数据库机器学习运维第6页

使用AirtableLoader轻松加载数据到Python

Airtable作为一种灵活的数据库应用，提供了简便且强大的数据处理方式。而通过使用AirtableLoader这种工具，可以轻松地将Airtable中的数据加载到Python项目中进行处理。

bavDHAUO·2025-03-24 06:17

Orange 单体架构 - 快速启动

1后端服务1.1基础设施组件说明版本MySQLMySQL数据库服务5.7/8+JavaJava17redis-stackRedis向量数据库最新版本Node安装Node22.11.0+1.2orange-dependencies-parent

mmd0308·2025-03-24 06:14

SpringbootActuator未授权访问漏洞

然而，其默认配置会出现接口未授权访问，导致部分接口会泄露网站数据库连接信息等配置信息，使用Jolokia库特性甚至可以远程执行任意代码，获取服务器权限。

web_15534274656·2025-03-24 06:43

运维面试题（七）

1.statefulset用来管理有状态的应用程序，有状态是什么意思？每一个pod都有一个固定的网络标识符，在整个生命周期中不会改变。每个实例都可以拥有自己的持久化存储卷，即使容器被删除并重新创建，存储卷仍然存在。StatefulSet确保了Pod按照顺序启动、更新和终止。2.主键是什么，它与索引有什么关系？主键确保表中每一行数据都可以被唯一标识，避免数据重复。主键通常会自动创建一个唯一索引，加快

a_j58·2025-03-24 06:09

深夜惊魂：当监控告警“撒谎”时，SRE 如何逆风翻盘？

开始一、故障场景深度还原时间：2025年1月3日02:00（GMT+8）环境：•数据库集群：MySQL8.0.35，通过KubeBlocks部署（3节点，跨AZ）•监控架构：•Prometheus-Opera

YAMLMaster·2025-03-24 06:09

云原生工程师必修课：如何揪出“假忙真闲”的应用元凶

开始介绍在分布式系统和高并发场景中，高负载（HighLoad）与低使用率（LowUtilization）的共存矛盾是运维和开发者的常见挑战。这种问题往往隐蔽性强，传统监控指标难以直接定位根因。

YAMLMaster·2025-03-24 06:08

k8s运维设置Pod实现JVM内存根据容器内存动态调整

风行無痕·2025-03-24 05:38

【机器学习】算法分类

有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Linux------Redis(软件安装，Linux下和Windows下)，NoSQL（简单了解）

(读写分离)3.分库分表+水平拆分+MySql集群4.如今最近的年代5.为什么要使用NoSQL2.什么是NoSQL1.NOSQL2.特点3.3v+3高3.NoSQL的四大分类1.kv键值对：2.文档型数据库

.墨迹.·2025-03-24 05:37

Python 单例模式的 5 种实现方式：深入解析与最佳实践

这种模式在许多场景中非常有用，例如全局配置管理、日志记录器、数据库连接池等。然而，Python的灵活性使得实现单例模式有多种方式，每种方法都有其特点和适用场景。

做测试的小薄·2025-03-24 05:37

基于跳表实现的轻量级KV存储引擎项目总结

项目介绍KV存储引擎众所周知，非关系型数据库redis，以及levedb，rockdb其核心存储引擎的数据结构就是跳表。本项目就是基于跳表实现的轻量级键值型存储引擎，使用C++实现。

码云笔记·2025-03-24 05:04

【设计模式】C++ 单例模式总结与最佳实践

数据库连接池：防止创建多个数据库连接，提高性能。资源管理器：如线程池、驱动管理器等。

白码思·2025-03-24 05:33

从零实现KV存储项目实战

本项目是从零实现一个完整的、兼容Redis协议的KV数据库项目。通过每一行代码的编写。

程序员老舅·2025-03-24 05:33

MongoDB慢日志查询及索引创建

MongoDB的慢日志（SlowQueryLog）对于运维和程序员来说都非常重要，因为它直接关系到数据库的性能和应用程序的稳定性。以下分享介绍下MongoDB慢日志查询及索引创建相关的一些笔记。

laolitou_1024·2025-03-24 05:33

StarRocks中优雅处理JSON与列表字段的初步示例

StarRocks是一种兼容MySQL语法,自带对JSON,ARRAY等格式支持的数据库.文章目录一StarRocks是什么？与MySQL有何关系？

t.y.Tang·2025-03-24 05:58

使用 Airbyte Typeform 加载器进行数据文档化

在数据集成的世界中，Airbyte是一个非常强大的平台，它为我们的ETL管道提供了从API、数据库和文件到数据仓库和湖泊的连接器。

shuoac·2025-03-24 04:55

使用Couchbase实现高效的AI应用缓存与数据存储

Couchbase作为一款分布式NoSQL云数据库，其性能、可扩展性以及对AI、边缘计算应用的支持能力，使其成为优秀的选择。

scaFHIO·2025-03-24 04:54

CPU占用率飙升至100%：是攻击还是正常现象？

在运维和开发的日常工作中，CPU占用率突然飙升至100%往往是一个令人紧张的信号。这可能意味着服务器正在遭受攻击，但也可能是由于某些正常的、但资源密集型的任务或进程造成的。

群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。

shuoac·2025-03-24 03:17

多级缓存设计实践

如果缓存中存在，则直接返回缓存中的数据，称为“缓存命中”；如果缓存中没有该数据，则从源数据存储（如数据库或远程服务器）中获取数据，并将其

MClink·2025-03-24 03:46

一文读懂 Linux 下 Docker 搭建及简单应用

一、引言在Linux系统的运维与开发场景中，Docker凭借其高效的容器化技术，极大地简化了应用部署与管理流程。它打破了传统环境配置的复杂性，实现应用及其依赖的封装，确保在不同环境中稳定运行。

