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  • 1、看了前google老员工朱会灿关于搜索云计算平台演讲幻灯片,才对整个平台架构有了更清晰认识。...这样再结合google关于云计算几篇论文,就能理解清晰。GFS作为文件系统,Bigtable作为一个适合
    1、看了前google老员工朱会灿关于搜索云计算平台的演讲幻灯片,才对整个平台的架构有了更清晰的认识。
    印象最深的是他的比喻。一个通常的OS需要文件系统,进程管理,系统软件(数据库),编程接口;把一个云计算平台看成一个巨大的OS。所以需要开发具体的功能组件,但由于分布式的原因,更为复杂。
    这样再结合google关于云计算的几篇论文,就能理解清晰。GFS作为文件系统,Bigtable作为一个适合大规模数据处理的NOSQL数据库,而MapReduce编程框架反而是一个方便的公用组件。除此之外,还需要一个集群管理系统来
    配合进行资源管理和进程调度。这样的架构,主要还是要适应以搜索等海量数据处理为需求的业务。
    2、主流网站的缓冲技术采用memcached+mysql的缓存策略,业务需求场景为多并发读,少写;而面对web2.0的SNS应用,会出现大量的并发写操作,全内存的NOSQL解决方案应运而生。一般采用双机热备加定时冷备的实现方式。
    日本人写的性能强劲的内存数据库Tokyo Cabinet 和 Tokyo Tyrant是开源的,被很多公司采用,可以值得研究。对网游后台而言,一般大型MMO还是采用mysql数据库,对SNS WEB游戏来说,采用这种全内存的数据库才是最好的选择。
    3、理解技术结构弄清实现细节很重要,但更重要的是理解选择这种技术方案的理由是什么,是为了满足什么样的业务需求。



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  • 2017年,霍金宣布将他在1966年,也就是24岁时撰写博士论文上传到剑桥大学公开数据库上,供大众下载阅读。“我希望能激励世界各地人们仰望星空,而不是只盯着他们脚下。让他们想知道我们在宇宙中所处位置,并...
        

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    今天,我们这个时代最著名的物理学家之一斯蒂芬·霍金去世了,享年76岁。这位英国科学家以其在黑洞和相对论方面的开创性著作而闻名,并撰写了几部畅销书。

    2017年,霍金宣布将他在1966年,也就是24岁时撰写的博士论文上传到剑桥大学公开数据库上,供大众下载阅读。


    “我希望能激励世界各地的人们仰望星空,而不是只盯着他们的脚下。让他们想知道我们在宇宙中所处的位置,并试着去理解宇宙。不仅是我的研究,而是每一个伟大的、具有探索精神的研究,对于任何人来说,在世界上的任何地方,都应该可以自由不受阻碍的访问。”


    剑桥大学表示,霍金决定公开论文下载后,在不到24小时的时间里,这篇文章被下载了近6万次,也因此造成了剑桥网站的崩溃。

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    不过,或许霍金最让人印象深刻的还是其大胆的猜测,尤其是强调人工智能(AI)的潜在危险,人类探索太空的必要性以及人类的潜在灭亡。


    为纪念这位伟大的物理学家,接下来小智君就为大家列举一下了霍金最大胆的5个预言。


    预言一:人工智能将“改变或摧毁”社会

    2016年,霍金出席了剑桥大学未来智能研究中心 Leverhulme Centre for the Future of Intelligence(LCFI)的开幕仪式,这是一个多学科的研究机构,旨在探寻目前快速发展的人工智能中的一些开放性问题。


    对此,他在发表演讲时宣称,人工智能可能会改变甚至完全摧毁人类社会。


    “AI的崛起将改变我们生活的每一个方面,它将是与工业革命相媲美的全球盛会。成功创造人工智能可能是人类文明史上最大的事件,”霍金说。“但它也可能是最后一个,除非我们学会如何避免风险。除了好处之外,人工智能还会带来危险,比如强大的自主性武器,或是少数压制多数的新途径。”

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    “这会给我们的经济带来很大的破坏,而且在未来,人工智能可以发展自己的意志——一种与我们相冲突的意愿,”霍金补充道,“总之,强大的人工智能的兴起对人类来说或者是最好的,或者是最糟糕的事情。”


    预言二:人工智能将取代人类

    2017年,霍金在接受美国著名杂志《连线》的采访时表达了对人工智能可能取代人类的担忧。


    “我担心人工智能某天会完全取代人类。即使人们会设计出计算机病毒,但也有人会相应的改进和完善自己的AI技术。到那时就会出现一种超越人类的新的生活方式。”


