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9 TiFlash 简介与 HTAP 实战
2254
2020-03-30
《TiDB实战(TiDB in Action)》
第9章 TiFlash 简介与 HTAP 实战 目录 第9章 TiFlash 简介与 HTAP 实战 近年来,随着企业数字化转型的不断深入和发展,数据逐渐成为企业最重要的资产。对于每一个企业来说,都需要关注数据从产生、存储、分析到利用,并发挥其巨大价值的整个过程。此外,随着企业之间竞争的不断加剧,对数据的产生到发挥其价值的时间延迟要求越来越短。 ...
3.2. 读写分离
860
2020-02-21
《Apache ShardingSphere 4.x(legacy) 中文文档》
背景 挑战 目标 背景 面对日益增加的系统访问量,数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说,将数据库拆分为主库和从库,主库负责处理事务性的增删改操作,从库负责处理查询操作,能够有效的避免由数据更新导致的行锁,使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式,可以将查询请求均匀的分散到...
6.3. 关于浏览器兼容性
828
2020-02-24
《Eova 开发文档》
在关于UI里已经介绍了在EOVA启动之初就打算使用GWT,目的就是全平台兼容。可惜事与愿违,GWT学习和使用成本太高。 目前市场上可以完美全平台兼容的UI(包括IE6)只了解到两家EXTJS和DHTMLX。但是很遗憾都是商业授权,对开源不友好。 所以一切的一切都回归的原点,成本、成本、成本!全平台兼容是需要付出代价的。 所以这里只能折中一下,兼...
有哪些贡献类型
222
2024-01-25
《MatrixOne v1.1 中文文档》
贡献类型 代码贡献 完善 MatrixOne 文档 其他 贡献类型 对 MatrixOne 的贡献绝不仅限于代码。以下为您展示了参与 MatrixOne 项目并参与我们的开源社区的各种方式: 代码贡献 类型 说明 报告 Bug 您可以在 GitHub 上提出 Issue 来报告您在运行或开发 MatrixOne 时所遇见的 Bug。 提交代...
第三十六课:解决vps上ssh掉线
1289
2019-04-28
《专注 APT 攻击与防御 - Micro8 系列教程》
tmux是什么? Tmux的使用场景 tmux 常用操作命令: 在写第五季的时候,vps 掉线了,ssh 重新登录后,无法切到 MSF session 下,想到部分同学如果在 vps 上操作也会遇到这个问题,故本季解决该问题。 tmux是什么? Tmux是一个优秀的终端复用软件,类似GNU Screen,但来自于OpenBSD,采用BSD授权。...
在调试器中设置 Symbol 服务器
823
2019-04-26
《Electron v5.0.0 官方文档》
在调试器中设置 Symbol 服务器 在 Windbg 中使用 Symbol 服务器 在 Visual Studio 中使用 symbol 服务器 故障排除:symbol 未加载 在调试器中设置 Symbol 服务器 调试 symbols 让你能更好的调试 sessions. 它们有可执行的动态库的函数信息,并且提供信息来获得干净的调用堆栈. ...
七、共轭梯度法
2446
2020-06-01
《AI算法工程师手册》
七、共轭梯度法 7.1 最速下降法 7.2 共轭梯度法 7.2.1 共轭梯度原理 7.2.2 共轭梯度搜索 7.2.3 共轭梯度算法 7.2.4 共轭梯度算法性质 七、共轭梯度法 7.1 最速下降法 最速下降法是梯度下降法的一个特例:在每次梯度下降时,学习率的选择是使得当前函数值下降最快的那个学习率。 梯度下降法仅仅指明:负梯...
X-Engine最佳实践
2686
2020-03-27
《阿里云关系数据库最佳实践》
淘宝/天猫交易订单信息库 钉钉聊天记录信息库 阿里图片空间信息库 由于X-Engine分层存储的架构特点,该引擎特别适合某些业务负载特征的业务,本文介绍X-Engine的典型应用业务场景。 X-Engine的分层存储架构特别适合具有如下业务负载特征的业务: 数据访问具有鲜明的时间特征。例如大部分读取及修改操作集中在最近写入的数据上,而历史数据较...
为安全容器配置网络
446
2021-10-07
《openEuler 21.09 使用指南》
为安全容器配置网络 通过CNI方式配置安全容器网络 安全容器支持CNI tap设备网络支持 为安全容器配置网络 通过CNI方式配置安全容器网络 CNI即Container Network Interface,是CNCF的一个项目,由一组用于配置Linux容器的网络接口的规范和库组成。 为什么需要CNI呢,现在有各种各样的容器平台,也有各种各样...
给数据加权重
554
2020-03-15
《机器学习训练秘籍(Machine Learning Yearning 中文版)》
给数据加权重 给数据加权重 假设你有 20 万张来自互联网的图片,还有来自移动应用用户的 5000 张照片。数据集的大小之间有一个 40:1 的比率。从理论上讲,只要你建立了一个庞大的神经网络,并在所有 205000 张图片上进行足够长的时间训练,那么在网络图像和移动图像上将算法都训练得很好是没有害处的。 但在实际操作中,拥有 40 倍的网络图像可...
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