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AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
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- Python 爬虫实战:Selenium 爬取豆瓣相册(图片分类 + 标签提取)
西攻城狮北
python爬虫selenium
一、引言豆瓣作为国内知名的社区平台,其相册功能允许用户上传和分享各类图片,涵盖电影海报、音乐专辑、生活记录等多个领域。这些图片数据对于了解用户兴趣、进行内容推荐和市场调研具有重要价值。然而,豆瓣对直接的数据访问设定了诸多限制,因此,本文将介绍如何通过Python爬虫技术结合Selenium自动化工具,合法高效地爬取豆瓣相册图片,并运用深度学习技术实现图片分类和标签提取。二、开发环境搭建(一)编程语
- 【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ,微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署
XD742971636
深度学习机器学习深度学习人工智能
文章目录获取TensorRT-LLM代码:构建docker镜像并安装TensorRT-LLM:运行docker镜像:安装依赖魔改下部分package代码:量化:构建图:全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理CLI推理性能测试小结验证是否严重退化使用NVIDIATriton部署在线推理服务器代码弄下来编译镜像启动容器安装依赖量化构建trtengines图Triton模板说明实操发起Tr
- 大白话解释深度学习中多尺度特征融合及其意义
来自宇宙的曹先生
深度学习人工智能
想象一下,你正在看一幅城市街道的照片。在这张照片中,你可能会看到:远处的小汽车,它们在图像中看起来很小。近处的大巴士,它们在图像中看起来很大。还有一些行人,他们可能在不同的距离上,大小各异。假设你想训练一个计算机程序来识别和分割这些不同的物体(汽车、巴士、行人)。如果这个程序只能在一个固定的尺度上“看”图像,比如说只能处理大物体,它可能会错过那些远处的小汽车,因为这些小汽车在图像中占据的像素很少。
- 想要了解大模型,看懂这一篇就够了!大模型工作流程及核心参数介绍!
Gq.xxu
qwen3vllmtransforms大语言模型部署深度学习人工智能
若想深入探究大模型核心参数的效果与作用,就务必先弄清大模型的工作流程,明确核心参数在流程各阶段的效能与功能,知晓其具体含义。一,大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段,整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。从用户输入到大模型输出,整个工作的处理流程如下:输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处
- 深度学习-Tensor
Tensor张量:与numpy中的ndarray不同之处:tensor可以在GPU或其他专用硬件上运行,以加速计算。一、Tensor初始化1.直接从数据中创建data=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)2.从numpy数组创建np_array=np.array(data)x_np=torch.from_numpy(np_array)3.从另一个Tensor
- 基于存算一体架构的实时深度学习推理优化
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博客主页:瑕疵的CSDN主页Gitee主页:瑕疵的gitee主页⏩文章专栏:《热点资讯》基于存算一体架构的实时深度学习推理优化基于存算一体架构的实时深度学习推理优化基于存算一体架构的实时深度学习推理优化引言存算一体架构的核心优势1.能效比突破2.实时性保障架构设计与实现技术1.存储单元创新2.硬件加速器设计3.电路级优化深度学习推理优化策略1.模型压缩技术2.硬件-软件协同优化3.运行时调度典型应
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深度学习新浪潮深度学习人工智能LLM语言模型大模型模型优化上下文长度
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- Manus AI与多语言手写识别
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技术文章大纲:ManusAI与多语言手写识别引言手写识别技术的发展背景与市场需求ManusAI的定位与核心技术优势多语言场景下的挑战与机遇ManusAI的核心技术架构基于深度学习的端到端手写识别模型多模态数据融合(笔迹压力、书写轨迹等)自适应语言模型与字符集扩展机制多语言手写识别的关键技术非拉丁语系(中文、阿拉伯语等)的笔迹特征提取小样本语言数据的迁移学习策略上下文感知与语法纠错在低资源语言中的应
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- 【AI大模型】神经网络反向传播:核心原理与完整实现
我爱一条柴ya
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一、反向传播的本质与意义反向传播(Backpropagation)是神经网络训练的核心算法,通过链式法则高效计算损失函数对网络参数的梯度,实现神经网络的优化学习。它的出现解决了神经网络训练中的关键瓶颈,使深度学习成为可能。为什么需要反向传播?参数规模爆炸:现代神经网络有数百万至数十亿参数手动计算不可行:复杂网络梯度计算量指数级增长高效优化需求:梯度下降算法需要精确的梯度计算二、前向传播与反向传播对
- 基于YOLOv8深度学习架构的智能农业巡检小车系统—面向农作物与杂草实时精准识别的创新实践
1.科技赋能智慧农业随着全球人口的持续增长和农业生产面临的挑战,精准农业已成为现代农业发展的必然趋势。其中,农作物与杂草的精准识别是实现自动化、智能化管理的关键一环。传统的人工除草效率低下,化学除草则可能带来环境问题。因此,开发高效、精准、环保的智能农业系统迫在眉睫。本文将深入探讨一款基于深度学习和智能硬件集成的农田作业智能小车系统。我们将重点聚焦于其硬件系统设计、软件系统架构、核心算法创新(特别
- Ubuntu下安装多版本CUDA及灵活切换全攻略
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——释放深度学习潜能,告别版本依赖的烦恼!**为什么需要多版本CUDA?在深度学习、科学计算等领域,不同框架(TensorFlow、PyTorch等)对CUDA版本的要求各异。同时升级框架或维护旧项目时,版本冲突频发。多版本CUDA共存+一键切换是高效开发的刚需!本文将手把手教你实现这一能力,并分享独创的“动态软链接+环境隔离”技巧,让版本管理行云流水!环境准备硬件要求NVIDIA显卡(支持CUD
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深入详解AI与深度学习:从零开始掌握BERT模型架构引言在自然语言处理(NLP)领域,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是近年来最具影响力的模型之一。它通过双向上下文理解彻底改变了NLP任务的处理方式。本文将从基础概念到核心原理、应用场景和实践技巧,深入浅出地讲解BERT,帮助初学者快速掌握这一技术。一、BERT的核心
