作者丨 张三石、林晓芳 “我该用什么技术？”一直是开发人员心中纠结的困惑点之一。 结合现实，一般开发人员大都会选择自己熟悉的工具，而不是最佳的工具。除个人当前的知识、技术等限制因素之外，还有影响决策者的其他因素，其中包括需要同事的支持、管理层的批准以及新方案带来的分配学习成本，或是对投入产出比未知的“恐惧”…… 当然，如果以上均不是问题，你又非常愿意甚至想深入地了解图数据库在什么场景下能够成为更好的工具，那么在本篇文章中，笔者将重点进行对比介绍，以帮你评估出针对于你的业务实际，是否适合使用图数据库。 图数据
在数据库中执行查询（select）在我们工作中是非常常见的，工作中离不开CRUD，在执行查询（select）时，多表关联也非常常见，我们用的也比较多，那么mysql内部是如何执行关联查询的呢？它又做了哪些优化呢？今天我们就来揭开mysql关联查询的神秘面纱。
前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop),不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。
始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层中带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在分类和检测上都取得了不错的效果。最近深度学习的发展，大多来源于新的想法，算法以及网络结构的改善，而不是依赖于硬件，新的数据集，更深的网络，并且深度学习的研究不应该完全专注于精确度的问题上，而更应该关注与网络结构的改善方面的工作。
始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。 为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做到了22层，利用inception结构，这个结构很好地利用了网络中的计算资源，并且在不增加计算负载的情况下，增加网络的宽度和深度。同时，为了优化网络质量，采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在分类和检测上都取得了不错的效果。 最近深度学习的发展，大多来源于新的想法，算法以及网络结构的改善，而不是依赖于硬件，新的数据集，更深的网络，并且深度学习的研究不应该完全专注于精确度的问题上，而更应该关注与网络结构的改善方面的工作。
本周赠书《性能之巅》第2版 前段时间在跟其他公司DBA交流时谈到了mysql跟PG之间在多表关联查询上的一些区别，相比之下mysql只有一种表连接类型:嵌套循环连接(nested-loop)，不支持排序-合并连接(sort-merge join)与散列连接(hash join)，而PG是都支持的，而且mysql是往简单化方向去设计的，如果多个表关联查询（超过3张表）效率上是比不上PG的。 1. 摘要 不超过3层是为了效率。 更通用 ，更好为了分布式做准备。 下面也对mysql多表关联这个特性简单探讨下~
在 Sass 中，可以在父选择器中写子选择器，以嵌套的形式来表达关联的关系，这样做可以减少我们重复书写父选择器的工作量。
导读 边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical）表示是常用的方法，俗称尺度空间（scale space）。以前做移动端的视觉平台，有时候不得不把一些图像处理功能关掉，原因是造成了特征畸变。现在CNN模型这种天然的特征描述机制，给图像预处理提供了不错的工具，它能将图像处理和视觉预处理合二为一。
体验APP通讯,实现聊天功能以及聊天项目的设计思路，选用高性能传输非阻塞的netty框架进行开发,秒级响应
今天将分享Unet的改进模型ANU-Net，改进模型来自2020年的论文《Attention-based nested U-Net to exploit fullresolution features for medical image segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。
CNN简介 文末附三份深度学习视频资源 后台回复关键词（20180310） 目录： 一些视频资源和文章 CNN简介 图像即四维张量？ 卷积的定义 CNN如何工作 最大池化与降采样 交流层 一些资源 卷积网络对图像进行物体辨识，可识别人脸、人类个体、道路标志、茄子、鸭嘴兽以及视觉数据中诸多其他方面的内容。卷积网络与运用光学字符辨识进行的文本分析有重合之处，但也可用于对离散文本单元以及声音形式的文本进行分析。 卷积网络（ConvNets）在图像辨识上的效能，是如今全球对深度学习产生兴趣的重要原因。卷积网络正推动
到了年底HR的同学都开始做公司的人才盘点，在人才盘点中我们需要对组织结构进行盘点，也需要对各岗位，各个员工做人才的九宫格盘点。在做九宫格的盘点中，我们要从绩效 - 能力 维度来对员工做盘点，然后用散点的模型形成九宫格的数据分布。
