热点问题-业务层 在业务层接口IQuestionService中添加抽象方法： /** * 查询点击数量最多的问题的列表，将从缓存中获取列表，如果缓存中没有数据，会从数据库中查询数据并更新缓存 *...justify-content-between"> equals和=...可以发现，在“主页”和“我要提问”页面，都存在相同的区域：顶部的标签导航，右侧的热点问题列表。如果在2个页面都单独处理，就会出现重复的代码！...再重写接口中的抽象方法，实现“根据标签id获取TagVO对象”： @Override public TagVO getTagVOById(Integer tagId) { // 如果缓存数据不存在，调用以上方法从数据库中读取数据并缓存下来...>类型作为返回值，其中泛型就是需要查询的数据的实体类或VO类（也可以理解为这里的泛型是List集合中的元素类型）； 调用PageHelper时需要指定“当前页面”和“查询多少条数据”，这2个参数可以声明为抽象方法的参数
数据库热点问题可以说是比较常见的场景，但往往这是表象，为什么产生热点，它背后的根源，才是解决问题的关键所在。同一个现象，可能来自于不同的原因，都需要相应分析，才可以找到合适的解决方案。...技术社群的这篇文章《数据库热点问题的产生和避免》从若干个方向讨论了数据库热点问题的产生以及避免的策略，可以给我们提供一些借鉴。...一、概述 作为DBA，最关心和平时做的最多的就是数据库的性能。定位性能问题首先要根据系统资源使用率来分析。如果出现CPU、IO等出现100%繁忙现象，可以定义为热点问题。...硬件的性能越好，出问题的频率越低，问题持续时间越短，高性能的硬件也可以掩盖一些数据库配置和应用设计上的问题。...总结 数据库热点问题和交通阻塞特别的像，当没有发生时，一切正常，发生之后，系统的吞吐量会急剧的下降。所以要在问题发生前通过蛛丝马迹来发现问题，提前解决以避免发生问题。
冯成晓， 阿里无线技术专家（花名隐风），Apache Weex PMC member/Committer，多年 Hybrid 框架架构设计、性能优化经验，关注无线大前端技术，一直致力于 Web 开发效率和
hash方案 hash就是rowkey前面由一串随机字符串组成，随机字符串生成方式可以由SHA或者MD5方式生成，只要region所管理的start-end keys范围比较随机，那么就可以解决写热点问题...同样可以查看hdfs的目录结构，的确和预期的38个预分区一致： ? ...的目录结果，其实和hash类似，region都会分好区。 ...在这里也顺提一下，如果是顺序的增长型原id,可以将id保存到一个数据库，传统的也好,redis的也好，每次取的时候，将数值设大1000左右，以后id可以在内存内增长，当内存数量已经超过1000的话，再去...(我们的分区号为long型，可以将它作为多级partition) 以上基本已经讲完了防止热点写使用的方法和防止频繁split而采取的预分区。
通过无线网络和廉价处理器的普及，现在有可能将大量物理对象转变为IoT设备。...物联网以及人工智能，机器学习和云技术在过去几年中一直是高科技领域最重要的趋势之一。自成立以来，它一直以惊人的速度发展，常常迅速改变方向，并以新的和相当意外的形式出现。...在本文中，我们将重点介绍物联网领域的最新进展，这些进展仅在短短几年前才被提及，但尚无切实可行的论据。其中一些事情是不断发展的趋势，这些事情发展很快，但仍处于发展的早期阶段。...目标是使居住在该社区的人们尽可能安全，方便和舒适。该模型一旦完善，就可以为其他智能社区甚至整个智能城市设定标准。 制造与医疗保健 物联网已经开始改变制造业。...这些就是物联网技术不断发展的最新进展，应用和趋势，该技术有望为我们所有人创造一个勇敢的新世界。同时，附带条件是，当邪恶势力寻求武器化其诺言时，它具有颠覆文明的能力。
最新进展和应用领域 2.1 图神经网络（Graph Neural Networks，GNN） 2.2 强化学习与深度强化学习 2.3 自动生成模型（AutoML） 3....结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~神经网络架构：最新进展和未来挑战 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：AIGC人工智能 其他专栏：Java...本文将探讨神经网络架构的最新进展、应用领域以及未来面临的挑战。 1. 神经网络架构的演化历程 神经网络的发展经历了多个阶段，每个阶段都在特定的问题上取得了突破性进展。...最新进展和应用领域 近年来，神经网络架构在各个领域都取得了突破性进展，以下是一些最新的进展和应用： 2.1 图神经网络（Graph Neural Networks，GNN） 图神经网络用于处理图数据，如社交网络...未来的发展需要关注模型轻量化和高效推理的技术，以适应移动设备和嵌入式系统。
今日分享的主题为：目标检测、跟踪和姿态估计 论文一 ?
