今天，我们就从逻辑电路的角度来讲一讲，加法是怎么实现的。 我们知道，5+9=14，这是再简单不过的一个加法。
这里先介绍Python语言中的可散列对象。 散列函数 在介绍散列表以及它在Python中的实现之前，先简要说明散列函数及其工作原理。...可散列类型 在Python内置的对象类型中，并非都是可散列的，只有那些不可变对象，比如整数、浮点数、字符串、元组等，才是可散列的。...前面提到，Python中的对象分为可散列和不可散列两种类型，而这里检测之后，所有内置对象类型都具有__hash__方法，是不是意味着都能用于hash()函数呢？前面说过可变对象是不可散列类型。...__hash__) 以列表（可变对象，不可散列）和字符串（不可变对象，可散列）为例，发现它们的__hash__返回值不同...综上可知，对象是否可散列，主要看它的__hash__是什么，如果是None，则不可散列。
就是通过可重入锁的保护并行对共享变量进行自增。 突然想到一个问题：共享变量 count 没有加 volatile 修饰，那么在并发自增的过程当中是如何保持内存立即可见的呢？...上面的代码做自增肯定是没问题的，可见 LOCK 不仅仅保证了独占性，必定还有一种机制保证了内存可见性。 可能很多人和我一样，对 LOCK 的认知是如此 “理所应当”，以至于从没有去思考为什么。...Happens-before 对于 volatile 关键字大家都比较熟悉，该关键字确保了被修饰变量的内存可见性。...LOCK prefix 会触发 CPU 缓存回写到内存，而后通过 CPU 缓存一致性机制（这又是个很大的话题），使得其它处理器核心能够看到最新的共享变量，实现了共享变量对于所有 CPU 的可见性。...总结 针对本文开头提出的内存可见性问题，有着一系列的技术依赖关系才得以实现：count++ 可见性 → volatile 的 happens-before 原则 → volatile 底层 LOCK prefix
静态散列要求桶的数目始终固定，那么在确定桶数目和选择散列函数时，如果桶数目过小，随着数据量增加，性能会降低；如果留一定余量，又会带来空间的浪费；或者定期重组散列索引结构，但这是一项开销大且耗时的工作。...为了应对这些问题，为此提出了几种动态散列(dynamic hashing)技术，可扩展动态散列(extendable hashing)便是其一。...一、可扩展动态散列 A)用一个数组来存储桶指针的目录，数组的位数为2的D次方，桶的容量为2的L次方，D和L分别称为全局位深度和局部位深度。...C)对于删除操作，与查找操作类似，删除元素后，如果发现桶变为空，可与其兄弟桶进行合并，并使局部位深度减一。如果所有的局部位深度都小于全局位深度，则目录数组也进行收缩。...二、静态散列与动态散列对比 与静态散列相比，动态散列的主要优势在于其性能不会随着记录数增长而下降，另外还具有最小的空间占用。
解锁TOAST的秘密：如何优化PostgreSQL的大型列存储以最佳性能和可扩展性 PostgreSQL是一个很棒的数据库，但如果要存储图像、视频、音频文件或其他大型数据对象时，需要TOAST以获得最佳性能...本文主要介绍使用TOAST技术来提高性能和可扩展性。 PG使用固定大小的页面，这就给存储大值带来了巨大挑战。为解决这个问题，大数据值被压缩并分成多个较小的块。...该策略对于经常使用子字符串操作访问的text和bytea列很有用。因为系统只需要获取行外值所需的部分，所以访问这些列很快。...结论 总之，TOAST是一个强大的特性，允许数据库处理无法放入单个数据库块的大列值。系统使用多种策略存储这些列，包括PLAIN、EXTERNAL、EXTENDED和MAIN。...例如有一个包含大量文本列的表并希望在需要子字符串操作时提高性能，则可以使用EXTERNAL策略。设计表时，请考虑存储在列中数据的大小和类型，并选择能够满足应用程序性能和空间要求的合适存储策略。
“北大-鹏城-腾讯”新视角：从势能的角度探讨模型的可迁移性-ICCV2023开源 1. 摘要 随着大规模数据集预训练模型的广泛应用，迁移学习已成为计算机视觉任务中的关键技术。...在本文中，我们从潜在能量的角度提出了一种新颖的方法——PED，来解决这些挑战。我们将迁移学习动力视为降低系统潜在能量的过程，并直接对影响微调动力学的相互作用力进行物理学建模。...我们的主要贡献包括: (1) 我们首次从潜在能量的角度重新审视迁移学习，并提出了一种物理驱动的方法来模拟迁移学习中的表征动力学。...随着物体在 n 路径上的运动，系统的势能会降低，如下式所示: 从能量角度重新思考迁移学习。基于上述发现，我们提出从潜在能量的视角重新审视迁移学习。...我们可以从另一面“硬币”的角度，即传统的基于梯度的视角来看我们的物理启发法。
