导语 从90年代中期开始,人们普遍认识,对于内容索引来说,文件签名技术比反向链接效果更差。最近几年必应搜索引擎开发与部署了一套基于位分割的标签索引。这种索引(也称BitFunnel)替代了之前的基于反向索引的生产系统。这项转移背后驱动的因素是反向链接需要运转存储代价。本篇内容将讲述这项算法上的创新发明,改变传统上在云计算框架上被认为无法使用的技术。BitFunnel算法直接解决四项基础位分割块签名的限制。同时,算法的映射进入集群提供了避免和其他签名联系的代价。这里会先展示这些创新产生了比传统位分割签名的更显著的效率提升,然后将会进行BitFunnel与分块化Elias-Fano索引,MG4J,和Lucene等的对比。本文根据论文《BitFunnel: Revisiting Signatures for Search》和Bing团队实践分享视频,对BitFunnel原理进行分析解读。
乘着量子计算的浪潮,哈佛大学量子计划负责人Lukin 谈量子优势和谷歌宣布的成就。
前不久,谷歌科学家宣布突破了量子霸权里程碑,首台实验性的量子计算机在几分钟内解决了一个传统计算机需要上万年(按谷歌的计算是10000年)才能解决的问题。这一声明后来受到了竞争对手 IBM 科学家的质疑,IBM质疑谷歌“量子优势”,但是最后谷歌Nature发文明确“优势“属实,证实了这一突破 。而在刚刚结束的微软Ignite会议上,微软也正式宣布推出量子计算云服务Azure Quantum。量子计算的关注持续走高。
A simple, delicate, and modern theme for the static site generator Hexo.
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MinIO is an object storage server released under Apache License v2.0. It is compatible with Amazon S3 cloud storage service. It is best suited for storing unstructured data such as photos, videos, log files, backups and container / VM images. Size of an object can range from a few KBs to a maximum of 5TB.
MinIO server is light enough to be bundled with the application stack, similar to NodeJS, Redis and MySQL.
笔者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文,深感其强大,但一些Survey或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解,对未学过信号处理的读者不太友好。同时,很多教程只讲是什么,不讲为什么,也没有梳理清楚不同网络结构的区别与设计初衷(Motivation)。
因此,本文试图沿着图神经网络的历史脉络,从最早基于不动点理论的图神经网络(Graph Neural Network, GNN)一步步讲到当前用得最火的图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Network, GCN), 期望通过本文带给读者一些灵感与启示。
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