GB-小时的内存和近 4,000 小时的 CPU 时间。迁移到 Beam 后，这些数字减少了一半。完成作业所需的七个小时缩短为迁移后的仅 25 分钟。
它的意思就是，使用进程内缓存做一级缓存，分布式缓存做二级缓存，如果能在一级缓存中查询到结果就直接返回，否则就到二级缓存中去查询；再将二级缓存中的结果回填到一级缓存，以后再访问该数据就没有网络请求了。...而如果二级缓存也查询不到，就发起对最终数据源的查询，将结果回填到一、二级缓存中去。...不过，尽管多级缓存结合了进程内缓存和分布式缓存的优点，但它的代码侵入性较大，需要由开发者承担多次查询、多次回填的工作，也不便于管理，像是超时、刷新等策略，都要设置多遍，数据更新更是麻烦，很容易会出现各个节点的一级缓存...而另一种可能更普遍的情况，是不需要针对单个热点数据的大量请求，而是由于大批不同的数据在短时间内一起失效，导致了这些数据的请求都击穿了缓存，到达数据源，这同样也会令数据源在短时间内压力剧增。...采用 Cache Aside 模式典型的出错场景，就是如果某个数据是从未被缓存过的，请求会直接流到真实数据源中，如果数据源中的写操作发生在查询请求之后，结果回填到缓存之前，也会出现缓存中回填的内容与数据库的实际数据不一致的情况
Linq查询权限模块动态生成 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 开发工具与关键技术...：MVC 作者：盘洪源 撰写时间：2019年7月27日星期六 项目的权限页面的里面的字段内容一般都是不是写死的，这个需要查询数据库表然后动态生成，还要进行一个数据的回填，所以这个页面的内容不要写死，...下面就是查询出模块和模块里面的操作的方法。...}).ToList(); return Json(list, JsonRequestBehavior.AllowGet); } 这个将模块和操作查询出来后就返回视图就...下面这些红色字体就是我这个项目的操作列，黑色字体的就是模块，然后就是一个回填复选框的问题，如果选中角色有这个页面或者操作的权限就要选中该复选框，这些就不一一解说了，然后看下效果图： ?
持久层接口添加根据名字内容模糊查询方法// 根据名字内容模糊查询 List findByNameLike(String username);2....运行结果四、聚合查询1. 持久层接口添加查询所有用户个数方法// 查询用户总数 int findCount();2. UserMapper.xml添加标签 <!
考虑这样一个场景，新数据不断添加到表中，同时需要回填来修复过去的数据质量问题或推出新的业务逻辑。回填可以在任何时间段发生，并且不能保证被回填的数据不会与活动写入重叠。...如果没有记录键，回填必须严格逐个分区执行，同时与写入端协调以远离回填分区以避免不准确的数据或重复。但是使用记录键，用户可以识别和回填单个记录，而不是在较粗略的分区级别处理它。...需要具体化记录键 现在已经确定我们需要记录键，让我们了解为什么它们还需要以持久形式与实际记录一起存储，即使 Hudi 支持虚拟键。...还需要找到受影响的记录并确定问题发生的时间。如果没有必要的元字段，确定问题的根本原因就像大海捞针。...Hudi 社区的一位用户——一家大型银行，能够成功利用此功能支持对历史数据的时间旅行查询——甚至可以追溯到 5 或 6 年前。这可以在实践中通过仅管理文件大小配置、启用可扩展元数据和禁用清理器来实现。
新增、修改、删除 开发工具与关键技术：MVC 作者：盘洪源 撰写时间：2019年3月30日星期六 新增、删除、修改、查询这都是MVC中最基础的，所以说想要学好MVC必须先把基础打好，查询是比较复杂点...到这个时候，你可以到控制器上写一个新增数据的方法了，当然这个方法里也会用到查询，查询就不在这里说了。首先，你肯定需要判断一下你所输入的内容是否与你数据库中的内容有所相同，根据实际情况进行判断。...修改其实跟新增差不多，只不过是修改比新增多了个回填数据。回填数据就是当你选择到数据点开修改模态框的时候里面已经有当前你选择的数据，这样就方便用户们修改。...回填数据其实也很简单，根据当前所选数据的可以判断唯一的ID然后到控制器中写个查询，把你所选的数据查询出来，然后到视图的点开模态框事件中用个”post”异步提交数据，根据json对象填充form表单，把数据回填就...新增、修改、删除这些当然也分单表和多表的，但差别不是很大，只是在查询部分需要用到的单表查询和多表查询，其他部分大致相同。
getMinAndMaxTimestamps函数的作用是获取时间戳的最小值和最大值。它用于确定需要回填数据的时间范围。...它会确定需要回填的时间范围，并在该范围内创建数据块。 backfill函数是执行回填操作的主要函数。...它会利用前面三个函数来确定回填的时间范围和数据块，并从数据源中查询缺失的数据，并将其写入到相应的数据块中。...详细介绍以下结构体和函数的作用： queryRangeAPI结构体：用于管理查询范围的API配置。包含基本的URL、查询范围的开始和结束时间等信息。...ingestScrapes结构体是用于执行指定时间区间范围内的scrapes数据的配置参数，包括要查询的时间范围、要使用的存储路径等信息。
运行结果 四、聚合查询 1. 持久层接口添加查询所有用户个数方法 2. UserMapper.xml添加标签 3. 添加测试方法 4. 运行结果 五、主键回填 1. 持久层接口添加新增用户方法 2....运行结果 四、聚合查询 1. 持久层接口添加查询所有用户个数方法 // 查询用户总数 int findCount(); 2. UserMapper.xml添加标签 <!...运行结果 还是比较可靠的，确实查询出来了用户总数 五、主键回填 有时我们需要获取新插入数据的主键值。...如果数据库中主键是自增的，这时我们就需要使用MyBatis的主键回填功能。 1. 持久层接口添加新增用户方法 // 主键回填-新增用户 void add2(User user); 2....-- 主键回填 --> <!
