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简单来说,深度神经网络是一种用多层抽象来表示概念或特征的方式。其实,任何工程师或者建筑师都在用这种基本方法。想想大型办公楼的蓝图:在最底层,会标示出电路、水管和排水系统的详细情况;而在最高层,可能会有一个旋转观景台和旗杆,能看到整个30层楼的轮廓。

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在学习深度学习的核心思想时,我们采取的通用方法一般如图2.1所示。无论开发什么类型的机器学习模型,最终都回归到这个基本模型。输入数据传递给模型,经过多个非线性层进行过滤,最后一层包含分类器——决定该对象所属的种类。

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要学习一个新的东西,最难的事情就是找到容易理解和部署的例子。找到课题相关的大量技术论文非常容易,但找到入门学习并快速搭建的具体的例子是很难的。本书就是为了解决这个问题。书中有直观的插图、实用的例子以及对模型的简单解释,这些可以用Python直接搭建和测试。这样就很容易上手,通过数据和Python进行试验。

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21 世纪初，采用邻居图解决 ANN 问题的思想也开始萌芽，邻居图主要基于“邻居的邻居可能也是邻居”的假设，预先建立数据集中所有点的邻居关系，形成具有一定特性的邻居图，检索时在图上进行游走遍历，最后收敛得到结果。

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超大规模索引构建和检索：Proxima 精于工程实现和算法底层优化，引入了复合性的检索算法，基于有限的构建成本实现了高效率的检索方法，单片索引可达几十亿的规模。

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可以简单地说，每天生成越来越多的数据，这正增加了存储工作负载的规模和复杂性。但是，人工智能可以拯救存储管理员，帮助他们高效地存储和管理数据。通过使用AI数据存储，供应商和企业可以将存储管理提升到一个新的水平。而且，存储管理员可以找到他们目前正在努力管理的指标的解决方案。

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AI数据存储仍处于起步阶段，但已经显示出了惊人的结果。而且，因此云供应商和其他存储管理员正在对AI进行越来越多的投资，以使用超融合存储系统进行存储维护。采用主流AI数据存储肯定会帮助企业控制上述所有指标，并为其客户提供更好的服务。

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在操作系统之上出现了非常丰富的API，也就是全托管的云服务体系。如果看阿里云的产品体系，就会发现了阿里云提供了丰富的产品体系，包括数据库、大数据、中间件，这些都是以 Serverless 全托管模式提供服务的。

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援引官方示例来简单介绍下LSIF，如下方代码：

1、// this is a sample class
2、public class Sample {
3、}

假定只有一种交互，当鼠标移动到Sample的类名上，就会出现“this is a sample class”的注释信息。用LSIF的图就可以如下描述。

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每次分支索引构建成功，我们都会在数据库中记录分支对应的版本号，当该分支有了一次新的提交后，在生成lsif.json后，系统会比较两个分支的Diff，获取到变更文件和变更类型，通过变更文件来进一步提取索引受到影响的文件（引用或定义的坐标信息变更），分析出所有受影响的文件和对应的ES增删操作后，完成增量索引上传。这个增量的过程平均能减少45%的分支构建时间。