Logback对比

用户实操 | GBase 8a MPP Cluster慢SQL分析排查和优化方法

本期供稿|中国农业银行研发中心蔡鹍鹏01排查和优化方法SQL任务历史性能对比分析：通过开启GBase8a的audit_log审计日志，可以连续收集周期性任务的执行时间，通过对比相同SQL任务历史执行时长可以判定相同任务
GBASE数据库·2025-02-17 13:14

GBase 8a数据库多并发insert性能缓慢的优化

多并发insert缓慢优化场景分析在业务上或者数据迁移时，经常会出现对同一张表进行多并发的insertvalues操作，GBase8a虽然支持标准的sql插入方式，但同一般的关系型数据库对比，8a的强项在于大事务和大数
GBASE数据库·2025-02-17 13:44

数字内容体验未来趋势：五大平台横向对比与深度解析

本文将围绕这三大支柱，通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践，揭示未来数字内容体验的演进方向。首先，AI驱动不仅改变了内容分发的效率，更通过深度学习算法实现用户行
清风徐徐de来·2025-02-17 11:04

谭浩强C语言程序设计（第五版）知识点总结(1)

1.2什么是计算机语言1、计算机语言发展三阶段及特点对比维度机器语言（低级语言）汇编语言（低级语言）高级语言表现形式二进制代码（0/1组合）助记符（如ADD/SUB）自然语言+数学表达式（如PRINT*
锦翎掠霄·2025-02-17 11:59

销售易NeoCRM与Salesforce：优势特色大比拼

本文将从功能、用户体验、价格、市场评价以及适用场景等方面对这两款CRM系统进行对比总结和盘点。
·2025-02-17 11:37

Linux c语言中的IO -- 文件IO

3.文件IO常用函数open()close()对比fopen()与open()打开文件权限read()write()memset/bzero设置一片内存区域的值lseek()stat()获取文件信息opendir
ぃ未来可期·2025-02-17 11:28

销售易NeoCRM与Salesforce：优势特色大比拼

本文将从功能、用户体验、价格、市场评价以及适用场景等方面对这两款CRM系统进行对比总结和盘点。
·2025-02-17 10:05

评测 Ultra 5 225H和Ultra 9 285H选哪个酷睿Ultra5225H和9285H对比

酷睿Ultra9285H采用16核心16线程设计，包含6个P-Core和10个E-Core，基本频率为3.70GHz，最高频率为5.4GHz，提供24MB缓存池。选Ultra5225H还是Ultra9285H这些点很重要看过你就懂了http://www.adiannao.cn/dy酷睿5-220h采用的是RaptorLake架构，Intel7制程工艺。有12核心16线程，最大睿频4.9GHz。有1
2501_90569091·2025-02-17 10:22

【etcd】ubuntu22安装，与redis对比的区别

安装方法1：通过apt安装（简单，但版本可能较旧）步骤更新软件包列表：sudoaptupdate安装etcd：sudoaptinstalletcd启动etcd服务：sudosystemctlstartetcd验证安装：etcdctlversion如果输出类似以下内容，表示安装成功：etcdctlversion:3.4.20APIversion:3.4设置开机自启（可选）：sudosystemctl
{⌐■_■}·2025-02-17 09:42

OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三）

一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar
WHCIS·2025-02-17 08:35

springboot + logback + filebeat + elk 实现分布式日志中心

前言：本文主要介绍docker搭建elk分布式日志平台，利用filebeat监听logback日志文件，传输到elk中，最终在kibana渲染展示。
imalvisc·2025-02-17 08:00

MySQL的集群配置和读写分离配置

MySQL重点概念介绍分布式集群方案主从节点复制分库分表mycat读写分离参数配置MySQL主节点MySQL从节点实例讲演分布式部署性能演示独立mysql对比主从复制+读写分离参考资料：浅谈mysql集群浅谈
lqg_zone·2025-02-17 08:29

简单对比一下Cookie和Session的主要区别

一句话总结：Cookie是检查用户身上的”通行证“来确认用户的身份，Session就是通过检查服务器上的”客户明细表“来确认用户的身份的。Session相当于在服务器中建立了一份“客户明细表”注释：300–20–4kb
程序员琛琛·2025-02-17 06:46

