浅谈DWS函数出参方式

摘要:DWS的PL/pgSQL函数/存储过程中有一个特殊的语法PERFORM语法,用于执行语句但是丢弃执行结果的场景,常用于一些状态判断的场景。 本文分享自华为云社区《GassDB(DWS)功能 -- 函数出参 #【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】》,作者:譡里个檔。 DWS的PL/pgSQ

前端文件上传的几种交互造轮子

前端文件上传本来是一个常规交互操作,没什么特殊性可言,但是最近在做文件上传,需要实现截图粘贴上传,去找了下有没有什么好用的组件,网上提供的方法有,但是没找完整的组件来支持cv上传,经过了解发现可以用剪贴板功能让自己的cv实现文件上传,于是自己就整合了目前几种文件上传的交互方式,码了一个支持cv的vue3文件上传组件(造个轮子)。

四层负载均衡的NAT模型与DR模型推导

本文首先讲述四层负载均衡技术的特点,然后通过提问的方式推导出四层负载均衡器的NAT模型和DR模型的工作原理。通过本文可以了解到四层负载均衡的技术特点、NAT模型和DR模型的工作原理、以及NAT模型和DR模型的优缺点。

njs最详细的入门手册:Nginx JavaScript Engine

NJS是Nginx的Javascript引擎,具有极度轻量小巧,强大性能等特色,是全部同步的nginx-Lua替代品 但是网上教程太少了,无奈花一天时间写了这篇文章,讲了NJS的常见用法,希望能帮到大家

MViT:性能杠杠的多尺度ViT | ICCV 2021

论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT,将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来,在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中,MViT均优于单尺度的ViT。 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Multiscale Vision

CaiT:Facebook提出高性能深度ViT结构 | ICCV 2021

CaiT通过LayerScale层来保证深度ViT训练的稳定性,加上将特征学习和分类信息提取隔离的class-attention层达到了很不错的性能,值得看看 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Going deeper with Image Transformers 论文地址:https:/

在Winform程序中增加隐藏的按键处理,用于处理一些特殊的界面显示或者系统初始化操作

以前,我看到一个朋友在对一个系统做初始化的时候,通过一组魔幻般的按键,调出来一个隐藏的系统设置界面,这个界面在常规的菜单或者工具栏是看不到的,因为它是一个后台设置的关键界面,不公开,同时避免常规用户的误操作,它是作为一个超级管理员的入口功能,这个是很不错的思路。其实Winform做这样的处理也是很容...

压力测试报告模版

压力测试模版 版本历史 版本号 修订内容 修改人 内容摘要: 结合渠道测试特色,介绍渠道压力测试报告中,应包含且不限于文档中的压测信息点。 压测结论及分析: 1.压测结论: 压力测试是否达标,说明详细的达标情况,目标TPS值,等。 2.压测分析: 压测瓶颈点,及产生的原因 压测过程中,发现的其他结论

学习.NET 8 MiniApis入门

介绍篇 什么是MiniApis? MiniApis的特点和优势 MiniApis的应用场景 环境搭建 系统要求 安装MiniApis 配置开发环境 基础概念 MiniApis架构概述 关键术语解释(如Endpoint、Handler等) MiniApis与其他API框架的对比 第一个MiniApis

Swin Transformer:最佳论文,准确率和性能双佳的视觉Transformer | ICCV 2021

论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer,能够构建层级特征提高任务准确率,而且其计算复杂度经过各种加速设计,能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看,Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率,而且性能也很高 来源:晓飞的算法工程

机器学习(四)——Lasso线性回归预测构建分类模型(matlab)

Lasso线性回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化:其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值,要想让模型的拟合效果比较好,就要使损失函数尽可能的小,因此这样

Linux 中 uid、gid、euid、egid、groups 之间的关系

导航 1 权限匹配流程 2 五种身份变化 3 有效用户/组 4 特权对 Shell 脚本无效 5 Sudo 与 SUID/SGID 的优先级 6 SUID、SGID、Sticky 各自的功能 Linux最优秀的地方之一,就在于他的多人多工环境。而为了让各个使用者具有较保密的档案资料,因此档案的权限管

深入理解Spring AOP中的@EnableAspectJAutoProxy

本文详细探讨了Spring框架中的面向切面编程(AOP),特别是通过@EnableAspectJAutoProxy注解来启用和配置AOP的详细过程。

ThreadLocal 源码浅析

多线程在访问同一个共享变量时很可能会出现并发问题,特别是在多线程对共享变量进入写入时,那么除了加锁还有其他方法避免并发问题吗?本文将详细讲解 ThreadLocal 的使用及其源码。

Java开发者的神经网络进阶指南:深入探讨交叉熵损失函数

在本文中,我们深入探讨了交叉熵函数作为一种重要的损失函数,特别适用于神经网络训练中。交叉熵通过衡量真实标签分布与模型预测分布之间的差异,帮助优化模型的性能。我们从信息论的角度解释了交叉熵的概念,它是基于Shannon信息论中的熵而来,用于度量两个概率分布之间的差异。

端口占用,无法通过netstat找到进程,占用的端口又不能修改,该怎么办?

最近遇到一个奇葩的问题,项目跑的好好的,没有安装其它特殊软件,突然服务器启动报错,日志如下,显然是服务器的8080端口占用了。 Caused by: java.net.BindException: Address already in use: bind at sun.nio.ch.Net.bind

ThreadLocal 核心源码分析

ThreadLocal 简介 多线程访问同一个共享变量的时候容易出现并发问题,特别是多个线程对一个变量进行写入的时候,为了保证线程安全,一般使用者在访问共享变量的时候需要进行额外的同步措施才能保证线程安全性。ThreadLocal是除了加锁这种同步方式之外的一种保证和规避多线程访问出现线程不安全的方

千万级流量冲击下,如何保证极致性能

1 简要介绍 随着互联网的快速发展,网络应用的流量规模不断攀升,特别是在电商大促、明星直播、重大赛事、头条热搜等热点事件中,秒级100w请求成为了常态。在这样的流量冲击下,如何确保系统稳定、高效地处理每一个请求,为用户提供极致的体验,成为了技术团队面临的重要挑战。本文将深入探讨在超高流量下如何保证系

一款WPF的精简版MVVM框架——stylet框架的初体验(包括MVVM绑定、依赖注入等操作)

今天偶然知道一款叫做stylet的MVVM框架,挺小巧的,特别是它的命令触发方式,简单粗暴,让人感觉很巴适,现在我做一个简单的demo来顺便来分享给大家。 本地创建一个WPF项目,此处我使用.NET 8来创建。然后引用stylet最新的nuget包。 然后删掉App.xaml里面自带的启动项 删掉以

CeiT:商汤提出结合CNN优势的高效ViT模型 | 2021 arxiv

论文提出CeiT混合网络,结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA,收敛速度更快,而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督,值得借鉴 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: