领导让我帮忙支持下其他项目的SQL优化工作，呦西，是收集案例的好时机。 下面SQL都是在不能远程的情况下，按照原SQL的逻辑等价改写完成否发给现场同事验证。 案例一 慢SQL，4.32秒： SELECT MY_.*, RM FROM (SELECT ROWNUM RM, V_.* FROM (S
函数调用涉及到传参与返回值，下面就来看下ARM 64中，参数与返回值的传递机制。 1 整数型参数传递 这里的整数型并不单指int类型，或者NSInteger类型，而是指任何能够使用整数表示的数据类型，包括char、BOOL、指针等。 对于整数型参数，需要分成参数个数<=8个和>8个两种情形来看。 如
1. python 判断一组数呈上升还是下降趋势的方法 要判断一组数（数列）是呈上升趋势、下降趋势还是无明显趋势，我们可以比较数列中相邻元素的差值。如果大部分差值都是正数，则数列呈上升趋势；如果大部分差值都是负数，则数列呈下降趋势；如果正负差值数量相当或差值接近于零，则数列无明显趋势。 以下是一个使
ARM 64中包含多种寄存器，下面介绍一些常见的寄存器。 1 通用寄存器 ARM 64包含31个64bit寄存器，记为X0~X30。 每一个通用寄存器，它的低32bit都可以被访问，记为W0~W30。 在这31个通用寄存器中，有2个寄存器比较特殊。 X29寄存器被作为栈帧寄存器，也被称为FP(Fra
CoT 推理范式 默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。 如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的最大功效，甚至可以让它的
环境安装 buildroot编译 buildroot下载，编译： 下载地址：Index of /downloads (buildroot.org) 下载版本：https://www.buildroot.org/downloads/buildroot-2022.02.2.tar.gz 下载完成后，解压
2017年3月，我大二下学期了。 虽说一直在学习，持续在解决学习中遇到的问题，但迷茫依旧。 对着黑框编程，还是不知道Java在现实工作中是用来干什么的。 说实话，真的挺枯燥无趣的。 逐渐，我开始意识到，持续搞这些基础，是没有意义的。 我在网上看他们讨论的Java问题，很多我都看不懂是什么东西。 我要
先上两个通用Modbus帮助类,下面这个是多线程不安全版，在多线程多电机同一端口通信下，可能造成步进电机丢步或者输出口无响应等，还有个多线程安全版，只是基于这个不安全版加上了LOCK,THIS using Modbus.Device; using Sunny.UI; using System; us
开篇 在上一篇文章中，简单的对 Nue-CLI 的代码通过函数柯里化优化了一下，这一次来实现一个获取下载目录的功能。 背景 在 Nue-CLI 中，我现在实现的是 create 指令，这个指令本质就是首先拿到模板名称和版本号之后，然后去进行下载对应的模板，关于下载那么肯定要面临的问题就是如何下载？下
介绍了在不同指令集环境下(SSE4\SSE3\SSE2)统计二进制中1的个数的优化，其优化速度较最原始版本的有近80倍提高。
node-sass 安装过程 npm 拉下 node-sass包； 根据node版本和node-sass版本拉取对应的binding.node编译器，原因是sass的编译语言比较特殊，需要下载对应版本的编译器才能编译；（node scripts/install.js 阶段） 如果能拉下binding
在跑一些深度学习代码的时候，如果需要使用mmdetection3d框架，下载的pytorch的cudatoolkit最好需要和本机的cuda版本是一样的，即输入nvcc -V命令后显示的版本一样。 但是如果是在学校里，一般是服务器管理员装的cuda驱动是啥版本，cudatoolkit就是啥版本，且非
mybaits-plus ASSIGN_ID生成 id生成策略 在分布式高并发环境下出现重复id https://github.com/baomidou/mybatis-plus/issues/3077 mybatis-plus 对@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)生
作者引言 .Net 8.0 下的新RPC 很高兴啊，我们来到了IceRPC之调用管道 Invocation pipeline与传出请求 Outgoing request->快乐的RPC, 基础引导，让自已不在迷茫，快乐的畅游世界。 调用管道 Invocation pipeline 了解如何发送请求r
可以理解的是，概率密度函数，一般情况下都是连续的。但是对于采样或者随机试验来说，其实都是离散采样。大数定理通过取一个极限，将概率密度函数跟试验联系了起来。这篇文章主要介绍的是常用的几个概率密度函数的期望值和方差的计算，以及大数定理的基本概念。
作者引言 .Net 8.0 下的新RPC 很高兴啊，我们来到了IceRPC之服务器地址与TLS的安全性->快乐的RPC, 基础引导，让自已不在迷茫，快乐的畅游世界。 服务器地址 ServerAddress 了解服务器地址的概念和语法。 语法 服务器地址URI具有以下语法: protocol://ho
d3d12龙书阅读 绘制几何体（下） 本节在上一节的基础上，对整个绘制过程进行优化，将绘制单个几何体的内容拓展到了多个几何体，同时对根签名进行了进一步地探索。 帧资源 在之前绘制每帧的结尾，我们都要使用flushingcommandqueue方法，要一直等待gpu执行完所有命令，才会继续绘制下一帧，
问题背景 在一个风和日丽的下午，公司某项目现场运维同学反馈，生产环境3个Redis的Sentinel集群节点内存占用都很高，达到了17GB的内存占用量。 稍加思索，应该是某些Key的Value数据体量过大，占用了过多的内存空间，我们在使用Redis的过程中，单个Value或者单个集合中的元素应该保证
本文分享自华为云社区《Sermant在异地多活场景下的实践》，作者：华为云开源。 Sermant社区在1.3.0和1.4.0版本相继推出了消息队列禁止消费插件和数据库禁写插件，分别用于解决异地多活场景下的故障切流和保护数据一致性问题。本文将对Sermant在异地多活场景下的实践进行剖析。 一、异地多
本文是 Ryght 团队的客座博文。 Ryght 是何方神圣？ Ryght 的使命是构建一个专为医疗保健和生命科学领域量身定制的企业级生成式人工智能平台。最近，公司正式公开了 Ryght 预览版 平台。 当前，生命科学公司不断地从各种不同来源 (实验室数据、电子病历、基因组学、保险索赔、药学、临床等
