本文翻译自经典英文论文《Architecture of a Database System》,原文作者是 Joseph M.He

本文翻译自经典英文论文《Architecture of a Database System》,原文作者是 Joseph M.Hellerstein, Michael Stonebraker 和 James Hamilton。翻译由厦门大学数据库实验室林子雨老师团队合力完成 该论文可以作为中国各大高校数据库实验室研究生的入门读物,帮助学生快速了解数据库的内部运行机制。 本文一共包括8章,分别是:第1章概述,第2章进程模型,第3章并行体系结构:进程和内存协调,第4章关系查询处理器,第5章存储管理,第6章事务:并发控制和恢复,第7章共享组件,第8章结束语。

相关推荐

封面图片

惊喜发现又祛魅一项能力:读论文

惊喜发现又祛魅一项能力:读论文 CS 专业一路走来被论文折磨,现以为脱离苦海,但又不得不紧跟看 LLM SD 论文,痛点就是:看不下去,精神涣散啃能读完,但留不脑痕 我找到了一个适合自己的方法 1⃣祛魅,不畏难 与学界的朋友多交谈之后,逐渐理解论文掐头去尾直接看核心思想是可以很快用大白话解释的。我很大程度是因为怕数学、怕文字、怕章节,而不是真的这些概念难。 比如 Transformer 这篇论文公认的“写”得烂。 不信权威,祛魅格式。思想一般就两三个创新点。 2⃣虚拟心理环境 假想我是那些厉害的学界大佬,他们是如何如呼吸一般的读这些论文的呢?预加载他们的心理环境。 我会假想自己是一个很厉害的数学学家(然后跳过数学证明 hhh) 3⃣ 专注:用划线工具和沉浸式翻译 我使用 Glasp 插件(免费、可 notion 同步、有数据库管理界面、标签系统),双语阅读可以用沉浸式翻译、Aminer、Yiyibooks 哪个顺手用哪个。 arxiv 论文可以用沉浸式翻译+Glasp 直接划线高亮记录和评论,还自动保存数据库方便后期整理。 不喜欢经常打断的复制粘贴。划线让我专注。 4⃣ GPT 如何过脑子留下点东西? 看完后或看的时候一定要提问。为什么它这样做实验?为什么解决这个问题?解决的怎么样?之后还要做什么? 如果比较久远的经典论文,问 GPT 可以直接得到答复。 5⃣ 自己的话记录 这个环节就是强化留给自己脑子的东西。自己写出来的才是真正理解了的概念。用自己的大白话解释一遍,就真的懂论文了。 比如我会写“transformer 架构就是叠了很多层一样的 block,每个 block 里面有 Q K V 三个矩阵” blablabla 推荐从下面的精选开始读经典论文:

