1. 基本信息算法霸权:数学杀伤性武器的威胁[美]凯西·奥尼尔(Cathy著中信出版社,2018年9月出版1.1. 读薄率书籍总字数220千字,笔记总字数32359字。读薄率32359÷220000≈14.71%1.2. 读厚方向算法的力量:人类如何共同生存?极简算法史:从数学到机器的故事算法的陷阱:超级平台、算法垄断与场景欺骗天才与算法:人脑与AI的数学思维算法之美1.3. 笔记--章节对应关系笔记章节字数发布日期2023年读算法霸权笔记01_数学杀伤性武器前言238212月23日读算法霸权笔记02_盲点炸弹第一章盲点炸弹234412月24日读算法霸权笔记03_操控与恐吓第二章操控与恐吓24
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1前言互联网高速发展带来海量的信息化数据,也带来更多的技术挑战。各种智能终端设备(比如摄像头或车载设备等)以每天千万级的数据量上报业务数据,电商、社交等互联网行业更不必说。这样量级的数据处理,已经远不是传统关系型数据库的单库单表架构所能支撑的,如何高效存储和访问这些数据,成为一个非常现实且亟待解决的问题。但由于生态系统的完善性,关系型数据库仍然是数据平台核心业务的基石,具有巨大市场。虽然业界存在一批NoSQL数据库,可以天然集成类似分布式分片这样的功能,然而并不具备诸如事务管理等核心功能。面对系统中日益增长的海量数据,业界普遍做法是引入分库分表架构,我们可以整合纵向分库和横向分表的设计方法来应
1前言互联网高速发展带来海量的信息化数据,也带来更多的技术挑战。各种智能终端设备(比如摄像头或车载设备等)以每天千万级的数据量上报业务数据,电商、社交等互联网行业更不必说。这样量级的数据处理,已经远不是传统关系型数据库的单库单表架构所能支撑的,如何高效存储和访问这些数据,成为一个非常现实且亟待解决的问题。但由于生态系统的完善性,关系型数据库仍然是数据平台核心业务的基石,具有巨大市场。虽然业界存在一批NoSQL数据库,可以天然集成类似分布式分片这样的功能,然而并不具备诸如事务管理等核心功能。面对系统中日益增长的海量数据,业界普遍做法是引入分库分表架构,我们可以整合纵向分库和横向分表的设计方法来应
1. 基本信息像火箭科学家一样思考:将不可能变为可能[美]奥赞·瓦罗尔(OzanVarol)著北京联合出版公司,2020年9月出版1.1. 读薄率书籍总字数250千字,笔记总字数37583字。读薄率37583÷250000≈15.03%1.2. 读厚方向起源:NASA天文学家的万物解答NASA系统工程手册(第2版)向NASA学工程师文化NASA的项目管理课:重塑影响项目成果的六大关键因素1.3. 笔记--章节对应关系笔记章节字数发布日期2023年读像火箭科学家一样思考笔记01_与不确定性共舞(上)第1章与不确定性共舞174511月18日读像火箭科学家一样思考笔记02_与不确定性共舞(下)第1章
1. 基本信息程序员的制胜技[土耳其]塞达特·卡帕诺格鲁(SedatKapanoglu)人民邮电出版社,2023年9月出版1.1. 读薄率书籍总字数320千字,笔记总字数35586字。读薄率35586÷320000≈11.12%1.2. 读厚方向零信任网络:在不可信网络中构建安全系统反模式危机中软件架构和项目的重构回顾活动引导:24个反模式与重构实践测试反模式:有效规避常用的92种测试陷阱1.3. 笔记--章节对应关系笔记章节字数发布日期2023年读程序员的制胜技笔记01_入门第1章 初入行当207711月2日读程序员的制胜技笔记02_算法与数据结构第2章 实用的理论281411月3日读程序员
1. 基本信息高性能MySQL:经过大规模运维验证的策略(第4版)HighPerformanceMySQL,FourthEdition[美] SilviaBotros(西尔维亚·博特罗斯);JeremyTinley(杰里米·廷利)电子工业出版社,2022年10月出版1.1. 读薄率书籍总字数471千字,笔记总字数50817字。读薄率50817÷471000≈10.79%1.2. 读厚方向SQL入门经典(第5版)SQL权威指南(第4版)SQL解惑(第2版)SQL编程风格深度探索关系数据库:实践者的关系理论SQL必知必会第5版1.3. 笔记--章节对应关系笔记章节字数发布日期2023年读高性能My
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文章目录论文信息摘要SpreadGNNFramework用于图层次学习的联邦图神经网络图神经网络的联邦多任务学习SpreadGNNDPA-SGD的收敛性质实验总结论文信息SpreadGNN:ServerlessMulti-taskFederatedLearningforGraphNeuralNetworks原文链接:SpreadGNN:ServerlessMulti-taskFederatedLearningforGraphNeuralNetworks:https://arxiv.org/abs/2106.02743摘要GraphNeuralNetworks(GNNs)arethefirstc