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
（注：本小节不是对划线算法事无巨细的证明，如果你需要更加系统的学习，请跳转至文末的参考部分） 如果你是一名曾经学习过图形学基础的学生，那么你一定对画线算法稔熟于心，中点划线算法，Bresenham算法。其中，现代光栅化器中使用最多的就是Bresenham算法，它以去除了除法和浮点运算而著称。 但如果
继上一篇文章在.NET Core，除了VB的LikeString，还有其它方法吗？(四种LikeString实现分享)分享了四种实现方式，笔者对这四种实现方式，不管是执行性能还是内存分配性能上，都不太满意。 那么是否有好的实现方法呢？答案是有的。 今天我们就搬出ReadOnlySpan这个非常
神经网络应该由若干神经元组成。 前面的每一个神经元都会给到一个参数，将传递的所有参数看作一个向量 \(\vec x\)，那么此神经元的净输入为： \[z = x \omega + b \]其中 \(\omega\) 称为权重向量。 这里认为 \(x\) 是行向量，而 \(\omega\) 是列向量。
零拷贝技术（Zero-Copy）是一个大家耳熟能详的技术名词了，它主要用于提升 IO（Input & Output）的传输性能。 那么问题来了，为什么零拷贝技术能提升 IO 性能？ 1.零拷贝技术和性能 在传统的 IO 操作中，当我们需要读取并传输数据时，我们需要在用户态（用户空间）和内核态（内核空
现在，使用视频会议系统远程协同办公、沟通交流，已经非常普遍了。如果我们要开发自己的视频会议系统，那么，GPU解码渲染技术是不可缺少的。这是为什么了？
Netty 框架是以性能著称的框架，因此在它的框架中使用了大量提升性能的机制，例如 Netty 用于实现延迟队列的时间轮调度算法就是一个典型的例子。使用时间轮调度算法可以实现海量任务新增和取消任务的时间度为 O(1)，那么什么是时间轮调度算法呢？接下来我们一起来看。 1.延迟任务实现 在 Netty
Docker部署深度学习模型 基础概念 Docker Docker是一个打包、分发和运行应用程序的平台，允许将你的应用程序和应用程序所依赖的整个环境打包在一起。比如我有一个目标检测的项目，我想分享给朋友，那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN，在拿到我的项目后，还需要安装各
官方文档 本篇文档只讲解vue3中如何使用，vue2的可以参考下官方文档 安装插件 @antv/x6-vue-shape 添加vue组件 既然使用vue节点，那么我们就需要准备一个vue的组件，这个组件就是节点的一些样式，根据你们的ui自行写代码即可 节点名称
Redis是基于Reactor模式开发的网络事件处理器，这个处理器是单线程的，所 以redis是单线程的。 为什么它是单线程还那么快呢？ 主要有以下几个原因： 一、纯内存操作 由于Redis是纯内存操作，相比于磁盘来说，内存就快得多，这个是Redis快的主要 原因。 二、多路复用I/O机制（NIO）
视觉AI很难做 近来一直在从事AI 视觉检测方面的工作，外行人可能觉得挺厉害，实际上这钱挣得基本等于搬砖 近两年以来，行业不景气、制造业利润上不去，那么在这个产业链中，老板就没有余钱来进行升级改造。 老板们是否愿意花钱投入视觉检测，一是老板的认知、二是是否有足够的资金实力； 就算最后，老板有需求，也
使用Docker安装Odoo 17(非Docker Compose) 前言 最近在学习Odoo,先是windows 安装企业版，多年不用windows的服务器操作系统，一看windows的ECS那么贵就想折腾一下用linux服务器来跑Odoo社区版.于是开始实践，这篇文件只记录结果。其中趟坑的滋味暂
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」 今日 170+/10000 问：算法那么多，怎么修炼的过来 答：搞定最经典的，这些是低垂的果实 前几天发出吴恩达：机器学习的六个核心算法！ 这篇文章，读者反馈很好，特别推荐阅读。 吴恩达
前置知识 \(\sum\) 为累加符号，\(\prod\) 为累乘符号。 上三角矩阵指只有对角线及其右上方有数值其余都是 \(0\) 的矩阵。 如果一个矩阵的对角线全部为 \(1\) 那么这个矩阵为单位矩阵记作 \(I\)。 对于矩阵 \(A_{n,m}\) 和矩阵 \(B_{m,n}\) 满足 \
前言 经过上一篇文章的梳理，实现了可以从 GitHub 上拉取模板项目名称，已经可以得知可使用的模板有哪些了，那么我觉得是不是要进行选择呢？所以这一篇文章就来实现终端用户交互，让用户可以自己选择想要使用的模板。 实现 在 NodeJS 当中，已经有人为我们封装好了一个库，叫做 inquirer，可以
前言 在上一篇『手撕Vue-CLI』添加自定义指令中，已经实现了自定义指令的添加，但是指令还是比较简单的，只是简单的打印一句话，那么在实际运用场景中，可能会有更多的需求，比如可能需要在指令中传递参数，或者需要在指令中进行一些复杂的操作，那么这个时候我们就需要对指令进行处理了。 创建指令处理文件 在上
单调队列 考虑在一个序列中维护一个类似于窗口的东西。 以下不妨设求得是窗口最大值。 首先根据贪心，如果当前数整个窗口中最大的，并且是最靠前的，那么这个数前面的所有数都不会对答案产生一点贡献。于是考虑维护一个单调递增的序列，需要从中找出答案。设置一个首指针，未指针代表这个窗口的开始和结束。 然后，考虑
背景讨论 feign请求 在微服务环境中，完成一个http请求，经常需要调用其他好几个服务才可以完成其功能，这种情况非常普遍，无法避免。那么就需要服务之间的通过feignClient发起请求，获取需要的 资源。 认证和鉴权 一般而言，微服务项目部署环境中，各个微服务都是运行在内网环境，网关服务负责请
我们在使用分类算法训练数据后，评价分类模型的优劣时，经常会遇到一个词，“基尼系数”。那么，什么是基尼系数呢？ 本文将尝试用最简单的方式介绍什么是“基尼系数”以及它的计算方法和意义。希望能让大家对基尼系数有个直观的印象，而不仅仅是记住它枯燥的计算公式。 1. 从分类模型开始 首先，先假设有一个分类案例
参考：https://apisix.apache.org/docs/apisix/plugins/authz-keycloak/ kc插件源码梳理及原理说明 如果只是进行keycloak颁发的token进行校验（签名校验和有效期校验），那么我们可以使用jwt-auth这个插件实现，并且已经对这个插件
