前言之前对MySQL的认知只限于会写些SQL，本篇开始进行对MySQL进行深入的学习，记录和整理下自己对MySQL不熟悉的地方。如果有需要可以关注我的专栏一起学习，共同进步！关于mysql的安装就不说了，直接从mysql的客户端/服务器运行架构开始学习。Let′sgo~MySQL客户端/服务器架构MySQL其实跟我们平时使用的程序一样，是由两部分组成的，一部分是客户端程序，一部分是服务器程序。MySQL服务器程序直接和我们存储的数据打交道，客户端啊连接服务器，发送增删改查的请求，服务器操作维护的数据响应请求。MySQL服务器程序的进程也被称为MySQL数据库实例。MySQL客户端都需要用户名和
一、前言虽然Java对线程的创建、中断、等待、通知、销毁、同步等功能提供了很多的支持，但是从操作系统角度来说，频繁的创建线程和销毁线程，其实是需要大量的时间和资源的。例如，当有多个任务同时需要处理的时候，一个任务对应一个线程来执行，以此来提升任务的执行效率，模型图如下：如果任务数非常少，这种模式倒问题不大，但是如果任务数非常的多，可能就会存在很大的问题：1.线程数不可控：随着任务数的增多，线程数也会增多，这些线程都没办法进行统一管理2.系统的开销很大：创建线程对系统来说开销很高，随着线程数也会增多，可能会出现系统资源紧张的问题，严重的情况系统可能直接死机假如把很多任务让一组线程来执行，而不是一
音频筑基：一文搞懂DFT/FFT/DCT/MDCT的区别前言DFT/FFT/STFT/DCT/MDCT一句话对比DFT/FFT/STFT/DCT/MDCT的因果扩展资料傅立叶变换是连接时域与频域的上帝之桥。——《漫画傅里叶解析》前言音频信号处理中时常用到时频域转换，这里简单总结下常用的DFT、FFT、STFT、MDCT的区别。开始前，先感谢傅里叶大哥，是他给了我们一碗饭吃。DFT/FFT/STFT/DCT/MDCT一句话对比DFT，DiscreteFourierTransform，离散傅里叶变换，完成离散点时频域转换用途：推广时频域原理，理论上保证了计算机可用性FFT，FastFourierT
作者：明明如月学长，CSDN博客专家，大厂高级Java工程师，《性能优化方法论》作者、《解锁大厂思维：剖析《阿里巴巴Java开发手册》》、《再学经典：《EffectiveJava》独家解析》专栏作者。热门文章推荐：（1）《为什么很多人工作3年却只有1年经验？》（2）《从失望到精通：AI大模型的掌握与运用技巧》（3）《AI时代，程序员的出路在何方？》（4）《如何写出高质量的文章：从战略到战术》（5）《我的技术学习方法论》（6）《我的性能方法论》（7）《AI时代的学习方式：和文档对话》一、现状随着ChatGPT的出现，AI成为新的热点，很多人感叹人工智能的突飞猛进，很多人被大模型的“智能”感到了震
一文搞懂分库分表算法，通俗易懂（基因法、一致性hash、时间维度）目录前言分库分表算法-时间维度分库分表算法-基因替换法（使用）分库分表算法-基因替换法（缺点之扩容难）分库分表算法-基因替换法（缺点之容易生成重复订单号）分库分表算法-基因拼接法介绍分库分表算法-基因拼接法使用基因拼接、替换法生成重复订单号数量对比测试分库分表算法之一致性Hash法（使用）分库分表算法之一致性Hash优缺点小咸鱼的技术窝前言最近手上一个系统的访问速度有点慢，老早前用多线程优化过一些接口,将一些复杂sql改成单表查询，走内存处理，成功的将一些10多秒的接口优化到500ms，但是数据量上来了单表查询效率也有点慢了，不
概述时间相关的字段是ElasticsSearch(以下简称ES)最常用的字段了，几乎所有的索引应用场景都会有时间字段，一般用于基于时间范围的搜索，聚合等场景。但是由于时区的问题，相信很多小伙伴都踩到过时间字段的坑，笔者自己就踩过。本文希望给你提供一个避坑指南。了解时区的基本概念因为本文不是专门讲时区的，你只需要了解一些基本的概念就可以了。我们知道全球分为24个时区，包含23个整时区及180°经线左右两侧的2个半时区。东经的时间比西经要早，也就是如果格林威治时间是中午12时，则中央经线15°E的时区为下午1时。比如北京位于东8区，所以北京时间应该是晚上8点。格林威治标准时间GMT或者UTCGMT
一、RBAC概述RBAC引入了四个新的顶级资源对象。Role、ClusterRole、RoleBinding、 ClusterRoleBinding。同其他API资源对象一样，用户可以使用kubectl或者API调用等方式操作这些资源对象。kubernetes集群相关所有的交互都通过apiserver来完成，对于这样集中式管理的系统来说，从1.6版本起，K8S默认启用RBAC访问控制策略，目前RBAC已作为稳定的功能，通过启动文件kube-apiserver.service中的-authorization-mode=RBAC来启用RABC。在RBACAPI中，通过如下步骤进行授权：「定义角色」
引子：揭开扩散模型及其“脊梁骨”的神秘面纱如今，AI创作的精美画作、音视频内容层出不穷，其中有一项技术犹如魔法般从无到有地创造出惊艳作品，那就是扩散模型。而在其运作机制的核心深处，有一个至关重要的结构——我们称之为“backbone”，正是这个强大的支撑架构赋予了模型学习和理解数据的能力。今天，我们就深入浅出地剖析一下扩散模型的backbone，看它是如何扮演着推动模型高效工作的角色。一、走进扩散模型的世界扩散模型是一种基于概率框架的深度学习模型，它模拟了一个数据从清晰状态逐步扩散至噪声状态，然后再逆向恢复至清晰状态的过程。这一过程不仅能够生成高质量的新数据样本，还揭示了复杂数据分布的本质规律
在当今科技日新月异的浪潮中，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）与深度学习（DeepLearning,DL）如同璀璨星辰，引领着信息技术的新浪潮。这三个词汇频繁出现在各种前沿讨论和实际应用中，但对于许多初涉此领域的探索者来说，它们的具体含义及相互之间的内在联系可能仍笼罩着一层神秘面纱。那让我们先来看看这张图。由此可见，深度学习、机器学习、人工智能三者之间有着层层递进的紧密联系，「深度学习」是「机器学习」的一个分支，而「机器学习」是「人工智能」的一个分支。何为人工智能？人工智能（ArtificialIntelligenc
一文速览深度伪造检测（DetectionofDeepfakes）：未来技术的守门人前言一、Deepfakes技术原理卷积神经网络（CNN）：细致的艺术学徒生成对抗网络（GAN）：画家与评审的双重角色训练过程：技艺的磨练应用和挑战二、DetectionofDeepfakes技术原理：解密数字伪装特征提取：寻找数字足迹异常检测：寻找不和谐的旋律深度学习模型：构建智能的守门人多模态分析：全方位的监控系统未来展望：挑战与机遇并存🌈你好呀！我是是Yu欸🌌2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴与支持~🚀欢迎一起踏上探险之旅，挖掘无限可能，共同成长！前些天发现了一个人工智能学习网站，内容深入浅出、易于理解。
