后端处理请求数据

MySQL为什么使用B+树而不是跳表？

B+树的设计能够减少磁盘I/O操作，通过一次磁盘读取获取尽可能多的数据。跳表搜索级别越高，IO的操作越多。
衣衣困·2025-01-22 12:08

Docker部署minio-arm64版本，阿里官方推荐

/server/minio/release/linux-arm64/二、创建minio目录//启动目录mkdir/data/minio//bin//配置目录mkdir/data/minio/etc//数据
m0_60721649·2025-01-22 12:07

美团Android开发200道面试题及参考答案（上）

信号量的变化，只有两次握手行不行三次握手过程：第一次握手：客户端向服务器发送一个SYN（同步）标志位为1的TCP报文段，其中包含客户端的初始序列号（ISN），此时客户端进入SYN_SENT状态，表示客户端请求建立连接
大模型大数据攻城狮·2025-01-22 11:37

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size
NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

DSP实验七 综合实验与考查

、需验证的理论三、实验内容四、实验指导五、实验设计报告要求六、思考题【实验过程】1、语音采样、时域波形、频域波形2、延时3、混响4、单回声5、多重回声6、无限回声7、全通结构混响器8、IIR低通滤波器处理
BeBeter」·2025-01-22 11:36

Android开发网络编程，使用API获取网络数据

文章目录1.实现步骤2.开发环境3.运行效果图4.视频教程1.实现步骤阅读API接口使用文档使用okhttp获取网络数据使用gson将json数据转为数据实体类安装GsonFormatPlus插件使用glide
浩宇软件开发·2025-01-22 11:36

人工智能与量子计算：未来编程的碰撞与共鸣

曾几何时，摩尔定律曾预言着计算能力的飞速发展——每两年，晶体管的数量翻倍，处理器的速度也在跟着疯狂增长。这个定律引领了数十年的技术革命，推动了今天的智能手机、超级计算机和现代互联网的诞生。
大梦百万秋·2025-01-22 11:05

量子计算：编程世界的未来战场

传统计算机虽然快速，但有些问题对它们来说依然是巨大的挑战，比如大规模数据处理、密码破解、分子模拟等等。而现在，量子计算，作为未来的“超级计算机”，正在悄然改变这一切。
大梦百万秋·2025-01-22 11:35

node实现文件分片上传之multer篇

node实现文件分片上传前端在做文件上传时，考虑到网速的快慢，如果文件过大的话可能会导致上传时间过长而请求超时，文件上传失败。因此文件过大需要对文件进行分片上传。那文件分片上传的具体过程是怎样的呢？
brokenmile·2025-01-22 11:35

Net6中使用Ocelot .NET构建微服务网关

在一个典型的微服务架构中，应用程序被拆分成多个小型、独立的服务，每个服务负责处理特定的业务功能。然而，当应用程序的规模不断增大时，管理和调用这些微服务变得复杂。
XwyMysql·2025-01-22 11:34

AI Agent：深度解析与未来展望

随着时间的推移，AI逐渐能够处理不确定性，1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础，神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。
码事漫谈·2025-01-22 11:34

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现项目概述与调整

研究目的本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性1.1.2.创新点1、通过构建数据集和设计实验
XLYcmy·2025-01-22 11:04

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。
Francek Chen·2025-01-22 11:34

你有一份待查收的TextIn文档解析内测邀请函！

近期，为便捷智能文档处理流程，TextIn文档解析推出内测版本，支持内置参数，完成去水印与切边矫正处理，有效提升解析准确率与输出结果质量。
·2025-01-22 11:19

B树和B+树的区别？为什么MySQL 使用B+树？

B树的特点：节点排序，叶子节点存储了数据叶节点具有相同的深度、叶子节点的指针为空一个节点可以存储多个元素，并且多个元素都按照从左到右递增排序，所有索引元素不重复B+树的特点：非叶子节点不存储数据、只存储索引
LPoint809·2025-01-22 11:03

掌控 React 表单：详解受控组件和非受控组件

在开发过程中，经常涉及到用户输入的表单处理；表单可以分为两种类型：受控表单（ControlledComponents）和非受控表单（UncontrolledComponents）。
·2025-01-22 11:48

Docker部署minio-arm64版本

/server/minio/release/linux-arm64/二、创建minio目录//启动目录mkdir/data/minio//bin//配置目录mkdir/data/minio/etc//数据
GSL_566·2025-01-22 11:33

Mysql：关于查询的那些事儿

SELECT是sql中的关键字之一，sql中的关键字还有INSERT、DELETE、UPDATE等关键字,在这篇文章中，我们只要讲讲关于SELECT的部分；SELECT查询的基础语法查询表中所有列的数据
·2025-01-22 11:17