用户提交订单时库存预扣 查询redis当前的库存 库存数量大于等于购买数量n，则继续后续操作 如果小于，则库存扣减失败，订单创建失败 调用redis的原子方法(increment)，执行扣减操作stock...skuID,-n ); 如果stock>=0,则代表扣减成功，则库存预扣成功，订单创建成功 否则库存扣减失败，订单创建失败，再次调用increment(skuID,+n )，重要的一步是将redis库存回填...优点： 防止用户支付前取消订单，进行库存回填的时候，还得操作实际库存,增加库存不一致的风险 为了提高并发，因为特别是在并发量比较大的时候，如果在下单时直接操作数据库库存，会导致创建订单花费的时间更长 防止用户恶意下单...订单取消/下单失败，库存回滚 这里其实需要分为不同场景： 订单未支付前：订单取消或下单失败，则只需要回填redis库存 订单已经支付完成：订单取消/下单失败，则需要回填redis和数据库库存，并执行退款...每日凌晨定时维护redis与数据库的库存数量 为了防止redis和数据的库存出现不一致的情况，每天都需要进行检查；库存以数据库中实际库存为主，将数据库中的库存减去未支付订单扣减的库存，更新到redis
透明多级缓存 多级缓存 1 尽管多级缓存结合了进程内缓存和分布式缓存的优点，但它的代码侵入性较大，需要由开发者承担多次查询、多次回填的工作，也不便于管理，像是超时、刷新等策略，都要设置多遍，数据更新更是麻烦...然后，当访问缓存时，缓存框架提供统一封装好的一、二级缓存联合查询接口，接口外部只查询一次，接口内部自动实现优先查询一级缓存。如果没有获取到数据，就再自动查询二级缓存。...解决办法 加读锁 热点数据手动管理，手工预热 缓存雪崩 大量缓存击穿 解决办法 1 缓存集群 2 不同的加载时间 3 同一时间段内的随机 缓存污染（重要！！！）...你试想一下，如果采用先失效缓存后写数据源的顺序，那一定会存在一段时间内缓存已经删除完毕，但数据源还未修改完成的情况。此时新的查询请求到来，缓存未能命中，就会直接流到真实数据源中。...补充： 采用 Cache Aside 模式典型的出错场景，就是如果某个数据是从未被缓存过的，请求会直接流到真实数据源中，如果数据源中的写操作发生在查询请求之后，结果回填到缓存之前，也会出现缓存中回填的内容与数据库的实际数据不一致的情况
它在数据寻址时类似于数据库的索引：每个对象都会固定映射进一个PG中，所以当我们要寻找一个对象时，只需要先找到对象所属的PG，然后遍历这个PG就可以了，无需遍历所有对象。...这段时间，这个OSD上的PG就会被标记为recover。...比如，如果一个机架或者机柜的路由挂了，会导致一大批OSD数据滞后， 每个OSD在故障解决重新上线后都需要进行recover。...这段时间可能比较久，新集合的主OSD在迁移完之前不能响应请求。 所以新主OSD会要求旧主OSD继续服务指导PG迁移完成。...而当集群运行了一段时间后，如果PG卡在stale状态， 说明主OSD上的PG挂了或者不能给MON发送信息。
缓存并发：高并发场景下，大量查询过期key值，最后查询数据库将结果回写到缓存，造成数据库压力过大。 解决办法：单机情况下使用类似于单例双检索的模式，如下 ?...线程这时也进入到synchronized，如果不进行判断就会重复创建对象，用在数据库缓存程序也是同样的道理，先判断缓存是否存在，存在直接返回，多个线程同时进入第一层if，只有一个线程进去到synchronized查询数据库回填缓存...上面说了一大堆，都是在描述“volatile会禁止JVM指令重排序”。...有个思考的问题： 但是说到这里只是单机的实现，现在微服务都是多实例，访问A机的同时可能也会访问B机，如果AB机的线程同时进入到第二层if，这时还会出现重复读取数据库回填缓存的问题，我的意见是在里层
Google 在 Gtalk 中也使用了 GIPS 的授权。...的设置时间。...在实践当中发现，发送端发送的视频宽高需要 16 字节对齐，因为在某些 Android 手机上解码器需要 16 字节对齐。...如果 FrameBuffer 收到 picture_id 比最后解码帧的 picture id 小时，分两种情况： 1）时间戳比最后解码帧的时间戳大，且是关键帧，就会保存下来。...时间戳正确性。
总结下来有如下几个问题： 数据私有（分散），数据模型不统一 按照时间线进行聚合的难度大，需要动态计算，耗时长 数据存储周期不一致，完整性不高 数据分析困难，报表逻辑复杂 二、目标 总的来说，我们需要设计一个用户行程系统来满足以下要求...2）最终行程查询系统，即上图中的Query API，其中包含三大功能与若干个模块 最终行程查询，对外输出该订单的最终行程信息，该接口流量最高，包含有缓存组件、熔断器、限流器等，保障其性能的稳定； 行程溯源轨迹查询...3.5.2 接入Redis缓存提升系统性能 总体上采用先操作数据库，后删除缓存；先查询缓存，查询不到缓存则查询数据库，并回填缓存的方式进行处理。...3）异步回填，启用专用的线程对缓存数据进行异步回填，这样可以不拖累查询请求本身的耗时。...与单线程的代码相比，这样的写法并不直观，并且“任务终止不干净”和“等待超过必要时间”的问题仍然存在，如果要解决这些问题还需要自己实现一系列模版代码，费力度大大增加。
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