封面图片

解码小鼠的思维:索尔克研究所具有里程碑意义的表观基因组大脑图谱

解码小鼠的思维:索尔克研究所具有里程碑意义的表观基因组大脑图谱 这些工作由美国国立卫生研究院的"通过推进创新神经技术进行大脑研究计划"(BRAINInitiative)负责协调,该计划的最终目标是为哺乳动物的大脑绘制一幅全新的动态图像。索尔克教授、遗传学国际理事会主席、霍华德-休斯医学研究所研究员约瑟夫-埃克(Joseph Ecker)说:"通过这项工作,我们不仅获得了关于哪些细胞构成了小鼠大脑的大量信息,还了解了这些细胞内的基因是如何被调控的,以及这些基因是如何驱动细胞功能的。当利用这个基于表观基因组的细胞图谱,开始研究已知会导致人类疾病的基因变异时,就会对哪些细胞类型在疾病中可能最脆弱有了新的认识"。美国国立卫生研究院大脑计划于 2014 年启动,已为研究人员提供了 30 多亿美元的资金,用于开发变革性技术并将其应用于脑科学。2021年,得到"脑神经启示录计划"(BRAIN Initiative)支持的研究人员包括索尔克(Salk)的团队公布了小鼠大脑图谱的初稿,该图谱开创了描述神经元特征的新工具,并将这些工具应用于小鼠大脑的小切片。今年早些时候,许多相同的技术被用于绘制最初的人脑图谱。在最新的工作中,研究人员扩大了研究细胞的数量和小鼠大脑的区域,并使用了过去几年才出现的新的单细胞技术。左上图:解剖小鼠大脑的三维效果图,根据解剖的脑区划分为不同的部分;左下图:小鼠大脑的三维效果图,根据解剖的脑区划分为不同颜色的部分(黄色、蓝色、水蓝色、绿色、粉色、橙色、棕色、红色)。右上角:小鼠大脑的垂直切片,不同颜色(橙色、绿色、蓝色、水蓝色、红色、紫色)代表不同细胞类型,代表特定细胞类型在该切片中的空间位置;右下角:小鼠大脑的垂直切片,不同颜色(橙色、绿色、蓝色、水蓝色、红色、紫色)代表不同细胞类型,代表特定细胞类型在该切片中的空间位置:多色圆圈(黄色、蓝色、水蓝色、绿色、粉红色、橙色、棕色、红色)代表根据表观基因组剖析在小鼠整个大脑中发现的细胞类型的数量和多样性。资料来源:索尔克研究所全脑分析和公众可及性两篇新论文的资深作者爱德华-卡拉韦教授说:"这是整个大脑的研究,以前从未有过。观察整个大脑会产生一些想法和原理,而这些想法和原理是你每次观察一个部分所无法了解的"。为了帮助其他研究小鼠大脑的研究人员,新数据通过一个在线平台公开发布,不仅可以通过数据库进行搜索,还可以使用人工智能工具 ChatGPT 进行查询。索尔克研究教授玛格丽塔-贝伦斯(Margarita Behrens)补充说:"将小鼠作为模式生物的人非常多,这为他们在涉及小鼠大脑的研究中提供了一个非常强大的新工具。"这期《自然》特刊共刊登了 10 篇美国国立卫生研究院大脑计划(NIH BRAIN Initiative)的文章,其中 4 篇由索尔克研究人员合著,描述了小鼠大脑的细胞及其连接。这四篇论文中的亮点包括单细胞 DNA 甲基化图谱为了确定小鼠大脑中的所有细胞类型,索尔克研究人员采用了一次分析一个脑细胞的尖端技术。这些单细胞方法既研究细胞内DNA的三维结构,也研究DNA上附着的甲基化学基团的模式这是基因受细胞控制的两种不同方式。2019年,埃克的实验室小组开创了同时进行这两项测量的方法,这让研究人员不仅能研究出不同细胞类型中哪些基因程序被激活,还能研究出这些程序是如何开启和关闭的。研究小组发现了基因在不同细胞类型中通过不同方式被激活的例子,就像用两个不同的开关打开或关闭电灯一样。了解了这些重叠的分子回路,研究人员就能更容易地开发出干预脑部疾病的新方法。埃克实验室的博士后研究员、本文第一作者刘汉清说:"如果你能了解这些细胞类型中所有重要的调控元素,你也就能开始了解细胞的发育轨迹,这对了解自闭症和精神分裂症等神经发育疾病至关重要。"研究人员还对大脑的哪些区域含有哪些细胞类型有了新的发现。在对这些细胞类型进行编目时,他们还发现脑干和中脑的细胞类型远远多于大得多的大脑皮层这表明大脑的这些较小部分可能进化出了更多的功能。单细胞染色质图另一种间接确定DNA结构以及细胞正在积极利用哪段遗传物质的方法是测试哪些DNA可以被其他分子结合。加州大学圣地亚哥分校的任兵(Bing Ren)领导的研究人员(包括索尔克的埃克和贝伦斯)利用这种称为染色质可及性的方法,绘制了来自117只小鼠的230万个脑细胞的DNA结构图。然后,研究小组利用人工智能,根据这些染色质可及性模式,预测DNA的哪些部分是细胞状态的总体调控因子。他们发现的许多调控元件都位于DNA片段中,而这些DNA片段已经与人类脑部疾病有牵连;关于哪些细胞类型使用哪些调控元件的新知识有助于确定哪些细胞与哪些疾病有牵连。神经元投射和连接在贝伦斯、卡拉韦和埃克共同撰写的另一篇论文中,研究人员绘制了整个小鼠大脑神经元之间的连接图。然后,他们分析了这些图谱与细胞内甲基化模式的对比。这让他们发现了哪些基因负责引导神经元到达大脑的哪些区域。埃克实验室的博士后研究员、该论文的共同第一作者周景天(音译)说:"我们发现了某些规则,这些规则根据细胞的DNA甲基化模式决定细胞投射到哪里。"神经元之间的连接对其功能至关重要,而这套新规则可能有助于研究人员研究疾病中出现问题的原因。比较小鼠、猴子和人类的运动皮层运动皮层是哺乳动物大脑中参与计划和执行自主肢体运动的部分。贝伦斯、埃克和任领导的研究人员研究了来自人类、小鼠和非人灵长类运动皮层的 20 多万个细胞的甲基化模式和 DNA 结构,以更好地了解运动皮层细胞在人类进化过程中的变化。他们能够确定特定调控蛋白的进化与基因表达模式进化之间的相关性。他们还发现,近 80% 的人类特有的调控元件是可转座元件DNA 的移动小段,可以很容易地改变在基因组中的位置。"我认为,总的来说,这一整套研究为其他人未来的研究提供了蓝图,"索尔克分子神经生物学文森特-科茨讲座教授卡拉韦说。"研究特定细胞类型的人现在可以查看我们的数据,了解这些细胞的所有连接方式以及它们的所有调控方式。这是一种资源,可以让人们提出自己的问题"。编译自:ScitechDaily ... PC版: 手机版:

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人