KEY `city` (`city`) ) ENGINE=InnoDB; 通过这个下面这段sql 进行排序： select city,name,age from t where city='杭州' order...by name limit 1000 ; 排序过程： 初始化一个sort buffer 我们对 city进行了索引的创建所以通过索引将city为杭州的筛选出来；（减少全表扫描） 将筛选出来的 city...age name 字段放在内存中的 sortbuffer 中（sort buffer 为排序开辟的一块新内存） 直到不符合查询的条件。...（就算是limit等于1000 在这一步也会查出比1000多的数据 在这块分页是不起作用的 ） 一直重复第三步 将符合条件的在所有数据存入 sort buffer 中 通过name 进行快速排序。...还有一种就是通过rowId 排序（这种情况是当一行数据过大的时候） 直接上 流程图 ： ?
以下面这张表为例，看一下 order by 的工作流程。 ? city 字段建有索引。...排序可能是在内存中完成，也可能需要外部排序，这取决于排序所需要的内存和 sort_buffer_size 参数值。...sort_buffer_size 是为排序而开辟的内存，如果排序的数据量小于其值，排序就在内存中完成，否则会利用磁盘临时文件来辅助排序。...如果内存够大，优先选择全字段排序，把需要的字段都放到 sort_buffer中，这样排序后就会直接从内存里返回查询结果了，不用回到原表取数据。...小结 上面介绍了排序的工作流程，包括： 全字段排序 rowid 排序 并进一步思考如何对排序进行优化： 利用索引使查询结果本身就是有序的。 如果条件允许，使用覆盖索引，直接返回结果。
在这篇文章中，我们将深入了解它到底是如何工作的,还能够知道文生图的工作方式与图生图的的工作方式有何不同？CFG scale是什么？去噪强度是什么？...潜在扩散模型Latent diffusion modelStable diffuion中引入了一个叫做潜在扩散空间的概念，从而解决在像素空间的扩散模型计算速度慢的问题。下面是它的工作原理。...为什么潜在空间可以工作？你可能会想知道为什么变分自动编码器（VAE）可以将图像压缩成一个更小的潜在空间而不丢失信息。...自然图像可以很容易地压缩到更小的潜在空间而不丢失任何信息。这在机器学习中被称为流形假设。潜在空间中的反向扩散以下是stable diffusion中潜在空间反向扩散的工作原理。...每个标记都有自己独特的嵌入向量。嵌入是由CLIP模型决定的，在训练过程中学习的。为什么我们需要嵌入？因为一些词是密切相关的,我们希望能够充分利用这些信息。
R中的一切皆对象，R表达式也是R对象。这意味着我们可以从语法上解析R表达式，或者部分地执行R表达式，来观察R是如何解释它们的。这对于了解R的工作机制或者调试R代码十分有用。...R解释器在执行语句时要经过几个步骤。第一步是从语法上解析语句，将其转化为合适的函数形式。我们可以查看R解释器是如何执行一个给定的表达式的。...，以查看每个对象在语法树中的类型。...可以看到if-then语句的一些片段没有包含在解析后的表达式中（尤其是else关键字）。...要注意，列表中的第一个项目是一个符号。在本例中，该符号指向的是if函数。因此，虽然if-then语句的语法与函数命令不同，但R语句分析器会将表达式翻译为函数命令，再执行表达式。
举个例子，比如我们希望把对耗费 CPU的工作负载和耗费内存的工作负载尽可能调度到同一台主机上，在Mesos里面不太容易做到，因为他们分属不同的 Framework。...4.性能：Mesos 胜出 Mesos 的性能应该更好，因为资源调度组件，也就是 Mesos Master 把一部分资源调度的工作甩给 Framework了，承担的调度工作更加简单，从数据来看也是这样，...中间的 Scheduler（资源调度器）是最核心的组件，虽然通常是由多个（通常是3个）实例组成，但是都是单活的，也就是说只有一个节点工作，其他节点都处于 Standby 的状态。为什么会这样呢？...但是很显然，这个电商系统是可以设计成横向扩展架构的，为什么呢？这个电商系统和集群调度系统的区别到底在什么地方？...在订单系统在匹配需求的时候，实际上应该是这样运行的，在订单请求来了之后，根据订单请求中的购买的商品来排队，购买同一个商品的请求被放在一个队列里面，然后订单的调度系统开始从队列里面依次处理请求，每次做订单匹配的时候
在2016年的调查报告中，R语言是最常用的编程语言(如果排除SQL的话，在本文中它不能称为编程语言)。57%的调查人群使用R语言(使用Python的比例为54%)。...在TIOBE指数上，R语言十年来呈现出稳定上升趋势。 找工作？看看使用R语言的公司 在招聘数据科学家的几家顶级公司中，R语言使用程度非常高。...看看每年举行R大会的阵容 2017年，是中国R会议值得纪念的第十个年头。 卖了这么久关子，那么R到底是个啥？我们为什么要用它呢？且听我慢慢道来。 R语言是什么？...这就是后来我们用到的R的雏形啦。 （对，这就是它的爸爸们啦，这下知道我们的明星语言为什么要姓R了吧） 为什么要使用R语言？ 1....比如你可以画这样的图： 如果对R中基本图形稍作修饰，你还能画成这样： 还能这样（上海地区工商银行分布核密度图）： 2.