- 我们的论文探讨了激光雷达里程计中尚未解决的难题，为未来研究提供了见解和方向。通过应对这些挑战，我们旨在推动提高激光雷达计精度和稳健性的进步。...这些点有效地建图出区域或物体的三维形状和特征。从本质上讲，激光雷达有助于创建周围世界高度详细和精确的三维图像，在地理空间制图、自主导航和环境监测等各个领域都证明了其价值。...激光雷达可根据其不同的成像结构和测量原理进行分类，激光雷达的成像机制可分为三大类：机械激光雷达、扫描固态激光雷达和非扫描结构的激光雷达。...然而，必须注意的是，尽管有校准工具和方法，但校准过程可能非常具有挑战性和复杂性。...(d) 基于熵的误差反映了扫描注册质量和整体系统可靠性。 基准测试结果 基于上述数据集和评估方法，我们进行了基准测试，以比较纯激光雷达测距和激光雷达-惯性测距的性能。
导读：日前，在2016中国大数据技术大会首日全体会议中，星环科技董事长&CTO孙元浩分享了主题为《大数据技术的最新进展和潜在应用》的演讲。...技术引擎每过几年都会发生巨大的变化，星环是13年成立的，借助Hadoop当时开发一个Hadoop的引擎，当时我认为在Hadoop上开发一个App引擎是错误的，所以我们基于Spark做一个分析型的数据库，...在单秒超过4个TB仍然会有一些问题，但是基于Hadoop的引擎没有局限性，能停留在TB级别，说明Hadoop技术已经可以用来做大规模批处理来做数据库了，当然是很小的部分。...第二个进展我们发现交互式分析技术日益成熟了，我们过去希望把批处理改造成为交互式分析的方式，当时大家走了弯路，大家模仿SPB数据库开发一个搜索引擎，这种方式虽然数据在内容当中。...今年我们发现很多行业的重要客户在应用Hadoop到它的关键系统当中去，像银行客户已经在使用我们平台构造它的完整的数据仓库，已经不再用关联数据库，有客户已经用我们平台构造全行的风险运营系统，这标志着Hadoop
在训练过程中，Host和Guest首先使用本地数据进行初步计算，并对计算结果进行加密，这些中间结果可以被用于梯度和损失的计算。...量化分布式机器学习和联邦迁移学习的性能差距，对联邦迁移学习的性能优化，具有启发性的借鉴和参考价值。 图二为分布式机器学习和联邦迁移学习在使用相同数据集训练相同模型的性能对比图。...图二：分布式机器学习和联邦迁移学习（包括横向和纵向）的性能对比 3 计算开销分析 1、性能分析 为了进行深入的分析，我们将计算时间划分为两个部分：模型训练（数值计算）和额外操作（包括跨进程通信和内存拷贝等...现如今以GPU和FPGA为代表的计算硬件设备，由于其充足的计算、存储和通信资源，可以高并发地处理大部分数值计算。通过大幅降低同态加密开销，可以有效提升模型训练整体性能。...但是和所有的安全计算系统类似，性能和安全之间的平衡难以把控。现有的联邦迁移学习系统框架还远无法满足实际生产中的性能需求。
在当今信息爆炸的时代，了解新闻事件的发展进程和舆论反映对于我们保持对时事的敏感度和了解社会动态至关重要。...通过定期爬取更新的新闻页面，我们可以了解事件的最新进展。 实现方法： 记录已爬取的新闻链接： 使用数据库或缓存记录已经爬取的新闻链接，避免重复爬取。...实现方法： 获取评论和社交媒体数据： 爬取新闻网站的评论区、微博、Twitter等社交媒体平台上与新闻事件相关的帖子和评论。...情感分析： 使用自然语言处理技术对评论和帖子进行情感分析，了解公众的情绪倾向。 关键词提取： 提取评论和帖子中的关键词，帮助我们了解公众关注的焦点和热点问题。...) publish_time = soup.select_one('.publish-time').text.strip() # 可以根据需要进行数据的进一步处理，例如存储到数据库或进行分析