    在采访中他还倡导更多的人投身于科学事业,并补充说人类应该制定新的太空计划,找到宇宙中合适的行星作为人类另一个可以居住的地方。他说:“地球对我们来说太小了,全球人口正在以惊人的速度增长,我们正处于自我毁灭的危险之中。”


    预言三:组建“世界政府”来防范AI威胁

    在霍金看来,人工智能进一步发展,便可能会通过核战争或生物战争摧毁人类。他认为,人类需要利用逻辑和理性去控制未来可能出现的威胁。

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    “自从人类文明形成以来,来自生存能力优势群体的侵略就一直存在,它通过达尔文的进化被扎根于我们的基因之中,”霍金在接受《泰晤士报》采访时表示,“而未来新科技(人工智能)进一步发展便可能具备这种优势,它们可能会通过核战争或生物战争摧毁我们。因此人类需要利用逻辑和理性去控制未来可能出现的威胁。”


    为此,他建议人类可以组成某种形式的“世界政府”来防范人工智能可能带来的威胁。不过,也表示:“世界政府可能会成为暴政,所有这一切听上去好像人类劫数难逃,但我是一个乐观主义者。我认为,人类终将会崛起,解决这些挑战。”


    预言四:人类将在100年内消失

    虽然霍金在过去几年已经做出了几次世界末日预测,但他在2017年做出的这样一个预测被认为是最糟糕的。根据霍金的观点,人类正在迅速接近到本世纪末被完全消灭的风险。


    按照他的说法,人类在地球上生活的年限仅剩下100年。在未来的100年内,人类必须离开地球,到外太空寻找可能居住的星球,否则将面临灭亡的命运。

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    “我不认为我们还能存活超过1000年,如果没有逃离这个脆弱的星球的话。”他在牛津辩论社发表演讲时说。


    预言五:太空探索可能是人类生存的唯一希望

    霍金相信为了人类能够再存活1000年,我们必须“积极寻求另一种生活方式”。这位物理学家建议人类应该向太空探索,寻找适合人类居住的行星。


    “我倾向于严格执行一项太空探索计划,以期最终将适合人类居住的行星殖民化。我相信我们已经到了不可挽回的地步,“ 霍金在接受《连线》杂志采访时表示。“我们的地球对我们来说太小了,全球人口正在以惊人的速度增长,我们正处于自我毁灭的危险之中。无论这是环境破坏的结果,还是一场毁灭性的核战争,我们都需要积极寻求另一种生存方式,如果人类想要再生存1000年。”


    除了霍金的科学造诣,他自己本身也是一个励志传奇。


    1963年,刚刚过完21岁生日,已经获得了牛津大学物理学优等学位,正在剑桥大学攻读宇宙学硕士学位的史蒂芬·霍金被诊断出患有神经元疾病。

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    也就是从这一年开始,霍金失去了许多行动上的自由,但他却用自己的选择赋予了自己更大的自由,同时,为自己赢得了巨大的声誉与尊敬,也彻底摆脱了那种悲苦的、无人问津和关注的境况。


    他生于伽利略忌日,死于爱因斯坦诞辰,而76年,则恰好是哈雷彗星回归地球一次的周期。


    谨以此文,向伟大而又有趣的霍金先生脱帽致敬,他向我们最完美的诠释了一个人所能赋予自己的全部可能,以及一个人所能带给一个世界的影响。

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  • 因为最近在写一篇关于字符串模糊检索的论文,开始比较细致的研究数据库(MySQL)中的index问题,变到图书馆借了本《Effective MySQL之SQL语句最优化》(Ronald Bradford著,李雪峰译)。今天在里面看到了这句”唯一...

      因为最近在写一篇关于字符串模糊检索的论文,开始比较细致的研究数据库(MySQL)中的index问题,变到图书馆借了本《Effective MySQL之SQL语句最优化》(Ronald Bradford著,李雪峰译)。今天在里面看到了这句”唯一键可以包含NULL值,并且每个NULL值都是唯一的(即NULL!=NULL)“。第一反应是:我去,什么鬼?简直不是人话啊!!其实计算机行业好多这种话,想了想然后便到网上查找了写资料!

