一、前言 在应用开发的早期，数据量少，开发人员开发功能时更重视功能上的实现，随着生产数据的增长，很多SQL语句开始暴露出性能问题，对生产的影响也越来越大，有时可能这些有问题的SQL就是整个系统性能的瓶颈。 二、SQL优化一般步骤 1、通过慢查日志等定位那些执行效率较低的SQL语句 2、explain分析SQL的执行计划 需要重点关注type、rows、filtered、extra。 type由上至下，效率越来越高。 ALL 全表扫描； index 索引全扫描； range 索引范围扫描，常用语=,between,in等操作； ref 使用非唯一索引扫描或唯一索引前缀扫描，返回单条记录，常出
作为写作时需要插入很多公式的专业来说，快速编辑、排版、添加公式是非常重要的工作，曾经自己都是手动添加公式，没有用什么专业软件，踩了一些坑，所以这里总结一下，希望能够帮助到someone。Q1：word中怎么打公式？1.使用word中自带公式工具点击插入->公式，插入新公式每次这样点击很麻烦，所以可以使用快捷键'Alt'+'='。也可以选中文本，按'Alt'+'='转换为Word中的公式：2.使用专业软件mathtype/Axmathmathtype：MathType中文官网-MathType数学公式编辑器下载,MathType教程 价格较贵，约¥338/年Axmath：AxMath/AxGl
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定义符合国标规范的数学符号首先需要引入tikz包和常用的一些几何图形，方便绘制\usepackage{tikz}\usetikzlibrary{shapes.geometric}定义一个平行四边形符号为普通符号类型\newcommand*\parallelogram{\mathord{\tikz[baseline,linewidth=0.1ex,linejoin=round]\draw(0,.05ex)--(.7em,.05ex)--(.9em,1.4ex)--(.2em,1.4ex)--cycle;}}LaTeX有多种符号类型，常见的有（参看：https://zhuanlan.zhihu.c
定义符合国标规范的数学符号首先需要引入tikz包和常用的一些几何图形，方便绘制\usepackage{tikz}\usetikzlibrary{shapes.geometric}定义一个平行四边形符号为普通符号类型\newcommand*\parallelogram{\mathord{\tikz[baseline,linewidth=0.1ex,linejoin=round]\draw(0,.05ex)--(.7em,.05ex)--(.9em,1.4ex)--(.2em,1.4ex)--cycle;}}LaTeX有多种符号类型，常见的有（参看：https://zhuanlan.zhihu.c
作者：zyl910一、缘由上一篇文章“用于分析26种画布合成模式（globalCompositeOperation）的演示页面”给出了便于测试的演示页面，现在探究一下合成模式的计算公式。在网上搜索了一下，发现W3C《CompositingandBlendingLevel1》对合成模式的公式说的最详细，于是仔细阅读了该文档。该文档的篇幅比较长，且是英文版的，看起来比较吃力。且有些细节写的比较简略，若忽略了那些细节，可能会导致构造的公式不正确、计算结果不符。于是整理了一下我的心得，编写了此文。二、《CompositingandBlendingLevel1》阅读心得对于合成模式来说，最重要的内容在该
作者：zyl910一、缘由上一篇文章“用于分析26种画布合成模式（globalCompositeOperation）的演示页面”给出了便于测试的演示页面，现在探究一下合成模式的计算公式。在网上搜索了一下，发现W3C《CompositingandBlendingLevel1》对合成模式的公式说的最详细，于是仔细阅读了该文档。该文档的篇幅比较长，且是英文版的，看起来比较吃力。且有些细节写的比较简略，若忽略了那些细节，可能会导致构造的公式不正确、计算结果不符。于是整理了一下我的心得，编写了此文。二、《CompositingandBlendingLevel1》阅读心得对于合成模式来说，最重要的内容在该
最小二乘法、极大似然估计和交叉熵是常用的三种损失函数。最小二乘法是一种回归问题中常用的损失函数，用于衡量预测值与实际值之间的误差平方和。它常用于线性回归问题中，目标是最小化预测值与真实值之间的均方误差（MSE）。极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）是一种统计学习中的方法，用于估计模型的参数。在分类问题中，MLE可以被用于估计分类模型的参数。它通过最大化对数似然函数来估计模型参数，从而使得模型预测的概率分布与真实概率分布的差距最小。交叉熵（CrossEntropy）是一种常用的分类问题中的损失函数，用于衡量模型输出概率分布与真实标签之间的差异。它在深度学
最小二乘法、极大似然估计和交叉熵是常用的三种损失函数。最小二乘法是一种回归问题中常用的损失函数，用于衡量预测值与实际值之间的误差平方和。它常用于线性回归问题中，目标是最小化预测值与真实值之间的均方误差（MSE）。极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）是一种统计学习中的方法，用于估计模型的参数。在分类问题中，MLE可以被用于估计分类模型的参数。它通过最大化对数似然函数来估计模型参数，从而使得模型预测的概率分布与真实概率分布的差距最小。交叉熵（CrossEntropy）是一种常用的分类问题中的损失函数，用于衡量模型输出概率分布与真实标签之间的差异。它在深度学
过去一年，网络攻击给各行各业带来破坏性的威胁急剧升级，网络攻击的数量在加速增长的同时，攻击的手段和方法也呈现出多样化。尽管企业花费了大量时间和金钱来制定应对策略，政府机构也都在积极维护网络安全环境，但是未来的网络攻击态势依然严峻。近日，派拓网络大中华区总裁陈文俊和派拓网络大中华区售前总经理董春涛接受媒体记者采访，回顾2022年的网络安全发展以及预测2023年网络安全趋势，并且提出防范网络攻击的解决方案和建议。2022年勒索软件攻击态势严峻勒索软件攻击可谓是21世纪最严重的网络安全威胁之一，并且攻击变得更加有针对性，赎金的金额也越来越大。根据派拓网络的情报组织调查，2022年的所有网络攻击中，勒
