最近无意间获得一份阿里大佬写的刷题笔记和面经，一下子打通了我的任督二脉，进大厂原来没那么难。这是大佬写的， 7701页的阿里大佬写的刷题笔记，让我offer拿到手软31....MySQL可能会将某些类型的子查询优化为更有效的结构，如将IN子查询转换为JOIN操作。63. 解释MySQL的临时表和它们的用途。MySQL中的临时表是为单个会话创建的，并在该会话结束时自动删除。...如何在MySQL中使用视图来优化查询？在MySQL中，视图可以用来简化复杂的查询，封装复杂的联接和子查询。使用视图的优点包括： - 提高查询的可读性和维护性。 - 重用常见的查询逻辑。...物化视图对于提高复杂查询的性能非常有用，尤其是当底层数据不经常更改时。92. 如何在MySQL中处理BLOB和CLOB数据类型？...如何在MySQL中实现和管理分布式数据库？在MySQL中实现分布式数据库通常涉及以下策略： - 使用分布式架构，如MySQL集群或Galera Cluster，以实现数据的高可用性和扩展性。
ROLLUP 生成包含总计和小计的报告。 第 7 节. 子查询 主题 描述 子查询 编写一个嵌套在另一个查询中的查询。 ANY 通过将某个值与子查询返回的一组值进行比较来检索数据。...ALL 通过将值与子查询返回的值列表进行比较来查询数据。 EXISTS 检查子查询返回的行是否存在。 第 8 节....主题 描述 插入 指导您如何将单行插入表中。 插入多行 向您展示如何在表中插入多行。 更新 更新表中的现有数据。 连接更新 根据另一个表中的值更新表中的值。 删除 删除表中的数据。...PostgreSQL 对比 MySQL 在功能方面比较 PostgreSQL 和 MySQL。...PostgreSQL 视图 我们将向您介绍数据库视图概念，并向您展示如何管理视图，例如在数据库中创建、更改和删除视图。
本节将介绍如何在Windows和Linux系统上启动和关闭MySQL服务。...下面是MySQL的一些重要目录： bin目录：包含了MySQL的可执行文件，如mysql、mysqld等。 data目录：默认情况下，MySQL的数据文件存储在此目录下。...etc目录：包含了MySQL的配置文件，如my.cnf。 var目录：用于存储MySQL的临时文件和日志文件。 lib目录：包含了MySQL的库文件。...视图（View）：视图是一个虚拟表，它是基于一个或多个实际数据表的查询结果生成的。...子查询（Subquery）：子查询是嵌套在其他查询中的查询，通常用于从内部查询中获取数据以供外部查询使用。
优化器需要知道表的基础信息从而生成相关的执行计划. 什么时候收集统计信息? 自动收集:表数据量变化超过10%....表示是否持久化统计信息到磁盘(表), 默认:ON若为OFF: 表示仅存放在内存中, 重启后就没了, 只有下次访问的时候才会重新收集若为ON: 则还会存储到系统表中: 持久化统计信息的存储位置mysql.innodb_table_stats...表级别的统计信息database_name: 该表对应的数据库名table_name: 表名/分区名/子分区名last_update: 收集统计信息的时间n_rows: 有多少行数据clustered_index_size...(page), 默认20, 我这里是设置表级别的STATS_SAMPLE_PAGES=65535stat_description: 描述信息, 方便理解改行内容的mysql.column_statistics...直方图我们无法直接查询mysql.column_statistics,但是我们可以查询视图information_schema.COLUMN_STATISTICS这里涉及到buckets(桶), 也就是
在MySQL中，有两个视图概念。 1.一个是view。它是一个用查询语句定义的虚拟表，在调用的时候执行查询语句并且生成结果。创建视图的语法是create view...，而它的查询方法与表一样。...一个事务只需要在启动的时候声明说：“以我启动的时候为准，如果一个数据版本是在我启动之前生成的就认。如果是我启动之后才生成的，我就不认，我必须要找到它的上一版本。”...1.row trx_id在数组中，表示这个版本是由还没提交的事务生成，不可见。 2.row trx_id不在数组里面，表示这个版本是由已经提交了的事务生成的，可见。...那么MySQL是怎得到索引的基数呢？ 把整张表取出来一行行统计，虽然可以得到精确的结果，但是代价太高，所以只能选择采样统计。 看这个例子，我们查询t这张表有100000条数据 ?...话外音：再说一下MySQL执行计划中的extra列。 1.Using Index:查询的列被索引覆盖，并且where筛选条件是索引的前导列。
