mysql死锁特征第7页

ASFF算法

1.特征金字塔的缺点：对于单发检测器，在不同尺度上的不一致。2.采用启发式引导的特征选择:大实例通常与上层特征映射相关联，小实例与下层特征映射相关联。

神笔馬良·2025-02-28 00:21

YOLOv11改进 | 检测头改进篇 | 利用ASFF改进YOLOv11检测头，自适应空间特征融合模块，在所有的目标检测上均有大幅度的涨点效果

YOLOv8v10v11专栏限时199元订阅链接:限时199元去b站关注：AI缝合怪订阅YOLOv8v10v11创新改进高效涨点+持续改进500多篇（订阅的小伙伴，终身免费享有后续YOLOv12或是其他版本的改进专栏）目录一、ASFF模块介绍ASFF网络结构图：ASFF的创新点主要包括：作用原理优势二、核心代码三、手把手教你添加v11Detect_ASFFHead检测头模块1.首先在ultraly

Ai缝合怪YOLO涨点改进·2025-02-27 23:19

每日Attention学习24——Strip Convolution Block

ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFromSatelliteImagery模块名称StripConvolutionBlock(SCB)模块作用多方向条形特征提取模块结构模块特点类

xiongxyowo·2025-02-27 22:08

AI探索笔记：线性回归

内容什么是线性回归线性回归（LinearRegression）是统计学和机器学习中最基础且广泛使用的预测模型，用于建立**自变量（输入特征）与因变量（输出目标）**之间的线性关系模型。其核心思想是通

安意诚Matrix·2025-02-27 22:37

ELMo ，LM：一串词序列的概率分布probability distribution over sequences of words

Languagemodelisaprobabilitydistributionoversequencesofwords.GPT与ELMo当成特征的做法不同，OpenAIGPT不需要再重新对任务构建新的模型结构

强化学习曾小健·2025-02-27 22:05

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。

清风AI·2025-02-27 21:03

Python客服机器人

1.功能概述实现一个简单的客服机器人应用，使用Python的Tkinter库构建了图形用户界面(GUI)，并通过与MySQL数据库交互来查询和回复用户的提问。

编织幻境的妖·2025-02-27 21:56

JAVA面试常见题_基础部分_Mysql调优

select*fromemp;在mysql的命令行模式下只能显示两位小数的时间，可以使用如下命令查看具体的执行时间showprofiles;执

茂茂在长安·2025-02-27 20:24

zabbix安装使用

文章目录1.zabbix安装1.1安装zabbix-release1.2安装server/proxy/前端1.2创建数据库1.2.1安装mysql(如果已有数据库可以跳过)1.2.2创建zabbix账号和数据库

吃不到的烤鱼·2025-02-27 20:23

MySQL面试学习

MySQL1.事务事务的4大特性事务4大特性：原子性、一致性、隔离性、持久性原⼦性：事务是最⼩的执⾏单位，不允许分割。

hxung·2025-02-27 20:21

PCA主成分分析降维算法及其可视化（附完整版代码）

主成分分析常用于减少数据集的维度，同时保留对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分、忽略高阶主

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

nestjs+mysql+prisma + swagger项目搭建

nestjs学习（一）项目地址1.基础操作安装nestyarnadd-g@nestjs/cli创建项目nestnewproject-name启动服务器yarnrunstartyarnstart:dev监听文件变化，自动重启服务使用nest-cli快速创建service/controller,会自动引入Module中nestg[文件类型][文件名][文件目录（src目录下）]详细过程可以参考nest

哆啦咪唏·2025-02-27 19:11

从0-1学习Mysql第七章: 分区与分库分表

第七章:分区与分库分表在大数据时代，单个数据库或表往往难以应对海量数据带来的存储、查询和维护压力。分区、分表和分库分表技术正是在这种背景下应运而生。它们通过将数据进行逻辑或物理拆分，实现数据管理的灵活性和系统性能的优化。1.分区表的概念与使用场景1.1什么是分区表？分区表是将一个大表按照某种规则（如范围、列表、哈希等）划分为多个逻辑子表的技术。虽然物理上数据仍存储在同一张表内，但查询时数据库可以根

一小路一·2025-02-27 18:07

自编码器（Autoencoders）

通过训练，自编码器能够学习数据的有效表示，常用于降维和特征提取。相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。

路野yue·2025-02-27 17:55

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。

周玄九·2025-02-27 17:54

MySQL赋予用户权限命令总结

ySQL用户可用权限一个新建的MySQL用户没有任何访问权限，这就意味着你不能在MySQL数据库中进行任何操作。你得赋予用户必要的权限。

雪下的那么认真·2025-02-27 17:53

机器学习——无监督学习(k-means算法)

