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读论文
摘要: 发个随笔证明自己还活着 想读一些论文,主要应该是数据库方向的,然后这里大概会作为之后写的论文总结的一个目录 清华AI4DB - Slr - 博客园
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posted @ 2025-03-27 14:04 Slr
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骗访问量的机房人物列传by xMinh
摘要: 作者:
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人物列传·Refun(Aufun,虚凡,人赢) 机房最人赢的人赢,上过表白墙的男人 在宿舍公然开设情感讲座和人赢培训班,教学成果显著,他的徒弟要么gay了要么凉了 认识的人极其广泛,包括但不限于外校教练,远古神犇,集训队爷,各路妹子,甚至新疆女队的家长 当NOIP2017机房全
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posted @ 2018-11-17 00:26 Slr
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2025年4月12日
FORA: Simple and Effective Approximate Single-Source Personalized PageRank
摘要: 这个大概是解决一个PageRank算法的一个问题,PageRank直接去迭代计算的话时间复杂度很难接受,因此产生了一些方法去模拟PageRank的结果 文章解决的问题是:计算前K大的PageRank值对应的个体(也许是这样翻译,反正是这个意思),比如网页跳转前K大的可能性 前置知识:有一些模拟Pag
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posted @ 2025-04-12 02:00 Slr
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2025年4月11日
Efficient k-step Weighted Reachability Queries Processing Algorithms
摘要: 这篇文章介绍的一个问题是:给一张图,每条边有边权,长度都为1,每次查询给两个点u,v,问k次之内只走边权在[L,R]之间的边,能不能从u到v 不考虑这篇文章,假如我们碰到这个问题该怎么解决,离线的话可以把询问的区间用莫队处理,然后用一个带删除的并查集维护连通性,这个复杂度是非常优秀的,但是不支持k跳
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posted @ 2025-04-11 21:11 Slr
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2025年4月10日
Label-constrained shortest path query processing on road networks
摘要: 写在前边:花了太多时间来研究一些细枝末节的东西,感觉有点走远了,之后的文章主要研究: 1.这个文章提出的是什么问题 2.喷了之前的什么方法不太行 3.文章提出的方法的主要创新点在哪里 这篇文章主要解决的问题是:路径带标签的两点之间最短路,大概就是每条路径会给一个标签,然后你走的时候,只能走在标签集合
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posted @ 2025-04-10 15:43 Slr
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2025年4月8日
On Graph Query Optimization in Large Networks
摘要: 这是我读的第一篇关于图查询的文章 但是其实跟传统数据库的一些文章研究点还是有很大的差别,我个人感觉更加偏向图论加一个最优化。首先介绍一下这个文章解决的一个问题:给定一张无向图无权图,每个点有一个属性(或者是label),然后每次查询是给一张图,查询这张图在原图中出现的所有次数。这个模型映射到现实可以
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posted @ 2025-04-08 01:52 Slr
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2025年4月5日
graph query processing
摘要: 开个新的读文章系列 有点像之前搞算法竞赛的时候,想学一个算法,然后看一堆文章做几道题目的感觉了 我的想法是先读一些文章,然后再单独写一点理解和总结
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posted @ 2025-04-05 16:06 Slr
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2025年4月4日
Plan-Structured Deep Neural Network Models for Query Performance Prediction
摘要: 这篇文章提出了一个基于深度学习的查询性能预测方法,旨在准确预测数据库中查询的执行时间。查询性能预测是一个复杂的问题,与基数估计(CE)、成本模型(CM)和性能估计(PE)密切相关。传统的查询优化器依赖于人工设计的特征和成本模型来预测查询的执行时间,但这些方法往往无法准确捕捉查询操作符之间的复杂交互,
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posted @ 2025-04-04 16:45 Slr
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2025年4月2日
Learned Cardinalities: Estimating Correlated Joins with Deep Learning
摘要: 这篇文章介绍了一个叫做MSCN的方法,这是一个应用于集合的深度学习网络,文章使用这个方法去做查询的基数估计。 文章将输入处理为集合的形式,具体大概是这个形状: 像table set里每个元素(即一个向量)代表一个对应的表和在这个表中采样的位图,join set表示链接的集合,predicate se
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posted @ 2025-04-02 00:56 Slr
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2025年3月31日
Selectivity Estimation for Range Predicates using Lightweight Models
摘要: 这次终于不用ai写总结了,总体来说这是一篇2018年的文章,用神经网络和树模型去拟合cost estimate,应该也是当时比较流行的算法 Introduction主要是喷了一波直方图在高维数据的表现不佳,因为数据库的feature之间可能存在相关性导致预估与实际的偏差较大,在这基础上提出的高维直方
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posted @ 2025-03-31 01:47 Slr
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2025年3月28日
清华AI4DB
摘要: 综述类 综述类的文章,主要目的是对数据库目前的一些问题有了一个总结,了解一些名词,综述类的文章总结直接让ai来做了 Database meets deep learning: Challenges and opportunities 这篇文章说实话有点太老了,然后其中db4ai的部分我也没仔细看,目
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posted @ 2025-03-28 02:30 Slr
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1. Re:骗访问量的机房人物列传by xMinh
@ 小蒟蒻yybYYB!...
--Slr
2. Re:骗访问量的机房人物列传by xMinh
o....orz
--小蒟蒻yyb
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