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多示例学习的基本概念
问题一:既然示例没有标记那他的正负怎么判断？我猜应该是做少量标记。 问题二:多示例会不会导致模型对一张图片预测的不准？因为标签只是正负包是不是只能做一些粒度比较大的任务？LeetCode刷题15-内存资源分配
package com.example.demo.leetcode.case202208; import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; /** * 功能描述 * * @author ASUS * @version 1.0 * @Date 2022/8/7 */ public class Main2022080701 { /* 有一个简易内存池，内存按照大小粒度分类，每并发控制
并发控制 9.1并发操作带来的问题 丢失修改：两个业务对同一个数据进行修改，导致事务A对数据库的修改被事务B的修改所覆盖。 不可重复读：事务对同一数据进行两次读取的结果不同。原因是两次读取的间隙数据被另一个事务修改了 读脏数据：事务读取了其他事务修改的数据，但是这个修改后来又题目33
有一个简易内存池，内存按照大小粒度分类 每个粒度有若干个可用内存资源 用户会进行一系列内存申请 需要按需分配内存池中的资源 返回申请结果成功失败列表 分配规则如下 1.分配的内存要大于等于内存的申请量 存在NLP分词算法简介
1. 简介 NLP的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句法分析和语义分析。分词是词法分析（还包括词性标注和命名实体识别）中最基本的任务，可以说既简单又复杂。说简单是因为分词的算法研究已经很成熟了，大部分的准确率都可以达到95%以上，说复杂是因为剩下的5%很难有突破，主要因为三点：什么是高内聚 低耦合
高内聚低耦合的简单理解 在软件开发或者互联网开发中，一个好的应用程序应该是容易维护的，好维护指的就是一处代码的修改不会引起大范围的代码修改。 举个例子：修改了一个方法中的一行代码，然后不得不修改与这行代码相关的几百处代码，这种开发模式显然是不够好的。使用计算机官方的语言MySql InnoDB 和MyISAM的区别
InnoDB支持事物,MyISAM不支持事物,某些业务会产生错误数据,无法回滚。 InnoDB支持外键，MyISAM不支持外键。 InnoDB查询效率要低于MyISAM,适合做大量修改业务，而MyISAM适合做大量查询的业务。 两者加锁粒度不同，InnoDB最小锁粒度是行锁，MyISAM最小锁粒度是表锁。因此InnoDB支持微服务的服务粒度该如何权衡
首先，照惯例，先给答案： 微服务粒度有三个重要参考指标： 1、业务复杂度。 2、团队规模。 3、流量。 开始论证： 我们看一个简单的cms（内容发布）系统的生命周期。 阶段一：没流量，刚开始做。 业务需求：后台能人工发文章、视频，用户能看。 核心架构诉求：设25.简易内存池分配问题
有一个简易内存池，内存按照大小粒度分类，每个粒度有若干个可用内存资源，用户会进行一系列内存申请需要按需分配内存池中的资源，返回申请结果成功失败列表。 分配规则如下1.分配的内存要大于等于内存的申请量，存在满足需求的内存就必须分配，优先分配粒度小的，但内存不能拆分使用2.需要按申数仓重点
第一章 数据建模 1.1 建模工具 PowerDesigner SQLYog EZDML 1.2 ODS层 Operation Data Store，原始数据层 ODS做了那些事？ （1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 （2）数据采用压缩（LZO），减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可以压缩到10G左右） （3）创建分区表，防止后续的全表扫描 1.3各种架构的优缺点概括
各种架构的优缺点概括 文章目录 各种架构的优缺点概括前言一、单体架构二、垂直架构三、SOA架构四、微服务架构 前言 软件架构的发展经历了由单体架构、垂直架构、SOA架构到微服务架构的演进过程，下面了解一下这几个架构 一、单体架构 架构说明：全部功能都集中在一个项目Dubbo也支持基于应用粒度的服务发现机制啦
查看强哥更多最新文章，点我 大家都知道，Spring Cloud和Dubbo早期版本在服务发现以及服务间通信方式上有很大的不同：Spring Cloud使用的是应用粒度的服务发现机制，而Dubbo则使用的是接口粒度的服务发现机制；Spring Cloud使用的是Http的协议进行服务间通信，而Dubbo则使用的是RPC的方式进rbac组件之动态二级菜单之权限粒度控制到按钮