3.2025年个人心仪笔记本

对比14+并没有便宜多少。价格：酷睿：U5-125H
growhuan·2025-02-17 04:34

ChatGPT和deepseek能力对比区别

祥蛇增瑞气，福字映春光。祝你蛇年大吉，家庭幸福，万事顺意。-翻译为英文ChatGPT说：ChatGPTTheauspicioussnakebringsprosperity,andthecharacter"Fu"reflectsthespring'sradiance.WishingyoualuckyYearoftheSnake,ahappyfamily,andsuccessinallthings.祥
分享是一种传递，一种快乐·2025-02-17 04:32

List对象进行排序

目录一、List对象中某个值进行排序代码示例注意事项二、List.sort和Collections.sort异同1.方法所属2.使用方式3.是否修改原列表4.泛型支持5.性能6.适用场景7.示例代码对比使用
Lin_Miao_09·2025-02-17 04:59

显卡性能对比：P100、RTX3090、A40、A100、A800、H100

TeslaP100-PCIE-16GBRTX4090RTX3090V100-SXM2-32GBRTX3080RTX2080TiRTXA4000RTXA5000A100-SXM4-80GBA100-PCIE-40GBTITANXpRTX3060RTX3080TiV100-32GBTeslaT4A800H100世上最全NVDIAGPU参数列表：V100，A100，A800，H100，3090，4090
u013250861·2025-02-17 03:27

qt UI设计架构对比

以下是几种常见的QtUI设计架构及其对比：1.MVC（Model-View-Controller）MVC是一种经典的设计模式，将应用程序分为三个部分：Model：管理数据和业务逻辑。
yaofei2006·2025-02-17 03:23

DeepSeek与ChatGPT的全面对比

在人工智能（AI）领域，生成式预训练模型（GPT）已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来，凭借其卓越的自然语言处理能力，迅速占据市场主导地位。然而，近期中国AI初创公司DeepSeek推出的R1模型，以其高效性和低成本，迅速引起全球关注。本文将深入探讨DeepSeek与ChatGPT的技术差异、性能表现以及各自的应用前景，旨在为读者提供全新的视角和启发。一、技术架构与
测试者家园·2025-02-17 03:52

音响坏了还能修吗——deepseek和chatgpt回答对比

共享您说：音响坏了还能修吗ChatGPT说：ChatGPT音响是否能修理，取决于具体的故障原因和损坏程度。你可以按照以下步骤来判断是否值得维修：1.检查基础问题电源问题：确保音响电源连接正常，尝试更换电源插座或适配器。音频线故障：尝试更换或重新插拔音频线，检查是否是连接问题。音量或静音：检查音量是否调到最低或是否开启了静音模式。设备兼容性：如果是蓝牙音响，尝试重新配对。2.判断具体故障
分享是一种传递，一种快乐·2025-02-17 02:51

【大模型】阿里云百炼平台对接DeepSeek-R1大模型使用详解

目录一、前言二、DeepSeek简介2.1DeepSeek是什么2.2DeepSeekR1特点2.2.1DeepSeek-R1创新点2.3DeepSeekR1应用场景2.4与其他大模型对比三、阿里云百炼大平台介绍
小码农叔叔·2025-02-17 02:48

i510300h和i78750h参数对比哪个好

i510300H是笔记本平台的标准电压处理器，为四核心八线程，主频2.5GHz，睿频4.5GHz，45WTDP，8M三级缓存，passmark跑分为9026分。我的笔记本就是活动时8折抢购的https://list.jd.com/list.html?i7-8750H的规格是6核心12线程，coffcelake架构，主频2.2GHz，单核最大睿频4.1GHz，六核最大睿频3.9GHz，L3缓存9MB
妙龙·2025-02-17 02:46

SAP-ABAP：SAP中REPORT程序和online程序的区别对比

以下是它们的详细对比：1.用途REPORT程序Online程序主要用于数据查询、报表生成和批量数据处理。主要用于交互式操作，如数据输入、修改和实时处理。通常用于后台或批处理任务，用户交互较少。
爱喝水的鱼丶·2025-02-16 19:24

