不过有关智能门锁的进化，或许才刚刚开始。 1 智能门锁跨越式升级， 用户需求再一次前置 相较于海外市场，国内智能门锁起步确实较晚。...第一把国产智能锁诞生于2000年，而等到第一把智能指纹锁出现，已经是2006年了。然而“中国速度”在智能门锁赛道又一次上演。...正如智能手机早已不只是一个简单的通讯工具，而是一个汇聚了支付、社交、娱乐、工作、摄影、资讯等属性的综合入口。同样，消费者对于智能门锁的期待，也不啻于单纯用来解决“安防”问题。...智能门锁不仅是家庭安全的第一道屏障，更是智慧家庭的第一个入口，因此产品的研发既要注重功能性和外观，更要兼顾场景应用和体验。...海尔智能门锁SV30在关门的一瞬间，就会根据用户个性化设置自动关闭相关电器，还能进行一键设防，“由内而外”守护家庭安全。
这个双十一，我们为您带来了程序员专属装备清单， 一起来打造一个属于程序员的世界。 1....屏幕支架 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★★★ 程序员们为了实现一个方法，修改一个Bug, 经常一坐就是四五个小时，时间久了会有腰膝酸软，下肢无力的感觉，是不是肾透支了？...机械键盘 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★☆☆ 具非官方统计：好的机械键盘可以让程序员写出的代码简洁优雅2.17倍，速度提升0.24倍。...买到心仪键盘的程序员如此描述： 下按时的感觉像踩到及膝深的雪地，破过一层脆脆地薄冰后就刷一声自动沉到底，但是手指一挪开，按键又很快的弹上来，打字快了的时候，感觉手指只要触碰一下按键表面就跳走，这种快感，...固态硬盘（SSD） 实用指数：★★★★★ 装X 指数：★★★☆☆ 快，不一定不好。飞一般的速度是怎样的一种体验？给电脑换上SSD你就知道了。 原来，打开Eclipse要半个小时。
挑选一个好的主题 WordPress的强大体现在了您如何利用WordPress去创造您自己的网站，可能回答这个问题，多数人会说，用主题、用插件来解决。...挑选主题，应当挑选一些经过深度优化的主题。 我们可以看到，部分主题为了满足用户的需求，融合了部分插件，因此你需要判断这些插件是否适合您的使用。...好的主题，插件不需要太多，插件不是解决问题的唯一办法，您应当注意到这一点。 ---- WordPress也应当避免安装过多的插件，能用代码解决的问题就不要用插件来解决。...一些好的国外主题，会用到谷歌字体，但是您在国内众所周知的网络环境下，谷歌是被屏蔽的，这就需要您替换谷歌文字源了。...原文地址：《【WordPress优化一】挑选一个好的主题》 发布于2019-01-08
主要看点如下： 1.深入揭秘DBbrain智能优化引擎架构及原理 2.DBbrain推出业内首个SQL优化效果对比功能 为了便于大家理解DBbrain的SQL优化功能的使用场景和设计背景，先简单聊一聊...而一般80%的数据库性能问题都是由于SQL性能所导致的，所以如何进行SQL的优化、SQL优化的效果就成为了数据库性能提升的关键因素。...那么接下来就为大家揭秘，DBbrain的智能优化引擎是如何进行SQL优化的。 基于规则和代价估算的SQL优化建议 DBbrain的SQL优化引擎独立于数据库，避免对原生数据库引擎进行侵入。...在不更改用户数据库的前提下，DBbrain智能优化引擎能够对给出的SQL优化建议进行效果评估。SQL代价估算引擎在该功能中起到主要作用。...下面我们通过一个现网真实案例进行展示： 1、优化效果提前预知 DBbrain智能优化引擎通过代价对比，直观呈现出SQL优化后降低99.19%的效果，也可通过优化前后的执行计划比对进一步验证优化的效果