一文中，灵雀云CTO陈恺表示：Kubernetes在云计算领域已经成为既定标准，进入主流市场，最新版本主要关注在稳定性、可扩展性方面，在开发人员中变得非常流行。...4.性能：Mesos 胜出 Mesos 的性能应该更好，因为资源调度组件，也就是 Mesos Master 把一部分资源调度的工作甩给 Framework了，承担的调度工作更加简单，从数据来看也是这样，...中间的 Scheduler（资源调度器）是最核心的组件，虽然通常是由多个（通常是3个）实例组成，但是都是单活的，也就是说只有一个节点工作，其他节点都处于 Standby 的状态。为什么会这样呢？...但是很显然，这个电商系统是可以设计成横向扩展架构的，为什么呢？这个电商系统和集群调度系统的区别到底在什么地方？...在订单系统在匹配需求的时候，实际上应该是这样运行的，在订单请求来了之后，根据订单请求中的购买的商品来排队，购买同一个商品的请求被放在一个队列里面，然后订单的调度系统开始从队列里面依次处理请求，每次做订单匹配的时候
大家在stable diffusion webUI中可能看到过hypernetwork这个词，那么hypernetwork到底是做什么用的呢？...简单点说，hypernetwork模型是用于修改样式的小型神经网络。 什么是 Stable Diffusion 中的hypernetwork？...在训练过程中，Stable Diffusion 模型本身保持固定，但允许附加的hypernetwork进行调整。...与此相对，超网络通过生成另一个网络的权重来定义训练过程，为训练中的网络提供动态的权重，从而允许在训练过程中进行更灵活的学习和调整。 embedding 嵌入向量是“文本反转”微调技术的结果。...文本反转在文本编码器层面上生成新的嵌入，而超网络则通过在噪声预测器的交叉注意力模块中插入一个小网络来实现其功能。 在哪下载hypernetwork 当然下载模型的最好的地方是 civitai.com。
Redux reducer逻辑和动作的集合，通常定义在单个文件中。...slice的默认状态应该是一个空数组，毕竟，我们处理的是用户。 让我们通过编写一个测试: 在src/store中创建一个名为slices的新目录。...在这个目录中，添加一个名为user.test.js的文件。这个文件将包含我们将为userSlice编写的测试。 第一个测试是确保存储是空的或未定义的。...在slice目录中，创建一个名为user.js的文件。...我们是: 在进行更新之前，保存以前的状态并将users属性修改为预期状态。
流是 C# 中的一个基本概念，用于处理可能需要一些时间才能完成的大量数据、网络通信和文件 I/O 操作。...在许多情况下，这些操作的持续时间是不可预测的，因此拥有一种在等待结果时不会阻止整个过程的机制至关重要。 Stream 是一个抽象，它们携带一个字节序列。...在 C# 中使用 Stream 读取文件内容 下面是使用 C# 中的 FileStream 类从文件中读取数据的示例。...如果是这样，您可以使用 Seek 倒回开头： if (stream.CanSeek) { stream.Seek(0, SeekOrigin.Begin); } 使用可写流时，请使用...刷新：对于可写流，尤其是涉及缓冲的流，请务必确保在流关闭之前将缓冲区中的所有数据推送到底层数据源。这是使用该方法完成的，该方法将任何剩余的缓冲数据写入其最终目标，从而防止数据丢失。
如下 图4 所示为全排序的 OPTIMIZER_TRACE 部分结果： number_of_tmp_files 表示的是，排序过程中使用的临时文件数。你一定奇怪，为什么需要 12 个文件？...即使 name 字段的定义是 varchar(16)，在排序过程中还是要按照实际长度来分配空间的。...rowid 排序 在上面这个算法过程里面，只对原表的数据读了一遍，剩下的操作都是在 sort_buffer 和临时文件中执行的。...小结 今天这篇文章，我和你介绍了 MySQL 里面 order by 语句的几种算法流程。 在开发系统的时候，你总是不可避免地会使用到 order by 语句。...，为什么？