文章目录 电池技术的进步 智能驾驶与自动驾驶技术 充电基础设施建设 新能源汽车共享和智能交通 未来趋势展望 结论 欢迎来到AIGC人工智能专栏~探索新能源汽车技术的最新进展和未来趋势 ☆* o(≧...本文将深入探讨新能源汽车技术的最新进展以及未来发展趋势，包括电池技术、智能驾驶、充电基础设施等，带您了解这一领域的创新和前景。...针对电池容量和充电速度的挑战，固态电池和石墨烯等新材料逐渐引起关注，有望在未来实现更高效的电池性能。...同时，政府政策、环保意识和技术创新的推动，也将加速新能源汽车的普及和发展。 结论 新能源汽车技术的最新进展和未来趋势充满了希望和挑战。...如果您对新能源汽车技术的最新进展和未来趋势有任何疑问或想法，请在评论区与我分享。让我们共同期待新能源汽车为环保和出行方式带来的积极影响！ 结尾
Jensen等人在Wires Comput Mol Sci (影响因子25.113) 杂志发表文章，概述了分子发现生成模型的最新进展和挑战。主要内容整理和编译如下。...在这里，我们回顾了生成性分子设计的最新进展，并讨论了将这些模型整合到实际的分子发现活动中的注意事项。...生成模型不是利用人类的专业知识来设计分子，而是利用深度学习的最新进展来解决逆向分子设计问题：给定一组所需的特性，什么是能满足这些特性的分子集？...在这篇综述中，我们简明扼要地总结了生成性分子设计技术的最新进展，描述了将这些模型整合到实际分子发现活动中的考虑因素，并讨论了为充分实现其承诺而必须解决的其余挑战。...为了学习这种广泛的分布，生成模型通常要在大型的化合物数据库（如ChEMBL和ZINC）中进行训练，无约束生成模型通常根据生成化合物的化学有效性、新颖性和独特性进行评估。
这基本上也涵盖了边缘计算的研究趋势和最新进展。...与云计算中的任务卸载相比，边缘计算的一个重要特征在于前端设备的传输方式和边缘服务器选择，这将会严重影响计算卸载的性能。...05 资源分配 同一个边缘计算网络中可能存在数量众多的边缘服务器，同一个边缘服务器可能需要处理数量巨大的计算任务，不同的计算任务存在不同的计算和通信资源需求。...不同于云计算数据中心，边缘计算由于更加接近前端用户，其运行的服务和配备的资源具有较强的针对性。不仅如此，不同边缘服务器上的资源通常具有较强的异构性，这使得边缘计算中的资源分配问题变得极具挑战性。...而后者则是利用人工智能算法和边缘计算系统过程产生的数据，对边缘系统本身进行优化和决策。 考虑到边缘计算的重要使命之一是将人工智能带入各类物联网设备当中，这一方向正引起越来越多的关注。
在这篇文章中，我将简要介绍一下这个领域的最新进展，并指出各种方法的优缺点。...还有更多最近的研究聚焦于缩小快速启发式和慢速启发式之间的差距，但还有理论更扎实的频谱方法。...现在，即使在训练权重之前，我们只需将图的邻接矩阵和 X = I（即单位矩阵，因为我们没有任何节点特征）插入到模型中。...我们可以将该传播规则解释为在原始的 Weisfeiler-Lehman 算法中使用的 hash 函数的可微和参数化（对 W(l)）变体。...本文涉及的内容绝非详尽无遗的，而我希望在不久的将来会有更多有趣的应用和扩展。 ?