这是学习笔记的第 2084 篇文章 今天在圈子里面有一篇文章很火， 前沿 | VLDB 2019论文解读：大规模数据库智能参数优化的创新与实践 在智能运维方向上算是迈出了坚实的一步，而这篇文章对运维方向的感触很深的一个原因就是优化的切入点很准很实际...智能运维方向在前期的投入是比较大的，而且本身智能方向的理论门槛较高，从我的理解来说，以一个具体的业务场景做深做透，融入智能方向，会有一些帮助，而以这个作为切入点，逐步延伸，使得前期的成本投入能够尽可能平摊出来...但是我们换一种思路，一般的互联网公司的数据库规模我们计算为200，那么按照这个思路来进行成果转化，节省内存为：2.7G*200=540G,成本为：540/16*700~23625元,我想你作为一个管理者...我特别赞成那种把一件事情做到极致的方式，很多事情都是触类旁通，我们运维的数据库环境也是如此，如果你能够像呵护你的孩子/宠物一样去管理一台数据库，那么你投入的精力和成本是不低的，但是按照这种思路，我们可以复制已有的经验...比如一个数据库实例的多个属性信息，假设有10个，怎么进行提炼聚合，找到主成分，提取相应的标签信息的时候，面对大量的数据，常规的思路就不起作用了，这就需要进一步的提炼，通过模型来进行梳理改进。
数据库专题（一） ——数据库优化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 数据库的优化通常分为三个方面：数据库DML、DQL的优化（即增删改查等SQL语句优化）；数据库设计优化（如索引设置、索引类型...、表引擎、冗余字段、主键外键等）；数据库服务器和配置优化（如主从分离、读写分离等）。...根据不同的业务场景，需要进行不同的优化措施。 二、数据库语句优化 程序对数据库的操作，绝大部分来自查询，因此查询的优化至关重要，而大部分情况下，查询的优化在于索引命中率。...三、数据库设计优化 数据库设计阶段非常重要，当数据库表里面有大量数据，且有大量的程序对此表有操作时，再进行修改，就是一个灾难。...四、数据库服务器及配置优化 除了上述条件外，在数据库服务器和配置上也有需要进行优化的地方。 1、读写分离 通常大的系统中，都会进行读写分离操作。
简单描述一下这个事情，某服务商提供的数据库产品，产品的整体设计和架构是一流的，我是这样看的（一流的很多，不用瞎猜，凡是给我扣帽子说我说某某不好的，可以等着律师信。）这篇文字是对事不对人。...起因是这个服务商提供的数据库产品的升级部分，他在升级的时候一直是一种，我要升级并告知你了（具体你看得见与否，理解不理解和我无关），如果你不取消，我就强制直接升级的工作方法，我们一直和他们沟通，一般来说数据库产品的升级是不能这样的...我们以另外一个企业的一个数据库升级页面来看看其他的一些企业是如何做的，下面是一个企业在自己的服务页面上显示自己的一款数据库产品升级的时间表，以及升级的一些活动的内容。...3 考虑问题的维度少，并未从多个维度考虑升级的问题，如我和他们沟通的时候，他们认为某个升级是必须的，但是经过1分钟的沟通后，我就确认他们得升级和我们的数据库使用的功能没有任何关系，并且他们之前认为这个升级是严重的...这里是理解也知道大部分企业都必须走这样一条，“曲折” 的道路，但还是希望一个好的产品，能多注意一些细节，终究产品面对的客户也不都是低端的客户，一个世界级的产品，应该有世界级产品的考量。
substr(hbs_bh,1,4)=’5400’，优化处理：hbs_bh like ‘5400%’ trunc(sk_rq)=trunc(sysdate)， 优化处理：sk_rq>=trunc(sysdate...) and sk_rq<trunc(sysdate+1) 进行了显式或隐式的运算的字段不能进行索引，如： ss_df+20>50，优化处理：ss_df>30 ‘X’ || hbs_bh>’X5400021452...’，优化处理：hbs_bh>’5400021542’ sk_rq+5=sysdate，优化处理：sk_rq=sysdate-5 hbs_bh=5401002554，优化处理：hbs_bh=’5401002554...条件内包括了多个本表的字段运算时不能进行索引，如：ys_df>cx_df，无法进行优化 qc_bh || kh_bh=’5400250000’，优化处理：qc_bh=’5400’ and kh_bh=’