在这篇文章中，我们将纯粹用SQL实现含有一个隐藏层（以及带 ReLU 和 softmax 激活函数）的神经网络。这些神经网络训练的步骤包含前向传播和反向传播，将在 BigQuery 的单个SQL查询语句中实现。当它在 BigQuery 中运行时，实际上我们正在成百上千台服务器上进行分布式神经网络训练。听上去很赞，对吧？
活动记录（Activation Record），常称栈帧（stack frame）。需要注意的是，在支持闭包的语言中，活动记录未必在栈上，因为函数返回仍需访问其中的变量，因此活动记录应作为环境保存下来。
mysql查询过程： 客户端发送查询请求。 服务器检查查询缓存，如果命中缓存，则返回结果，否则，继续执行。 服务器进行sql解析，预处理，再由优化器生成执行计划。 Mysql调用存
选自Medium 作者：Harisankar Haridas 机器之心编译 参与：陈韵竹、思源 我们熟知的SQL是一种数据库查询语句，它方便了开发者在大型数据中执行高效的操作。但本文从另一角度嵌套SQ
在树形结构中，实例被称为节点。每个节点都有多个子节点与一个父节点。
ThinkPHP5 从入门到深入学习，结合实战项目深入理解 ThinkPHP5 的特性和使用方法。编写完成简单的基于 RESTFul 接口，实现相应功能，掌握控制器、模型、异常处理、数据校验的使用。
讲解这部分之前，我们先阐述一个概念-内核控制路径：就是一段在内核态执行的代码，比如说，异常处理程序，中断处理程序，系统调用处理，内核线程等等在内核态执行的代码。所以，内核态程序被激活的方式有：
机器之心发布 作者：陈涵晟（同济大学研究生、阿里达摩院研究型实习生） 距离 CVPR 2022 各大奖项公布没多久，来自同济大学研究生、阿里达摩院研究型实习生陈涵晟为我们解读最佳学生论文奖。 本文解读我们获得 CVPR 2022 最佳学生论文奖的工作《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation》。论文研究的问题是基于单张图像估计物体在 3D 空
政采云自助取数平台历时一年左右的时间开发，从 0 到 1，基于取数流程长、取数成本高、取数效率低、数据安全不可控等痛点，经历数次大的版本迭代，目前平台功能已能覆盖内部员工日常取数的大部分场景。本文将对自助取数平台的功能模块和系统设计做简略的介绍。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第73天，我们正在讲解CUDA 动态并行，希望在接下来的27天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
给你一个有效括号字符串 seq，将其分成两个不相交的子序列 A 和 B，且 A 和 B 满足有效括号字符串的定义（注意：A.length + B.length = seq.length）。
自从Alex net在2012年ImageNet挑战赛中获胜后，卷积神经网络就在计算机视觉领域中无处不在。它们甚至在自然语言处理中也有应用，目前最先进的模型使用卷积运算来保留上下文并提供更好的预测。然而，与其他神经网络一样，设计cnn网络的关键问题之一是模型缩放，例如决定如何增加模型的尺寸，以提供更好的准确性。
本文主要从三个方面来讨论DNN堆叠和数值方法之间的联系，以ResNet为例，但不仅仅是ResNet。
1、建立高效且合适的索引 因为索引既有数据特征、也有业务特征，数据量的变化会影响索引的选择，业务特点不一样，索引的优化思路也不一样。通常某个字段平时不用，但是某种触发场景下命中“索引缺失”的字段会导致查询瞬间变慢，所以实现要明确业务场景，建立合理的索引。
这是一篇投稿文章，近日，国内外都掀起了Flutter的学习热潮。本文作者分享了自己在学习Flutter Widget时的心得与体会。
() 得 1 分。 AB 得 A + B 分，其中 A 和 B 是平衡括号字符串。 (A) 得 2 * A 分，其中 A 是平衡括号字符串。
本文内容主要围绕在 Laravel 5.5 中使用 API 开发的重要步骤，着重介绍如何利用 Laravel 的 API 资源（Resource）和控制器（Controller）进行多因素身份验证（MFA）。尤其强调了利用 Resource::collection 方法简化数据提供过程，以及对比 Fractal 和 Laravel 的资源处理方式。
来源：福布斯中文网 说起实现各种各样的智能系统，大家都认为“善解人意”应该是一个最起码的条件，一个绕不过去的条件。实现它的一个重要的桥梁就是语言。 拿语言说事，这个我们见得很多了。刚才讲的图灵测试，实
=预制件用于存储一些可以复用的场景对象，它可以包含节点、组件以及组件上的数据。由预制件生成的实例既可以继承模板的数据，又可以有自己定制化的数据修改。