Android TV 和 Google TV 在世界各地的 300 多家合作伙伴处均有销售，其中包括十大智能电视原始设备制造商 (OEM) 中的 7 家以及 170 多家付费电视运营商。...观看 Google TV 和 Android TV OS 最新进展 视频了解更多详情。 自去年的 I/O 大会以来，我们一直致力于让您能够在 Android TV OS 上构建更好、更具吸引力的体验。...如果您还没开始使用 WatchNext API，可以花一些时间 了解如何将其添加至您的应用，以便用户更容易发现和访问您的内容。...我们针对 Android 13 推出的一系列新功能和新工具，将专注于提升整体性能与质量、改进无障碍功能，并支持多任务处理。...游戏开发者也可根据他们的实际位置引用按键，以支持例如 QWERTZ 和 AZERTY 等实体键盘的不同布局。用户还可通过优先选择全新的系统级无障碍功能跨应用启用音频描述。
此外，STS-B 和 SICK-R 也是 SemEval 比赛数据集。...打分完成后，采用所有余弦相似度分数和所有 gold label 计算 Spearman Correlation。...此外，作者实验证明，在这四种数据增强方式中，Token Shuffling 和 Token Cutoff 是最有效的。...好了，以上就是文本语义相似度领域的研究脉络和进展，希望能对大家有所帮助。当然 2022 年也有不少优秀的工作出现，不过这一部分就留到以后吧！...最近文章 EMNLP 2022 和 COLING 2022，投哪个会议比较好？
阅读这篇文章时，要熟悉SGD方法和自适应学习率方法，如Adam方法。...其中，mt和m̂t是第一时刻的偏差和偏差校正估计值，vt和v̂t是第二时刻的偏差和偏差校正估计值，β1和β2是相应的衰减率，且加入相同的权值衰减项。...实验表明，在小数据集和CIFAR-10数据集上，这种方法的性能比Adam方法更好。 调整学习率 在许多情况下，我们不需要改进和调整模型结构，而是该调整超参数。...注意到，更新通过αf(t)或1 /αf(t)来缩放梯度，取决于梯度方向和移动平均值是否一致。这表明，这种类似动量的过去梯度和当前梯度之间的相似性是优化深度学习模型的关键信息。...作者指出，PowerSign和AddSign在CIFAR-10上的表现优于Adam、RMSprop和带动量SGD方法，并能很好地转换到其他任务中，如ImageNet分类和机器翻译。
Artificial Intelligence）上，在DeepMing任职的Nando de Freitas做了教程《Reinforcement Learning》，用图文、公式等详细地介绍了强化学习的基础和一些进阶算法...他的父母借钱给他买一本护照，让他能够生活在葡萄牙马德拉的一个火山岩小屋，没有水和电，父母忙着偿还债务也不在身边，这种情况一直持续到欧盟到达那里。...他在威特沃特斯兰德大学(University of the Witwatersrand)获得了电气工程理学学士学位和控制理学硕士学位，后获得剑桥大学三一学院(Trinity College, Cambridge...D4PG（Distributed Distributional Deep Deterministic Policy Gradients） PPO（Proximal Policy Optimization）和MPO
这里我们要讲的是技术的热点问题，SLB的热点问题，Redis的热点问题，Mysql的热点问题，分布式数据库集群的热点问题等，这类技术热点问题并不是所谓的引人注目的问题而是服务请求过多，流量集中的问题。...如果只有一个主节点，那其实和主从模式没有区别了，这样的话写的热点问题和读的热点问题就容易出现了，尤其是redis的大key读取问题，当然不管是哪种模式下都会存在大key读取的热点问题，要解决大key热点问题...关于Mysql的读和写热点问题，其实还是比较明显，不管是读和写，量达到一定程度，都会存在的。在我们很大的业务流量下，我们Mysql的前端都会有Redis或者中间件的来挡量。...好了我们来看下写入和读取的热点问题，如果客户端一直请求同一个topic，同一个partition，等这个量达到集群的承载量就容易出现热点问题了。...clickhouse是一个大数据存储数据库，本身节点就有qps限制。其本身的热点问题是比较明显的，写入不允许高并发，读取也有高并发限制。
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