KES数据库实践指南:探索KES数据库的事务隔离级别

本文深入探讨了KES数据库中的并发控制机制和事务隔离级别的重要性及实施方法。我们从并发控制的基本概念出发,详细解释了ACID原则如何通过不同的隔离级别得以实现,以及在串行化与并行执行之间的权衡取舍。通过实际操作和示例,我们展示了不同隔离级别下可能出现的脏读、不可重复读和幻读现象,以及KES数据库是如...

Linux内存不够了?看看如何开启虚拟内存增加内存使用量

1、为什么要使用虚拟内存 当我们没有多余的钱去购买大内存的云服务器时,但是当前服务器里面的软件和程序运行的比较多导致内存不够用了。这个时候可以通过增加虚拟内存来扩大内存容量。但是在启用虚拟内存时,需要仔细考虑系统的实际需求和硬件配置,以及权衡虚拟内存的优缺点,考虑好利弊后在开启虚拟内存。 2、什么是

在C#中使用RabbitMQ做个简单的发送邮件小项目

在C#中使用RabbitMQ做个简单的发送邮件小项目 前言 好久没有做项目了,这次做一个发送邮件的小项目。发邮件是一个比较耗时的操作,之前在我的个人博客里面回复评论和友链申请是会通过发送邮件来通知对方的,不过当时只是简单的进行了异步操作。 那么这次来使用RabbitMQ去统一发送邮件,我的想法是通过

Python——比 Seaborn 更好的相关性热力图:Biokit Corrplot

在 Python 中我们日常分析数据的过程当中经常需要对数据进行相关性分析,相关性热力图(Correlation Heatmap)是我们经常使用的一种工具。通过相关性热力图,我们可以通过为相关性不同的数据使用不同深浅的不同颜色进行标记,从而直观地观察两两数据序列之间的相关性情况——这将有助于我们进一...

Nuxt3 的生命周期和钩子函数(六)

摘要:本文深入解析了Nuxt3框架中的多个核心生命周期钩子和组件注册功能,包括imports:sources、imports:extend、imports:context、imports:dirs、components:dirs及components:extend,通过实例代码指导开发者如何在不同场...

机器学习(三)——K最临近方法构建分类模型(matlab)

K最临近(K-Nearest Neighbors,KNN)方法是一种简单且直观的分类和回归算法,主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法,找到距离其最近的K个样本,然后通过K个样本的标签进行表决,预测结果给出的标签是表决多的一方。 在使用K最临近方法的时候,有两个方面可调: 一是K值的大小,K一

从零开始学Spring Boot系列-集成Spring Security实现用户认证与授权

在Web应用程序中,安全性是一个至关重要的方面。Spring Security是Spring框架的一个子项目,用于提供安全访问控制的功能。通过集成Spring Security,我们可以轻松实现用户认证、授权、加密、会话管理等安全功能。本篇文章将指导大家从零开始,在Spring Boot项目中集成S

Hugging Face Accelerate 两个后端的故事:FSDP 与 DeepSpeed

社区中有两个流行的 零冗余优化器(Zero Redundancy Optimizer,ZeRO) 算法实现,一个来自 DeepSpeed,另一个来自 PyTorch。Hugging Face Accelerate 对这两者都进行了集成并通过接口暴露出来,以供最终用户在训练/微调模型时自主选择其中之一

聚类模型的算法性能评价

一、概述 作为机器学习领域的重要内容之一,聚类模型在许多方面能够发挥举足轻重的作用。所谓聚类,就是通过一定的技术方法将一堆数据样本依照其特性划分为不同的簇类,使得同一个簇内的样本有着更相近的属性。依不同的实现策略,聚类算法有很多种,如基于距离的k-means、基于密度的DBSCAN等。在聚类完成之后

资深博导:我以为数据预处理是常识,直到遇到自己的学生

​ 大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 在光谱学领域,数据预处理是不可或缺的一环。 本文将基于 NIR soil 近红外光谱数据,运用 Python 语言进行数据处理,并通过图表直观反映预处理带来的变化。(数据集:后台回复

SpringMVC-01-回顾MVC架构

1、什么是MVC MVC是模型(Model)、视图(View)、控制器(Controller)的简写,是一种软件架构模式。 它通过将业务逻辑、页面控制、显示视图分离的方法来组织代码。 主要作用是降低了视图与业务逻辑间的双向偶合。 它不是一种设计模式,而是一种架构模式。当然不同的MVC存在差异。 Mo

【完全复现】基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度

主要内容 程序完全复现文献模型《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》,以微电网系统运行成本和环境保护成本为目标函数,建立了并网方式下的微网多目标优化调度模型,通过改进粒子群算法和原始粒子群算法进行对比,验证改进方法的优越性。虽然标题是多目标优化算法,实质指的是权值多目标,即通过不同目标权值相加

表单引擎字段类型该如何设计?

在软件行业的发展过程中,从业者对于开发效率和质量提升是一直在追随的一个目标。通过复用软件模块来实现这些目标通常是一种有效的手段,从头文件引入、面向对象的封装、动态库的引入、代码生成器类工具、低代码引擎等,随着行业技术发展能复用的层次也从底层的文件逐步到界面层面的复用。本文主要围绕在OA、低代码平台中

.NET 高效灵活的API速率限制解决方案

前言 FireflySoft.RateLimit是基于.NET Core和.NET Standard构建,支持多种速率限制算法和策略,包括固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶等。通过简单的配置和集成,开发者可以快速地将其应用到现有的Web API、微服务或中间件中,实现对请求的精确控制。 同时,该库还支

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。

一款.NET开源的i茅台自动预约小助手

前言 今天大姚给大家分享一款.NET开源、基于WPF实现的i茅台APP接口自动化每日自动预约(抢茅台)小助手:HyggeImaotai。 项目介绍 该项目通过接口自动化模拟i茅台APP实现每日自动预约茅台酒的功能,软件会在指定时间开始对管理的用户进行批量预约。 项目功能 用户管理 预约项目 店铺管理

深入探索 Nuxt3 Composables:掌握目录架构与内置API的高效应用

摘要:“本文深入探讨了Nuxt3 Composables,重点介绍了其目录架构和内置API的高效应用。通过学习本文,读者将能够更好地理解和利用Nuxt3 Composables来构建高效的应用程序。”

从JDK8升级到JDK17

一、概述 鉴于JDK8已经是老古董,还有性能问题,兼且各个公司已经不再维护1.8的JDK,所以升级公司的核心产品之一的后端到JDK到17是相对要紧的事情。 通过升级到jdk17,具有以下好处: 不要在头疼同时适应两个jdk,放下适应JDK8的负担 在生产环境基本上只需要部署一个jdk即可 具有更好的

我的日常AI使用

从去年年初开始,AI技术真正走入了我们的日常生活。从OpenAI到如今字节跳动的coze,我们通过AI大模型可以做很多事情,工具和平台众多,如何选择和使用有必要总结一下。 编程和debug方面 尽管gpt-4和gpt-4o确实很强,但对于持续代码改进和代码调试方面,依然不够好,并且它对于非Plus会

Jemter代理服务器录制脚本,优化后形成性能测试场景

在进行性能测试(压力、负载)等,先要有对应的测试场景,比如添加功能:要先登录成功,然后调用添加接口,输入添加的内容,才可以添加成功。那么可以通过Jemter代理服务器,设置代理,打开测试的网站,录制脚本,当然,也可以根据接口文档,使用接口文档添加对应的接口形成业务测试脚本。 HTPP代理服务器设置: