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一条sql了解MYSQL的架构设计

1 前言 对于一个服务端开发来说 MYSQL 可能是他使用最熟悉的数据库工具,然而,大部分的Java工程师对MySQL的了解和掌握程度,大致就停留在这么一个阶段:它可以建库、建表、建索引,然后就是对里面的数据进行增删改查,语句性能有点差?没关系,在表里建几个索引或者调整一下查询逻辑就可以了,一条sql,MYSQL是如何处理的,为我们做了什么,完全是个黑盒。本文主要通过sql执行的过程打破这样一个黑盒的认知,来了解MYSQL的逻辑架构。 MYSQL的逻辑架构可分为3层:应用层、服务层、存储引擎层。其中存储引擎是MYSQL最有特色的地方,MySQL区别于其他数据库的最重要特点是其插件式的表存储引擎,本文也将着重聊聊最常用的innoDB存储引擎的架构设计原理,假设现有如下sql: update users set name=’zhangsan’ where id = 10 作为一个java服务端工程师,见到这样一个sql,本能的脑海中立刻就浮现出如下信息: 一个表名为users的表 有两个字段 id、name,id是主键 把users表里的id=10的这个用户名修改为“zhangsan” 那...

EasyNLP玩转文本摘要(新闻标题)生成

作者:王明、黄俊 导读 文本生成是自然语言处理领域的一个重要研究方向,具有丰富的实际应用场景以及研究价值。其中,生成式文本摘要作为文本生成的一个重要子任务,在实际应用场景中,包括新闻标题生成、摘要生成、关键词生成等任务形式。预训练语言模型,如BERT、MASS、uniLM等虽然在NLU场景中取得了令人瞩目的性能,但模型采用的单词、子词遮盖语言模型并不适用于文本生成场景中,特别是生成式文本摘要场景。其原因是,生成式文本摘要任务往往要求模型具有更粗粒度的语义理解,如句子、段落语义理解,以此进行摘要生成。为了解决上述问题,PEGASUS模型(PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization)针对文本摘要任务设计了无监督预训练任务(Gap Sentence Generation,简称GSG),即随机遮盖文档中的几个完整句子,让模型生成被遮盖的句子。该预训练任务能够很好地与实际地文本摘要任务匹配,从而使得预训练后的模型经过简单的微调后达到较好的摘要生成效果。因此,我们在EasyNLP框...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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