mysql深度分页优化第29页

torch.unsqueeze：灵活调整张量维度的利器

在深度学习框架PyTorch中，张量（Tensor）是最基本的数据结构，它类似于NumPy中的数组，但可以在GPU上运行。在日常的深度学习编程中，我们经常需要调整张量的维度以适应不同的操作和层。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

群体智能优化算法-GOOSE优化算法（含Matlab源代码）

摘要GOOSE（GooseOptimizationAlgorithm）是一种基于大雁（Goose）在自然界中觅食与捕猎行为所启发的元启发式算法。它借助大雁的飞行速度、加速度、随机跳跃等策略，以实现对搜索空间进行全局探索和局部开发。通过设置自由落体速度（FreeFallSpeed）、声音传播距离（SoundDistance）与时间平均（TimeAverage）等多种机制，GOOSE在处理复杂的高维非

HR Zhou·2025-03-17 23:06

LeetCode 3280 将日期转换为二进制表示

【算法实战】日期转二进制：两种解法的思路与优化（附代码解析）一、问题描述给定一个yyyy-mm-dd格式的日期字符串，要求将年、月、日分别转为无前导零的二进制，并保持year-month-day格式。

雾月55·2025-03-17 23:06

群体智能优化算法-澳洲野狗优化算法（含Matlab源代码）

DingoOptimizationAlgorithm(DOA)sourcecodeDevelopedinMATLAB9.4.0.813654(R2018a)Author:Dr.HernanPeraza-VazquezMTA.GustavoEchavarria-Castilloe-mail:[email protected]@alumno.ipn.mxProgrammer:

HR Zhou·2025-03-17 23:36

GBase8c aes_encrypt和aes_decrypt函数

GBase8c与MySQL的aes_encrypt和aes_decrypt函数区别：1、GBase8c中的初始化向量init_vector不能为空2、MySQL的加密模块block_encryption_mode

keep__go·2025-03-17 23:05

Leetcode32 最长有效括号深度解析

问题描述找出字符串s中最长的有效括号子串的长度。核心思路动态规划：定义dp[i]为以字符s[i]结尾的最长有效括号子串长度。分情况讨论：根据当前字符是否为)以及前面的字符情况，推导状态转移方程。状态转移方程详解Case1：当前字符)与前一个字符(直接匹配场景：形如...()的结构。转移方程：if(s.charAt(i-1)=='('){dp[i]=dp[i-2]+2;//前i-2个字符的有效长度+

八股文领域大手子·2025-03-17 23:03

Spring Boot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南

SpringBoot拦截器（Interceptor）与过滤器（Filter）深度解析：区别、实现与实战指南一、核心概念对比1.本质区别维度过滤器（Filter）拦截器（Interceptor）规范层级Servlet

chenOnlyOne·2025-03-17 23:02

群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）

摘要旗鱼优化算法（SailfishOptimizer,SFO）是一种模拟旗鱼（Sailfish）和沙丁鱼（Sardine）之间捕食关系的新型元启发式算法。

HR Zhou·2025-03-17 23:30

MYSQL数据备份与恢复（mysqldump）

MySQL备份之mysqldump表级别备份还原格式：mysqldump[OPTIONS]database[tables]实例：把db_user数据库中的tb_student数据表进行备份备份：#mysqldumpdb_usertb_student

一诚学编程·2025-03-17 23:29

C#原型模式：通过克隆对象来优化创建过程

在软件开发中，创建对象是非常常见的操作。然而，在某些情况下，构造对象的过程可能非常复杂或耗时，特别是当对象的创建涉及多个步骤或者需要初始化大量数据时。为了解决这个问题，**原型模式（PrototypePattern）**应运而生。它允许通过复制一个已有的对象来创建新的对象，从而避免了重复的创建成本和复杂的初始化过程。什么是原型模式？原型模式是一种创建型设计模式，它通过克隆一个现有的对象来生成新对象

江沉晚呤时·2025-03-17 22:28

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。

百态老人·2025-03-17 22:56

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

推荐文章：GPU 基于顶点着色器的高效动画系统 for Unity.Entities

灵感源自Nordeus和Unity的合作，经过优化和调整，以适应最新的实体系统。它特别适用于需要大量角色各自独特动画的情况，且动画状态处理极其简单。2、项目

劳治亮·2025-03-17 22:53

【DeepSeek应用】本地部署deepseek模型后，如何在vscode中调用该模型进行代码撰写，检视和优化？

若已成功在本地部署了DeepSeek模型（例如通过vscode-llm、ollama或私有API服务），在VSCode中调用本地模型进行代码撰写、检视和优化的完整流程如下：1.准备工作：确认本地模型服务状态模型服务类型