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- 动手学深度学习13.7. 单发多框检测(SSD)-笔记&练习(PyTorch)
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- 动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习(PyTorch)
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以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:线性回归的简洁实现_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:3.3.线性回归的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码:...>d2l-zh>pytorch>chapter_linear-networks>linear-regre
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- 【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的循环层
PyTorch深度学习总结第九章PyTorch中torch.nn模块的循环层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、循环层1.简单循环层(RNN)2.长短期记忆网络(LSTM)3.门控循环单元(GRU)4.双向循环层二、循环层参数1.输入维度相关参数2.隐藏层相关参数3.其他参数三、函数总结前言上文介绍了PyTorch中介绍了池化和torch.nn模块中的池化层函数,本文将进一步介绍torch.
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随着深度学习技术的快速发展,其在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。鸟类识别作为生态学研究的重要内容,对于物种多样性保护、生态环境监测等领域具有深远的影响。将深度学习技术应用于鸟类识别,有望提高识别的准确性和效率,为鸟类学研究提供有力支持。本文综述了近年来深度学习在鸟类识别中的应用进展,包括基于图像和声音的鸟类识别系统,分析了其技术框架、实现方法以及在实际应用中的效果。通过对相关文献的梳理,
- 未来已来:美颜SDK如何通过深度学习实现个性化美颜形象?
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你有没有这样的时刻:打开相机滤镜,调了半天,依旧找不到最适合自己的美颜效果?或是刷短视频时,惊艳于博主的“自然”颜值,却又发现自己的滤镜总显得太“假”?这背后,其实藏着一个越来越热门的技术关键词——个性化美颜,而它的核心驱动力,正是深度学习。从“千人一脸”到“千人千面”,美颜SDK走进了一个真正智能的时代。一、美颜SDK,从滤镜到AI的技术跃迁美颜SDK是一类集成在App中,用于图像实时处理和优化
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- GNN--知识图谱(逐步贯通基础到项目实践)
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- AlphaGPT通过国家AIGC生成式算法备案,为法律专业人士提供更加合规可靠的ai技术支持
资讯分享周
AIGC人工智能
在当前互联网信息时代,大模型算法已成各行业不可或缺的核心,不仅改善生活和工作,也在创新中展现巨大潜力。然而,随着算法应用的普及,如何合规管理算法,保护用户权益和隐私,确保公正运行,成为重要议题。日前,国内领先的法律科技企业iCourt宣布,其自主研发的法律垂类领域大模型AlphaGPT成功通过国家生成式模型深度学习合成算法备案。本次备案的通过,彰显了iCourt在法律AI领域有迈向了一个新的里程碑
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AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显关键词:人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要:本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的技术优势。我们将从GPT的核心架构出发,分析其独特的技术特点,包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比,揭
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本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程:PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】本博客是该视频教程中第1-11个视频的详细学习笔记,第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下:PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第12-22个视频笔记)PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第23-33个视频笔记)目录1、P
- 深度学习Pytorch(一)
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深度学习Pytorch(一)前言:必须使用英伟达显卡才能使用cuda(显卡加速)!移除环境:condaremove-npytorch--all一、安装Pytorch下载Anaconda打开AnacondaPrompt创建一个Pytorch环境:condacreate-npytorchpython=3.9激活Pytorch环境:condaactivatepytorch查看当前包:piplist安装P
- PyTorch深度学习优化实战:从理论到实践的现代化技能指南
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深度学习pytorch人工智能
引言:现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天,掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络,更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟,特别是最新2.7版本的发布,框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能,从编译器优化到注意力机制革新,从内
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数