PVE 网络配置详解：双网卡聚合与 Linux 网络管理技巧

本文将以双网卡聚合为核心，详解PVE的网络配置方法，并对比Windows帮助用户快速上手。
The god of big data·2025-02-16 18:51

8 ＞ 查找

算法好坏评价：查找长度：在查找运算中需要对比关键字多少次。反映了查找操作时间的复杂度。平均查找长度：所有查找过程中进行关键字比较的平均值。
irisart·2025-02-16 18:49

【Elasticsearch】keyword分析器

以下是对`keyword`分析器的详细描述，包括其工作原理、适用场景、配置方法以及与其他分析器的对比。1.
risc123456·2025-02-16 17:10

无线网络加密方式对比

加密技术全称加密算法协议背景划分特点WEPWiredEquivalentPrivacy（有线对等保密）rsa数据安全性公司开发的rc4prng算法IEEE802.11b无WEP加密方法很脆弱。网络上每个客户或者计算机都使用了相同的保密字，这种方法使网络偷听者能刺探你的密钥，偷走数据并且在网络上造成混乱WPAWi-FiProtectedAccess（WiFi安全存取）还是WEP中使用的Rc4算法IE
Hacker_Oldv·2025-02-16 16:35

pdf文档提取信息

、核心代码说明1、PyPDF2提取文本2、pdfplumber提取文本和表格3、fitz提取文本和图片4、fitz按页提取图片一、前言    本博客文章介绍pdf的文本、图片、表格等信息提取的技术方案对比
DreamBoy_W.W.Y·2025-02-16 16:03

20.LMAX——DDD的极致性能架构

sid=1940048&ctype=0文章目录历史起源架构目标架构要素时序对比传统时序事件溯源时序LMAX时序单线程非阻塞异步IO（reactor）多线程单线程事件溯源高可用方案代价总结优点缺点适用范围历史
MQLYES·2025-02-16 12:06

Spark 和 Flink

以下是详细对比：1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批（Micro-Batch）为主，但支持结构化流（StructuredStreaming）原生流（TrueStreaming
信徒_·2025-02-16 12:04

Deepseek与doubao|tongyi|wenxin三个大模型对比编写数据处理脚本

今天我们就对比下deepseek、豆包、通义千问、文心一言这四个进行一下对比，对比的题目为：《帮我写一个处理excel数据的python脚本，要求：100万条数据，去除重
AI技术老狗（QA）·2025-02-16 10:48

HBASE面试技巧

以下是一些有效的HBase面试技巧和策略：1.深入理解核心概念技术深度•倒排索引：虽然HBase本身不使用倒排索引（这是搜索引擎如Elasticsearch使用的），但理解这一概念有助于对比不同存储系统的特性
狮歌~资深攻城狮·2025-02-16 06:47

文档比对工具/Word查重（基于python的本地word文档查重）二

根据自己的需求去自定义一些函数1.自定义一个读取对比word文件名的函数。2.自定义一个根据文件名读取word内容函数，并将内容转换为list.3.自定义对比的方法。
筠贝·2025-02-16 05:43

小胡说技书博客分类（部分目录）：服务治理、数据治理与安全治理对比表格

文章目录一、对比表格二、目录2.1服务2.2数据2.3安全一、对比表格下表从多个维度对服务治理、数据治理和安全治理进行详细对比，为读者提供一个直观而全面的参考框架。
小胡说技书·2025-02-16 05:41

三大主流开源硬件对比：Arduino vs BeagleBone vs Raspberry Pi

摘要：本文对比了三款比较流行的，也是比较具代表意义的开源硬件平台ArduinoUno、BeagleBone和RaspberryPi。
带着梦想流浪·2025-02-16 05:38

DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析

Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法：两者均基于强化学习（RL），采用GroupRelativePolicyOptimization（GRPO）算法，通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型
AI生成曾小健·2025-02-16 04:34

deepseek与gpt，核心原理对比

DeepSeek与GPT作为AI大模型，在自然语言处理等领域展现出强大的能力，它们的核心原理对比主要体现在模型架构、训练策略、资源效率以及应用场景优化等方面。
test猿·2025-02-16 04:30

kafka的kafka-console-consumer.sh和kafka-console-producer.sh如何使用

一、两款工具对比功能用途kafka-console-consumer.sh是简单的命令行消费者工具，主要用于在控制台显示从Kafka主题消费的消息，适用于测试生产者是否正常发送消息、查看消息格式等调试场景
WilsonShiiii·2025-02-16 03:56