AndrewHZ·2025-03-17 22:53

unity shader卡通渲染（描边）+阴影+多光源处理

说道卡通渲染，应该都会想到描边：我所学的描边有三种：一种是计算边缘深度检测描边一种是色差检测描边一种是利用顶点法线向外扩展返回单色pass，使用正面裁剪我用的第三种：pass{//剔除前面（朝向摄像机的面

QO_GQ·2025-03-17 22:51

生成式AI+安全：API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁

行业数据显示，2025年全球77%的企业将深度整合生成式AI技术，承载着75%互联网流量的API体系，正驱动着超2000亿美元的数字经济浪潮。

数信云 DCloud·2025-03-17 22:51

MySQL---DDL（3.17）

1、DDL-数据库操作查询：查询所有数据库：SHOWDATABASES;查询当前数据库：SELECTDATABASE();创建:CREATEDATABASE[IFNOTEXISTS]数据库名[DEFAULTCHARSET字符集][COLLATE排序规则]；删除：DROPDATABASE[IFEXISTS]数据库名；使用：USE数据库名；2、DDL--表操作-查询查询当前数据库所有表：SHOWTAB

秋凉づᐇ·2025-03-17 22:20

Matlab GPU加速技术

对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。

算法工程师y·2025-03-17 21:50

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。

朋也透william·2025-03-17 21:48

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案，结合了交互界面优化与数据持久化方案，支持本地JSON存储和动态界面更新：一、系统架构设计数据存储层采用JSON文件实现数据持久化（data.json

大霸王龙·2025-03-17 21:17

pytorch 天花板级别的知识点你可以不会用但是不能不知道

PyTorch的高级知识涵盖了从模型优化到分布式训练的广泛内容，适合已经掌握基础知识的开发者进一步提升技能。

小赖同学啊·2025-03-17 21:17

【GPT入门】第24课 langfuse介绍

其作用主要包括以下几个方面：提升开发效率：通过消除LLM应用构建与运维的复杂性，让开发者、运维团队及产品经理能更专注于核心开发与迭代优化，减少在监控与优化方面的

*星星之火*·2025-03-17 21:16

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。

x-jeff·2025-03-17 21:15

大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现

本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题，通过代码与实例，讲解如何打造生产级系统，实现本地知识库的快速检索与智能问答。

AIGC大模型吱屋猪·2025-03-17 21:45

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。

alankuo·2025-03-17 21:44

AI时代如何引流

AI时代引流可以从以下几个方面着手：利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像：借助AI整合多维度数据，涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等，深度挖掘后绘制精准的客户画像，明确潜在客户特征与需求

alankuo·2025-03-17 21:43

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。

@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 07】sklearn工艺流程

01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化

@金色海岸·2025-03-17 20:41

如何做好兼容性测试

尤其是在环境搭建方面，建议采用虚拟机、真实设备与云端环境相结合的方式进行多维度测试，为后续的深度测试奠定扎实基础。一、兼容性测试的基本概念在软件测试领域，兼容性

·2025-03-17 20:27

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与应用程序开发：从零开始构建资讯类深度分析APP

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个资讯内容类深度分析APP的示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。

·2025-03-17 20:23

第二十五篇 SQL优化杀手锏：用分析函数让你的查询快如闪电

3.1.1ROW_NUMBER()：唯一学号式排名3.1.2RANK()：运动会颁奖式排名3.1.3DENSE_RANK()：电梯楼层式排名3.2时间旅行函数（股票分析案例）3.3滑动窗口函数（疫情数据分析）四、性能优化三大绝招

随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:09

第十六篇 SQL优化之计划控制：进阶之路带上这篇文章，快到起飞

第二招：暗度陈仓（间接引导）方法1：统计信息大法方法2：虚拟列黑科技方法3：分区表妙用2.3第三招：计划冻结术（一劳永逸）SQLProfilevsBaseline对比表三、实战演练：从青铜到王者案例：分页查询优化

随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

智能体平台架构深度剖析：从底层到应用的全链路解析

在当今人工智能飞速发展的时代，智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施，其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构，能够高效整合各类资源，实现智能体的灵活构建与稳定运行，为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基：基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中，GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑，确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS（对象存储服务）则如同智能体的“

·2025-03-17 20:18

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化!