小土堆学习笔记10（利用GPU训练于模型验证）

1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU，如果可以直接model.cuda()先设定device，用的时候直接model.to（“device”）损失函数1.1
干啥都是小小白·2025-01-22 11:03

【教程】任务管理（高级）打造完整的项目管理平台

已完成的成就搭建了基础的任务数据管理功能使用了多种区块呈现任务数据（表格、看板、日历、甘特图）配置了任务负责人变更通知未来发展蓝图1.知识库中心想象一下，当你的团队积累了大量的文档、经验和知识，如何有效管理这些信息
·2025-01-22 11:16

微服务架构下前端开发效率提升：AI代码生成器的应用

在单体架构时代，前端开发相对简单，前后端交
2401_89759264·2025-01-22 11:02

【大模型应用开发 动手做AI Agent】AutoGen

这些模型通常在大规模文本数据集上进行预训练，以便能够生成与上下文相关的高质量文本。然而，对于特定领域或特定任务的需求，往往需要对这些通用模
AI大模型应用之禅·2025-01-22 11:02

婚恋交友系统源码前端UIN+后端PHP如何打造？【源码下载】

打造基于UniApp框架开发的婚恋交友应用前端界面，可以从以下几个方面进行考虑和设计：一、设计原则简洁性：精简视觉元素与信息，避免过多的干扰和冗余，使用户能够快速定位所需内容。一致性：统一设计风格，包括颜色、字体、按钮等，增强用户的熟悉度和使用舒适度。响应性：确保应用能够适配手机、平板及桌面设备，提供一致且良好的用户体验。可访问性：考虑到所有用户的需求，包括视觉障碍者，提供必要的辅助功能。二、图片
·2025-01-22 11:45

南京大学苏州校区学生代表团到访合合信息，开启“沉浸式”人工智能企业行

此次活动设置了展厅讲解、技术交流、模拟面试等多个体验环节，旨在增强学生对人工智能及商业大数据技术在实际应用中的理解和认识，引导学生系统性开展职业规划，提升职业胜任力。
·2025-01-22 11:45

MySQL为什么使用B+树？B+树和B树的区别

B+树和B树的区别在数据库系统中，索引是提高数据检索效率的关键技术。MySQL默认使用B+树作为索引的数据结构，而不是B树或其他数据结构。
Cider瞳·2025-01-22 11:01

【GreatSQL优化器-01】const_table

【GreatSQL优化器-01】const_table一、const_table介绍GreatSQL的优化器主要用JOIN类来进行处理SQL语句的，JOIN类有以下四个table数量相关的成员变量。
·2025-01-22 11:14

Flutter中的异步和多进程

异步(Asynchronous)异步编程是一种编程范式，允许代码在等待操作完成（如网络请求、文件I/O）时继续执行其他任务，而不是阻塞主线程。
·2025-01-22 11:13

25/1/21 算法笔记＜ROS2＞ 话题通信接口

在ROS2中，通信接口是节点之间进行数据交换的核心机制。ROS2提供了多种通信接口，包括话题（Topic）、服务（Service）、动作（Action）和参数（Parameter）。
青椒大仙KI11·2025-01-22 11:30

动态规划，蒙特卡洛，TD,Qlearing,Sars,DQN,REINFORCE算法对比

确定DP数组：确定存储子问题解的数据结构，通常是数组或矩阵。确定状态转移方程：找出状态之间的关系，即状态转移方程。边界条件：确定DP数组的初始值或边界条件。
青椒大仙KI11·2025-01-22 11:00

稀疏矩阵介绍及实现

重新学学数据结构和算法，做个笔记记录下学习过程，今天也要加油鸭稀疏矩阵1、基本介绍当一个数组中大部分元素为０，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。
xiaoshiguang3·2025-01-22 11:59

python将excel表数据可视化,python对excel数据可视化

大家好，小编来为大家解答以下问题，利用python处理excel文件并可视化处理，用python对excel表进行可视化分析，现在让我们一起来看看吧！
www55597·2025-01-22 11:29

Python集合运算：数据处理的强大工具

Python集合运算：数据处理的强大工具集合（Set）是Python中一种非常有用的数据结构，它用于存储无序且唯一的元素。
清水白石008·2025-01-22 11:59

【STL_ LIST】 STL | LIST 双向链表 |常用操作

一，STL大纲首先我们知道STL的设置的初衷，当我们程序猿在实现一些程序的时候，我们可能会重复的使用到一些数据结构，还有算法，我们所要说的stl就是被使用很多次的数据结构，我们把他分装到STL中，然后调用
くらんゆうき·2025-01-22 11:58

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

研修课上讲了两个例子，融合一下。主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation导入会出现warning，说已弃用fromsklearn.model_selectionimporttrain-test_splitfromsk
weixin_39849054·2025-01-22 10:57

python datasets_python基础之sklearn.datasets

sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，我们会发现主要有三种形式：load_、fetch_及make_的方法(1)datasets.load
weixin_39897887·2025-01-22 10:57