对于用户没有权限的按钮，也可以将操作按钮不渲染到前端页面，实现步骤如下： 第一步：修改Permission权限表字段 class Permission(models.Model): """权限表""" title = models.CharField( verbose_name="权限名称", max_length=32, ) url = models.ChDocker Redis分布式存储
哈希槽分区 是什么？ https://www.cnblogs.com/frankcui/p/15355089.html 哈希槽实质就是一个数组，数据【0,2^14-1】形成一个hash slot空间； 解决均匀分布的问题；在数据和节点之间有加入了一层； 把这层称为哈希槽；用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里面放到是数分选
【分选】 指碎屑物质在水，风等动力作用下，按粒度、形状或比重的差别发生分别富集的现象。这种分选主要在搬运过程中完成。碎屑岩中粒度的分选性或分选好坏，可用粒度参数中的分选系数，标准偏差、第二矩来表示。当粒度集中在某一范围较狭窄的数值间隔内时，就可以大致定性地说它是分选较UML用例建模，业务用例建模、概念用例建模、系统用例建模
在面向对象软件开发的过程中，针对复杂系统，我们一般会先进行相关建模来了解现实世界问题，通过抽象方法，建立模型来表征现实世界，获得对现实事物本身的理解，然后将这些理解到的知识概念化，并将这些逻辑概念组织起来，形成对所观察事务的内部结构和工作原理便于理解的表达。在UML中通过几关于个时间的词语的逻辑解释
1.对齐粒度，对于原始指标来讲，对齐粒度规定了告警规则和健康度计算的频率。比如，数据的输入的频率是一分钟一次，设置了5分钟的对齐粒度。假设在第1，3，4分钟时传入的数据达到了设定的告警阈值，那么他们并不会当时就发送告警信息，而是在5分钟时发送三条告警信息。 2.聚合粒度，对于衍生指标来明细数据层（DWD）
事实表设计原则 尽可能包含所有与业务过程相关的事实。 设计事实表的目的是度量业务过程，所以分析哪些事实与业务过程有关，是事实表设计中至关重要的。在事实表中应该尽量包含所有与业务过程相关的事实，即使存在冗余，但是因为事实通常为数字型，带来的存储开销不会很大。 只选择与业务MySQL008--MySQL锁的类型有哪些
1、按照锁的粒度分类： 行级锁，表级锁，页级锁，记录锁，间隙锁，临键锁。 1.1 行级锁 (1)各种引擎使用的锁 1.MyISAM和MEMORY采用表级锁(table-level locking) 2.BDB采用页级锁(page-level locking)或表级锁，默认为页级锁 3.InnoDB支持行级锁(row-level locking)和表级锁,默认为行级锁 查ClickHouse 实践经验
1：参考 ： ClickHouse Better Practices - 简书 数据类型： 不要全部设置成 String，能用数值、DateTime 就用，更快。不要允许为 Nullable，Nullable 一方面需要额外创建文件存储NULL值的标记，一方面不能加入到索引中。（使用字段默认值或者无意义值）DateTime 类型，可读性佳、转换函数丰富请你说一下行级锁和表级锁的区别（或表级锁和行级锁的区别）
本旨在学习记录，内容源自JavaGuide，作者在此基础上进行补充说明、整理论述，使其能以一种更为逻辑地清晰地方式表达出“请你说一下行级锁和表级锁的区别”的理解，更多适应于java面试回答，亦可作对请你说一下自己对行级锁和表级锁的简要了解。 MyISAM 和 InnoDB 存储锁、加锁粒度的概念辨析
今天和某个小（S）伙（B）伴争论，那人对加锁粒度没有清晰的概念，现找该博客记录一下 为什么要加锁？加锁是为了防止不同的线程访问同一共享资源造成混乱。 打个比方：人是不同的线程，卫生间是共享资源 你在上洗手间的时候肯定要把门锁上吧，这就是加锁，只要你在里面，这个卫生间就被锁了，只有你dws公共汇总粒度事实层设计
目录 1-dws公共汇总粒度事实层介绍2-dws事实层设计原则3-dws事实表设计规范4-dws建表示例 1-dws公共汇总粒度事实层介绍 公共汇总粒度事实层DWS（Data Warehouse Summary）以分析的主题对象作为建模驱动，基于上层的应用和产品的指标需求构建公共粒度的汇总指标事实表。公共汇数据仓库_数据建模_指标体系
目录 0 文章说明 1 概念 0 文章说明 文章内容主要来自网络,加上自己的修改,无法找到来源,如有侵权请告知. 1 概念 (1) 业务板块:比数据域更高维度的业务划分方法,适用于庞大的业务系统. (2) 维度:维度模型主张从分析决策的需求出发构建模型,为分析需求服务.维Design Pattern
介绍 如何设计可重用的面向对象的软件？ 找到相关对象，将其分解为粒度合适的类；定义类接口和继承层级；建立它们之间的关键关系；