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    几行代码给MySQL增加日志实时输出函数

    对MySQL源码感兴趣的小伙伴,在学习源码的过程中都会有想一探某处代码在运行时当前的数据是个怎样的内容或者执行流程,想要知道具体情况无非可以通过两种方式,一种是gdb下断点查看,另外一种就是直接在想要查看的代码位置加入日志输出方式。输出日志的方式又分多种,比如有的可以用自带的设置调试模式输出调试日志,有的则可以采用自己添加输出错误日志形式。我们此处要说的就是使用后者,因本人比较习惯使用直接按自定义的格式自由组合输出且无参数限制方式,并希望实时看到输出信息,而目前现有的MySQL几个日志输出函数并不完全满足需求,因此在MySQL原有的一些函数基础上封装出一个可以满足需要的函数my_message_print。

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    深入浅出 spring-data-elasticsearch 之 ElasticSearch 架构初探(一)

    本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档(Document)、索引(Index)、类型(Type)文档三要素 1.2 集群(Cluster)、节点(Node)、分片(Shard)分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档(Document)、索引(Index)、类型(Type)文档三要素 文档(Document) 文档,在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引(Index) 索引,用于区分文档成组,即分到一组的文档集合。索引,用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面,交易存索引 sales 等。 类型(Type) 类型,用于区分索引中的文档,即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据,根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比: Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群(Cluster)、节点(Node)、分片(Shard)分布式三要素 集群(Cluster) 服务器集群大家都知道,这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例(节点)组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式,通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的,有一个主节点(Master)。主节点是动态选举,因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢? 节点(Node) 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来,任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更,比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点,第 1 个节点有:2 个主分片和 1 个副分片。如图:

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    带你动手编程的强化学习系列课,拯救各位学习困难户!

    如今,深度强化学习算法被认为是最有可能实现通用人工智能计算的方法。 由于深度强化学习算法融合了深度学习、统计、信息学、运筹学、概率论、优化等多个学科的内容,入门门槛高是事实。 虽然市面上有着很多优秀的AI著作,但自己学起强化学习算法仍然是一团浆糊。作为一个科技小编,其实我清楚我的问题出在哪里。就像学游泳,只学理论而不下水,永远学不会。 只懂原理而不进行编程训练,那永远也别想学会强化学习算法! 淦!道理说的头头是道,可如何动手,去哪动手? 问题就出在这里。市面上大部分强化学习资料的重心用在了描述算法原理上,

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    如今,深度强化学习算法被认为是最有可能实现通用人工智能计算的方法。 由于深度强化学习算法融合了深度学习、统计、信息学、运筹学、概率论、优化等多个学科的内容,入门门槛高是事实 虽然市面上有着很多优秀的AI著作,但自己学起强化学习算法仍然是一团浆糊。只懂原理而不进行编程训练,那永远也别想学会强化学习算法! 南开大学人工智能学院讲师郭宪老师带来的《深入浅出强化学习:编程原理》系列课程,从代码的角度出发,通过编程实例帮助那些想要学习强化学习算法的同学更深入、更清楚地理解算法! 9节精品视频课回放,限时特惠,10个名

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