      使用WHERE子句的SQL SELECT命令来从MySQL表获取数据。但是,当我们试图给的条件比较字段或列的值为NULL,它不能正常工作。

    为了处理这种情况,MySQL提供了三大运算符

    1.     IS NULL: 此运算符返回true,当列的值是NULL。
    2.     IS NOT NULL: 运算符返回true,当列的值不是NULL。
    3.     <=> 操作符比较值(不同于=运算符)为ture,即使两个NULL值

      涉及NULL条件是特殊的。不能使用 =NULL 或 !=NULL 寻找NULL值的列。这种比较总是告诉他们是否是真正的失败,因为这是不可能的。即使是NULL=NULL失败。

    如果要查找是或不是NULL的列,请使用IS NULL或IS NOT NULL。

    参考文献:

      1、详解MySQL中的NULL值

      2、mysql中is not null和!=null及null介绍

    转载于:https://www.cnblogs.com/xiangyangzhu/p/5384161.html

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  • 文章中用得到的数据库VQA-v2里一个例子: 把中间乱七八糟给盖住: 输入问题:胡子是用什么做? 输出答案:香蕉 需要设计网络做到同时理解文本内容,抓住关键词,同时理解图片中关键区域内容:“哪里是胡子...

    在这里插入图片描述
    Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering

    先理解下这个要干嘛:

    Visual Question Answering (VQA): 给一个图片和关于这个图片的问题,然后模型输入这两个数据,输出答案。
    文章中用得到的数据库VQA-v2里的一个例子:

    在这里插入图片描述
    把中间的乱七八糟给盖住:
    在这里插入图片描述

    输入问题:胡子是用什么做的?
    输出答案:香蕉
    需要设计网络做到同时理解文本内容,抓住关键词,同时理解图片中关键区域的内容:“哪里是胡子”这个问题肯定得先定位出来才能解下来回答“是用什么做的”。

    网络既能理解文本又能理解图像,一听就比较神奇,这就涉及到多模态(两种不同的数据类型)了。
    文章中认为此类问题的关键是 共同注意力机制 “co-attention”,同时关注文本中的key word以及图片中的key objects。
    之前的研究可以利用浅层网络实现 “co-attention”,但是效果一般,加深的网络相比于浅层网络也没什么提升。
    文章中针对上面的问题,提出了 Modular Co-Attention Network 网络,这个网络又由MCA layer组合而成。
    每个MCA layer都由两个元素组成,1 self-attention 2 guided-attention

    MCA layer

    Modular Co-Attention Layer
    两个基本单元,self-attention unit (SA)和guided-attention unit (GA),本质上是一样的,其实就是受transformer的启发,the scaled dot-product attention ,具体可以参考[1];
    这两种单元可以做特定的组合,能够得到三种不同结构的 MCA layer;

    self-attention unit (SA)

    @

    一个输入X;
    一个输出Z;
    输入XX X=[x1;...;xm]2Rmdx{X = [x_1; ...; x_m]}\in2 R^{m⇥d_x}
    multi-head attention学习到了成对输入元素之间的关系,<xi,xj><x_i, x_j>
    得到的输出Z,直接会经过FC(4d)-ReLU-Dropout(0.1)- FC(d);

    guided-attention unit (GA)

    在这里插入图片描述
    两个输入X和Y;
    一个输出Z;
    XRmdxX\in R^{m⇥d_x}
    $Y = [y_1 ; …; y_n ]\in R^{n⇥d_y} $
    Y对X的attention具有指导作用;
    GA对X与Y元素之间<xi,yj><x_i, y_j>的组合关系进行建模;

    组合

    三种组合
    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-OxNERDEU-1605009424295)(./1605007959894.png)]
    不同的输入以及连接方式;

    MCAN

    [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NrLxWM9M-1605009424296)(./1605008039173.png)]
    两种deep co-attention模型:stacking 和encoder-decoder;
    ![[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-st4bjlwy-1605009424297)(./1605008116068.png)](https://img-blog.csdnimg.cn/20201110200549996.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3NDc3MTc1,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

    stacking模型是由多个MCA层串联成的,输出的是最终的图像特征和问题特征。encoder-decoder模型思路来自于Transformer模型,编码器是由L个SA单元来学习问题特征,解码器是用SGA单元,根据问题特征来学习图像特征
    图像特征维度 XRmdxX \in R^{m⇥d_x}.
    文本query是将输入的问题先划分为单词,最多为14个单词,之后再用300维的GloVe word embeddings方法将每一个单词转化为一个向量。词嵌入再输入一个单层的LSTM网络(有个隐藏单元),输出一个query的特征矩阵Y。

    参考

    [1] Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob
    Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N Gomez, Łukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. Attention is all you need. In Advances in Neural Information Processing Systems, pages 6000–6010, 2017.

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