RPM RPM是用于保存和管理RPM软件包的仓库。我们在RHEL和Centos系统上常用的Yum安装就是安装的RPM软件包，而Yum的源就是一个RPM软件包的仓库。...JFrog Artifactory是成熟的RPM和YUM存储库管理器。JFrog的官方Wiki页面提供有关Artifactory RPM存储库的详细信息。...保证在及时提供给用户最新的元数据用来获取软件包的版本 图片1.png 元数据的两种方式 异步： 正常情况下，如果启动了以上的选项，那么当你使用REAT API或者UI部署包的时候，异步计算将会拦截文件操作...例： 有一个CI任务可以将很多版本上传到一个大型仓库里，可以在流水线中增加一个额外的构建步骤。...for 您可以在Artifactory中的以下软件包上启用调试/跟踪级别日志记录（修改$ ARTIFACTORY_HOME / etc / logback.xml）以跟踪/调试您的计算： 自动计算（
String 在 Java 中是不可变的。 不可变类只是一个无法修改其实例的类。 创建实例时，将初始化实例中的所有信息，并且无法修改信息。 不可变类有许多优点。...本文总结了为什么 String 设计为不可变的。 这篇文章从内存，同步和数据结构的角度说明了不变性概念。 1. 字符串池 字符串池（String intern pool）是方法区域中的特殊存储区域。...如果字符串是可变的，则使用一个引用更改字符串将导致其他引用的错误。 2. 缓存的哈希码 字符串的哈希码经常在 Java 中使用。 例如，在 HashMap 或 HashSet 中。...不可变保证哈希码总是相同的，这样它就可以缓存起来而不用担心变化。这意味着，每次使用时都不需要计算哈希码。 这更有效率。...字符串不是不可变的，连接或文件将被更改，这可能会导致严重的安全威胁。 该方法认为它连接到一台机器，但事实并非如此。 可变字符串也可能在 Reflection 中引起安全问题，因为参数是字符串。
为什么 String 在 java 中是不可变的？String 在 java 中是不可变的，一个不可变类意味着它的实例在创建之后就不可修改，实例的所有属性在创建时初始化，之后无法对这些属性进行修改。...（译者：另一个引用并未对字符串做修改，当他再次取值时字符串的值却与上次取的不同！）。2 用作缓存时的 hashcode字符串的哈希值在 java 中是被频繁使用到的。...如果 String 是可变的，那么它的 value 可以被改变，但这违反了 Set 的设计原则（Set 中的元素是不能重复的），当然，上面的例子仅仅为了表明意图，String 类中并不存在 value...caseProblem(str);}5 不可变对象是天生线程安全的因为不可变对象不会被改变，它们可以在多个线程间自由访问。这样就无需对存取进行同步。...总结，String 被设计为 final 的原因是 效率 和 安全，通常情况下这也是为什么不可变对象在许多设计中会成为首选的原因。
如下 图4 所示为全排序的 OPTIMIZER_TRACE 部分结果： ? number_of_tmp_files 表示的是，排序过程中使用的临时文件数。你一定奇怪，为什么需要 12 个文件？...即使 name 字段的定义是 varchar(16)，在排序过程中还是要按照实际长度来分配空间的。...rowid 排序 在上面这个算法过程里面，只对原表的数据读了一遍，剩下的操作都是在 sort_buffer 和临时文件中执行的。...小结 今天这篇文章，我和你介绍了 MySQL 里面 order by 语句的几种算法流程。 在开发系统的时候，你总是不可避免地会使用到 order by 语句。...，为什么？
独在公司加夜班，行行代码心甚寒。不知功能何时完，杀了产品来祭天。 在前面的文章中，我为大家带来了许多Vue 实战技巧，也得到了大家的许多好评，但中间还是存在着些许漏洞，在此向大家表示歉意。...启用压缩，让页面加载更快 在我们开发的时候，为了方便调试，我们需要使用源码进行调试，但在生产环境，我们追求的更多的是加载更快，体验更好，这时候我们会将代码中的空格注释去掉，对待吗进行混淆压缩，只为了让js...但只是这样做是不够的，我们还可以做得更极致。...在团队开发中，配置这些还是很有用的，制约团队中的每个人都按照标准来开发功能，这样至少大家写的代码不至于相互看不懂（我深受不规范代码的折磨啊）。...lint-staged是一个在git暂存文件上运行linters的工具,为什么要用这个工具呢，因为我们在提交代码的时候，只需要对已经修改过的文件进行校验，不然检查所有文件，比较浪费时间。
