The Case for Learned Index Structures是一篇谈ML运用到计算机系统中的论文，主要讲的是通过神经网络使得B-tree、Hash index和布隆过滤更有效率。The Case for Learned Index Structures是
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Jeffrey Dean联署论文 The Case for Learned Index Structures
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