MySQL架构及优化第2页

数字化转型的三个阶段：信息化、数字化、数智化

本文将对这三个阶段进行详细剖析，帮助您理解每个阶段的特征、目标及实施要点。第一阶段：信息化（Informatization）定义与目标信息化是数字化转

兴风键盘侠·2025-01-20 00:36

C#html生成pdf之wkhtmltopdf及参数说明

实现方法#regionHTML生成PDF//////HTML生成PDF//////页面URL如：http://127.0.0.1/index.html///保存地址如：/upload/pdf/123.pdf///publicstaticboolHtmlToPdf(stringurl,stringpath){if(string.IsNullOrEmpty(url)||string.IsNullOrE

Mick_小马哥·2025-01-20 00:30

舵机SG90详解

1.源码下载及前置阅读本文首发良许嵌入式网：https://www.lxlinux.net/e

·2025-01-19 23:38

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步

2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

基于Keystone架构的DSP

一、keystone架构组成部分1）.全新的C66x定点/浮点内核：速度高达1.25GHz的高性能DSP内核，单个器件上可实现最高320GMAC和160GFLOP定点及浮点整合性能，整合多个DSP，节省板级空间

方克明·2025-01-19 23:24

Vue中常见问题汇总及解决方案（三）

目录the“scope”attributeforscopedslots….replacedby“slot-scope”since2.5UncaughtReferenceError:Vueisnotdefined!ERRORinstatic/js/xxxxxxx.jsfromUglifyJsprops不使用:(v-bind)可以传递值么!UncaughtTypeError:Cannotsetprop

小刘哥007·2025-01-19 23:23

Openstack架构构建及详解(5)--Neutron组件(1)

5、验证[root@controller~]#sourceadmin-openrc.sh列出加载的扩展模块，确认成功启动neutron-server进程。[root@controller~]#neutronext-list±----------------------±----------------------------------------------+|alias|name|±-----

2401_84024576·2025-01-19 23:50

CSDN简介

CSDN（ChineseSoftwareDeveloperNetwork），全称“中国软件开发者网络”，是一个专注服务于IT专业人士及IT企业的知识传播、在线学习、职业发展等全生命周期服务的平台。

神罗天征666·2025-01-19 23:19

Openstack架构构建及详解(2)--keystone组件

⚫服务目录管理User（用户)一个人、系统或服务在OpenStack中的数字表示。已经登录的用户分配令牌环以访问资源。用户可以直接分配给特定的租户，就像隶属于每个组。Credentials（凭证）用于确认用户身份的数据。例如：用户名和密码，用户名和APIkey，或由认证服务提供的身份验证令牌Authentication（验证）确认用户身份的过程。Token（令牌）一个用于访问OpenStackAP

2401_85112189·2025-01-19 22:16

新手对于中国工业互联网2.0架构的认知

目录2.0体系架构组成部分各部分细分：为了推动工业互联网的发展，各个国家的工业互联网联盟纷纷推出了自己的工业互联网参考架构模型，用以指导相关标准体系建设及产业推进。

2301_80509398·2025-01-19 22:15

PSO粒子群优化算法无人机路径规划

PSO算法源于对鸟群觅食行为的模拟，将每个粒子视为搜索空间中的一个潜在解。在无人机路径规划中，粒子的位置可表示无人机在空间中的路径点坐标等信息，速度则表示路径的变化趋势等。代码获取方式1：私信博主代码获取方式2利用同等价值的matlab代码兑换博主的matlab代码先提供matlab代码运行效果图给博主评估其价值，可以的话，就可以进行兑换。

九亿AI算法优化工作室&·2025-01-19 22:12

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 22:42

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark作业提交到集群上去执行；二是批处理，通过spark-submit提交打包好的spark应用jar到集群中进行执行。这两种运行方式都需要安装spark客户端配置好yarn集群信息，并打通集群网

house.zhang·2025-01-19 22:40

提高记忆力day01

（1）没有找到正确的记忆方法（2）压力大导致容易紧张（3）疾病和药物的原因（4）吸烟及过度的饮酒问题三：什么是记忆？记忆是对经历过的事务能够记住，并能在以后再现。包括识记，保持，再现。

三次拒绝王俊凯·2025-01-19 21:09

大数据学习（四）：Livy的安装配置及pyspark的会话执行

一个基于Spark的开源REST服务，它能够通过REST的方式将代码片段或是序列化的二进制代码提交到Spark集群中去执行。它提供了以下这些基本功能：提交Scala、Python或是R代码片段到远端的Spark集群上执行；提交Java、Scala、Python所编写的Spark作业到远端的Spark集群上执行；提交批处理应用在集群中运行。从Livy所提供的基本功能可以看到Livy涵盖了原生Spar

