TokuDB索引结构 网易杭州研究院---胡争（博客：openinx.github.io） TokuDB简介 • 基于分形树实现的MySQL存储引擎 • Tokutek公司2007年研发，2013年开源 • 2015年Percona公司收购Tokutek公司 • TokuDB内部的K-V存储引擎为ft-index • TokuMx: ft-index + MongoDB Server层代码 4M vs InnoDB 16K） 更高性能，更低成本！ 分形树索引结构（一） 分形树结构（二） • msg_buffer – 先进先出队列 • BasementNode（OMT） – 弱平衡二叉树 – 增删改查期望复杂度O(logN) • 页大小默认4M。 • 扇出fanout默认[4,16]区间。 分形树结构（三） 分形树Insert/Update/Delete • 步骤：

大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 Java 应用与开发 Java EE 体系结构 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 计算机科学与技术系 November 6, 2018 大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 参考书目 1. 吕海东，张坤编著，Java 软件系统是由许多小的组件构建和装配起来的 采用标准规范开发 J2EE, MS.NET 全面采用框架技术 Struts、Spring、Hibernate、AJAX、 WebWork 软件系统采用分层结构和设计模式 MVC 工厂化流水线开发模式 CVS 可视化软件建模 UML、RUP、ROSE 大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议 软件系统是由许多小的组件构建和装配起来的 采用标准规范开发 J2EE, MS.NET 全面采用框架技术 Struts、Spring、Hibernate、AJAX、 WebWork 软件系统采用分层结构和设计模式 MVC 工厂化流水线开发模式 CVS 可视化软件建模 UML、RUP、ROSE 大纲 软件开发现状 Java EE 概述 Java EE 容器 Java EE 组件 组件间通信协议

《基于深度学习的视频结构化实践》 七牛云 AI实验室首席架构师／姚唐仁� • 围绕海量数据提供创新的云服务，帮助客户缩短想法到产品的距离 • 创立6年，每年超过300%的业绩增长 • 已完成5轮融资，累计超过20亿 • 长期服务70多万企业用户和开发者 • 文件数超过2000亿，每日新增文件20亿 • 覆盖全球300个节点 • 覆盖金融、公安、广电媒体、互联网等行业 视觉-最重要的信息感知 2017中国网络视频用户情况 ����2017������������� 传统视频摘要 vs AI视频结构化 内容不完整 依赖经验 实时性差 时效性差 识别范围广 效率高 可迭代 创新基础 传统手工摘要 AI视频结构化 视频结构化场景 视频分解 基础模型要素 ��1�01:02:03-01:10:05� ��1����� �� �� 2 ������ ��PA� ������ 3 4 5 6 ���L ������ ��PA� ����� ���L ��������� ������L 大规模视频训练框架 结构化策略 ���� ������ ���� ���� 主题分类-特征提取 DPN SENet ResNeXt NASNet 主题分类-模型训练 模型融合 a) Early

现代编程思想 多元组，结构体与枚举类型 Hongbo Zhang 1 基础数据类型：多元组与结构体 2 回顾：多元组 多元组：固定⻓度的不同类型数据的集合 定义： (<表达式>, <表达式>, ...) 类型： (<表达式类型>, <表达式类型>, ...) 例如： 身份信息： ("Bob", 2023, 10, 24): (String, Int, Int, Int) 成员访问： ⼀个多元组类型的元素即是每个组成类型的元素构成的有序元素组 集合的笛卡尔积，⼜称积类型 例：扑克牌的所有花⾊：{ } 4 结构体 元组的问题在于，难以理解其所代表的数据 (String, Int) ：⼀个⼈的姓名和年龄？姓名和⼿机号？地址和邮编？ 结构体允许我们赋予名称 struct PersonalInfo { name: String; age: Int } struct ContactInfo 5 结构体的定义 结构体的定义形如 struct <结构体名称> { <字段名>: <类型> ; ... } struct PersonalInfo { name: String; age: Int} 定义结构体的值时，形如 { <字段名>: <值> , ... } let info: PersonalInfo = { name: "Moonbit", age: 1, } 结构体的值的定义不在意顺序：