我们都是知道，数据库中锁的设计是解决多用户同时访问共享资源时的并发问题。在访问共享资源时，锁定义了用户访问的规则。根据加锁的范围，MySQL 中的锁可大致分成全局锁，表级锁和行锁三类。...设置全局只读的方法 表级锁的两种类型 MDL 导致数据库挂掉的问题 如何利用两段锁协议减少锁冲突 如何解决死锁 对于热点表，如何避免死锁检测的损耗？ 全局锁 什么是全局锁？...将整个库设置为 readonly 之后，如果客户端发生异常，则数据库就会一直保持 readonly 状态，这样会导致整个库长时间处于不可写状态，风险较高。 表级锁 什么是表级锁？...不支持行锁意味着并发控制只能用表锁，这就造成了在同一时刻只有一个更新在执行，就影响到了业务的并发度。InnoDB 支持行锁是让 MyISAM 被取代的重要原因。 行锁就是对数据库表中行记录的锁。...所以并发控制在数据库服务端，如果有中间件，也可以考虑在中间件中实现。 方法三：降低死锁的概率 将一行统计的结构，拆成多行累计的结构。
而我们知道，从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别，而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别，二者相差3个数量级。所以，要优化数据库，首先第一步需要优化的就是 IO，尽可能将磁盘IO转化为内存IO。...本文先从 MySQL 数据库IO相关参数(缓存参数)的角度来看看可以通过哪些参数进行IO优化： query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache...也就是说，如果已经在缓存中，该select请求就会直接将数据返回，从而省略了后面所有的步骤(如 SQL语句的解析，优化器优化以及向存储引擎请求数据等)，极大的提高性能。...在以往的经验来看，如果不是用来缓存基本不变的数据的MySQL数据库，query_cache_size 一般 256MB 是一个比较合适的大小。...一般来说，如果我们的数据库中没有什么大事务，写入也不是特别频繁，2MB～4MB是一个合适的选择。但是如果我们的数据库大事务较多，写入量比较大，可与适当调高binlog_cache_size。
大家好，又见面了，我是全栈君。 基准測试的目的 基准測试是为了找出系统的瓶颈，包含： 硬件 磁盘、内存、网络等。 操作系统 文件系统、内存管理、驱动、调度等。...完整測试 对全部的基础设施做測试，Webserver、应用程序、缓存层、数据库、网络、外部资源等； 这样的方法提供了一个完整的全貌，但非常难以实现； 结果复杂难以理解。有可能会误导。...定义基准測试后的目标； 仅在同一时间改动一个配置，并返回基准结果。 基准測试的类型 性能測试类型 压力測试 负载測试 耐久性測试 峰值測试 压力測试 測试系统的极限。...包含： 用户数量 事务数量 数据库大小 耐久性測试 和负载測试相似，仿真可持续的时间，在较长的时间段内測试系统的稳定性。 峰值測试 測试工作负载的突然变化； 定义在当前环境下的系统行为。...延迟 完毕一个事务所需的总时间； 最小/平均/最大响应时间。 对负载測试非常重要。 面对伸缩时的稳定性 測量系统伸缩时的表现。
下载完成后，将安装包上传值服务器，解压 tar xvzf zookeeper-3.4.6.tar.gz 进入解压后的目录 cd zookeeper-3.4.6 找到conf文件夹，进去 cd conf 拷贝一份....1=10.5.3.100:2888:3888 server.2=10.5.3.101:2888:3888 server.3=10.5.3.102:2888:3888 然后cd到datadir目录创建一个文件名字为...myid的文本文件，内容是当前服务器的id 退回上一级目录，找到bin目录，在每个节点执行如下命令启动 ....org.apache.zookeeper.server.quorum.Follower.followLeader(Follower.java:69) at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeer.run(QuorumPeer.java:846) 一方面是检查其它节点是否启动...，另一方面是检查2888、3888端口是否启动监听，有时监听在127.0.01上也会报这个错。