2021-08-13：给定一个每一行有序、每一列也有序，整体可能无序的二维数组 ，在给定一个正数k，返回二维数组中，最小的第k个数。 福大大 答案2021-08-13： 二分法。
全态语义和时态语义对应的列信息，由用户在CREATE TABLE语句中指定。而元组的结构，如图5所示，包括两部分，一是系统列，二是用户定义列。...从系统的角度看，历史表中的数据，只允许进行脱机和联机操作。详细内容参见4.5节。 ?...列存格式的数据，支持MySQL体系中Column Store数据格式。另外将支持Parquet、RCFile、ORCFile等列存格式。...转储效率 对于列存格式的存储模式，提供内存式转储过渡区，用以缓冲行格式的待转储的历史态数据。等到转储过渡区满，利用压缩技术重新组织行存格式为列存。如图6所示。...图6 转储过渡区原理图 历史态数据可见性判断 同一个数据项可存在多个历史态的版本。 哪个历史态的版本可以被某个快照差读取，是由历史态数据可见性判断算法决定的。
(4) 列存储表同样支持DML操作和MVCC，功能完备，且在使用角度做了良好的兼容，基本是对用户透明的，方便使用。...图28 CUDesc的典型结构 其中： （1）_rowTupleHeader为传统行存记录的行头，其中包含了前面提到过的事务以及位置信息等，用来进行可见性判断等。...由于列存的操作基本单位CU是由CUDesc表中的行进行管理的，因此列存表的CU可见性判断，也是由CUDesc的行头信息、按照传统的行存可见性进行判断的。...同样的，列存可见性的单位，也是CU级别（CUDesc），不同于行存的Tuple级别。 列存表的并发控制是CU文件级别的，实际上也等同于其CUDesc代理表的CUDesc行之间的并发控制。...（3）两个事务并行执行，一个事务对一个CU执行了delete操作并先行提交，另一个事务在repeatable read（可重读）的隔离级别下，其获取的快照，只能看到这个CUDesc在delete发生前的版本
（3）读取一行: 可见性及 row_search_mvcc 函数，介绍可见性如何影响 COUNT( * ) 结果。...这里会涉及行锁的获取、MVCC 及行可见性的问题。当然对 于 SELECT COUNT( * ) 这类快照读而言，只会涉及 MVCC 及其可见性，而不涉及行锁。...详情可跳至“可见性与 row_search_mvcc 函数”部分。...详情可跳至“ Evaluate_join_record 与列是否为空”部分。 这两个阶段对 COUNT( * )结果的影响如下: (两层过滤) ? SQL 层流程框架相关代码摘要如下: ?...2.3、行可见性及 row_search_mvcc 函数 这里我们主要通过一组 case 和几个问题来看行可见性对 COUNT( * ) 的影响。 ?
一般是有5个常量来描述事务隔离级别，级别从低到高分别如下： ①读取未提交：TRANSACTION_READ_UNCOMMITTED ②读取提交：TRANSACTION_READ_COMMITTED ③可重读...：TRANSACTION_REPEATABLE_READ ④可串化：TRANSACTION_SERIALIZABLE 另外还有一个，是不支持事务：TRANSACTION_NONE JDBC
读取一行: 可见性及 row_search_mvcc函数，介绍可见性如何影响 COUNT( * ) 结果。...这里会涉及行锁的获取、MVCC 及行可见性的问题。当然对 于 SELECT COUNT( * ) 这类快照读而言，只会涉及 MVCC 及其可见性，而不涉及行锁。...详情可跳至“可见性与 row_search_mvcc 函数”部分。...详情可跳至“ Evaluate_join_record 与列是否为空”部分。 这两个阶段对 COUNT( * )结果的影响如下: (两层过滤) ?...2.3 行可见性及 row_search_mvcc 函数 这里我们主要通过一组 case 和几个问题来看行可见性对 COUNT( * ) 的影响。 ?