从稀疏数据结构到量化数据类型 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 本课涵盖：稀疏矩阵、 unordered_map 、空间稀 疏网格、位运算、浮点的二进制格式、内存带宽优 化 面向人群：图形学、 是负数，则得到的模也是负数。 Python 的 % 就没问题 • 7 % 4 = 3 • -7 % 4 = 1 • Python 的模运算 a % b 的值始终是 [0, b) 区间内的正数，非常方便。 对稀疏数据结构造成的问题 • 如果这里的 x 是负数，则 x % B 也是负数，会造成对 m_block 的越界访问。 • 因此 % 会返回负数对 CFD 用户来说是个很大的坑点，很多人想当然地用 % 做循环边界， 是正数，则是向下取整。 Python 的 // 就没问题 • 7 // 4 = 1 • -7 // 4 = -2 • Python 的整除运算 a // b 的值始终是向下取整，非常方便。 对稀疏数据结构造成的问题 • 也就是说，如果 x 是 [-3,0] 则 x / B 会是 0 ，如果 x 是 [0,3] 则 x / B 也是 0 。导致两个 同时跑到一个 block 上去，会出错。 高效的解决：位运算

赋值操作是⼀个命令 在⽉兔中，结构体的字段默认不可变，我们也允许可变的字段，需要⽤ mut 标识 1. struct Ref[T] { mut val : T } 2. 3. fn init { 4. let ref: Ref[Int] = { val: 1 } // ref 本身只是⼀个数据绑定 5. ref.val = 10 // 我们可以修改结构体的字段 6. println(ref println(ref.val.to_string()) // 输出 10 7. } 8 变量 我们可以将带有可变字段的结构体看作是引⽤ 1 var x = 1 x = 2 x 2 x let ref = { val : 1 } ref.val = 10 ref ref 1 10 val val mut ref = { val : 1 } ref = { val : 10 } } ref ref 1 1 val val 10 val 9 别名 指向相同的可变数据结构的两个标识符可以看作是别名 1. fn alter(a: Ref[Int], b: Ref[Int]) { 2. a.val = 10 3. b.val = 20 4. } 5. 6. fn init { 7. let x: Ref[Int] = { val : 1 } 8

KDD Cup 2020 多模态召回比赛亚军方案与搜索业务应用 161 CIKM 2020 | 一文详解美团 6 篇精选论文 179 MT-BERT 在文本检索任务中的实践 192 美团无人车引擎在仿真中的实践 204 美团无人配送 CVPR2020 论文 CenterMask 解读 215 WSDM Cup 2020 检索排序评测任务第一名经验总结 225 美团内部讲座 美团内部讲座｜清华大学莫一林：信息物理系统中的安全控制算法 235 KDD Cup 2020 多模态召回比赛季军方案与搜索业务应用 252 对话任务中的“语言 - 视觉”信息融合研究 267 ICDM 论文：探索跨会话信息感知的推荐模型 278 自然场景人脸检测技术实践 289 技术解析 | 横纵一体的无人车控制方案 304 目录 智能搜索模型预估框架 Augur 的建设与实践 作者：朱敏 能需要经过 Transform- er 的变换。为此，我们同样为模型构建一套可解释的 JSON 表达模板，模型中每一个 特征可以通过一个 JSON 对象进行配置，以一个输入到 TF 模型里的特征结构为例： 算法 < 11 // 一个的特征的 JSON 配置 { "tf_input_config": {"otherconfig"}, "tf_input_name": "modulestyle"

