在实际的业务系统开发过程中，操作 Excel 实现数据的导入导出基本上是个非常常见的需求。 之前，我们有介绍一款非常好用的工具：EasyPoi，有读者提出在数据量大的情况下，EasyPoi 会占用内存大，性能不够好，严重的时候，还会出现内存异常的现象。 今天我给大家推荐一款性能更好的 Excel 导
2024-06-19：用go语言，给定一个起始下标为 0 的整数数组 nums 和一个整数 k， 可以执行一个操作将相邻两个元素按位AND后替换为结果。 要求在最多执行 k 次操作的情况下， 计算数组中所有元素按位OR后的最小值。 输入：nums = [3,5,3,2,7], k = 2。 输出：3
本文连接：https://wanger-sjtu.github.io/CARGA/ CAGRA 是 N社在RAFT项目中 最新的 ANN 向量索引。这是一种高性能的、 GPU 加速的、基于图的方法，尤其是针对小批量情况进行了优化，其中每次查找只包含一个或几个查询向量。 与其他像HNSW、SONG等这
1. MyBatis 的缓存机制 @目录1. MyBatis 的缓存机制2. 准备工作3. MyBatis 的一级缓存3.1 一级缓存失效情况/条件4. MyBatis 的二级缓存5. MyBatis 集成 EhCache 第三方缓存6. 总结：7. 最后： 缓存（Cache） 缓存的作用：通过减少
在一些中小型项目开发中，我们通常会使用自增 ID 来作为主键的生成策略，但随着时间的推移，数据库的信息也会越来越多，尤其是使用自增 ID 作为日志表的主键生成策略时，可能很快就会遇到 ID 被用完的情况，那么如果发生了这种情况，MySQL 又会怎样执行呢？ PS：当然，在分库分表的场景中，我们通常会
文章摘要：本篇文章目标设计一个格式为起始位+8位数据（无校验）+停止位的串口收发，接收PC上位机RS232总线信号后，重新打包转发至PC端显示（形成回环），数据完整无错码情况。 关键词：异步时钟；亚稳态；异步串行通信；Verilog HDL
1. MyBatis 的在使用上的注意事项及其辨析 @目录1. MyBatis 的在使用上的注意事项及其辨析2. 准备工作3. #{ } 与 ${ } 的区别和使用{}3.1 什么情况下必须使用 $3.1.1 拼接表名3.1.2 批量删除3.1.3 模糊查询3.1.3.1 使用 ${ }的方式3.1
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
使用sync.Map与普通的Go map主要有以下几点区别： 1. 并发安全性 普通map: 在没有外部同步的情况下，不是并发安全的。在多goroutine访问时，如果没有适当的锁或其他同步机制保护，可能会导致数据竞争和未定义行为。 sync.Map: 是并发安全的。它内部实现了必要的同步机制，允许
说明 一直听说epoll的饥饿场景，但是从未在实际环境中面对过，那么能不能模拟出来呢？实际的情况是怎样呢？ 模拟步骤 基于epoll写一个简单的tcp echo server，将每次read返回的字节数打印出来 模拟一个客户端大量写入 测试其他客户端能否正常返回 Server代码 #include
优化金字塔 应用程序层面 框架层面（Broker层面） JVM层面 操作系统层面 应用程序层面：应当优化业务代码合理使用kafka，合理规划主题，合理规划分区，合理设计数据结构； 框架层面：在不改动源码的情况下，从kafka参数配置入手，结合业务体量和运行数据进行调优 JVM层面：在出现明显缓慢和可
理解程序的执行 我们要知道CPU可以自由地访问寄存器、内存。另外，程序是由操作系统执行的，所以操作系统能够控制程序的所有执行情况，限制程序的行为。 程序地执行过程： 程序是一个二进制文件，包含程序的代码指令、代码中的文本信息等（参考C语言的程序的各种段） 执行一个程序后，会将这个二进制加载到内存中，
目前园子的主要收入来源是会员、周边、广告，在当前会员与周边收入很少的情况下，随着今年广告业务的回暖，广告收入成为维持生存的新希望。 虽然因为被百度降权失去了巨大的搜索流量，但如果找到长期合作的广告单子，基于园子高质量的用户群，依靠现有的流量，努力做好推广，通过广告收入维持基本生存是可行的。 但残酷的
liwen01 2024.06.09 前言 Linux系统中的ext2、ext3、ext4 文件系统，它们都有很强的向后和向前兼容性，可以在数据不丢失的情况下进行文件系统的升级。目前ext4是一个相对较成熟、稳定且高效的文件系统，适用于绝大部分规模和需求的Linux环境。 ext4它突出的特点有：数
dotMemory 如今，许多开发人员都熟悉性能分析的工作流程：在分析器下运行应用程序，测量方法的执行时间，识别占用时间较多的方法，并致力于优化它们。然而，这种情况并没有涵盖到一个重要的性能指标：应用程序多次GC所分配的时间。当然，你可以评估GC所需的总时间，但是它从哪里来，如何减少呢？ “普通”性
2024-06-05：用go语言，给定三个正整数 n、x 和 y， 描述一个城市中由 n 个房屋和 n 条街道连接的情况。 城市中存在一条额外的街道连接房屋 x 和房屋 y。 需要计算对于每个街道数（从 1 到 n）， 有多少房屋对满足从一个房屋到另一个房屋经过的街道数正好为该街道数。 在结果数组中
什么是噪声呢？在自然界中，离散的随机是比较常见的，比如蝉鸣突然响起又突然停下，比如雨滴随机落在一个位置，但是随机和连续并存是更常见的情况，比如山脉的走向是随机的，但山峰之间的高度又是连续的，比如天上的云朵、水面的波纹等等。这种把随机和连续结合起来，就形成了噪声。通过利用噪声，我们就可以去模拟真实自然...
目录工厂方法模式的瑕疵注册表 工厂方法模式的瑕疵 在前一篇笔记中我们介绍了工厂方法模式，示例的类图如下： 考虑一种情况：现在要在程序运行时，根据外部资源，动态的实例化对象。也就是说在编译期我们无法知道要实例化的对象的类型。因此在实例化的过程中，就需要加以判断。 例如，在我的例子中，要根据连接到主机的
粘包和拆包问题也叫做粘包和半包问题，它是指在数据传输时，接收方未能正常读取到一条完整数据的情况（只读取了部分数据，或多读取到了另一条数据的情况）就叫做粘包或拆包问题。 从严格意义上来说，粘包问题和拆包问题属于两个不同的问题，接下来我们分别来看。 1.粘包问题 粘包问题是指在网络通信中，发送方连续发送
本文介绍基于Python语言中的smogn包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法~
