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项目之热点问题问答列表(9)

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= 可以发现,在“主页”“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”“查询多少条数据”,这2个参数可以声明为抽象方法的参数

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Weex最新进展 - 交互内核

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

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    rowkey散列预分区设计解决hbase热点问题(数据倾斜)

    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,的确预期的38个预分区一致:  ?     的目录结果,其实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防止频繁split而采取的预分区。

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    物联网技术的最新进展应用

    通过无线网络廉价处理器的普及,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。

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    CVPR 2021 目标检测、跟踪姿态估计最新进展分享

    今日分享的主题为:目标检测、跟踪姿态估计 论文一 ?

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    【推荐阅读】大数据技术的最新进展潜在应用

    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

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    联邦迁移学习最新进展:计算传输如何“限制”模型性能?

    在训练过程中,HostGuest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损失的计算。 量化分布式机器学习联邦迁移学习的性能差距,对联邦迁移学习的性能优化,具有启发性的借鉴参考价值。 图二为分布式机器学习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:分布式机器学习联邦迁移学习(包括横向纵向)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)额外操作(包括跨进程通信内存拷贝等 现如今以GPUFPGA为代表的计算硬件设备,由于其充足的计算、存储通信资源,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。 但是所有的安全计算系统类似,性能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。

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    解读边缘计算在7大领域的研究趋势最新进展

    这基本上也涵盖了边缘计算的研究趋势最新进展。 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边缘计算系统过程产生的数据,对边缘系统本身进行优化决策。 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。

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    深度 | 一文概览图卷积网络基本结构最新进展

    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 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扩展。 ?

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    102页PPT,DeepMind强化学习最新进展,含图文、公式代码

    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)MPO

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    2017年深度学习优化算法最新进展:如何改进SGDAdam方法?

    阅读这篇文章时,要熟悉SGD方法自适应学习率方法,如Adam方法。 其中,mtm̂t是第一时刻的偏差偏差校正估计值,vtv̂t是第二时刻的偏差偏差校正估计值,β1β2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,取决于梯度方向移动平均值是否一致。这表明,这种类似动量的过去梯度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,PowerSignAddSign在CIFAR-10上的表现优于Adam、RMSprop带动量SGD方法,并能很好地转换到其他任务中,如ImageNet分类机器翻译。

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    从架构上详解技术(SLB,Redis,Mysql,Kafka,Clickhouse)的各类热点问题

    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,那其实主从模式没有区别了,这样的话写的热点问题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的读热点问题,其实还是比较明显,不管是读写,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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    数据库视图索引

    虚拟视图并不在数据库中存储,但可对其进行查询,就好像它被存储在数据库中一样。查询处理器会在执行查询时用视图的定义来替换视图。 试图也可以被物化,即它们从数据库中定期的进行构造并存储。 VIEW <视图名> AS <视图定义>; 例如:有个关系如下: Movies(title, year, length, name, producer) 要在其上创建一个视图,包括2018年的电影片名年份 查询中可以同时使用视图基本表。 替换触发器 当一个视图上定义了触发器时,触发器会拦截任何试图对视图进行修改的操作,并且将替代它们执行任何数据库设计者认为合适的操作。 另一方面,为关系上的某个属性或者某个属性集上建立索引会使得对关系的插入、删除修改变得更加复杂费时。 通常,关系上最有用的索引是其键上的索引,原因有两个: 在查询中为主键指定值是普遍的。

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    美联储理事:数字货币最新进展以及数字美元的政策技术考虑因素

    消费者企业通常不会考虑他们使用的货币是央行的负债(如现金)还是商业银行的负债(如银行存款)。这主要是因为由于提供了联邦存款保险银行监管,这两者在大多数情况下可以无缝互换,为消费者企业提供保护。 提高效率一个预期的好处是 CBDC 将减少甚至消除支付、清算结算方面的运营财务效率低下或其他摩擦。 通过使用该服务的银行,消费者企业将能够方便地发送接收付款,例如在移动设备上,收款人将可以立即获得资金。 后续工作将探索解决额外要求(包括弹性、隐私反洗钱功能)将如何影响核心处理性能设计。 美联储正在积极监测该领域的发展,与行业其他监管机构合作,并努力找出任何监管、监督监督框架的差距。

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    一文概览图卷积网络基本结构最新进展(附视频、代码)

    来源:机器之心 本文长度为3476字,建议阅读7分钟 本文为你介绍图卷积网络的基本结构最新的研究进展,并用一个简单的一阶 GCN 模型进行图嵌入。 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 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。 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扩展。 编辑:文婧 校对:王懿璇