步骤：1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心；2、对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类；3、接着对标记的聚类中心之后，重新计算出每个聚类的中心点(平均值

张起灵ovo·2025-02-27 16:20

基于springboot的在线小说阅读平台设计与实现-计算机毕业设计源码+LW文档

开发语言：Java框架：springbootJDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql5.7（一定要5.7版本）数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/myeclipse

qq_375279829·2025-02-27 16:15

说话人识别系统原理

简单来说，说话人识别系统就像是一位“语音侦探”，能够通过分析语音中的独特特征，精准地判断出说话者的身份。

醉心编码·2025-02-27 16:14

自动驾驶之BEVDet

BEVDet主要分为4个模块：1、图像视图编码器（Image-viewEncoder）:就是一个图像特征提取的网络，由主干网络backbone+颈部网络neck构成。

maxruan·2025-02-27 16:13

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。

智能算法及其模型预测·2025-02-27 14:31

【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function）

传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系：与其他常见的激活

IT古董·2025-02-27 13:25

绕过【information_schema】，【order by】过滤

*/在这里会被mysql所识别/*!50000information_schema*//*!orderby*/order/*666*/byorder%0abyorder()

小帅一把手·2025-02-27 13:53

基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档

其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。

·2025-02-27 13:54

mycat 分布式mysql_MySQL 部署分布式架构 MyCAT (五)

分片(水平拆分)4.全局表业务使用场景：如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat在Join操作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表join，避免跨库Join，在进行

weixin_39782573·2025-02-27 12:19

Python大数据可视化：基于Python的王者荣耀战队的数据分析系统设计与实现_flask+hadoop+spider

开发语言：Python框架：flaskPython版本：python3.7.7数据库：mysql5.7数据库工具：Navicat11开发软件：PyCharm系统展示管理员登录管理员功能界面比赛信息管理看板展示系统管理摘要本文使用

m0_74823490·2025-02-27 12:47

MySQL数据表操作

目录常用数据类型数值类型整型浮点型字符串类型日期类型数据表的操作查看表结构创建表约束删除表修改表添加列删除列修改列的定义重命名列重命名表总结在学习了数据库操作之后，我们接着来看数据表的相关操作我们首先来学习MySQL

m0_74823490·2025-02-27 12:46

mysql用户名怎么看

要查看mysql中的用户名，可以使用以下方法：使用showdatabases命令查看数据库拥有者信息；使用ps命令查看正在运行的mysql进程；使用whoami命令查看当前操作系统用户名；查看/etc/

begei·2025-02-27 12:14

redission的原理

它的锁机制基于Redis的原子性操作：使用SETNX（SETifNoteXists）命令尝试获取锁，并设置一个过期时间（防止死锁）。通过Lua脚本确保锁的释放是原子性的，只有持有锁的客户端才能释放锁。

深圳卢先生·2025-02-27 10:33

简易图书管理系统——MYsql+Javase+JDBC

目录前言数据表的建立操作包各个类的实现增加类删除类展示类借阅与归还类前言书接上文JDBC编程的学习——MYsql版本-CSDN博客本期我们通过对先前图书管理系统进行改造,是它的数据能保存在数据库中完整代码我已经保存在

callJJ·2025-02-27 10:03

模式识别课程设计：人脸识别背景与问题引入之问题描述

本研究设计了一种基于主成分分析（PCA）[7]和K-L变换的人脸识别系统，利用ORL人脸数据库作为数据源，对输入的人脸图像进行识别，并输出与其特征最相似的人脸。该系统的

XLYcmy·2025-02-27 10:32

2025年CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛，看这一篇就稳了！

目录一、CTF简介二、CTF竞赛模式三、CTF各大题型简介四、CTF学习路线4.1、初期1、html+css+js（2-3天）2、apache+php（4-5天）3、mysql（2-3天）4、python

白帽安全-黑客4148·2025-02-27 09:31

python曲线回归小案例教程

其主要特征如下：非线性关系：曲线回归适用于那些不能用直线来充分描述的数据关系。它允许模型以曲线形式

jackispy·2025-02-27 09:00

【机器学习与数据挖掘实战】案例15：基于LDA模型的电商产品评论数据情感分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-27 09:29

