MySql深度优化第5页

Fluss 与数据湖的深度解析（二）

上一篇文章中我们说了Fluss与Paimon数据湖的三个相关问题：如何查询Paimon数据湖中的数据？如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”？如何只查询Fluss中的数据？大家可以先去看这一篇文章，其中第二点如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”中还遗留一个问题：在做数据查询的时候Fluss和Paimon数据湖是怎么保证数据一致性的，也就是事务的。还有第三点如何只查询Flu

·2025-01-19 19:58

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

MyBatis学习笔记

MyBatis学习笔记MyBatis绪论功能：访问数据库相当于增强版JDBC官网：mybatis–MyBatis3|简介MyBatis环境JDK1.8MySQL5.7/8.0（经典！）

繁星依月·2025-01-19 19:16

Python 网络爬虫高级教程：分布式爬取与大规模数据处理

本篇博客将带你迈向网络爬虫的高级阶段，学习分布式爬取、大规模数据处理以及性能优化。一、分布式爬虫的概念1.什么是分布式爬虫？分布式爬虫是指通过多个节点协作完成大规模网页爬取任务的爬虫架构。

Milk夜雨·2025-01-19 18:15

AI绘画工具介绍

市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。

编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。

编程小郭·2025-01-19 18:45

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

mysql_real_connect的概念和使用案例

mysql_real_connect是MySQLCAPI中的一个函数，用于建立一个到MySQL数据库服务器的连接。

青草地溪水旁·2025-01-19 18:11

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

【mybatis】基本操作：详解Spring通过注解和XML的方式来操作mybatis

mybatis的常用配置配置数据库连接#驱动类名称spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver#数据库连接的urlspring.datasource.url

m0_74824552·2025-01-19 18:09

摆脱焦虑，释放大脑——GTD（Get Things Done）的核心与深度实践

在我们的日常工作中，总会有那么一刻，突然间产生强烈的焦虑感：明明有一件重要的事还没做，然而它又像消失在时光流转中的迷雾一样，让人抓不住。你知道它很重要，可它却摆脱了大脑的捕捉，像空气一样无形、无声。一旦在老板的晨会上被点名，心头的五雷轰顶刹那间提醒了你：“原来是这个！”这种记忆的疏忽，正是许多人管理时间的最大障碍。无论是灵感的闪现，还是老板交代的琐碎任务，脑海中的瞬时遗忘都成为我们面临的最真实困境

Qingzong_MA·2025-01-19 18:37

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

基于深度学习的认知架构的AI

基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。

SEU-WYL·2025-01-19 17:06

【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

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

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

本文将详细分析AI大模型的主要评价指标，并对国内常见大模型进行具体对比，提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指

wit_@·2025-01-19 16:51

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

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

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

从零开始的 AI Infra 学习之路

从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM

SSS不知-道·2025-01-19 15:15

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

算法打卡：第十一章图论part02

如果满足条件则岛屿数量加1，再通过深度优先遍历将其上下左右的陆地设置为访问过。注意：每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的，所以不用写结束条件。

菜鸟求带飞_·2025-01-19 15:11

MySQL中LIMIT x,y；语句的意思与用法。

举例：LIMIT表示分页查询，LIMIT0,5;表示从索引为0的位置，就是第一个往后查5条数据。再比如：LIMIT4,8;表示从索引为4的位置也就是第五条开始往后查8条数据。好的想法是十分钱一打，真正无价的是能够实现这些想法的人。

海宁不掉头发·2025-01-19 15:10

【深度学习】Huber Loss详解

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.总结4.1优化平滑

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。

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。

小小小小祥·2025-01-19 15:40

基于邻接表的深度优先遍历（非递归）

设计一个算法，实现从顶点v出发的深度优先遍历的非递归过程。输入多组数据，每组m+2数据行。第一行有两个数字n和m，代表有n个顶点和m条边。顶点编号为1到n。

m0_57741101·2025-01-19 15:38

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）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