大规模异构图召回在美团到店推荐广告的应用 102 美团搜索粗排优化的探索与实践 116 美团外卖推荐情境化智能流量分发的实践与探索 129 大众点评搜索相关性技术探索与实践 152 美团 SemEval2022 结构化情感分析跨语言赛道冠军方法总结 174 检索式对话系统在美团客服场景的探索与实践 188 端智能在大众点评搜索重排序的应用实践 216 对话摘要技术在美团的探索（SIGIR） 238 DSTC10 开放领域对话评估比赛冠军方法总结 368 KDD 2022 | 美团技术团队精选论文解读 382 ACM SIGIR 2022 | 美团技术团队精选论文解读 391 CVPR 2022 | 美团技术团队精选论文解读 404 ACM MM & ECCV 2022 | 美团视觉 8 篇论文揭秘内容领域的智能科技 413 前端 427 知识图谱可视化技术在美团的实践与探索 方面 仍有很大的提升的空间。基于此，我们通过研究并借鉴了业界已有的先进技术，开发 了一套新的目标检测框架——YOLOv6。该框架支持模型训练、推理及多平台部署 等全链条的工业应用需求，并在网络结构、训练策略等算法层面进行了多项改进和优 化，在 COCO 数据集上，YOLOv6 在精度和速度方面均超越其他同体量算法，相关 结果如下图 1 所示： 算法 2 > 2022年美团技术年货 图

多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 高吞吐量，适合实时应用。  轻量化设计：模型结构优化， 资源占用少，适合边缘设备 和移动端。  多任务支持：支持多种任务， 如文本生成、分类和问答。 Kimi k1.5  垂直领域优化：针对特定领域 （如医疗、法律）进行优化， 提供高精度结果。 数据分析中，o3mini可以实时将数据以可视 化的方式展示，并支持用户与数据进行交互。 二 要怎么做？ 撰写文章标题指令 指令：我想让您担任学术期刊编辑，我将向您提供一份手稿摘要，您将向我提供 5 个好的研究论文英文标题，并解释为什 么这个标题是好的。请将输出结果以 Markdown 表格的形式提供，表格有两列，标题为中文。第一列给出英文标题，第二 列给出中文解释。以下文本为摘要： 【指令后加上文章的摘要】。 在群落范围内，捕食能够影响某一营养等级的动态，也能够影 响整个群落结构的动态。 Within a community, predation can affect thedynamics of a specific trophic level as well as thedynamics of the entire community structure. 对于整个群落来说，捕食对于保持种群结构稳定、食物网进程 及种群内物种数

O(n²)的理论计算复杂度，这里的 n 指的是大模型输入 序列的 token 数量，但其前任语言模型担当 RNN 只有 O(n)的理论计算复杂度。 最近，以 Mamba、RWKV 为代表的类 RNN 结构死灰复燃，公开挑战 transformer 地位。 更有最新研究【13】从理论上表明，RNN 对比 Transformer 的表达力，只差一个 in-context-retrieval。 在这个 科技博主“傅聪 Cong”。 前阿里巴巴算法专家，目前就职于 Shopee（新加坡）任资深算法专家。 在顶会和期刊 TPAMI、KDD、VLDB、IJCAI、EMNLP、CIKM 等发表 十余篇论文，同时也是 Tpami、TKDE、KDD、ICLR、AAAI、IJCAI、 EMNLP、ICLR 等会议的审稿人。 35 / 111 AI 的三岔路口：专业模型和个人模型 文/李博杰 2024 机网络与协议实验室助理科学家、首届“天才少年”。2019 年，在中 国科学技术大学与微软亚洲研究院的联合培养项目中取得博士学位。在 SIGCOMM、SOSP、NSDI、PLDI 等顶级会议上发表多篇论文，曾获 ACM 中国优秀博士学位论文奖和“微软学者”奖学金。 39 / 111 2024 年 AI 编程技术与工具发展综述 文/朱少民 2024 年 8 月下旬，一款 AI 代码编辑器——Cursor 火爆全球，火到一位