本文系统介绍了k近邻(k-Nearest Neighbors, kNN)搜索算法，从精确方法到近似最近邻搜索(Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS)技术，深入剖析了维度灾难(Curse of Dimensionality)的数学本质，并详解了局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashi…

在当今动态变化的数字环境中，推荐系统面临着两大核心挑战：一是用户兴趣随时间不断变化的概念漂移现象，二是面对新用户或新内容时缺乏历史交互数据的冷启动困境。传统批量训练模式由于更新周期长、响应迟缓，难以有效应对这些实时性挑战。而实时训练机制，通过持续、流式地处理用户行为数据，能够在极短时间内将最新的交互信号融入模型，从而动态捕捉用户兴趣的演变趋势，显著…

本文通过线段树来高效解决并发分析中动态维护偏序关系的难题。传统方法如向量时钟在处理非流式更新时，成本高昂（ \mathcal O(nk) ）且不支持高效删除。本文为每对线程链维护一个专门的数据结构，查询任意事件间的可达性被转化为一个高效的区间查询操作。 Key findings: 在具有少量链的 DAG 上，动态可达性问题可以被高效地归约为另一个基…

好像没学过，最近读论文发现不太懂，于是简单补一些内容 ## NTP 协议 现代计算机系统依赖石英晶体振荡器来跟踪物理时间（UTC），这种硬件时钟通过主板电池供电确保断电后仍能持续运行。然而，石英钟存在固有的时钟漂移（clock drift）现象，其晶体振荡频率受温度、老化等因素影响，导致系统时间与真实时间逐渐产生偏差。两个独立计算机时钟的偏差值（c…