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全部分类数据库前端云计算

AB实验遇到用户不均匀怎么办？—— vivo游戏中心业务实践经验分享

本文会基于实际应用案例，来给大家仔细阐述AB实验相关方法模型的思考过程，实现原理，应用结果，希望能够帮助大家在各自领域中解决用户不均匀问题时带来参考和启发。

vivo 场景下的 H5无障碍适配实践

本文主要介绍了在前端项目中常用的无障碍手势和无障碍属性，并且结合具体的开发案例为开发者真实展示了适配要点，提供组件适配思路。

驱动开发：内核封装WFP防火墙入门

WFP框架是微软推出来替代TDIHOOK传输层驱动接口网络通信的方案，其默认被设计为分层结构，该框架分别提供了用户态与内核态相同的AIP函数，在两种模式下均可以开发防火墙产品，以下代码我实现了一个简单的驱动过滤防火墙。WFP 框架分为两大层次模块,用户态基础过滤引擎`BFE (BaseFilteringEngine)` ,以及内核态过滤引擎 `KMFE (KMFilteringEngine)`,基

驱动开发：内核注册表增删改查

注册表是Windows中的一个重要的数据库，用于存储系统和应用程序的设置信息，注册表是一个巨大的树形结构，无论在应用层还是内核层操作注册表都有独立的API函数可以使用，而在内核中读写注册表则需要使用内核装用API函数，如下将依次介绍并封装一些案例，实现对注册表的创建，删除，更新，查询等操作。

这项评测，华为云GaussDB(for MySQL)顺利通过

摘要：近日，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）公布了第十五批“可信数据库”评测结果。华为云GaussDB(for MySQL)凭借过硬的技术实力顺利通过“HTAP数据库基础能力评测”。本文分享自华为云社区《华为云GaussDB(for MySQL)通过中国信通院“可信数据库”评测》，作者：G

JS 判断域名并跳转到指定页面

判断访问指定域名，进行页面跳转 ```js 正在玩命加载中…… ``` 不同的域名输出不同的结果 ```js ```

Python 搭建 FastAPI 项目

一般网上的文章都是以脚本的方式写Demor的，没找到自己想要的那种项目结构型的示例（类似Java SpringBoot 创建 Model,通过 pom 进行关联配置的那种）看了一些源码，再结合自己的想法，建了一个简单的示例, 用 Python 做接口服务的项目搭建，仅供参考代码结构说明 VipQ

Dive into TensorFlow系列（1）-静态图运行原理

接触过TensorFlow v1的朋友都知道，训练一个TF模型有三个步骤：定义输入和模型结构，创建tf.Session实例sess，执行sess.run()启动训练。不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范，其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模。我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍，但背后的运行原理大家是否清楚呢？不管你的回答是yes or no，今天让我们一

ElasticSearch深度分页详解

1 前言 ElasticSearch是一个实时的分布式搜索与分析引擎，常用于大量非结构化数据的存储和快速检索场景，具有很强的扩展性。纵使其有诸多优点，在搜索领域远超关系型数据库，但依然存在与关系型数据库同样的深度分页问题，本文就此问题做一个实践性分析探讨 2 from + size分页方式 from

把Mybatis Generator生成的代码加上想要的注释

作者：王建乐 1 前言在日常开发工作中，我们经常用Mybatis Generator根据表结构生成对应的实体类和Mapper文件。但是Mybatis Generator默认生成的代码中，注释并不是我们想要的，所以一般在Generator配置文件中，会设置不自动生成注释。带来的问题就是自动生成代码之

数据同步gossip协议原理与应用场景介绍

Gossip是一种p2p的分布式协议。它的核心是在去中心化结构下，通过将信息部分传递，达到全集群的状态信息传播，传播的时间收敛在O（Log（N））以内，其中N是节点的数量。基于gossip协议，可以构建出状态一致的各种解决方案。

Hadoop 及Spark 分布式HA运行环境搭建

本文旨在站在研发的角度上通过手动实践搭建运行环境，文中不拖泥带水过多讲述基础知识，结合Hadoop和Spark最新版本，帮助大家跟着步骤一步步实践环境搭建。

【序列化与反序列化】关于序列化与反序列化MessagePack的实践

序列化的目的是将对象变成字节序列，这样一来方便持久化存储到磁盘，避免程序运行结束后对象就从内存里消失，另外字节序列也更便于网络运输和传播

糟了糟了，总部被SD画完都Q了，这篇深入浅出贴助你早日实现Stable Diffusion自由

想知道精致的AI插画是如何实现的吗？接下来，我将结合这个案例带你走进 Stable Diffusion 的世界，帮你系统性地了解并掌握这神奇AI绘画魔法。

java实现朴素rpc

远程过程调用（RPC），比较朴素的说法就是，从某台机器调用另一台机器的一段代码，并获取返回结果。实现了rpc的通信过程，完成度比较高。针对大流量的服务端还有优化空间，比如NIO的使用来管理长连接会更加有效。

MySQL的驱动表与被驱动表

驱动表与被驱动表的含义在MySQL中进行多表联合查询时，MySQL会通过驱动表的结果集作为基础数据，在被驱动表中匹配对应的数据，匹配成功合并后的临时表再作为驱动表或被驱动表继续与第三张表进行匹配合并，直到所有表都已匹配完毕，最后将结果返回出来。匹配算法：Nested-Loop Join（嵌套循环连

机器学习教程

目录有监督学习含义回归单元线性回归含义代价函数梯度下降法将梯度下降法与代数函数结合在一起多元线性回归含义多元假设函数多元代价函数多元梯度下降法将多元梯度下降法与代数函数结合在一起特征缩放啥是特征缩放？公式均值归一化学习率的调整的建议介绍建议正规方程解释公式如何选择梯度下降法或正规方程？两者之间的优缺

使用人工神经网络训练手写数字识别模型

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示下载数据集（共四个） http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 目录结构整体流程图 dataloader.py import numpy as np import struct imp

深挖 Python 元组 pt.1

哈喽大家好，我是咸鱼好久不见甚是想念，2023 年最后一次法定节假日已经结束了，不知道各位小伙伴是不是跟咸鱼一样今天就开始“搬砖”了呢？我们知道元组（tuple）是 Python 的内置数据类型，tuple 是一个不可变的值序列 tuple 的元素可以是任何类型，一般用在存储异构数据（例如数据库

聊聊基于Alink库的随机森林模型

概述随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。随机森林的基本原理可以概括如下：随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽

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