这是特斯拉的全自动驾驶（FullSelfDriver）技术结构图，图中把自动驾驶模型拆分出分成了几个依赖的模块：技术底座：自动标注技术处理大量数据，仿真技术创造图片数据，大数据引擎进不断地更新（大模型的数据基础）核心部分：神经网络对场景的识别和理解（不仅仅是视觉技术的运用，结合了自然语言处理领域技术）提出占有网络，这个网络能够实时地识别周围环境中各种物体的占有率，然后进行立体建模，体素化，还能够实现预测物体未来的运动趋势然后进一步识别各种车道线，解决各种车道线交错的难题增强神经网络的资源：AI训练集群，AI优化编译、接口最终的目的是实现车端大模型直接处理原始的视频，做自动驾驶决策 基于Atte

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文章目录动态规划理论基础动规五部曲：出现结果不正确：62.不同路径63.不同路径II动态规划理论基础动规五部曲：确定dp数组下标及dp[i]的含义。递推公式：比如斐波那契数列dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]。初始化dp数组。确定遍历顺序：从前到后or其他。推导dp数组。出现结果不正确：打印dp日志和自己想的一样：递推公式、初始化或者遍历顺序出错。打印dp日志和自己想的不一样：代码实现细节出现问题。62.不同路径参考文档：代码随想录题目：分析：根据题目，类比爬楼梯，由于在一点开始只能向下或者向右移动一步，所以到达某一点的方法个数等于从上面到达+从左边到达的方法数之和。dp五部曲：dp[

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一、备份类型完全备份，部分备份　　完全备份：整个数据集　　部分备份：只备份数据子集，如部分库或表完全备份、增量备份、差异备份　　增量备份：仅备份最近一次完全备份或增量备份（如果存在增量）以来变化的数据，备份较快，还原复杂　　差异备份：仅备份最近一次完全备份以来变化的数据，备份较慢，还原简单冷、温、热备份　　冷备：读、写操作均不可进行，数据库停止服务　　温备：读操作可执行；但写操作不可执行　　热备：读、写操作均可执行物理和逻辑备份　　物理备份：直接复制数据文件进行备份，与存储引擎有关，占用较多的空间，速度快　　逻辑备份：从数据库中"导出"数据另存而进行的备份，与存储引擎无关，占用空间少，速度慢，

背景最近双十一开门红期间组内出现了一次因Mysql死锁导致的线上问题，当时从监控可以看到数据库活跃连接数飙升，导致应用层数据库连接池被打满，后续所有请求都因获取不到连接而失败整体业务代码精简逻辑如下：@Transactionpublicvoidservice(Integerid){delete(id);insert(id);}数据库实例监控：当时通过分析上游问题流量限流解决后，后续找时间又重新分析了下问题发生的根本原因，现将其总结如下：本篇文章会先对Mysql中的各种锁进行分析，包括互斥锁、间隙锁和插入意向锁，让大家对各种锁的使用场景有一个了解，然后在此基础上再对本问题进行分析，希望大家未来再

目录1使用docker安装ELK1.1安装Elasticsearch1.2安装Kibana1.3安装Logstash2数据同步2.1准备MySQL表和数据2.2运行Logstash2.3测试3Logstash报错(踩坑)记录3.1记录一3.1.1报错信息3.1.2报错原因3.1.3解决方案3.2记录二3.2.1报错信息3.2.2报错原因3.3.3解决方案1使用docker安装ELK        ELK是指Elasticsearch、Logstash、Kibana。1.1安装Elasticsearch#拉取es镜像dockerpullelasticsearch:7.4.2mkdir-p/roo

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