MySQL-死锁的产生及解决方案1.死锁与产生死锁的四个必要条件1.1什么是死锁1.2死锁产生的4个必要条件2.死锁案例2.1表锁死锁2.2行锁死锁2.3共享锁转换为排他锁3.死锁排查4.实例分析4.1案例描述4.2案例死锁问题复现4.3死锁排查4.4解决死锁5.如何避免死锁1.死锁与产生死锁的四个必要条件1.1什么是死锁死锁是指2+的进程在执行过程中，由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。摘自：@百度百科1.2死锁产生的4个必要条件虽然进程在运行过程中，可能发生死锁
前言本章主要讲述Robotframework的简要介绍及使用一、简要介绍Robotframework：是一个基于Python语言开发的，可扩展的，是关键字驱动模式的自动化测试框架，Robotframework最新的版本是2019年7月份发布，7月份之前只支持python2.7，7月之后支持3.X的版本首先简单说下【关键字驱动模式】和【数据驱动模式】的含义：关键字驱动模式：就是将项目中的一些逻辑封装成关键字（一个函数名），然后我们可以调用不同的关键字组合实现不同的业务逻辑，从而驱动测试用例执行例如：UI自动化中，我们每个用例步骤都可以写成一个方法，然后在robot中直接引用这个方法名即可另外数据
Git工作流程图1.操作远程仓库1.1初始化本地仓库gitinit1.2添加远程仓库命令：gitremoteadd远端名称，默认是origin，取决于远端服务器设置仓库路径，从远端服务器获取此URLgitremoteaddorigin0~git@gitee.com:baohahaha/warehouse-testing.git~1.3查看远程仓库gitremote1.4推送到远程仓库1.4.1添加工作区到暂存区作用：添加工作区一个或多个文件的修改到暂存区命令形式：gitadd单个文件名|通配符将所有修改加入暂存区：gitadd.1.4.2提交暂存区到本地仓库作用：提交暂存区内容到本地仓库的当前
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助前言前端开发中难免会遇到价格和金额计算的需求，这类需求所要计算的数值大多数情况下是要求精确到小数点后的多少位。但是因为JS语言本身的缺陷，在处理浮点数的运算时会出现一些奇怪的问题，导致计算不精确。本文尝试从现象入手，分析造成这一问题原因，并总结和整合一些通用的解决方案，以供大家参考。现象回顾下面的是JS进行数值运算过程中常见的问题，这个问题有个专业的名称叫精度丢失。在JavaScript中整数和浮点数都属于Number数据类型，所有的数字都是以64位浮点数形式存储，整数也是如此。所以我们在打印1.00这样的浮点数的结果是1而非1.00
什么是向量？向量是数学、物理学和工程科学等多个自然科学中的基本概念，它是一个具有方向和长度的量，用于描述问题，如空间几何、力学、信号处理等。在计算机科学中，向量被用于表示数据，如文本、图像或音频。此外，向量还代表AI模型对文本、图像、音频、视频等非结构化数据的印象。向量相似度搜索的基本原理向量相似度搜索的基本原理是通过将数据集中的每个元素映射为向量，并使用特定相似度计算算法，如基于余弦相似度的、基于欧氏相似度或基于Jaccard相似度等算法，找到与查询向量最相似的向量。Redis实现向量相似度搜索了解原理后，我们开始来实现如何使用Redis实现向量相似度搜索。Redis允许我们在FT.SEAR
我们在输入中接受UTF-8字符串中的各种国家字符，我们需要在输出中将它们转换为ASCII字符串以供某些遗留用途。(我们不接受中文和日文字符，只接受欧洲语言)我们有一个小工具可以去除所有变音符号:publicstaticfinalStringtoBaseCharacters(finalStringsText){if(sText==null||sText.length()==0)returnsText;finalchar[]chars=sText.toCharArray();finalintiSize=chars.length;finalStringBuildersb=newStringB
最近学习了3Dgaussiansplattoing的一些知识，也了解了一些Nerf的相关知识。之前一直做2d多模态的相关知识，对于3d处于刚刚接触的阶段，想着以新手的视角记录一下学习过程，一来加深自己的理解，二来想与各位讨论求教。由于水平实在有限，本篇文章就讲究一个浅尝辄止，如果这些笔记有幸能够启发到各位那就再好不过了。很长，大家慢慢看，有参考链接还是得看人家写的博客，比我的详细多了。一.计算机图形学前置知识1.1点云数据（pointclouddata）1.2三维几何表示1.3渲染1.4相机内参和外参二.核心前置知识2.1Nerf的简单总结2.2球谐函数2.3图形学渲染2.43DGaussia
目录------------------------------------Docker容器与虚拟机的区别------------------------------------1.隔离与共享2.性能与损耗------------------------------------Docker存在的安全问题------------------------------------1.Docker自身漏洞2.Docker源码问题------------------------------------Docker架构缺陷与安全机制------------------------------------1
基于图像的语义分割又被理解为密集的像素预测，即将每个像素进行分类，这不仅仅对于算法是一个考验，而且对于硬件的计算性能也有很高的要求。因此，本文从两方面着手考虑，一方面是基于语义分割经典网络的介绍，向大家展示语义分割方向上的，经典的网络模型。另一方面，从计算的性能入手，向大家介绍一下语义分割方向的轻量化模型。文章目录一、经典语义分割模型1.1全卷积神经网络（FCN）1.2SegNet1.3Deeplab系列1.4RefineNet1.5PSPNet二、轻量化模型2.1ENet2.2ICNet2.3CGNet三、总结一、经典语义分割模型1.1全卷积神经网络（FCN）论文地址：https://arx
YARN调度器YARN负责作业资源调度，在集群中找到满足业务的资源，帮助作业启动任务，管理作业的生命周期。YARN技术架构目前，Hadoop作业调度器主要有三种：先进先出调度器（FirstInFirstOut）、容量调度器（CapacityScheduler）、公平调度器（FairScheduler）。ApacheHadoop-1.x默认调度器为先进先出调度器（FirstInFirstOut）；Apache-Hadoop-2.7.2之后默认调度器是容量调度器（CapacityScheduler）；Apache-Hadoop-3.2.2默认调度器是公平调度器（FairScheduler）。1
