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背景微服务项目中通常包含各种服务。其中一项服务与存储用户相关的数据有关。我们使用SpringBoot作为后端，使用MySQL数据库。目标随着用户基数的增长，服务性能受到了影响，延迟也上升了。由于只有一个数据库和一张表，许多查询和更新由于锁异常返回错误。此外，随着数据库的规模不断扩大，性能进一步下降。因此，需要一种解决方案来处理不断增长的用户基数。解决方案表格分片图片第一种方法是在单个数据库中创建多个类似的表，并使用user_id作为分片键。我们在user_id列出现的任何地方创建了每个表的10个副本。因此，代码中需要进行两个更改。第一个更改是获取用户请求中的user_id。第二个更改是替换由H

文章目录介绍作用如何使用下载项目中央仓库地址环境调度中心初始化“调度数据库”配置部署“调度中心”部署项目调度中心集群（可选）其他：Docker镜像方式搭建调度中心配置部署“执行器项目”执行器maven依赖执行器配置执行器组件配置执行器集群（可选）执行效果编写业务代码新建调度规则启动一次启动细说策略路由策略总结总结介绍Xxl-Job是一款优秀的开源调度平台，用于管理和调度各种类型的任务，报告定时任务、分布式任务。作用分布式任务调度：XXL-JOB允许您在分布式环境中调度任务，这些任务可以在不同的节点上执行。它通过分布式协调和管理任务的执行，确保任务按计划运行。Web界面：XXL-JOB提供了一个

目录一、Keystone的主要功能模块二、Keystone的基本概念介绍三、Keystone的管理层次结构四、Keystone交互流程一、用户是如何来与Keystone交互的？二、keystone认证流程（与其他服务的交互）五、其他一、Keystone的主要功能模块Token：用来生成管理tokenCatalog：用来存储和管理service和endpointindetity：用来管理user，tenant，role的认证Policy：用来管理访问权限二、Keystone的基本概念介绍（1）认证（Authentication）确认用户身份的过程，又称为身份验证。keystone验证由用户提供的

Mysql数据库：selectfrom语句详解一、selectfrom语句概述二、selectfrom语句的基本用法三、selectfrom语句的示例1、查询所有列2、查询特定列3、查询带有条件的数据（过滤）4、查询结果排序5、查询结果限制6、查询结果去重7、查询结果分组8、查询结果统计9、查询结果联合10、查询简单的计算11、查询别名12、NULL参与运算13、着重号(反引号)💖TheBegin💖点点关注，收藏不迷路💖一、selectfrom语句概述selectfrom语句用于从数据库中查询数据。它由两个关键字组成：select和from。select关键字用于指定要查询的列，from关键字

整理了GraphSAGE（GraphSampleandaggregate图采样和聚合）论文的阅读笔记背景相关工作模型推导前向传播扩展GraphSAGE算法框架到minibatch模型训练聚合器的设置实验对GraphSAGE表达能力的理论分析（讨论其如何学习图结构）参考论文对节点嵌入不明白的可以先看这篇：论文笔记：DeepWalk与Node2vec背景  还是之前笔记里提到过的直推式(Transductive)学习与归纳(Inductive)学习：Inductivelearning，翻译成中文可以叫做“归纳式学习”，就是从已有数据中归纳出模式来，应用于新的数据和任务。在图学习的训练过程中，看不到

1.Kruskal算法解决问题：最小生成树2.Kruskal所需要的前提知识：边集数组（引用）和结构体3.Kruskal算法主要思想：Kruskal算法将n个点看成n个独立的连通分支。首先按边权大小排序。然后只要在m条边里按下表从小到大遍历选出合适的n-1条（前提条件：选出的边不能成自环，否则将无法连通），就是一个最小生成树。Q：怎么确定选出的是合适的？A：聪明的JosephKruskal早就想到了这个问题，他用一个intnodeset[]数组来表示当前节点属于哪个“连通块”，如果要连接A和B，那就需要所有属于nodeset[A]集合的点的nodeset值都变成nodeset[B]，简单来说，

Pytorchautograd.grad与autograd.backward详解引言平时在写Pytorch训练脚本时，都是下面这种无脑按步骤走：outputs=model(inputs) #模型前向推理optimizer.zero_grad() #清除累积梯度loss.backward() #模型反向求导optimizer.step() #模型参数更新对用户屏蔽底层自动微分的细节，使得用户能够根据简单的几个API将模型训练起来。这对于初学者当然是极好的，也是Pytorch这几年一跃成为最流行的深度学习框架的主要原因：易用性。但是，我们有时需要深究自动微分的机制，比如元学习方法MA

一.Docker镜像,容器,仓库的简单介绍通俗来讲:镜像相当于VM虚拟机中的ios文件,容器相当于虚拟机系统,仓库相当于系统中的进程或者执行文件,容器是通过镜像创建的 1.镜像Docker镜像就是一个Linux的文件系统（RootFileSystem），这个文件系统里面包含可以运行在Linux内核的程序以及相应的数据,这里要强调一下镜像的两个特征:镜像是分层（Layer）的        即一个镜像可以多个中间层组成，多个镜像可以共享同一中间层，也可以通过在镜像添加多一层来生成一个新的镜像镜像是只读的（read-only）        镜像在构建完成之后，便不可以再修改，而上面所说的添加一层

一.MPC模型预测控制理论推导首先对汽车运动学模型进行建模：​设后轴速度为,前轴行速度为考虑后轴轴心的速度约束，得到和后轴速度的关系如下：                      考虑到前后轴速度约束的运动学方程为：   设后轴行驶中心为，前轴行驶中心为，根据前后轴之间的几何约束关系可得到:                       将上述三个公式联立可得到横摆角速度的表达式为：                                                 由横摆角速度和车速可得到车辆的转向半径和车轮偏角:                            即可得到矩