物化视图内置在SQL Stream Builder服务中，不需要进行配置或维护。物化视图就像一种特殊的接收器，甚至可以代替接收器使用。...输入转换 如果您不知道传入的数据结构或从传感器收集原始数据，则可以在查询之前使用“输入变换”来清理和组织它。...如果没有虚拟表接收器添加到SQL查询，则需要websocket输出将数据采样到控制台。 提交物化视图查询时，Flink会将数据生成到物化视图数据库，物化视图引擎从该数据库中查询所需数据。...流SQL控制台和实例化视图需要存储SQL作业的元数据的数据库，实例化视图引擎从中查询数据以创建视图。SSB支持MySQL / MariaDB和PostgreSQL作为数据库。...对于Streaming SQL Console，可以选择MySQL / MariaDB或PostgreSQL。但是，必须安装PostgreSQL才能创建实例化视图。
2)MySQL MySQL是一种开发源代码的关系型数据库管理系统，并且因为其速度，可靠性和适用性备受中小型企业的青睐。虽然早期版本不支持事物操作、子查询、外键、存储过程和视图等功能。...3）存储过程 、视图4）导入、导出数据5）数据库基础配置 ：修改密码、添加用户等6）数据库链接工具：如 WorkBench Navicat phpMyAdmin 等 7）基本的增删改查 语句8） 稍微复杂点的...SQL ：多表查询、子查询 等等9） 至少得知道常见的数据库：Mysql MSSQL Oracle Memcached Redis Mongodb 10） 数据库的安装、部署：你至少得会自己在服务器或自己电脑上安装个数据库...接口测试和接口文档生成工具：apipost 二、为什么要学习数据库 能够反作用于业务和快速分析定位问题 在软件开发中会遇到很多问题，追根究底它就是一个数据库里数据的问题，就比如说我们要去验证注册来源对不对...，如果我们不去查库的话，我不知道有这个字段的存在，虽然它需求里面说了这么一段话，但实际我从页面上去做功能测试的时候，我并不能看到这个注册来源到底存得对不对，所以我们要去看数据库。
选自Medium 作者：Priya Dwivedi 机器之心编译 参与：柯一雄、路雪、蒋思源 本文介绍了如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模型，并用 TensorBoard 进行可视化...TensorFlow 中实现 skim-gram 模型，以便为你正在处理的任意文本生成词向量，然后用 TensorBoard 进行可视化。...子采样 经常出现的单词，如「the」、「of」和「for」，并没有给附近的单词提供太多的语境。如果丢弃一些，我们就可以消除数据中的的部分噪声，实现更快的训练和更好的表示。...这个过程被 Mikolov 称为子采样（subsampling）。 3. 创建输入和目标 skip-gram 模型的输入是每个单词（编码为整数），而目标是围绕该窗口的单词。...我们把一个输入词如「ants」（蚂蚁）表示为独热向量。这个向量有 10000 个分量（每个分量都对应于词汇表中的一个单词），我们将单词「ants」对应的分量设为「1」，所有其他分量都为 0。
本文将分享如何在功耗低且能够持续联网的香橙派Zero3小主机上，通过Docker进行安装，整个过程非常简单，接下来将进行详细演示。 1....添加镜像源 我这里演示的环境是已经刷好CasaOS的香橙派Zero3小主机。...，然后复制地址 打开浏览器，使用刚刚获取的公网地址进行连接访问，可以看到能够正常使用公网地址远程访问本地搭建的图床了： 小结 为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用cpolar生成的公网地址是随机生成的...配置固定公网地址 登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择China VIP，设置一个二级子域名名称，点击保留，保留成功后复制保留的二级子域名名称，这里我填写的是 mylsky...，将保留成功的二级子域名配置到隧道中 域名类型：选择二级子域名 Sub Domain：填写保留成功的二级子域名：mylsky 地区：选择China VIP 点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交