4、设置字段可见性 有时从数据库中获取的字段，有的在某个主题的分析中不需要，为了方便在编辑报告时使用找到其他字段，可以将这类字段隐藏。具体操作是点击字段信息后面的可见性设置按钮。...二、数据级别的权限设置 1、列过滤器 在管理系统 - 认证授权 - 安全管理下设置文件权限后，在查询的元数据区域会显示列过滤器的操作项。列过滤器可以对用户，角色和组设置不可见的权限。...注意：可见性与列过滤器的区别和关系： 区别：可见性设置是针对所有用户的，列过滤器设置是针对部分用户的。 关系：在可见的状态下，可以对用户，组和角色设置列过滤器。...设置后，所设置的用户，角色和组对设置列不可见而其他的用户，组和角色不受影响。 在不可见的状态下，列过滤器的对话框为置灰状态的。不能对列过滤器进行编辑。...行过滤也可结合权限设置过滤条件，如下图所示，只有组名与区域分布的数据值相同的用户可以看到对应区域的数据。
DevOps实践、微服务和容器技术的集成加剧了这一挑战，在促进敏捷性和可伸缩性的同时，也带来了额外的复杂性和潜在的安全盲点。本文介绍了如何确保云计算环境的可见性及安全性。...你能谈谈可见性在管理云安全中的作用吗？为什么它是当今CISO面临的重大挑战？ 由于云基础设施的性质，对安全态势的可见性对保持领先于云攻击者至关重要。...因此，确保云安全的一个核心要求是实现可靠的可见性。可以利用几种机制来增强可见性，包括实施日志记录和监控机制、启用跟踪云资源和配置中的所有更改的更改管理策略，以及实施威胁检测和事件响应策略。...虽然多云和混合环境具有各种优势，如灵活性、可扩展性和弹性，但它们也伴随着必须仔细管理的固有复杂性。使用多个公有云和私有云，包括内部部署环境，意味着使用不同API、技术等的不同基础设施。...然而，添加更多云服务的决定不仅需要从功能角度进行治理和考虑，还需要从安全角度进行考虑。应该坚持默认安全的概念，特别是在云服务往往具有重叠功能的情况下。
读取一行: 可见性及 row_search_mvcc函数，介绍可见性如何影响 COUNT( * ) 结果。...这里会涉及行锁的获取、MVCC 及行可见性的问题。当然对 于 SELECT COUNT( * ) 这类快照读而言，只会涉及 MVCC 及其可见性，而不涉及行锁。...详情可跳至“可见性与 row_search_mvcc 函数”部分。...详情可跳至“ Evaluate_join_record 与列是否为空”部分。...2.3 行可见性及 row_search_mvcc 函数 这里我们主要通过一组 case 和几个问题来看行可见性对 COUNT( * ) 的影响。
然后从版本链中挑选可见的记录，从图中可以看出，最新版本的列name的内容是’张飞’，该版本的trx_id值为100，在m_ids列表内，所以不符合可见性要求，根据roll_pointer跳到下一个版本。...然后从版本链中挑选可见的记录，从图中可以看出，最新版本的列name的内容是’诸葛亮’，该版本的trx_id值为200，在m_ids列表内，所以不符合可见性要求，根据roll_pointer跳到下一个版本...然后从版本链中挑选可见的记录，从图中可以看出，最新版本的列name的内容是’张飞’，该版本的trx_id值为100，在m_ids列表内，所以不符合可见性要求，根据roll_pointer跳到下一个版本。...然后从版本链中挑选可见的记录，从图中可以看出，最新版本的列name的内容是’诸葛亮’，该版本的trx_id值为200，在m_ids列表内，所以不符合可见性要求，根据roll_pointer跳到下一个版本...SELECT查询得到的结果是重复的，记录的列c值都是’刘备’，这就是可重复读的含义。
laravel 5.4 改变了默认的数据库字符集，现在utf8mb4包括存储emojis支持。如果你运行MySQL v5.7.7或者更高版本，则不需要做任何事情...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