DALL-E 2目前曝光的功能令人瞠目结舌，不禁激起了众多AI爱好者的讨论，这样一个强大模型，它的工作原理到底是什么？！...1 工作原理：简单粗暴 "一只在吹喷火喇叭的柯基”——DALL-E 2图片生成流程解析 图源：https://arxiv.org/abs/2204.06125 针对图片生成这一功能来说，DALL-E...CLIP做的是对比性而非预测性的工作。 整个DALL-E 2模型依赖于CLIP从自然语言学习语义的能力，所以让我们看看如何训练CLIP来理解其内部工作。...第一种方法是将它们添加到GLIDE现有的时间步嵌入中，第二种方法是创建四个额外的上下文标记，这些标记连接到GLIDE文本编码器的输出序列。...： DALL-E 2体现了扩散模型在深度学习中的能力，DALL-E 2中的先验子模型和图像生成子模型都是基于扩散模型的。
用来从队列中取数据，然后处理数据，或者是一些定时任务。你的任务需要占用大量的 CPU 资源，是一个很大的循环，比如要遍历一个很大的数组，并做一些处理。...也就是说，我们的任务在 3 秒后就已经执行完了，而不是我们想要的长时间运行。究其原因，是因为我们采用了异步的方式来执行任务。而异步任务的执行，是通过 ThreadPool 来执行的。...中执行的。...实际上还有很多考量要考量 TaskScheduler 的实现本文采用的是 aspnetcore 的实现，但是在其他的实现中，可能会有不同的实现。...LongRunning 也不是就不能用异步正如开篇提到的第二种场景，如果你的业务是在第一个 await 之前有大量的同步代码，那么此时单独开启一个线程，也是有意义的。
用来从队列中取数据，然后处理数据，或者是一些定时任务。 你的任务需要占用大量的 CPU 资源，是一个很大的循环，比如要遍历一个很大的数组，并做一些处理。...也就是说，我们的任务在 3 秒后就已经执行完了，而不是我们想要的长时间运行。 究其原因，是因为我们采用了异步的方式来执行任务。而异步任务的执行，是通过 ThreadPool 来执行的。...中执行的。...实际上还有很多考量 要考量 TaskScheduler 的实现 本文采用的是 aspnetcore 的实现，但是在其他的实现中，可能会有不同的实现。...LongRunning 也不是就不能用异步 正如开篇提到的第二种场景，如果你的业务是在第一个 await 之前有大量的同步代码，那么此时单独开启一个线程，也是有意义的。
举一个简化的例子，我们对一个文件进行写操作，要涉及以下步骤： 从data block bitmap中分配一个数据块； 在inode中添加指向数据块的指针； 把用户数据写入数据块。...，日志保存成功之后才进行真正的写操作、把文件系统的元数据和用户数据写进硬盘（称为checkpoint），这样万一写操作的过程中掉电，下次挂载文件系统之前把保存好的日志重新执行一遍就行了（术语叫做replay...所以实际上是这么做的：给每一条日志设置一个结束符，只有在日志写入成功之后才写结束符，如果一条日志没有对应的结束符就会被视为无效日志，直接丢弃，这样就保证了日志里的数据是完整的。...至此可以总结一下日志文件系统的工作步骤了： Journal write : 把transaction写入日志中； Journal commit : 在一条日志保存好之后，写入结束符； Checkpoint...write”之前先写用户数据，这样就保证了只要日志是有效的，那么它对应的用户数据也是有效的，一旦发生掉电故障，最坏的结果也就是最后一条日志没记完，那么对应的用户数据也会丢，效果与Data Journaling
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