Waitccy·2025-03-24 03:44

Mulvus向量库数据插入失败排查

Mulvus是一个开源的向量数据库，要判断数据是否成功插入以及在插入失败时进行排查，可以参考以下方法：确认数据是否成功插入1.API返回结果在使用Mulvus提供的API插入数据时，API会返回相应的结果信息

Sirius Wu·2025-03-24 03:13

debian(ubuntu) 系统 vsftpd 配置虚拟帐号

libpam-mysql和vsftpdapt-getinstalllibpam-mysqlapt-getinstallvsftpdmysql的库,表,字段,假设如下:库名DBV表名TB字段USER和PASSWORD数据库的帐号密码

eli960·2025-03-24 02:06

Java 常用类Date

包名为spl的Date类作用于和spl数据库打交道，其内容只包括日期，没有时间，包名为util的Date类作用于平常日期使用其内容包括日期和时间，且大部分的构造器和方法已经过时了，下面介绍的是平时还可以使用的方法和构

浅橙boy·2025-03-24 02:35

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

PHP框架为基础的购物平台设计思路分步骤说明

以下是以PHP框架为基础的购物平台设计思路分步骤说明：一、技术选型阶段技术栈={后端框架：Laravel/Yii2（提供ORM、路由、中间件支持）前端框架：Vue.js/React（可选SPA方案）数据库

星糖曙光·2025-03-24 02:32

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程

openwin_top·2025-03-24 01:27

夜莺[n9e] v6 中心机房部署

文章目录夜莺v6中心机房部署n9e监控服务VictoriaMetrics时序数据库Categraf采集器夜莺v6中心机房部署n9e监控服务项目介绍-快猫星云(flashcat.cloud)IP：192.168

DuanHao_·2025-03-24 01:55

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

ArangoDB作为一个可扩展的图数据库系统，能够加速从连接数据中获取价值。本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB，并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。

eahba·2025-03-24 01:54

基于JAVA中的spring框架和jsp实现自然灾害论坛平台项目【附项目源码+论文说明】

摘要在上个世纪末期，也就是20世纪末，随着计算机技术的发展与进步和数据库方面的知识在互联网的大力运用，互联网技术以及网站技术在网上的大力推广，网上论坛（自然灾害论坛）也逐渐在网兴起，它的出现帮助了网上各种特定的群体进行一个在线的知识传递与信息的交流

大雄是个程序员·2025-03-24 01:53

binlog和redolog

这两个是MySQL面试核心知识点，下面详细解释：✅一、概念区分内容binlog（归档日志）redolog（重做日志）属于MySQL层（Server层）InnoDB存储引擎层作用记录所有修改数据库的数据操作

重生之我在成电转码·2025-03-24 00:17

【读点论文】Chain Replication for Supporting High Throughput and Availability

比如传统的关系型数据库，其保证了强一致性，但往往牺牲了可用性和吞吐量。而像NoSQL数据库，虽然其吞吐量、和扩展性很高，但往往只支持最终一致性，无法保证强一致性。

寻雾&启示·2025-03-24 00:46

【自建分布式数据库详细指南】（五）使用：常见API及使用问题

延续前几篇文章，下面着重从一些基本的API讲讲从入门到习惯的常用方法，后续更新。USAGE1节点管理设置主节点，又成为协调节点SELECTcitus_set_coordinator_host('coord.example.com',5432);step1.创建节点select*frommaster_add_node('new-node',12345);step2.删除节点step3.新增节点后重新

大板牙花生·2025-03-24 00:43

【商城实战(55)】商城数据库备份：策略与实操指南

【商城实战】专栏重磅来袭！这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节，还是探寻商城运营之道，本专栏都能提供从0到1的系统讲解，助力你打造独具竞争力的电商平台，开启电商实战

奔跑吧邓邓子·2025-03-23 23:12

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。

lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本

扉间798·2025-03-23 22:01

程序代码篇---Pyqt的密码界面

文章目录前言一、代码二、代码解释2.1用户数据库定义2.2窗口初始化2.3认证逻辑2.5角色处理2.6错误处理优化2.7功能扩展说明2.7.1用户类型区分管理员普通用户其他用户2.7.2安全增强建议三、

Ronin-Lotus·2025-03-23 22:01

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

还得重复读这一篇论文，有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动，使数据无法被机器学习算法利用，从而防止数据被未经授权地使用。

开心星人·2025-03-23 22:01

架构师必知必会系列：数据架构与数据管理

它由数据中心和IT平台、数据库、文件系统、网络、安全、计算资源等构成。其目的是为了满足业务需求、提升组织效率和降低成本。数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。

AI天才研究院·2025-03-23 22:29

机器学习 Day01人工智能概述

1.什么样的程序适合在gpu上运行计算密集型的程序：此类程序主要运算集中在寄存器，寄存器读写速度快，而GPU拥有强大的计算能力，能高效处理大量的寄存器运算，因此适合在GPU上运行。像科学计算中的数值模拟、密码破解等场景的程序，都属于计算密集型，在GPU上运行可大幅提升运算速度。易于并行的程序：GPU采用SIMD架构，有众多核心，同一时间每个核心适合做相同的事。易于并行的程序能充分利用GPU这一特性

山北雨夜漫步·2025-03-23 22:58

Spring事务失效的常见场景

1事务1.1数据库事务作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全执行，要么完全不执行1.2事务的四大特性（ACID）原子性(Atomicity)：要么成功，要么失败。

红云梦·2025-03-23 21:49

机器学习：让计算机学会思考的艺术

目录什么是机器学习？机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习？结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近，而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下：随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步，直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点：简单且易于实现。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？