这篇文章详细解释了文件包含漏洞的原理，以及如何在实际的 Web 应用程序中发现和验证这类漏洞。...前言 本文主要介绍如何在安装了 CasaOS 轻 NAS 系统的香橙派 Zero3 小主机中，使用 Docker 本地搭建强大的开源在线图片管理系统 Lsky Pro 兰空图床，结合 cpolar 内网穿透工具轻松实现远程管理图片...不知道如何操作的可以看下这篇教程：香橙派 Orange Pi zero3 如何刷 CasaOS 轻 NAS 系统 首先，我们需要在浏览器中输入香橙派 ip 地址（在路由器中查看名为 orangepizero3...配置固定公网地址 登录 cpolar 官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择 China VIP，设置一个二级子域名名称，点击保留，保留成功后复制保留的二级子域名名称，这里我填写的是 mylsky...，将保留成功的二级子域名配置到隧道中 域名类型：选择二级子域名 Sub Domain：填写保留成功的二级子域名：mylsky 地区：选择 China VIP 点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交
查询解析被记录到控制台，结果被采样回前端，从而可以让你根据需要迭代SQL语句。...物化视图内置于SQL Stream Builder服务中，无需配置或维护。物化视图就像一种特殊的sink，甚至可以用来代替sink。它们不需要索引、存储分配或专门管理。...将数据生成到物化视图数据库中，Materialized View Engine会从该数据库中查询所需的数据。...采样数据到Console时需要websocket输出，没有添加表时输出SQL查询的结果。...将SQL作业的元数据保存在数据库中，Materialized View Engine将持久化数据视图保存在数据库中。
提取红外图像目标信息的网络 单看这一部分，我相信除了作者谁也不知道这是干啥的，不过还好还有下面这张图 上图就是红外多尺度注意力网络的网络结构，可以看到，整个网络中包含三个尺度的基于注意力的特征提取模块...这是因为在SE注意力计算权重之后，并不是权重直接与原尺度特征进行相乘，而是与原尺度特征上采样之后的特征进行相乘，这里的上采样自然是将三个尺度的特征信息信息上采样到同一个高与宽。...先来看下内容损失，还是我们熟悉的公式，是为了保证融合图像的目标强度信息与可视图像中的相似。 因为毕竟是2021年的论文，没有考虑到可视图像中的显著目标信息，和我们现在经常看到的损失不是很一致。...辨别器损失函数 辨别器的损失函数相对来说简单些，即识别来自红外/可视图像中的数据为红外/可视的概率越高越好，识别来自融合图像的数据为红外/可视的概率越低越好，但是这里的 确实不知道是啥意思。。。。。。。...总结 整篇文章让我最惊艳的有两个点，第一个就是在多尺度特征提取那里加入了SE块，从而挑选我们想要的特征；另一个就是在损失函数这里，尤其是注意力损失那个地方，通过我们希望注意的区域的特征的对比来判断融合图像中是否包含了可视的纹理信息和红外图像中的目标信息
Sample data depth为采样深度，采样深度影响到了我们可以观察的信号长度，大家可以根据自己的需要进行设置，在此我选择深度为1024。...但有些子模块在创建完毕之后不会因为顶层设计的修改而被修改，如IP，它们被设置为OOC综合方式，OOC模块只会在综合顶层之前被综合一次。...不同之处在于，“Debug Cores”选项卡是一个更加以ILA IP核为中心的视图，所有已标记为“Mark_Debug”的信号并且已经被分配到ILA探针的信号都会被显示在各个ILA IP核的视图树下，...“Setup Debug”向导会为每个采样时钟生成一个单独的ILA IP核，由于本例程中只有一个时钟，所以这里最后只会生成一个ILA IP核。...如果在上一个设置时钟域页面中，存在与其采样时钟之间是异步的待测信号，则为了避免亚稳态，此数值最好不要低于2。由于本例中的两个待测信号的其采样时钟是同步的，所以可以设置为0。
根据这些图表信息显然可以据此来画出调用链的可视化视图如下 ? 于是一个完整的分布式追踪系统就实现了。...首先当然是节点数据的定时采样，采样后将数据定时上报，将其存储到 ES, MySQL 等持久化层，有了数据自然而然可根据数据做可视化分析。...从另一方面来看，对架构来说，没有最好的，最有最合适的，结合当前业务场景去平衡折中才是架构设计的本质 我司对 SkyWalking 作了哪些改造和实践 我司主要作了以下改造和实践 预发环境由于调试需要强制采样...mysql, redis 等调用就采样不到了，所以我们对 skywalking 进行了改造，实现了分组采样，如下 ?...就是说 3 秒内进行 3 次 redis, dubbo, mysql 等的采样，也就避免了此问题 日志中如何嵌入traceId?