基于 RAG（检索增强生成）、KAG（知识感知生成）和 CoT（链式思维）的生成式语言模型驱动推荐系统

特征工程：行为序列：用户行为的时间顺序，如最近浏览的商品类别。频率与时长：浏览某类商品的频率和时长。转化率：从浏览到购买的转化情况。

路人与大师·2025-02-27 09:27

qt mysql 执行sql_Qt数据库- 执行SQL语句

QtVersion5.14.0QSqlQuery类提供执行SQL语句的接口，并且能够访问执行结果数据集。执行一次查询想要执行SQL语句，只需要创建一个QSqlQuery对象，然后调用它的exec函数，如下代码。(这里构造QSqlQuery对象时没有指定数据库链接名称)QSqlQueryquery;boolflag=query.exec("SELECTname,salaryFROMemployeeW

weixin_39724266·2025-02-27 09:57

Redis面试题----MySQL 里有 2000w 数据，Redis 中只存 20w 的数据，如何保证 Redis 中的数据都是热点数据？

要保证Redis中存储的20w数据都是热点数据，可以从数据筛选和数据淘汰两个大的方面来考虑，以下是详细的实现思路和方法：数据筛选1.基于业务规则分析业务场景：不同的业务场景有不同的热点数据特征。

指尖下的技术·2025-02-27 08:24

ORM框架发展历程和MyBatis的核心应用

JDBC操作1.1JDBC操作的特点最初的时候我们肯定是直接通过jdbc来直接操作数据库的，本地数据库我们有一张t_user表，那么我们的操作流程是//注册JDBC驱动Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver

10年JAVA大数据技术研究者·2025-02-27 08:51

information_schema.processlist 表详解

information_schema.processlist表（或SHOWPROCESSLIST;命令）用于查看MySQL当前所有的连接进程，帮助管理员监控数据库活动并排查性能问题。

坚定的小辣鸡在努力·2025-02-27 08:20

KNN 算法性能跃升秘籍：优化实战，打造高效分类利器！

然而，正如任何算法一样，基础的KNN算法也存在着性能瓶颈，尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时，其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是

清水白石008·2025-02-27 07:16

《李航统计学习方法》学习笔记——第五章决策树

决策树5.1决策树模型与学习5.2特征选择5.2.1信息增益5.2.2信息增益比python代码实现例题：信息增益与信息增益比5.3决策树的生成5.3.1ID3算法（python实现）5.3.2C4.5

eveiiii·2025-02-27 07:40

MySQL8 安装及主从搭建

MySQL8安装及主从搭建文章目录MySQL8安装及主从搭建前言一、MySQL8安装1.下载\上传包到服务器2.创建用户组及用户3.配置my.cnf4.初始化二、搭建主从1.主库配置2.从库配置总结前言

zl_code_le·2025-02-27 07:09

mrmr学习笔记

luojiaao·2025-02-27 05:57

DataFlow 模型是什么？

与此同时，这些数据集的消费者已经进化出复杂的要求，例如事件时间排序和按数据本身的特征进行窗口，此外，他们贪得无

Shockang·2025-02-27 05:55

Python之pymysql模块

文章目录一、环境的配置二、mysql的基本操作三、python操作mysql数据库基础1、连接数据库且创建数据表2、插入数据3、查询数据库4、移动游标指针5、cursor.scroll的用法四、mariadb

鲸鱼妹子‍·2025-02-27 05:52

pymysql - Python 使用 MySQL

PyMySQL是在Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的一个库，Python2中则使用mysqldb。

Encarta1993·2025-02-27 04:51

【MySQL】mysql中的事务

目录1、背景2、事务的特性3、事务之间的几种错误【1】脏读【2】不可重复读【3】幻读4、事务中的隔离级别5、总结1、背景事务是存储引擎层面实现的，有的引擎支持事务，有的引擎不支持事务，我们常用的引擎InnoDB就支持事务，本文大概讲解一下事务的特性，后续再讲解事务的MVCC(多版本并发控制)如何实现的。2、事务的特性事务的特性满足ACID，A(Atomicity)：原子性、C(Consistenc

在成都搬砖的鸭鸭·2025-02-27 04:21

MySQL表的连接

MySQL知识总结在Github上查看《MySQL是怎样运行的》知识总结单表访问方法表的连接原理优化基于查询成本的优化优化需要的统计数据优化基于规则的优化Explain详解InnoDB缓冲区事务redo

011eH·2025-02-27 04:49

【MySQL】左连接右连接内连接与Hash连接、子查询原理与实战（MySQL专栏启动）

本文导读本文介绍MySQL数据库中的左连接、右连接、内连接与Hash连接的工作原理，并分析子查询与JOIN的不同，根据本文所学提供一些工作中需要掌握的实战技巧。

小二上酒8·2025-02-27 04:47

在 Ubuntu 上安装 MySQL 的详细指南

在Ubuntu环境中安装mysql-server以及MySQL开发包（包括头文件和动态库文件），并处理最新版本MySQL初始自动生成的用户名和密码，可以通过官方的APT包管理器轻松完成。

m0_74824802·2025-02-27 04:45

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