猪笨是念来过倒·2025-01-19 21:08

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

#理论介绍RepConv通过将多个卷积操作合并成一个卷积操作来优化计算的。首先在训练过程中使用多种操作（如多个卷积层、跳跃连接等）来提高模型的表达能力和

挂科边缘·2025-01-19 21:01

《现代CSS技术应用与实践》小册完结啦！

小册内容涵盖现代CSS的基础知识、CSS嵌套及作用域、CSS布局技术与技巧、

·2025-01-19 19:59

Linux下比ack更快的ag搜索命令详解

简介ag命令（TheSilverSearcher）是一款用C编写的快速且对开发人员友好的文本搜索工具，针对源代码搜索进行了优化。它与ack类似，但速度更快，因此深受开发人员喜爱，可用于搜索代码库。

·2025-01-19 19:27

angular 新语法糖学习一

延迟视图@defer是Angularv16引入的一项功能，用于优化组件的加载和渲染。它提供了一种延迟加载组件的方法，可以减少初始渲染时的开销，延迟加载（LazyLoading）主要是通过路由实现的。

·2025-01-19 19:56

NPM 包开发与优化全面指南

·2025-01-19 19:54

基于LSTM的空气污染情况预测与可视化平台设计与实现

一、选题来源及意义（一）选题来源改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的伟大成就。随着城市化进程的加快和工业发展的加速，空气污染问题已经成为影响我国城市居民生活质量的重要因素。

QQ346127357·2025-01-19 19:18

Python 网络爬虫高级教程：分布式爬取与大规模数据处理

经过基础爬虫和进阶爬虫的学习，我们已经掌握了爬虫的基本原理、动态内容处理及反爬机制的应对。然而，当我们面对海量数据或需要高效爬取多个站点时，分布式爬虫和数据存储、处理能力就显得尤为重要。

Milk夜雨·2025-01-19 18:15

AI绘画工具介绍

以下是对几款主流AI绘画工具的详细介绍及横向对比：一、主流AI绘画工具介绍Midjourney简介：Midjourney是一个独立的研究实验室，专注于人工智能绘图，被广泛应用于设计、艺术创作、广告制作等领域

编程小郭·2025-01-19 18:15

应用"懒加载"模式，优化@Transactional事务性能

背景在项目开发中，使用@Transactional注解来管理事务非常方便，且优雅。但是也存在一个问题：长事务问题很多被@Transactional标记的方法，实际上并不需要进行数据库操作，或者说，它们在执行的很长一段时间内都不会真正触发数据库访问。举个例子，我们的业务逻辑可能如下：@ServicepublicclassOrderService{@Transactionalpublicvoidpro

·2025-01-19 18:49

Objective-C语言的语法糖

在这篇文章中，我们将深入探讨Objective-C语言中的语法糖，如何利用这些语法糖来优化我们的代码结构和可读性。一、Objective-C简介1.

Quantum&Coder·2025-01-19 18:44

网络爬虫——分布式爬虫架构

本节将从Scrapy框架的基本使用、Scrapy-Redis的分布式实现、分布式爬虫的优化策略等多个方面展开，结合实际案例，帮助开发者掌握分布式爬虫的设计与实现。1.Scrapy框架的核心

好看资源分享·2025-01-19 18:40

css‘s hover VS mobile

30smoveinfinitelinear;/*&:hover{animation-play-state:paused;*/}原本写的好好的，测试说：“移动端点击滚动条，跳转到其他页面后，返回当前页面，滚动条不滚动；可以优化位点击后继续滚动

溪ｉ·2025-01-19 17:37

idea大小写转换快捷键，及设置快捷转换格式

idea给用户提供了大小写快速转换的快捷键shift+Alt+u,贴心的idea还给提供了7种转换方式，我一般只用a_bc转驼峰aBc本来挺好用的但每次要按快捷键5次才能达到我的效果，所以请看设置图：只勾选两个，保存后就只会在这两种格式之间互相转换了

小可乐-我一直在·2025-01-19 17:36

Windows 蓝牙驱动开发-蓝牙设备栈

下图显示了蓝牙驱动程序堆栈中的模块，以及WindowsVista及更高版本中不包含的可能的自定义用户模式和内核模式驱动程序。这些自定义驱动程序称为配置文件驱动程序。