SkyWalking的原理及架构设计 节点数据的定时采样，采样后将数据定时上报，将其存储到 ES, MySQL 等持久化层，有了数据自然而然可根据数据做可视化分析。...context，应该在 header 中传递 context，如图示 dubbo 中的 attachment 就相当于 header ,所以我们把 context 放在 attachment 中，这样就解决了...每生成一个 id，都会记录一下生成 id 的时间(lastTimestamp)，如果发现当前时间比上一次生成 id 的时间(lastTimestamp)还小，那说明发生了时间回拨，此时会生成一个随机数来作为...总览视图(Global view)是应用和组件的全局视图，其中包括组件和应用数量，应用的告警波动，慢服务列表以及应用吞吐量； 拓扑图(topology view)从应用依赖关系出发，展现整个应用的拓扑关系...发送的方式主要有两种，一种是 HTTP 报文的方式，另一种是消息总线的方式如 RabbitMQ。
OpenTracing 的数据模型，主要有以下三个： Trace：一个完整请求链路 Span：一次调用过程（需要有开始时间和结束时间） SpanContext：Trace 的全局上下文信息，如里面有traceId...为了让大家更好地理解这三个概念，我特意画了一张图： ?...1、全局 trace_id：这是显然的，这样才能把每一个子调用与最初的请求关联起来 2、span_id: 图中的 0，1，1.1，2，这样就能标识是哪一个调用 3、parent_span_id：比如 b...根据这些图表信息显然可以据此来画出调用链的可视化视图如下： ? 于是一个完整的分布式追踪系统就实现了。...首先当然是节点数据的定时采样，采样后将数据定时上报，将其存储到 ES, MySQL 等持久化层，有了数据自然而然可根据数据做可视化分析。
3D感知卷积并不是简单生成三个2D特征平面，而是在处理这样的3D表达时，考虑了其固有的三维特性，即三个视图平面中其中一个视图的2D特征本质上是3D空间中一条直线的投影，因此与其他两个平面中对应的直线投影特征存在关联性...研究员们利用扩散模型，先生成了一个低分辨率的三视图平面（64×64），然后再通过扩散上采样生成高分辨率的三平面（256×256）。...这样，基础扩散模型集中于整体3D结构生成，而后续上采样模型专注于细节生成。...△RODIN模型概述 基于Blender生成大量随机数据 在训练数据集上，研究员们借助开源的三维渲染软件Blender，通过随机组合画师手动创建的虚拟3D人物图像，再加上从大量头发、衣服、表情和配饰中随机采样...点击链接或下方图片查看大会详情： 被ChatGPT带飞的AIGC如何在中国落地？
3：(做项目首先就是先创建一个数据库，如下图所示，CREATE DATABASE 数据库名，我强烈建议mysql语句大写，以示区别，纯属个人建议与习惯，最后的分号一定要加上，切记） ?...不过这样写有缺陷，不知道查询的是那个表里面的。 ? ?...57：子查询 58：带IN关键字的子查询 一个查询语句的条件可能落在另一个SELECT语句的查询结果中 ? (带NOT IN关键字的子查询) ?...76：视图的引入 1：视图是一种虚拟的表，是从数据库中一个或者多个表中导出来的表 2：数据库中只存放了视图的定义，而没有存放视图中的数据，这些数据存放在原来的表中 3：使用视图查询数据时，数据库系统会从原来的表中取出对应的数据...86：删除视图 删除视图是指删除数据库中的已经存在的视图，删除视图时，只能删除视图的定义，不会删除数据；（视图是虚表） ?
对于每个领域，我们都详细讨论了不同的自监督学习范式，包括对比学习、生成学习和对抗学习，展示了SSL如何在不同情境下提升推荐系统的性能。...因此也有方法使用模型来生成不同的视图。这些视图包含了基于模型设计的特定信息。例如，意图解耦神经模块可以捕获用户意图，而超图模块可以捕获全局关系。 配对采样（Pair Sampling）。...视图创建过程为数据中的每个样本生成至少两个不同的视图。对比学习的核心在于最大化地对齐某些视图（即拉近它们），同时推开其他视图。为此，关键是确定应拉近的正样本对，并识别形成负样本对的其他视图。...这种策略称为配对采样，它主要由两种配对采样方法组成： 自然采样 Natural Sampling： 配对采样的一种常见方法是直接而非启发式的，我们称之为自然采样。...这种方法在大多数对比学习推荐系统中得到广泛应用。 基于分数的采样 Score-based Sampling： 配对采样的另一种方法是基于分数的采样。
所提出的表示在参数网格模板上学习生成神经纹理，然后通过光栅化将它们投影到三个正交的视图特征平面中，形成用于体绘制的三平面特征表示。...该任务的主要挑战在于如何在生成设置中通过动画建模准确的变形并保留身份，即仅使用 2D 图像的非结构化语料库进行训练。...对于动态部分，结合网格引导显式变形的细粒度表达式控制和隐式提出了一种新的表示，即生成式纹理栅格化三平面，它通过参数模板网格顶部的生成神经纹理来学习面部变形，并通过标准栅格化将它们采样为三个正交视图和轴对齐的特征平面...生成纹理光栅化三平面 ，将光栅化的纹理重塑为三平面表示，将这种表面变形调整为连续的体积。具体来说，Next3D 将基于模板网格的神经纹理光栅化为三个正交视图，并将它们放置在三个轴对齐的特征平面中。...在实践中，考虑到左右对称性，光栅化应用于左视图和右视图，并且通过求和将光栅化特征连接到一个平面。
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