分布式系统:向量时钟
向量时钟是在 Lamport 时间戳基础上演进的另一种逻辑时钟方法,它通过向量结构不但记录本节点的 Lamport 时间戳,同时也记录了其他节点的 Lamport 时间戳,因此能够很好描述同时发生关系以及事件的因果关系。
向量时钟是在 Lamport 时间戳基础上演进的另一种逻辑时钟方法,它通过向量结构不但记录本节点的 Lamport 时间戳,同时也记录了其他节点的 Lamport 时间戳,因此能够很好描述同时发生关系以及事件的因果关系。
如何深入理解 Go 的内部数据结构?文章以 BitVec 为例,详细解析了其设计原理、实现方式以及在不同场景中的应用,还探讨了相关的性能优化策略和工程实践。这是一篇高质量的技术解读,为开发者学习 Go 的底层实现提供了宝贵的参考!
到家搜索业务具有数据量大、过滤比高等特点,为了在保证高召回率的同时进一步提高检索性能,美团到家搜索技术团队与基础研发机器学习平台团队基于GPU实现了支持向量+标量混合检索的通用检索系统,召回率与检索性能均有较大提升。本文将介绍我们在GPU向量检索系统建设中遇到的挑战及解决思路,希望对大家有所帮助或启发。
在分布式系统中,由于有多个机器(进程)在一起协调工作,于是如何定义分布式系统中事件的先后顺序就成了难题,本文介绍论文 《Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System》中提到的Lamport时钟。
在上一篇文章[《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》]中,我们有聊到如何快速入门向量检索技术,借助 Meta AI(Facebook Research)出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”,初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。有朋友在聊天中提到,希望能够聊点更具体的,比如基于向量技术实现的语义检索到底比传统文本检索强多少,以及是否有局限性,能不能和市场上大家熟悉的技术产品进行一个简单对比。那么,本篇文章就试着从这个角度来聊聊。
我们日常使用的各种 APP 中的许多功能,都离不开相似度检索技术。比如一个接一个的新闻和视频推荐、各种常见的对话机器人、保护我们日常账号安全的风控系统、能够用哼唱来找到歌曲的听歌识曲,甚至就连外卖配送的最佳路线选择也都有着它的身影。相信很多同学是第一次听说它,或者只知道它的大名,而不知该如何使用它。本篇文章,我们就来聊聊 faiss,分享这个“黑科技”是如何发挥神奇的“魔法”的。
本篇文章,将聊聊如何在容器中完成支持多 CPU 架构(x86、ARM)、多种 CPU 类型(Intel、AMD)的 OpenBLAS 的 Docker 镜像,来让包括 Milvus 在内的,使用 OpenBLAS 的软件的 Docker 镜像构建可以“又稳又快”。我会试着在接下来的内容中,持续分享如何让一个拥有着一万多颗“星星”的大型数据库项目的容器构建过程不断提速。
5分钟实现小姐姐喜欢的,抖音文字时钟--下。Kotlin实现抖音爆红的文字时钟,征服产品小姐姐。
征服产品小姐姐,就用Kotlin实现抖音爆红的文字时钟。小姐姐,一定跪着唱征服。
分布式系统解决了传统单体架构的单点问题和性能容量问题,另一方面也带来了很多的问题,其中一个问题就是多节点的时间同步问题:不同机器上的物理时钟难以同步,导致无法区分在分布式系统中多个节点的事件时序。1978年Lamport在《Time, Clocks and the Ordering of Events in a Distributed System》中提出了逻辑时钟的概念,来解决分布式系统中区分事件发生的时序问题。