前言 因为很多场景下我们需要在创建MongoDB数据的时候提前生成好主键为了返回或者通过主键查询创建的业务，像EF中我们可以生成Guid来，本来想着要不要实现一套MongoDB中ObjectId的，结果发现网上各种各样的实现都有，不过好在阅读C#MongoDB驱动mongo-csharp-drive
在先前举办的华为开发者大会2022（HDC）上，华为通过3D数字溪村展示了自有3D引擎“HMS Core 3D Engine”（以下简称3D Engine）的强大能力。作为一款高性能、高画质、高扩展性的3D引擎，3D Engine不仅能通过实时光追、水体渲染、体积云雾、多维GPU粒子系统等技术还原真
随着AR的发展和电子设备的普及，人们在生活中使用AR技术的门槛降低，比如对于不方便测量的物体使用AR测量，方便又准确；遇到陌生的路段使用AR导航，清楚又便捷；网购时拿不准的物品使用AR购物，体验更逼真。 想要让虚拟物体和现实世界相融合，重要的一步就是将虚拟对象准确放置在现实场景中，当用户触摸电子屏幕
在大规模业务场景中，已经不可能通过单机提供业务，这就衍生出了负载均衡的需求。为了满足合适可靠的负载，本文将从简单的基础需求出发，一步步推进并解释如何建立负载均衡平台。
在联邦场景下，C个知识图谱位于不同的客户端上。知识图谱拥的实体集合之间可能会存在重叠，而其关系集合和元组集合之间则不会重叠。我们联系一下现实场景看这是合理的，比如在不同客户端对应不同银行的情况下，由于不同银行都有着自己的业务流程，所以关系集合不重叠。本文我们来看具体在实验环节怎么去划分联邦异构知识图谱数据。
然而，目前大多数域泛化方法需要将不同领域的数据进行集中收集。然而在现实场景下，由于隐私性的考虑，数据常常是分布式收集的。因此我们需要考虑联邦域泛化（federated domain generalization, FedDG）方法。这里需要注意的是，传统的域泛化方法常常要求直接对齐表征或操作数据，这在联邦场景下是违反数据隐私性的。此外对于跨域的联邦学习，由于客户端异构的数据分布/领域漂移（如不同的
摘要：在视觉与语言（V&L）模型中，阅读和推理图像中的文本的能力往往是缺乏的。我们如何才能学习出强大的场景文本理解（STU）的V&L模型呢？ 本文分享自华为云社区《场景文本理解预训练PreSTU》，作者： Hint 。 【论文摘要】 在视觉与语言（V&L）模型中，阅读和推理图像中的文本的能力往往是缺
摘要：通过使用华为云企业级KV数据库GaussDB(for Redis)，《迷你世界》的推荐业务不仅成本降低了60%，而且提升了画像数据承载量，让玩家更容易、更快速找到自己喜欢的游戏场景。 本文分享自华为云社区《《迷你世界》亿级玩家都在用的游戏场景推荐系统长啥样？》，作者：GaussDB数据库。 提
本文针对MERGE场景下SQL语句因执行不下推而导致执行效率低下的案例进行分析。
局部变量 使用场景非常多; 需要先创建; 只能作用于当前事件; 命名需要注意，只能英文+数字; 全局变量 需要先创建; 可以作用于整个文档，在任意页面调用或使用 中继器的 Item 属性 item：获取数据集一行数据的集合，即数据行的对象。 ltem：列名：获取数据行中指定列的值。 index：获取
文本识别的应用场景很多，有文档识别、路标识别、车牌识别、工业编号识别等等，根据实际场景可以把文本识别任务分为两个大类：**规则文本识别**和**不规则文本识别**。 * 规则文本识别：主要指印刷字体、扫描文本等，认为文本大致处在水平线位置 * 不规则文本识别： 往往出现在自然场景中，且由于文本曲率、
随着使用es场景的增多，工作当中避免不了去使用es进行数据的存储，在数据存储到es当中以后就需要使用DSL语句进行数据的查询、聚合等操作，DSL对SE的意义就像SQL对MySQL一样，学会如何编写查询语句决定了后期是否能完全驾驭ES，所以至关重要，本专题主要是分享常用的DSL语句，拿来即用。
Promise时效控单系统作为时效域的控制系统，在用户下单前、下单后等多个节点均提供服务，是用户下单黄金链路上的重要节点；控单系统主要逻辑是针对用户请求从规则库中找出符合条件的最优规则，并将该规则的时效控制结果返回客户端，比如因为临时疫情等原因针对仓、配、商家、客户四级地址等不同维度进行精细粒度的时效控制。
EE模块是搜索系统中改善生态、探索商品的重要链路，其目标是缓解数据马太效应导致模型对商品排序丰富性、探索性不足，带来的系统非最优解问题。以下分别从模型迭代、在线实验指标、离线评估体系介绍相应模块的优化。
机器人适用于移动快速办公和通过指令的方式完成操作，京东“慧言”机器人在安全场景中的时间不仅提升了工作效率，还解放了人工劳动力，为企业降本增效赋能。
针对现如今高并发场景的业务系统，“并发问题” 终归是必不可少的一类（占比接近10%），每次出现问题和事故后，需要耗费大量人力成本排查分析并修复。那如果能在事前尽可能避免岂不是很香？
# es mysql 适用场景对比 ## 问题一 ### 全文检索毫无疑问直接上es，那么除了这种场景，什么时候该选es？为啥mysql不行？ #### 对枚举字段的搜索 mysql创建索引的原则是对于那些区别度高字段建立索引，区别度越高的索引，在数据量大的情况下，索引效果越好。 因为mysql建立
之前一直以为固态硬盘各方面都比机械硬盘性能高，所以首选固态硬盘，直到看了极客时间-深入浅出计算机组成原理中硬盘相关章节的内容，才发现固态硬盘原来是有缺点的，所以这里来做一个总结。 机械硬盘（HDD） 机械硬盘由以下几个部分组成： 盘面：盘面（盘片）上有一层磁性涂层，数据就是存储在这个磁性的涂层上，一
RocketMQ事务的使用场景 单体架构下的事务 在单体系统的开发过程中，假如某个场景下需要对数据库的多张表进行操作，为了保证数据的一致性，一般会使用事务，将所有的操作全部提交或者在出错的时候全部回滚。以创建订单为例，假设下单后需要做两个操作： 在订单表生成订单 在积分表增加本次订单增加的积分记录
前言： 使用场景是 我这边的一个单体项目需要多一个多副本的部署方式，一直输入重复命令我实在是嫌烦了，使用写了一个脚本来一键更新部署上去。jar包都是我手动上传的，没有把包传入公网库里。 之所以记录就是因为遇到了几个没有遇到过的问题记录以下。 示例： #!/bin/bash # 进入指定文件夹打包成i