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    数据库事务

    consistency 一致性 A给B转账 A转了1000  B只到了500  I isolation 隔离性 多个事务并发访问,事务之间是隔离的 D durabiliy 持久性 事务一旦提交,持久化保存在数据库 不可重复读重点在于 update delete , 幻读的重点在于 insert 。 from t1 where id=1; 验证read committed 验证repeatable read 验证serializable 锁 计算机协调多个进程或者线程并发访问某一资源的机制 数据库上操作可以归纳读写 同时读不会有冲突,同时写或者同时读写才可能产生冲突 不同的存储引擎支持不同的锁机制 MyISAMMEMORY存储引擎采用表级锁 BDB存储引擎采用页面锁,也支持表锁 InnoDB存储引擎默认采用的是行级锁 ,会出现死锁,锁定粒度介于表级锁行级锁之间,并发度一般 死锁  相互等待对方持有的锁 锁定粒度:锁定对象的大小   表 页  行 锁冲突  等待别人释放锁 MyISAM锁 在用户读数据自动加read

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    数据库事务索引

    事务的性质:   原子性:同一个事务中的所有操作要不然全部成功要不然全部失败   一致性:一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,,也就是说一个事务执行之前执行之后都必须处于一致性状态 隔离性:隔离性是当多个用户并发访问数据库时,比如操作同一张表时,数据库为每一个用户开启的事务,不能被其他事务的操作所干扰,多个并发事务之间要相互隔离。   不可重复读:不可重复读是指在对于数据库中的某个数据,一个事务范围内多次查询却返回了不同的数据值,这是由于在查询间隔,被另一个事务修改并提交了。    ,原理是将表中建立索引列的数据独立出来用特殊的数据结构存储,(如B-Tree,Hash),数据库实现通常使用B树B+树    索引相当于字典的目录,可以通过查找目录来得到我们所需要的数据所在的位置,而不需要翻整本字典 (比如字典的按照拼音查询    逻辑顺序物理顺序一致),一个表中只能有一个聚集索引       6. 非聚集索引 :  该索引中索引的逻辑顺序与磁盘上行的物理存储顺序不同。

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    数据库备份恢复

    实例恢复的过程 前滚rolling forward 读取状态为currentactive状态的日志(redo log),将发生crash时,没有来得及写磁盘的数据块,使用redo信息来恢复。 文件太新(比如,其它所有的文件都是从备份中恢复过来的) 数据损坏时基本都要进行介质恢复 Oracle的备份方式 Rman(物理备份)–Recovery Manager 备份还原数据库文件、归档日志控制文件 备份自动 故障恢复时间非常短 缺点限制 需要数据库归档(OLAP类型的数据库不适宜归档) 对于海量数据不合适 Oracle的闪回技术–flashback 数据库的闪回 默认数据库的闪回是关闭的。 purge; 关于回收站的资料如下: http://www.jb51.net/article/34733.htm DML操作的闪回 事务的闪回 版本的闪回 上面三种闪回后面在进行补充 以下是关于归档模式非归档模式的知识 数据库已经打开。 SQL> shutdown immediate; 数据库已经关闭。 已经卸载数据库。 ORACLE 例程已经关闭。

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    TiDB 4.0 为解决热点问题做了哪些改进?

    作者:李坤 热点问题概述 一直以来,TiDB 的数据访问热点问题,是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢?这其实是“分布式”带来的结构效应。 单机数据库由于只有一个节点,是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力),而分布式数据库集群存在多个节点,在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上,我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上,TiDB Feature 的介绍中,已经介绍了 Dashboard 功能,他其中有一项是 「热点可视化」,也叫 KeyViz,他以热力图像的方式,直观的告诉用户,你的读写流量集中在哪个库,哪个索引,哪段范围,这也是发现定位热点问题的一个利器 ,极大的方便用户的排查热点问题。 当然,热点问题还没有终结,还需要在整个社区的帮助下,不断的探索改进: 通过聚簇索引减少回表,提高读热点场景的数据访问效率;目前在最新 Master 版本已经完成,已经有用户在对应场景下测试发现,TPC-C

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    CES2018:英特尔披露量子计算神经拟态计算研究最新进展

    1月8日,在拉斯维加斯举办的2018年国际消费电子产品展(CES)上,英特尔宣布了在未来计算研发工作中的两个重大里程碑:量子计算神经拟态计算。 据悉,在推出17量子位超导测试芯片两个月后,英特尔便在当天推出了49量子位超导量子测试芯片“Tangle Lake”,该芯片是以阿拉斯加的湖泊链而命名的,充分体现了量子位运作所需的极寒温度纠缠态。 科再奇还展示了英特尔对神经拟态计算的研究,这是一种以人脑工作原理为灵感的全新计算模式,它解锁未来人工智能性能能效,让其呈指数增长。 Loihi把训练推理都整合到一个芯片上,其目的就是让机器学习的能效比变得更高。 科再奇介绍了这项研究的重要性以及英特尔所取得的进展。 例如,这些芯片可以支持与自动驾驶汽车进行实时通信的更加智能的安全摄像头智慧城市基础设施。 今年上半年,英特尔计划与顶级院校研究机构共享Loihi测试芯片,同时将其应用于解决更加复杂的数据集问题。

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