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搜文档
2.0
860
2020-04-18
《TiDB v3.1 用户文档》
TiDB 2.0 Release Notes TiDB PD TiKV TiSpark TiDB 2.0 Release Notes 2018 年 4 月 27 日,TiDB 发布 2.0 GA 版。相比 1.0 版本,该版本对 MySQL 兼容性、系统稳定性、优化器和执行器做了很多改进。 TiDB SQL 优化器 精简统计信息数据结...
5. 为什么只有很少的人使用定投这么神奇的策略
2147
2019-07-19
《定投 —— 大佬的自我修养》
定投 —— 大佬的自我修养 5. 为什么只有很少的人使用定投这么神奇的策略 定投 —— 大佬的自我修养 —— 让时间陪你慢慢变富…… 李笑来 二〇一九年七月 普通人错过这本书的“踏空成本”无限大…… https://b.watch 5. 为什么只有很少的人使用定投这么神奇的策略 读到这里的时候,你必然会越来越好奇,甚至干脆是狐疑...
集群间双向同步
379
2021-08-29
《TiDB v5.2 用户手册》
集群间双向同步 使用场景 实现原理 标识表 同步 DDL 配置并开启双向同步 集群间双向同步 本文档介绍如何将一个 TiDB 集群的数据双向同步到另一个 TiDB 集群、双向同步的实现原理、如何开启双向同步、以及如何同步 DDL 操作。 使用场景 当用户需要在两个 TiDB 集群之间双向同步数据时,可使用 TiDB Binlog 进行操...
系统要求
736
2021-08-29
《Nebula Graph v1.2.1 图数据库使用手册》
运行配置要求 生产环境 生产环境部署方式 服务器配置要求(标准配置) 测试环境 服务器配置要求(最低配置) 资源估算(3副本标准配置) 关于机械硬盘和千兆网络 运行配置要求 生产环境 生产环境部署方式 3 个元数据服务进程 metad 至少 3 个存储服务进程 storaged 至少 3 个查询引擎服务进程 graphd 以...
优化建议
1185
2020-02-01
《KitDB 使用手册》
建议使用SSD 更小的key 批量读写 使用迭代器 分片 手动压实数据 调整分段锁大小 减少线程等待和切换开销 读写分离 建议使用SSD 使用SSD可以极大的提升KitDB的吞吐量,尤其是在单个value较大的情况下。 更小的key 尽量使用长度较小的key 批量读写 尽量使用批量读写,可大幅提高性能 使用迭代器 使...
站群细节问题
1488
2019-06-06
《一些经验》
标题不要大量堆积关键词: 标题举例 : 1.京东|京东官网 2.京东|京东集团 说明 :标题1为堆积关键词,标题2没有堆积关键词. (具体请研究百度分词原理) 标题1的改进版为:京东|官网 。 即可避免堆积关键词) 少量站轻度堆积关键词可以,大量站一定不要重度在标题堆积关键词。 链接策略 轮链:为要进行优化的网站建立高质量的...
版本规划过程
1371
2020-06-27
《Entity Framework Core 使用教程》
版本规划过程Release planning process 不同类型的版本Different kinds of releases 修补程序版本Patch releases 次要版本Minor releases 主要版本Major releases 主要/次要版本规划Planning for major/minor releases GitHub 问...
协议无痛升级
1381
2018-02-21
《OpenResty 最佳实践》
协议无痛升级 协议无痛升级 使用度最高的通讯协议,一定是 HTTP 了。优点有多少,相信大家肯定有切身体会。我相信每家公司对 HTTP 的使用都有自己的规则,甚至偏好。这东西没有谁对谁错,符合业务需求、量体裁衣是王道。这里我们想通过亲身体验,告诉大家用好 OpenResty 的一些特性,会给我们带来惊喜。 在产品开发初期,由于其存在极大的不确定性、不...
十六、降维
1055
2019-07-05
《UCSD COGS108 数据科学实战中文笔记》
十六、降维 降维的概述 主成分分析 任务 十六、降维 原文:Dimensionality Reduction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 降维是将数据集转换为较低维空间的过程。 有关降维的解释,以及实际数据中的示例,请访问这里 。 降维的概述 数据集可能非常大,不仅包含数百万个数据点,还包含有关每...
稀疏自编码器
2585
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
稀疏自编码器 通常良好特征提取的另一种约束是稀疏性:通过向损失函数添加适当的项,自编码器被推动以减少编码层中活动神经元的数量。 例如,它可能被推到编码层中平均只有 5% 的显着活跃的神经元。 这迫使自编码器将每个输入表示为少量激活的组合。 因此,编码层中的每个神经元通常都会代表一个有用的特征(如果您每个月只能说几个字,您可能会试着让它们值得一听)。 为...
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