JavaScript是一种面向对象的编程设计语言。闭包作用域对数据域分配内存的限制。JavaScript中的function关键字是函数单元的关键字。JavaScript编程语言的数据类型和函数返回值类型都是使用通用的关键字。动态绑定机制是JavaScript编程设计语言的典型特点。JavaScript的基础数据类型有Number，String，Boolean，Null，Undefined。数据数据类型是对象object。JavaScript中的对象Object和函数Function都是对复杂数据的一种描述。Function函数是处理数据的逻辑代码块，实际在计算机的动态的运行内存中是不会暂用内存分配空间。对象object会有内存区块的消耗。复杂数据是有简单数据组层。JavaScript中没有类class的概念关键字，使用function关键字代替。ES6的欧洲标准在JS中增加类class的概念。
RESTful API有且只有一个入口点（entry point）。入口点的URL要告知API客户端，以便它们可以找到。
1.对于mysql，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。
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作为 GSY 开源系列的作者，在去年也整理过 《移动端跨平台开发的深度解析》 的对比文章，时隔一年之后，本篇将重新由 环境搭建、实现原理、编程开发、插件开发、编译运行、性能稳定、发展未来 等七个方面，对当前的 React Native 和 Flutter 进行全面的分析对比，希望能给你更有价值的参考。
在接口测试中，断言是一项非常重要的操作，它是用来校验接口返回结果是否符合预期的一种手段。一般来说，接口测试断言大致可以分为以下几类：
1、隔离级别有四种： READ UNCOMMITTED（未提交读），同事务中某个语句的修改，即使没有提交，对其他事务也是可见的。这个也叫脏读。 READ COMMITTED（提交读），另一个事务只能读到该事务已经提交的修改，是大多数据库默认的隔离级别。但是有下列问题，一个事务中两次读取同一个数据，由于这个数据可能被另一个事务提交了两次，所以会出现两次不同的结果，所以这个级别又叫做不可重复读。这里的不一样的数据包括虚读（两次结果不同）和幻读（出现新的或者缺少了某数据）。 REPEATABLE READ（可重复读），这个级别不允许脏读和不可重复读，比如MYSQL中通过MVCC来实现解决幻读问题。 SERIALIABLE（可串行化），这儿实现了读锁，级别最高。
在传统的数据库里面，对数据关系描述无外乎三种，一对一，一对多和多对多的关系，如果有关联关系的数据，通常我们在建表的时候会添加主外键来建立数据联系，然后在查询或者统计时候通过join来还原或者补全数据，最终得到我们需要的结果数据，那么转化到ElasticSearch里面，如何或者怎样来处理这些带有关系的数据。 我们都知道ElasticSearch是一个NoSQL类型的数据库，本身是弱化了对关系的处理，因为像lucene，es，solr这样的全文检索框架对性能要求都是比较高的，一旦出现join这样的操作，性能会
最近GP集群频繁出现了一些抖动问题，抖动造成的结果就是GP集群的segment节点中primary或者mirror会出现切换。
在现实的产品设计场景中，我们经常会遇到多个设计方案的选择。例如，App或网页端某个页面的某个按钮的颜色是用蓝色还是红色，是放在左边还是右边？传统的解决方案通常是集体表决或由某位Leader拍板，类似的选择还有很多，从概率上很难保证传统的选择策略每次都是有效的，而ABTest显然是一种更加科学的方法。
RSAC大会的热度似乎持续了一整个北京的春天，直播、新闻、技术解读、研讨活动让人应接不暇。从RSA大会官网上查询今年“Better.”主题的由来和背景，发现会议主题的设计虽然从字面似乎是表达“去年做的不错，今年再接再厉”的客观评价，不过更多的，是大会对安全行业“不忘初心”的鼓励。“最重要的是，永远不要忘记我们来到这里的根本原因：帮助确保一个更安全的世界，这样其他人就可以着手让世界变得更美好。” 看到这里，读者脑海中是否也回荡起Michael Jackson的经典歌曲“Heal the world, make it a better place…”闲言少叙，作为网络安全数据应用的研究者，常常会思考的一个问题，是怎么才叫安全智能，怎么才能让网络安全更智能（better）？
提到流批一体，不得不提传统的大数据平台 —— Lambda 架构。它能够有效地支撑离线和实时的数据开发需求，但它流和批两条数据链路割裂所导致的高开发维护成本以及数据口径不一致是无法忽视的缺陷。
目前我们所提到的容器技术、虚拟化技术（不论何种抽象层次下的虚拟化技术）都能做到资源层面上的隔离和限制。
区块链技术不依赖额外的第三方管理机构或硬件设 施，没有中心管制，除了自成一体的区块链本身，通 过分布式核算和存储，各个节点实现了信息自我验证、传递和管理。去中心化是区块链最突出最本质的
如果字符串满足以下条件之一，则可以称之为 有效括号字符串**（valid parentheses string**，可以简写为 VPS）：
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