摘要:最开始我想做的是通过拦截器拦截SQL执行,但是经过测试发现,过滤器至少可以监听每一个SQL的执行与返回结果.因此,将这一次探索过程记录下来. 本文分享自华为云社区<jfinal中使用过滤器监控Druid的SQL执行[五月07]>,作者:KevinQ . 最开始我想做的是通过拦截器拦截SQL执行,比如类似与PageHelper这种插件,通过拦截器或过滤器,手动修改SQL语句,以实现某些业务需求,比如执行分页,或者限制访问的数据权限等等.但是查到资料说过滤器不是干这个的,干这个的是数据库中间

概述   梯度下降法(Gradient Descent)是一个算法,但不是像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法,而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法求解出最优解的,所谓的通用就是很多机器学习算法都是用它,甚至深度学习也是用它来求解最优解.所有优化算法的目的都是期望以最快的速度把模型参数θ求解出来,梯度下降法就是一种经典常用的优化算法. 梯度下降法的思想   思想就类比于生活中的一些事情,比如你去询问你的一个朋友工资多少,他不会告诉你,但是他会让你去猜,然后告诉你猜的结果.你每

摘要:对于如此多的管控功能,管控起来实际的效果到底如何,本篇文章就基于当前最新版本,进行效果实测,并进行一定的分析说明. 本文分享自华为云社区<GaussDB(DWS) 资源负载管理:并发管控以及CPU管控效果实测以及分析说明[这次高斯不是数学家]>,作者: Malick . 背景 ​GaussDB(DWS)提供了复杂多样的资源负载管理手段:既可以从单个cn的总并发数限制作业的数量(max_active_statements),也可以创建资源池,对于指定资源池的用户进行并发限制.在资源池上,即

云知声是一家专注于语音及语言处理的技术公司.Atlas 超级计算平台是云知声的计算底层基础架构,为云知声在 AI 各个领域(如语音.自然语言处理.视觉等)的模型迭代提供训练加速等基础计算能力.Atlas 平台深度学习算力超过 57 PFLOPS(5.7 亿亿次/秒,是的你没有看错,是亿亿次] ),深度学习算力是衡量一个 AI 平台计算性能的核心指标.除了满足公司内部的业务需求,平台也为外部企业和院校机构提供定制化计算服务. 本文主要分享云知声 Atlas 超算平台(以下简称 Atlas)的存储建

概述 电话语音服务中,有一种稍微复杂的场景,就是总机分机的落地场景,客户拨打总机号码之后,需要再拨打分机号转接到指定的话机. 分机号的拨打一般在总机接通之后,会有语音提示,总机收号之后转接分机. 分机号转接的实现方式其实和IVR的实现方式是一致的,都是通过DTMF码收号. 本篇文档不讲总机分机怎么落地,而是讲怎么通过fs自动拨打分机. 环境 centos:CentOS  release 7.0 (Final)或以上版本 freeswitch:v1.8.7 GCC:4.8.5 APP接口 Free

编译目标(如何确定目标定版本请查看:BranchesAndBuilding) CEF Branch:4664 CEF Commit:fe551e4 Chromium Version:96.0.4664.110 编译环境准备 1 安装或修改VS2019 VS版本和SDK版本可查看:BranchesAndBuilding 1)在"在工作负荷"勾选"使用C++的桌面开发" 2)在"单个组件"勾选"Windows 10 SDK (10.0.19

c# 国内外ORM 框架 dapper efcore sqlsugar freesql hisql sqlserver数据常规插入测试性能对比对比 在6.22 号发布了 c# sqlsugar,hisql,freesql orm框架全方位性能测试对比 sqlserver 性能测试 引起了很多争议 声明 首先我还是要做一下声明,测的都是开源软件,都是有开源协议的,而且测试源码已经开放不存在有故意黑的主观意图,测试结果仅为博主的电脑的配置测试的结果为测试结果呈现,测试结果不为最终结果.如果有意见请文

昨天遇到的一个问题,安装XAMPP后无法启动Apache服务,本以为可能是一些系统服务文件被占用的原因,安装软件后需重启一遍.可是重启计算机后依然无法启动Apache服务,状态栏里总是显示"Apache started [Port 80]",是端口被占用的原因吗?排查一遍后也不是.后来只好求助于搜索引擎,在变换关键词搜索几次后终于找到问题所在. XAMPP简易安装使用介绍可参见这篇文章:XAMPP 安装及本地搭建站点方法.   XAMPP Apache 无法启动原因1(缺少VC运行库)

一.过滤器使用场景:比如有如下几个需求:1.原本有10亿个号码,现在又来了10万个号码,要快速准确判断这10万个号码是否在10亿个号码库中? 解决办法一:将10亿个号码存入数据库中,进行数据库查询,准确性有了,但是速度会比较慢. 解决办法二:将10亿号码放入内存中,比如Redis缓存中,这里我们算一下占用内存大小:10亿*8字节=8GB,通过内存查询,准确性和速度都有了,但是大约8gb的内存空间,挺浪费内存空间的.2.接触过爬虫的,应该有这么一个需求,需要爬虫的网站千千万万,对于一个新的网站ur