React VS Vue

以下是对React和Vue的全方位对比：1.核心设计理念React库而非框架：React是一个用于构建UI的库，专注于视图层，其他功能（如路由、状态管理）需要借助第三方库。
懒人村杂货铺·2025-02-16 01:10

Java 中的 HashMap 和 Hashtable 有什么区别？

ConcurrentHashMap所有方法使用synchronized修饰，线程安全锁机制无锁，多线程操作需外部同步全表锁，并发性能较低适用场景单线程或需要高并发性能的场景遗留代码维护，不推荐新项目使用示例代码对比
一只蜘猪·2025-02-15 22:20

【大模型】ChatGPT 数据分析与处理使用详解

目录一、前言二、AI大模型数据分析介绍2.1什么是AI数据分析2.2AI数据分析与传统数据分析对比2.2.1差异分析2.2.2优劣势对比2.3AI大模型工具数据分析应用场景三、AI大模型工具数据分析操作实践
小码农叔叔·2025-02-15 22:48

开源大模型性能追平闭源模型技术路径分析

（预测实现时间：2025Q2）开源模型进化路径MoE架构稀疏训练分布式RLHF2024突破2023现状2025超越性能反超一、现状对比与瓶颈分析（2024Q3）1.核心差距量化指标能力维度闭源模型均值开源模型均值差距比例复杂推理
Mr' 郑·2025-02-15 20:05

Java实现日志全链路追踪.精确到一次请求的全部流程

处理效率.我决定在日志上面优化.实现每次请求有统一的id.通过id能获取当前接口的全链路流程走向.实现效果如下:一次查询即可找到所有关键信息.不再被多线程日志进行困扰了.1:日志打印框架log4j->logbacklogback
王会举·2025-02-15 20:33

深入浅出：8种常见排序算法的效率对比与应用场景（JAVA）

5.归并排序归并排序是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起，即分而治之)。算法核心逻辑如下分割数组首先，把数组分成两半，然后分别对这两半继续进行分割，直到每一部分只有一个元素。每次分割都通过计算中间索引mid=(left+right)/2来进行。排序当数组
技术小泽·2025-02-15 19:22

jQuery.ajax

下面是关于FetchAPI、umi-request、jQuery.ajax和axios的对比表格：FetchAPIumi-requestjQuery.ajaxaxios技术基础基于Promise的现代浏览器
weixin_48357623·2025-02-15 18:52

用python批量_[Python]用python实现批量/并发处理

多提建议/意见~(QQ×××流：24967504)需求：批量查看/对比线上服务器的状态情况，如uptime、df-h、MD5sum文件等等。
weixin_39724266·2025-02-15 15:25

go+系列【数组、集合基础篇】

packagemainimport"fmt"funcmain(){a:=[]float64{1,2,3.4}fmt.Println(a)}而我们使用GO+的话就仅仅只这样写：a:=[1,2,3.4]println(a)对比来看一下
五岁小孩新之助·2025-02-15 14:16

yolo数据增强

，可以根据需要自定义transform=A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5),#水平翻转A.RandomBrightnessContrast(p=0.5),#随机亮度和对比度
攀神·2025-02-15 13:13

python 浅拷贝和深拷贝

浅拷贝（ShallowCopy）语法示例代码1示例代码2深拷贝（DeepCopy）语法示例代码浅拷贝与深拷贝的区别示例：浅拷贝与深拷贝的对比浅拷贝：只复制外层容器，内层嵌套对象仍然是共享的，适用于只关心外层数据的场景
一杯水果茶！·2025-02-15 13:39

VBA两列数据对比查找相同与不同（字典与数组学习笔记）

Subcompare()Dimrowt1%,rowt2%,i%,k%,a%,b%,c%Dimarr,arr1,arr2Dimd1AsObjectDimd2AsObjectSetd1=CreateObject(“scripting.dictionary”)Setd2=CreateObject(“scripting.dictionary”)rowt1=Cells(1048576,1).End(3).R
依酒飘摇·2025-02-15 13:07
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