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引言对于Spark开发人员来说，了解stage的划分算法可以让你知道自己编写的sparkapplication被划分为几个job，每个job被划分为几个stage，每个stage包括了你的哪些代码，只有知道了这些之后，碰到某个stage执行特别慢或者报错，你才能快速定位到对应的代码，对其进行性能优化和排错。stage划分原理与源码

基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MSMARCO，美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DRBERT，该方案是第一个在官方评测指标MRR@10上突破0.4的模型。(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlmailto%3AMARCO%EF%BC%8C%E7%BE%

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搜索引擎的基本数据结构是反向索引，也就是为每个关键词建立了到文档的映射，然后所有的关键词是一个有序列表。搜索的时候，只要先从有序列表中匹配到关键词，就能搜索到包含该关键词的所有文档，反向索引的数据结构对于关键词搜索的场景是非常高效的。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c540a67524fa4829b1

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一、题目解读洛谷1111题是一道经典的图论问题，要求构建一个无向图的最小生成树，并输出其最大边权值。题目核心在于通过给定的边集合，找到连接所有节点的最小权值子集，同时保证无环。这通常涉及最小生成树算法（如Kruskal）的应用，需要高效处理边权重与节点连通