与#大端#相关的内容第41页 - PmDaddy

全部分类数据库前端云计算

设计模式学习（五）：原型模式

设计模式学习（五）：原型模式作者：Grey 原文地址：博客园：设计模式学习（五）：原型模式 CSDN：设计模式学习（五）：原型模式原型模式原型模式是创建型模式。如果对象的创建成本比较大，而同一个类的不同对象之间差别不大（大部分字段的值都相同），在这种情况下，我们可以利用对已有对象（原型）进

架构设计（二）：数据库复制

架构设计（二）：数据库复制作者：Grey 原文地址：博客园：架构设计（二）：数据库复制 CSDN：架构设计（二）：数据库复制在架构设计（一）：从单服务器模式到负载均衡设计中提到了数据库类型的选择，针对大数据量，高可用的场景，数据库复制是一种比较好的方式，其中多个数据库实例之间可以是主/从关系

活字格性能优化技巧（1）——如何利用数据库主键提升访问性能

本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。大家都知道，活字格作为企业级低代码开发平台，拥有6大引擎，3大能力，能够高效落地企业级应用。在每年的应用大赛中也能看到很多格友利用活字格做了很多复杂的应用，例如2021年

产品经理如何向最终用户提供创新的数据体验

本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。随着互联网和大数据技术的发展，越来越多的企业开始重视数据的价值。伴随着企业数字化转型的大趋势，数据分析需求将进一步爆发。据国际权威调研机构的报告预测，在未来两年内，企业

数据可视化都有哪些方式

编者按：本内容源自葡萄城客户——政采云前端技术团队。政采云公司以全球领先的云计算、大数据、人工智能等数字技术为基础，搭建了全国首个政府采购云服务平台——政采云平台，目前该平台已成为行业内服务范围最广、用户数量最多、交易最活跃的跨区域、跨层级、跨领域的一体化采购云服务平台。 ## 前言数据可视化包含

驱动开发：通过应用堆实现多次通信

在前面的文章`《驱动开发：运用MDL映射实现多次通信》`LyShark教大家使用`MDL`的方式灵活的实现了内核态多次输出结构体的效果，但是此种方法并不推荐大家使用原因很简单首先内核空间比较宝贵，其次内核里面不能分配太大且每次传出的结构体最大不能超过`1024`个，而最终这些内存由于无法得到更好的释放从而导致坏堆的产生，这样的程序显然是无法在生产环境中使用的，如下`LyShark`将教大家通过在应

Java7提供的Fork/Join框架实现高并发程序，你会使用吗？

摘要：Fork/Join框架位于J.U.C(java.util.concurrent)中，是Java7中提供的用于执行并行任务的框架，其可以将大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务的结果后得到最终结果。本文分享自华为云社区《如何使用Java7提供的Fork/Join框架实现高并发程序？》，作

PPT 商务PPT 如何展示你的产品

PPT 商务PPT 如何展示你的产品如何优雅的展示产品如何展示互联网产品直接产品截图，比较生硬，简单粗暴使用场景+样机放一个电脑或手机的外壳如何展示产品如何展示现实中的产品多角度剪裁细节放大大图打底线段连接

SpringBoot SpringSecurity 介绍（基于内存的验证）

SpringBoot 集成 SpringSecurity + MySQL + JWT 附源码，废话不多直接盘 SpringBoot已经为用户采用默认配置，只需要引入pom依赖就能快速启动Spring Security。目的：验证请求用户的身份，提供安全访问优势：基于Spring，配置方便，减少大

OCR -- 文本识别 -- 理论篇

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、

模型部署 — PaddleNLP 基于 Paddle Serving 快速使用（服务化部署 - Docker）— 图像识别 + 信息抽取(UIE-X)

[TOC] 图像识别 + 信息抽取(UIE-X)，部署接口供别的应用调用最终在自己部署的环境中识别时报错，不知道是不是和GPU有关，还在尝试中 ## 流程 - 在百度 BML CodeLab 中跑好模型（免费算力，玩玩够了） - 下载模型（比较大，我这个有10G了，可以适当做裁剪） - Linu

京东云开发者｜京东云RDS数据迁移常见场景攻略

云时代已经来临，云上很多场景下都需要数据的迁移、备份和流转，各大云厂商也大都提供了自己的迁移工具。本文主要介绍京东云数据库为解决用户数据迁移的常见场景所提供的解决方案。

基于Spring-AOP的自定义分片工具

作者：陈昌浩 1 背景随着数据量的增长，发现系统在与其他系统交互时，批量接口会出现超时现象，发现原批量接口在实现时，没有做分片处理，当数据过大时或超过其他系统阈值时，就会出现错误。由于与其他系统交互比较多，一个一个接口做分片优化，改动量较大，所以考虑通过AOP解决此问题。 2 Spring-AOP

《隐私计算白皮书（2022年）》概览

2022年12月28日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会指导，隐私计算联盟、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会联合主办的“2022可信隐私计算峰会”在京召开。

AIGC的隐私安全问题及隐私保护技术

Chatgpt的风靡，也让其背后LLM（大型语言模型）技术中的数据隐私保护问题进一步受到关注。作为国内隐私计算行业领军者，京东科技全程深度参与了「4大报告+3大标准」的编写研制工作，取得丰硕成果。

高并发场景下常见的限流算法及方案介绍

现代互联网很多业务场景，比如秒杀、下单、查询商品详情，最大特点就是高并发，而往往我们的系统不能承受这么大的流量，这时候限流熔断就发挥作用了，限制请求数，快速失败，保证系统满负载又不超限。本文为大家介绍几种常见的限流算法及方案

我在京东做研发第五期：京东云自研服务器，如何将开发成本降低 60% 的同时还更低碳环保？

随着互联网的不断发展，各类技术工程对cpu算力的需求持续飙高，这不仅带来了技术上的压力，对电力能耗的需求也越来越大。为在有限的电力内达到最佳的效果，京东云自研服务器围绕三大主轴，提升性能效率、降低整体成本，让地球环境可以永续经营。

分库分表之拆分键设计

当使用了多个数据库来提供服务时，最为关键的点是如何让每一个数据库比较均匀的承担压力，而不至于其中的某些数据库压力过大，某些数据库没什么压力。这其中的关键点之一就是拆分键的设计

千万级数据深分页查询SQL性能优化实践

最近接到了一个新需求，要求提供查询关注对象的粉丝列表接口功能。该功能的难点就是关注对象的粉丝数量过多，不少店铺的粉丝数量都是千万级别，并且有些大V粉丝数量能够达到上亿级别

Vitess全局唯一ID生成的实现方案

为了标识一段数据，通常我们会为其指定一个唯一id，比如利用MySQL数据库中的自增主键。但是当数据量非常大时，仅靠数据库的自增主键是远远不够的，并且对于分布式数据库只依赖MySQL的自增id无法满足全局唯一的需求。因此，产生了多种解决方案，如UUID，SnowFlake等。下文将介绍Vitess是如何解决这个问题的。

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