近日全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC正式发布《中国关系型数据库软件市场跟踪报告-数据仓库市场Add-on》报告华为云GaussDB(DWS)凭借领先的技术和优异的市场表现荣获“双第一”。
最近这一两年，陆陆续续有朋友私信留言关于salesforce admin知识，apex知识，lwc的知识，后续还有一些关注flow的知识，report知识等等以及个人培训相关。鉴于博客篇幅有限，从去年开始到现在陆陆续续的肝了几个专题，包括Admin的基础知识，apex基础知识，开发工具，lwc基础知
UCS（On-Premises）旨在将云上的服务能力延伸至各行业的客户的本地数据中心，结合volcano的AI作业管理及智能调度能力、xGPU的GPU虚拟化能力，帮助用户快速在IDC构建云原生的AI基础设施，更细粒度的使用GPU资源，让用户聚焦AI的业务开发，最大限度释放AI大模型算力潜能。
本文深入探讨Spring的BeanDefinition和BeanDefinitionRegistry，详细介绍了BeanDefinition的合并过程及其源码分析，揭示了Spring配置元数据的内在逻辑。
最近因需求改动新增了一些数据库表，但是在定义表结构时，具体列属性的选择有些不知其所以然，索引的添加也有遗漏和不规范的地方，所以我打算为创建一个高性能表的过程以实战的形式写一个专题，以此来学习和巩固这些知识。
# V1.2.13 Known是基于C#和Blazor开发的前后端分离快速开发框架，开箱即用，跨平台，一处代码，多处运行。 - Gitee： [https://gitee.com/known/Known](https://gitee.com/known/Known) - Github：[https:
应用管理平台 Walrus 开源，构建软件交付新范式。
> 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指
C++语言并没有对多线程与网络的良好支持，虽然新的C++标准加入了基本的`thread`库，但是对于并发编程的支持仍然很基础，Boost库提供了数个用于实现高并发与网络相关的开发库这让我们在开发跨平台并发网络应用时能够像Java等语言一样高效开发。thread库为C++增加了多线程处理能力，其主要提供了清晰的，互斥量，线程，条件变量等，可以很容易的实现多线程应用开发，而且该库是可跨平台的，并且支持
Boost库中提供了函数对象库，可以轻松地把函数的参数和返回值进行绑定，并用于回调函数。这个库的核心就是bind函数和function类。bind函数可以将一个函数或函数对象和其参数进行绑定，返回一个新的函数对象。通过这个新的函数对象，我们就可以将原有的函数或函数对象当做参数传来传去，并可以传递附加的参数，方便实现参数绑定和回调函数。function类用于表示一种特定的函数签名，可以在不知道具体函
Boost 库是一个由C/C++语言的开发者创建并更新维护的开源类库，其提供了许多功能强大的程序库和工具，用于开发高质量、可移植、高效的C应用程序。Boost库可以作为标准C库的后备，通常被称为准标准库，是C标准化进程的重要开发引擎之一。使用Boost库可以加速C应用程序的开发过程，提高代码质量和性能，并且可以适用于多种不同的系统平台和编译器。Boost库已被广泛应用于许多不同领域的C++应用程序
从研发的角度来看如果系统上下文清晰、应用架构设计简单、应用拆分合理应该称之为架构合理。基于以上的定义可以从以下三个方面来梳理评估：
锁共有多种算法，在并发场景中都是被常常用到，想必大家都已炉火纯青般.....巴特！我们还有后浪同学们可能不熟悉，那我在这里聊下锁的用法和使用场景。
`category`类型在**pandas基础**系列中有一篇介绍数据类型的文章中已经介绍过。`category`类型并不是`python`中的类型，是`pandas`特有的类型。 `category`类型的优势那篇文章已经介绍过，当时只是介绍了如何将某个列的数据转换成`category`类型，以及
编写一个函数/方法，它接受2个参数、一个字符串和轨道数，并返回ENCODED字符串。 编写第二个函数/方法，它接受2个参数、一个编码字符串和轨道数，并返回DECODED字符串。 然后使用围栏密码对其进行解码。 这种密码用于通过将每个字符沿着一组“竖状轨道”依次放在对角线上来对字符串进行编码。首先开始
首先，我们介绍了Elasticsearch（ES）的倒排索引，这是一种用于快速检索的数据结构。其次，我们了解了ES集群的架构，包括主节点、数据节点和协调节点的功能和作用。然后，我们探讨了中文分词器的选择，其中包括IK、HanLP和Jieba等常用的分词工具。接着，我们解释了写入数据和查询数据的工作原理，包括请求的分配和预处理，数据的存储和查询结果的处理过程。最后，我们讨论了ES部署的优化方法，包括调整JVM内存、分片布局和数量、节点身份设计以及配置Ingest节点等方面的策略。
The allocation of an extra 4.0 MiB would use more than the limit 2.0 GiB. Currently using 2.0 GiB. dbms.memory.transaction.total.max threshold reached
前言 VS Code是一个轻量级但功能强大的源代码编辑器，轻量级指的是下载下来的VS Code其实就是一个简单的编辑器，强大指的是支持多种语言的环境插件拓展，也正是因为这种支持插件式安装环境开发让VS Code成为了开发语言工具中的霸主，让其同时支持开发多种语言成为了可能。俗话说的好工欲善其事必先利
这周的 GitHub 热点榜，撇开上周的介绍过的几个项目，剩下就两字：套件。像是搜罗了大量黑客工具的 hackingtool，还有打算一统米哈游游戏客户端的 Starward，以及好用的 CV 库 supervision 方便追踪物体。