因此，部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略，以及加强指标监测工作，都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景，所采取的一些部署和优化措施分享。

·2025-03-17 20:48

产品经理如何管理需求

产品经理在管理需求时，应注重准确收集用户反馈、深入分析需求合理性、合理设定优先级、确保跨部门协作顺畅、有效控制需求变更、持续优化产品。其中，深入分析需求合理性尤为关键。

·2025-03-17 19:17

消息队列的特性与使用场景：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ与RocketMQ的深度剖析

在分布式系统和微服务架构中，消息队列是实现服务间通信和解耦的核心组件。Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ和RocketMQ是当前最受欢迎的消息队列解决方案，它们各自具有独特的特性和适用场景。本文将从特性和使用场景两个维度进行对比分析，帮助读者更好地理解它们的差异，并根据实际需求选择合适的消息队列。一、特性对比（一）吞吐量与延迟-Kafka：以高吞吐量著称，适合大规模数据的批量处理。延迟

啊sen丶·2025-03-17 19:35

Ubuntu 优化 Vim 指南

Vim是一款功能强大的文本编辑器，通过合适的配置，可以变成一个接近IDE的高效开发工具。本指南提供最精简、最实用的Vim配置，满足代码补全、语法高亮、代码格式化、目录管理等常用需求。1.必须安装的软件首先，确保你的系统安装了Vim以及相关依赖：#更新系统包sudoaptupdate#安装Vim（推荐gvim，支持clipboard）sudoaptinstallvim-gtk-y#安装node.js

獨梟·2025-03-17 19:35

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。

机器人图像处理·2025-03-17 19:34

数据结构与算法——二叉树，多叉树的递归遍历、层序遍历，DFS与BFS

文章目录二叉树1.递归遍历2.层序遍历3.多叉树遍历二叉树【子节点】：每个节点下方相连的节点【父节点】：每个节点上方相连的节点【根节点】：最上方没有父节点的节点【叶子节点】：最下方没有子节点的节点【最大深度

Book_熬夜！·2025-03-17 19:02

利用pprof对golang进行性能分析

利用pprof进行性能分析pprof性能分析的5个方面一、性能分析的五个核心维度CPU分析-剖析程序的CPU使用情况，定位高耗时函数内存分析-追踪内存分配与泄露，优化内存使用模式IO分析-监控文件/网络

忍界英雄·2025-03-17 19:00

spring-data-jpa 动态条件分页查询

pom.xml配置org.springframework.bootspring-boot-starter-data-jpa数据库连接配置##############################################################数据源配置#############################################################spri

小小小小小小小小小小码农·2025-03-17 18:25

MV-EB435i立体相机对垃圾分类

最近在v社区发了一篇文章，懒得转移过来了链接：V社区-机器视觉技术交流社区-MV-EB435i立体相机对垃圾分类我觉得这篇文章对于刚入门深度学习想看点项目学点代码的刚刚好，因为我也是新手，嘻嘻嘻！

开哥kg·2025-03-17 18:54

TK矩阵系统的软件服务

TikTok矩阵系统的技术服务概述随着TikTok平台的发展，越来越多的内容创作者和企业选择通过矩阵系统来优化他们的内容管理和推广。

m0_74891046·2025-03-17 18:54

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

通过这个项目，您将掌握机器学习的基本流程，包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测，降AIGC检测，AI降重，三连私信免费获取：ReduceAIGC9折券！

丶2136·2025-03-17 18:21

请编写一个Python程序，实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。

实现一个基于鲸鱼优化算法（WOA）优化的卷积双向长短期记忆神经网络（CNN-BiLSTM）的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务，涉及到多个步骤和组件。

2301_81121233·2025-03-17 17:21

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

如何使用 Python 实现生成对抗网络

如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。

NoABug·2025-03-17 17:15

GAN模型的Python应用——生成对抗网络

GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是深度学习中的一种重要模型，已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。

代码编织匠人·2025-03-17 17:15

nodejs+mysql分页查询

router:（参数page,size）goodsRouter.get("/getList",getGoodsList)controllerasyncgetGoodsList(ctx,next){const{page,size}=ctx.query;//获取查询参数//将page和size转换为数字类型constparsedPage=parseInt(page);constparsedSize=p

m0_67987829·2025-03-17 16:15

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