WangYan2022·2025-01-19 14:34

体育比分网站搭建的常规流程参考教程

例如，用户可能关注实时比分更新的速度与精确度，全面的赛事覆盖范围，深度的数据分析，以及便利的社交互动功能等。

翱翔的猪脑花·2025-01-19 14:34

【学习总结|DAY027】JAVA操作数据库

例如，我们在使用MySQL数据库时，需引入mysql-connec

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。

123yhy传奇·2025-01-19 14:33

【学习总结|DAY026】MySQL基础

123yhy传奇·2025-01-19 14:02

MySQL无限极分类表设计：实战项目中的高效解决方案

下面将介绍一种适用于MySQL数据库的无限极分类表设计，并对其设计思路、优缺点进行详细分析，希望能为同行们提供一些有价值的参考。表结构设计我们设计的无限极分类表名为cat

MissYou-Coding·2025-01-19 13:00

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。

NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

mysql mvcc

mysqlMVCCMVVC实现：排他锁+undolog+版本事务链+一致性read-view视图+版本事务链匹配规则一致性非锁定读在InnoDB存储引擎中，多版本控制(multiversioning)openinnewwindow

jie_1024·2025-01-19 13:28

自强学堂mysql_Django ——自强学堂学习笔记

(一)、启动服务器E:\ScienceSoft\Python\Django\Django_project>pythonmanage.pyrunserver0.0.0.0:8000Performingsystemchecks...Systemcheckidentifiednoissues(0silenced).July22,2017-17:00:33Djangoversion1.11.3,using

weixin_39792049·2025-01-19 13:27

mysql mvcc 并发update_MySQL——MVCC--多版本并发控制机制

前言以下的分析均在mysql的InnoDB引擎下。假设此时事务A与事务B同时执行。

瓦罗兰十字军·2025-01-19 13:56

mysql mvcc与锁的关系_mysql四种隔离级别和mvcc以及锁之间的关系

什么是事务的隔离级别隔离级别：理解隔离级别之前需要先了解事务的四个特性，分别是：A(Atomic)：原子性是指数据库的事务是一个不可分割的工作单位，只有数据库事务都成功才算成功，任何一个SQL的失败，数据库状态都必须回退到事务开始前的状态C(Consistence)：一致性是指事务将数据库的状态从一种状态转变为下一个一致的状态。在事务的开始和结束后，数据库的完整性约束都没有被破坏。I(Isolat

夏至未至·2025-01-19 13:25

mysql MVCC

简介MVCC（Multi-VersionConcurrencyControl）即多版本并发控制。MVCC的实现原理我们在了解MVCC之前，首先先了解一下几个比较常见的锁。读锁：也叫共享锁、S锁，若事务T对数据对象A加上S锁，则事务T可以读A但不能修改A，其他事务只能再对A加S锁，而不能加X锁，直到T释放A上的S锁。这保证了其他事务可以读A，但在T释放A上的S锁之前不能对A做任何修改。写锁：又称排他

秦淼·2025-01-19 13:54

c++写高性能的任务流线程池（万字详解！附完整github代码）

线程池使用modThreadLockTaskSemaphoreQueue优化：WorkSteal-任务偷窃机制任务偷窃机制，顾名思义就是偷取任务。

听风Q·2025-01-19 12:19

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。

马拉AI·2025-01-19 12:48

2006-2020年区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算

download.csdn.net/download/2401_84585615/89919914中国区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算2006-2020年中国区域经济高质量发展是国家经济发展战略的重要组成部分，旨在通过优化资源配置

小王毕业啦·2025-01-19 11:16

PG vs MySQL mvcc机制实现的异同

MVCC实现方法比较MySQL写新数据时，把旧数据写入回滚段中，其他人读数据时，从回滚段中把旧的数据读出来PostgreSQL写新数据时，旧数据不删除，直接插入新数据。

进击的CJR·2025-01-19 11:45

使用 Java 和 FreeMarker 实现自动生成供货清单，动态生成 Word 文档，简化文档处理流程。

物料清单生成器（支持中文文件名、样式美化、数据合并）目录引言项目结构源代码展示1.WordController2.WordUtil工具类3.FreeMarker模版4.POM依赖WordController类深度

熊文豪·2025-01-19 11:14

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选

nk妹妹·2025-01-19 11:43

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