运维的终极目标 好的运维是多要素的融合，包括规范的流程和技术。...因此，达到智能化的可靠性（Reliability）、可用性（Availability）、安全性（Security）、可扩展性（Scalability）、易管性（Manageability-Intelligence...HDFS、S3对象存储、数据库云，各有什么特点？ CDN 服务选哪家？ 是否需要使用固态硬盘（SSD）？ 缓存需要多少？ 文件系统选哪种？ 操作系统选哪种？ Web 服务器选哪种？...例如，淘宝网“双十一”活动，其核心运维、应用运维团队一定是整个活动团队当中的核心决策者之一。...运维人员作为最先接触到用户数据的人群，如果能利用这一优势为企业带来更直接的价值，运维就不会总被当作“浪费钱的替罪羊”了。多跟产品、业务人员、商务经理聊聊，运维人员就会更清楚自己的价值在哪里。
1.3.1 数据库逻辑设计的规范化 数据库逻辑设计的规范化就是我们一般所说的范式，我们可以这样来简单理解范式： ➢ 第 1 规范：没有重复的组或多值的列，这是数据库设计的最低要求。...➢ 第 2 规范 每个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于一个组合式主关键字的某些组成部分。消除部分依赖，大 部分情况下，数据库设计都应该达到第二范式。...➢ 第 3 规范 一个非关键字段不能依赖于另一个非关键字段。消除传递依赖，达到第三范式应该是系统中大部分表的要求， 除非一些特殊作用的表。...1.3.4 外键的设计 ➢ 外键作为数据库对象，很多人认为麻烦而不用，实际上，外键在大部分情况下是很有用的，理由是： ➢ 外键是最高效的一致性维护方法，数据库的一致性要求，依次可以用外键、CHECK...我这里说的谨慎，是因为级联删除和级联更新有些突破了传统的关于外键的定义，功能有点 太过强大，使用前必须确定自己已经把握好 其功能范围，否则，级联删除和级联更新可能让你的数据莫名其妙 的被修改或者丢失。
数据库查询优化技术 学习笔记（一） 我是看李海翔的《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》这本书的视频讲解学习的，因为数据库的知识学的不多，直接看优化有些吃力，慢慢补吧。...许多数据库采用左深树、右深树、紧密树三种方式或其中一部分对多表进行连接得到多种连接路径。 生成最优查询计划的策略： 1基于规则优化。...查询优化为什么要并行? 传统单机数据库系统中，给定一个查询（Query），查询优化算法只需找到查询的一个具有最小执行花费的执行计划，这样的计划必定具有最快的响应时间。...在并行数据库系统中，查询优化的目标是寻找具有最小响应时间的查询执行计划。者需要把查询工作分解为一些可以并行运行的子工作。一些商业数据库提供了并行查询功能，用以优化查询执行操作。...一条SQL查询语句可以分解成多个子操作，由多个CPU执行。 Distributrd Query Optimization 在分布式数据库系统中，查询策略优化是查询优化的重点。
小程序体验师：石璐 双十一将至，购物车装的怎么样了？每年一到这时候，各大商家都已开始密集部署活动，等你剁手。 虽说年底就发奖金了，但稍不留神，还是可以掉进消费的漩涡，穷到明年。你，需要科学防身！...最简单的设置，就是首页上直接摇正反，当然，也可以认真一番，输入自定义的名称。 ? 除此之外，当大家都不知道吃什么，喝什么好，或争执不下没有定论时，亮出 「抛个硬币」，顺应天意，很快也就有了结果。...无论是吃吃喝喝，还是买买买，受不了持续纠结的时候，一步点开这个小程序，舒缓下自己的决策压力也是好的。毕竟双十一，是为了让自己的更开心，不是更焦虑。 ?...那么问题来了，费心挑了不少优价好物，怎么买才能最划算，对得起节日做活动的优惠？ 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好，省下一波可以再买买买。...它最核心的益处就是告诉你分期付款哪家强，哪款分期产品最适合你。主流信用卡+互联网白条产品，基本覆盖了目前的常用分期选择。在各种选择中，你最关心的无非就是哪家利息少，或者每月可以少还款。