程序员王马·2025-01-19 17:29

汇编 DA A十进制调整指令

出错原因及调整方法BCD码（4位二进制编码）共有十六个编码，但只用了其中的10个，剩余六个就没有用到。而这六个没有用到的编码为无效编码。

又又(づ ●─● )づ·2025-01-19 17:28

Optocon光纤温度传感器：精确、耐用、高效的温度监测解决方案

在工业、医疗和科研界的应用中，Optocon光纤温度传感器因其高精度测量、耐高温能力及响应速度和持久的使用寿命等关键特点，赢得了认可和使用。

欣佰特cnbestec·2025-01-19 16:57

【数据结构】—— 顺序表的实现与优化：空间管理与增容策略

在这篇博客中，我们将深入探讨顺序表的结构、分类、实现方法以及它的一些问题与优化策略，尤其是如何解决空间浪费和增容问题。顺序表的基本概念与结构顺序表（

酷酷的崽798·2025-01-19 16:25

一款低功耗BLE5.0蓝牙透传模块---MG-LINK Mini

蓝牙透传模块是基于蓝牙芯片的基础及目前物联网数据传输的市场需求研发推出的，在产品性能和使用便捷性上更具优势，且目前市场上的蓝牙透传模块基本都支持二次开发，既能满足产品智能化的功能性需求，也可以有效缩短产品研发周期

EVERSPIN·2025-01-19 16:24

iOS - 关联对象的实现

根据源码总结一下关联对象(AssociatedObjects)的实现：1.关联对象的基本结构//对象的isa结构中包含关联对象标记unionisa_t{struct{uintptr_tnonpointer:1;//是否使用优化的

Batac_蝠猫·2025-01-19 16:24

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器（GPU）。相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。

wit_@·2025-01-19 16:53

JVM 监控与分析工具你用过哪些？介绍一下。思维导图代码示例（java 架构）

JVM监控与分析工具介绍在Java应用开发和运维过程中，使用合适的监控与分析工具可以帮助我们更好地理解应用的运行状态，优化性能，诊断问题。以下是一些常用的JVM监控与分析工具及其特点和使用方法。

用心去追梦·2025-01-19 16:21

足球直播站源码怎么搭建

搭建一个足球直播站涉及到多个步骤，包括获取源码、准备开发环境、部署配置、自定义内容和样式、测试优化以及上线运营。

sanx18·2025-01-19 16:47

使用vue3实现语音交互的前端页面

代码地址：https://github.com/ZZD3627/my-third-vue.git需求1.前端实现录音并将音频传到通过http请求将音频传递到后端2.基于后端识别的语音及后端返回的内容进行语音沟通实现

张正栋·2025-01-19 15:44

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

花费了很长时间整理编辑，转载请联系作者授权，违者必究。特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。这里我总结了一些机器学习中常见的比较有用的特征选择方法并附上相关python实现code。希望可以给大家一些启发。首先，我们为什么要进行特征选择呢？它有以下几个优点：减少过拟合：冗余数据常常

Blair Long·2025-01-19 15:14

python 微信群发_Python-Pyqt5编写微信群发软件

环境：Python3.7，Eric6，Pyqt5Python库：wxpywxpy在itchat的基础上，通过大量接口优化提升了模块的易用性，并进行丰富的功能##扩展。

weixin_39624816·2025-01-19 15:13

【深度学习】Huber Loss详解

文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4

小小小小祥·2025-01-19 15:40

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节，帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练？高效性：无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展，都能充分利用你的硬件。多功能性：

小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？YOLOV8官网：https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOV8n/s/m/l/x信息

小小小小祥·2025-01-19 15:40

DynamicDatasource动态数据源实现及使用

文章目录动态数据源DynamicDatasource简介源码分析ThreadLocal和AbstractRoutingDataSourceDynamicRoutingDataSourceDynamicDatasource快速开始项目结构Maven依赖application.yml配置文件sql脚本动态加载数据源动态切换数据源手动实现核心类`DataSourceContextHolder`核心类`D

m0_74825074·2025-01-19 15:09

微信小程序之单选框

本文将介绍小程序中单选框的特点和作用及相应示例。一、单选框的特点和作用特点：单一选择：用户只能选择一个选项，适合于互斥项的选择。

ch_s_t·2025-01-19 14:06

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等

WangYan2022·2025-01-19 14:34

【学习总结|DAY027】JAVA操作数据库

本文将详细介绍JDBC、MyBatis及SpringBoot配置文件相关知识，并给出实用代码示例。

123yhy传奇·2025-01-19 14:33

【学习总结|DAY029】后端Web实战(员工管理)一：多表操作与查询优化

本文将深入探讨Tlias系统员工管理模块的开发过程，重点聚焦于多表关系处理、多表查询实现以及员工列表查询的优化，为开发者提供全面的技术参考。