软件工程的方方面面都遵循一个最基本的道理：没有银弹，架构分层模型更是如此，每一种都有各自优缺点，所以请根据不同的业务场景，并遵循简单、可演进这两个重要的架构原则选择合适的架构分层模型即可。
当涉及到提高MySQL查询效率时，以下是一些重要的策略和技巧，可以帮助你优化数据库性能。无论你是一个Web开发者、数据工程师还是系统管理员，这些方法都可以帮助你确保你的MySQL数据库运行得更快、更有效。 索引优化： 使用索引是提高查询性能的关键。确保在经常用于过滤和排序的列上创建索引。 使用复合索
对象文件存储服务(OSS)主要用于存储零散的文件，和直接存储到本地文件系统中相比，有以下的几个优势： 跨服务器可用 兼容Amazon S3 API 横向扩容 高可用 支持加密 MinIO就是一个高性能的文件服务，我们使用.NET来操作一下。 部署MinIO 最简单的办法，就是在Docker上运行Mi
在机器学习，尤其是涉及异构数据的迁移学习/联邦学习中，我们常常会涉及互信息相关的优化项，我上半年的第一份工作也是致力于此。其思想虽然简单，但其具体的估计与优化手段而言却大有门道，我们今天来好好总结一下，也算是对我研一下学期一个收尾。为了解决互信息估计的的难解性，我们的方法是不直接对互信息进行估计，而...
1. 概述 之前的文章提到，在Three.js中使用InstanceMesh来实现性能优化，可以实现单个Mesh的拾取功能 那，能不能实现碰撞检测呢？肯定是可以的，不过Three.js中并没有直接的API可以实现对InstanceMesh的碰撞检测，需要手动实现 回顾本文的描述的Three.js的场
使用js开发一个快速打开前端项目的插件 目录 前言 使用的技术栈 步骤 问题发现 待优化 前言 一直以来开发都是先打开vscode，然后选择项目，在项目多的情况下会觉得挺繁琐；如果同时打开了许多vscode窗口，寻找目标窗口也比较麻烦，于是萌生了开发一个alfred的工作流插件的想法，目标是在alf
日常开发中，相信广大 Java 开发者都使用过 IntelliJ IDEA 作为开发工具，IntelliJ IDEA 是一款优秀的 Java 集成开发环境，它提供了许多强大的功能和快捷键，可以帮助开发者提高编码效率和质量。除了一些常见的技巧，如自动导包、智能补全、重构工具等。IntelliJ IDE
引言 Spring Security 是一个功能强大且高度可定制的身份验证和访问控制的框架，提供了完善的认证机制和方法级的授权功能，是一个非常优秀的权限管理框架。其核心是一组过滤器链，不同的功能经由不同的过滤器。本文将通过一个案例将 Spring Security 整合到 SpringBoot中，要
论文提出了一种可扩展的多数据集目标检测器(ScaleDet)，可通过增加训练数据集来扩大其跨数据集的泛化能力。与现有的主要依靠手动重新标记或复杂的优化来统一跨数据集标签的多数据集学习器不同，论文引入简单且可扩展的公式来为多数据集训练产生语义统一的标签空间，通过视觉文本对齐进行训练，能够学习跨数据集的
论文重新审视了深度神经网络中的不确定性估计技术，并整合了一套技术以增强其可靠性。论文的研究表明，多种技术（包括模型正则化、分类器改造和优化策略）的综合应用显着提高了图像分类任务中不确定性预测的准确性 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SURE: SUrvey REcipes for buil
1 互联网架构越来越复杂？ 为啥感觉互联网架构越来越复杂了，早期我们的系统，可能也就那么少部分人使用，大都是一些后台管理系统。 所以不用考虑很多东西，比如： 流量少，无需考虑并发问题 数据少，不用考虑什么索引优化、分库分表 访问不集中，不用考虑缓存、过载保护 如果数据不重要，不用考虑安全策略，甚至不
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
使用 RabbitMQ 和 RocketMQ 的人是幸运的，因为这两个 MQ 自身提供了延迟队列的实现，不像用 Kafka 的同学那么苦逼，还要自己实现延迟队列。当然，这都是题外话，今天咱们重点来聊聊 RabbitMQ 延迟队列的实现原理，以及 RabbitMQ 实现延迟队列的优缺点有哪些？ 很多人
在这篇深入探讨Go语言在微服务架构中的应用的文章中，我们介绍了选择Go构建微服务的优势、详细分析了主要的Go微服务框架，并探讨了服务发现与注册和API网关的实现及应用。 关注TechLead，复旦博士，分享云服务领域全维度开发技术。拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，复旦机器
① YakShaving - 薅牛毛 ② CSS OneLiners ③ Vue Vine - 单文件编写多 Vue 组件 ④ CDN 流量被盗刷经历 ⑤ es-toolkit ⑥ console.log 体验优化 ⑦ 诗境 - 根据图片匹配诗句
在 MES 开发领域，想要从 PLC 获取数据就必须要和 PLC 有信号交互。高效准确的获取 PLC 数据一直是优秀 MES 系统开发的目标之一。初涉相关系统开发的工程师往往不能很好的理解 PLC 和 MES 之间编程逻辑的本质差别，在设计交互逻辑是难免顾此失彼。因此本文结合本人这些年来和 PLC
在我的记忆中布谷鸟过滤器一直是说比bloom好,那么我博客便以一个diss布谷鸟过滤器的角度来探究 学前须知:本篇立足于读者了解bloomfilter底层实现上 布谷鸟相较于bloom的优点 支持删除操作 如何支持呢?因为bloom的话是不能支持的,他的一个bit可能代表了多个key存在的情况,所以
本文介绍了索引合并（Index Merge）包含的三种类型，即交集(intersection)、并集(union)和排序并集(sort-union)，以及索引合并的实现原理、场景约束与通过案例验证的优缺点。
正样本全称是anchor正样本，正样本所指的对象是anchor box，即先验框。 先验框：YOLO v2吸收了Faster RCNN的优点，设置了一定数量的预选框，使得模型不需要直接预测物体尺度与坐标，只需要预测先验框到真实物体的偏移，降低了预测难度。
本文分享自华为云社区《【昇思25天学习打卡营打卡指南-第二十天】DCGAN生成漫画头像》，作者：JeffDing。 DCGAN生成漫画头像 在下面的教程中，我们将通过示例代码说明DCGAN网络如何设置网络、优化器、如何计算损失函数以及如何初始化模型权重。在本教程中，使用的动漫头像数据集共有70,17