计算智能(ComputationalIntelligence ,CI)是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一观点，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。...在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的结构被保存下来，智能水平也随之提高。因此计算智能就是基于结构演化的智能。计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。...Millonas在开发人工生命算法时(1994年)，提出群体智能概念并提出五点原则： 1.接近性原则：群体应能够实现简单的时空计算； 2.优质性原则：群体能够响应环境要素； 3.变化相应原则：群体不应把自己的活动限制在一狭小范围...目前主要的应用领域包括以下几个方面： 优化问题的求解。PSO算法可用于约束优化问题、多目标优化问题、离散空间组合优化问题以及动态跟踪优化问题的求解。 模式识别和图像处理。...参考文献 《计算智能基础》主编：张汝波、刘冠群、吴俊伟 《智能优化算法及其MATLAB实例》主编：包子阳、余继周
数据库优化有很多可以讲，按照支撑的数据量来分可以分为两个阶段：单机数据库和分库分表，前者一般可以支撑500W或者10G以内的数据，超过这个值则需要考虑分库分表。...另外，一般大企业面试往往会从单机数据库问起，一步一步问到分库分表，中间会穿插很多数据库优化的问题。本文试图描述单机数据库优化的一些实践，数据库基于mysql，如有不合理的地方，欢迎指正。 ?...1、表结构优化 在开始做一个应用的时候，数据库的表结构设计往往会影响应用后期的性能，特别是用户量上来了以后的性能。因此，表结构优化是一个很重要的步骤。...3、数据库连接池优化 数据库连接池本质上是一种缓存，它是一种抗高并发的手段。...数据库连接池优化主要是对参数进行优化，一般我们使用DBCP连接池，它的具体参数如下： 3.1 initialSize 初始连接数，这里的初始指的是第一次getConnection的时候，而不是应用启动的时候
第3章 SQL处理过程 练习 3.1 为SQL3.7中所示的查询设计尽可能好的索引： -- SQL 3.7 SELECT LNAME, FNAME, CNO FROM CUST WHERE...索引行： 索引行与表中的行类似，就是索引中的一个特定索引值对应的索引条目。索引中的索引行都是唯一的，唯一索引和非唯一索引的区别是叶子页中一个索引行包含的指向表中记录的指针数。...对于唯一索引，字段的值从表中复制到索引上，并加上一个指向表中记录的指针。对于非唯一索引，一个叶子页中索引行的实际存储方式是一个特定的索引值后带多个指向表中记录的指针。...3.2 为SQL3.8中所示的查询设计尽可能好的索引： -- SQL 3.8 SELECT LNAME, FNAME, CNO FROM CUST WHERE SEX = 'M' AND (...非BT谓词对于优化器而言就是太困难的。
选自Reddit 作者：AlexSnakeKing 机器之心编译 参与：王淑婷、杜伟、李泽南 很多公司都在进行着人工智能转型，但如果方向出现错误，一家好公司也可能会跌入深渊。...自 20 世纪 90 年代起，A 公司的核心业务就一直是风险分析和投资组合优化。他们有一个大约 30 个分析师组成的庞大团队，这些分析师每天都在执行这些任务。...有趣的是，虽然他们每天都在处理统计建模和优化算法，但没有一个分析师、工程师或产品经理自称是数据科学家或机器学习专家。...领导层决定，应该把人工智能和机器学习作为公司的核心业务。...现在，这个故事还没有结束：我真诚地希望它能有一个好的结局。A 公司是一个好公司，其员工和客户都应该获得更好的结局，但看看现在的情况，一切出现转机的可能微乎其微，而这种失败将严重地打击该公司。
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