在日常研发过程中,我们经常面临着需要在线程内,线程间进行消息传递,比如在修改一些开源组件源码的过程中,需要将外部参数透传到内部,如果进行方法参数重载,则涉及到的改动量过大,这样,我们可以依赖ThreadLocal 来进行消息传递. ThreadLocal 是 存储在线程栈帧中的一块数据存储区域,其可以做到线程与线程之间的读写隔离. 但是在我们的日常场景中,经常会出现 父线程 需要向子线程中传递消息,而 ThreadLocal  仅能在当前线程上进行数据缓存,因此 我们需要使用 Inheritab

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此前部门内的一个线上系统上线后内存一路飙高.一段时间后直接占满.协助开发人员去分析定位,发现内存中某个Object的量远远超出了预期的范围,很明显出现内存泄漏了. 结合代码分析发现,泄漏的这个对象,主要存在一个全局HashMap中,是作为HashMap的Key值.第一反应就是这里key对应类没有去覆写equals()和hashCode()方法,但对照代码仔细一看却发现其实已经按要求提供了自定义的equals和hashCode方法了.进一步走读业务实现逻辑,才发现了其中的玄机. 踩坑历程回顾 鉴于

Hi,大家好,我是Mic. 一个工作5年的粉丝,在简历上写精通Kafka. 结果在面试的时候直接打脸. 面试官问他:"什么是ISR,为什么需要设计ISR" 然后他一脸懵逼的看着面试官. 下面看看普通人和高手的回答. 普通人: ISR好像是Kafka里面的一个机制吧. 为什么要引入,应该是跟数据同步有关系. 高手: 好的,关于这个问题,我需要从几个方面来回答. 首先,发送到Kafka Broker上的消息,最终是以Partition的物理形态来存储到磁盘上的. 而Kafka为了保证Par

runAsync 和 supplyAsync runAsync接受一个Runable的实现,无返回值 CompletableFuture.runAsync(()->System.out.println("无返回结果的运行")); supplyAsync接受一个Supplier的实现,有返回值 CompletableFuture<Integer> completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(() -> { S

体验简介 场景将提供一台配置了CentOS 8.5操作系统的ECS实例(云服务器).通过本教程的操作带您体验如何使用PolarDB-X与Flink搭建一个实时数据链路,模拟阿里巴巴双十一GMV大屏. 实验准备 1. 创建实验资源 开始实验之前,您需要先创建ECS实例资源. 在实验室页面,单击创建资源. (可选)在实验室页面左侧导航栏中,单击云产品资源列表,可查看本次实验资源相关信息(例如IP地址.用户信息等). 说明:资源创建过程需要1~3分钟. 2. 安装PolarDB-X 本步骤将指导您如何

JavaScript变量函数声明提升(Hoisting)是在 Javascript 中执行上下文工作方式的一种认识(也可以说是一种预编译),从字面意义上看,"变量提升"意味着变量和函数的声明会在物理层面移动到代码的最前面,在代码里的位置是不会动的,而是在编译阶段被放入内存中会和代码顺序不一样.变量函数声明提升虽然对于实际编码影响不大,特别是现在ES6的普及,但作为前端算是一个基础知识,必须掌握的,是很多大厂的前端面试必问的知识点之一.在这里分享,不是什么新鲜的内容,只是作为一个自己的学

在程序开发过程中,我们一般会用到配置文件来设定一些参数.常见的配置文件格式为 ini, xml, config等. INI .ini文件,通常为初始化文件,是用来存储程序配置信息的文本文件. [Login] #开启加密 0:不开启.1:开启 open_ssl_certificate=0 .NET 框架本身不支持 INI 文件,可以利用 Windows API方法使用平台调用服务来写入和读取文件. // 要写入的部分名称 - sectionName // 要设置的键名 - key // 要设置的值

一.问题现象 1.现象举例: # 自制的springboot项目的dockerfile # springboot 其实就是一个简单的hello-world程序,写了一个HelloController 做测试 # dockerfile内容: FROM java:8 MAINTAINER shan <test@qq2363581677@163.com> ADD ./demo.jar /demo.jar EXPOSE 8848 CMD java -jar /demo.jar # 构建镜像 docke

背景 MPX是滴滴出品的一款增强型小程序跨端框架,其核心是对原生小程序功能的增强.具体的使用不是本文讨论的范畴,想了解更多可以去官网了解更多. 回到正题,使用MPX开发小程序有一段时间了,该框架对不同包之间的共享资源有一套自己的构建输出策略,其官网有这样一段描述说明: 总结关键的两点: 纯js资源:主包引用则输出主包,或者分包之间共享也输出到主包 非js资源,包括wxml.样式.图片等:主包引用则输出主包,分包之间共享则输出到各自分包 很好奇MPX内部是怎么做到上面这种效果的,尤其是js资源,于

今天,遇到了一个很有意思的问题,一名群友问我,仅仅使用 CSS,能否实现这样一种响应式的布局效果: 简单解析一下效果: 在屏幕视口较为宽时,表现为一个整体 Table 的样式 而当屏幕视口宽度较小时,原 Table 的每一行数据单独拆分为一个 Table 进行展示 很有意思的一个响应式布局,让信息在小屏幕下得到了一种不错的展示. 那么,仅仅使用 CSS 的话,能否实现这样一个布局呢?答案是可以的. 首先,肯定会用到媒体查询,这个不难看出.另外,我们观察下拆分后的每一组数据: 都会存在一组原本整体