数据迁移丨借助 pg2mysql 从 PostgreSQL 到 GreatSQL

数据迁移丨借助pg2mysql从PostgreSQL到GreatSQL上篇《数据迁移丨借助AI从PostgreSQL到GreatSQL》介绍了如何使用AI+pg_dump/COPY的方式将PostgreSQL
·2025-01-22 10:41

数据库风险

大家好，下面是我在学习中获取的一些小知识，在这里和大家进行一个分享，希望可以帮助到大家，如果有不懂的，请参考：网络课程数据库中存在很多风险，以下给大家介绍一部分的的风险存在：一、内部人员错误数据库安全的一个潜在风险就是
weixin_34195364·2025-01-22 10:57

深度学习从入门到精通：全面指南

1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第2章：深度学习框架入门2.1TensorFlow入门TensorFlow环境搭建TensorFlow基本数据结构
AI天才研究院·2025-01-22 10:25

《极速优化工具，全面保护您的电脑系统》

这款软件集成了电脑体检、系统清理、系统优化、隐私保护和系统监视等多功能，旨在精简系统、管理启动项、优化及清理注册表，同时清理个人隐私数据，确保您的个人信息安全。
風落·2025-01-22 10:25

Moretl FileSync增量文件采集工具

MoretlFileSync是一款通用性很好的文件日志采集工具,解决工厂环境下,通过共享目录采集文件,SMB协议存在的安全性,兼容性的问题.同时,我们发现工厂设备日志一般为增量,为方便MES,QMS等后端系统直接使用数据
Moretl·2025-01-22 10:55

reactor中的并发

1.reactor中的并发有两种方式1.1flatmap，底层是多线程并发处理。
silver9886·2025-01-22 10:25

论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于大量使用数据增强来更有效地使用可用的注释样本。该体系结构包括用于捕获上下文的收缩路径和用于实现精确定位的对称扩展路径。
城南皮卡丘·2025-01-22 10:24

Mysql面试题----MyISAM和InnoDB的区别

数据存储结构MyISAM：将表数据和索引分开存储，数据文件和索引文件分别以.MYD和.MYI为扩展名。数据文件按照记录插入的顺序存储，索引文件则是B+树结构，叶子节点存储的是数据记录的物理地址。
指尖下的技术·2025-01-22 10:54

数据仓库，数据集市介绍

文章目录定义四大特征面向主题数据仓库中数据和传统数据库中数据的不同之处：每个主题所需要的数据存储集成的非易失随着时间不断变化的数据集市定义数据仓库是一个面向主题的，集成的，非易失性的且随时间变化的数据集合
铜锣湾扛把子-数据·2025-01-22 10:54

银行风险系统的全面解析：功能作用与系统间的互联互通

这通常涉及对客户信息、市场情况、交易数据等多维度信息的综合分析。风险评估：在识别出风险后，系统会对这些风险进行评估，包括量化估计风险敞口、评估银行是否能够承受这些风险，以及这种风险承担和收益获得是否
菁英猎人职业教育·2025-01-22 10:53

GEE UI：基于sentinel-1 SAR数据处理工具（交互式界面）

目录简介代码解释代码引用结果简介GEEUI：基于sentinel-1SAR数据处理工具（交互式界面）代码解释看起来你提供的是一个用于处理Sentinel-1数据的GoogleEarthEngine脚本。
此星光明·2025-01-22 10:53

网络安全渗透基础

一、基础1、基本要素：保密性：不能非授权访问，通过访问控制与数据加密来保障保密性；完整性：只有授权的人才能修改，通过访问控制来阻止数据篡改，通过算法进行信息验证；可用性：是网络总体可靠性的需求，通过访问控制来阻止非授权人员的访问
Hero.Youth·2025-01-22 10:53

【STM32F1例程5】RT-THREAD实验

2.可伸缩性：RT-Thread可以运行在从几百字节内存的8051到大型的ARM7以及更高性能的处理器上。3.实时性：作为一个
不会计算机的g_c__b·2025-01-22 10:22

如何优化数据库查询性能？请列举一些常见的优化方法。

优化数据库查询性能是提升系统效率和用户体验的重要手段。以下是一些常见的优化方法，结合了多篇证据中的内容：1.使用索引索引是提高查询速度的核心工具，应根据查询字段和表大小合理创建索引。
破碎的天堂鸟·2025-01-22 10:52

Java中的响应式编程与Reactor框架

响应式编程（ReactiveProgramming）是一种面向数据流和变化传播的编程范式，其目的是构建异步、非阻塞的事件驱动应用程序。
微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技·2025-01-22 10:52
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