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在一个千万级的数据库查寻中，如何提高查询效率？

可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： selectidfromtwherenum=0； 3、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时...如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）； 9、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗； 10、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时...，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引...应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程，...并且只返回结果集或者数值，这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。

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9.1.MySQL实践@在一个千万级的数据库查寻中，如何提高查询效率

临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。         k....应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：  select id from t where num=10 or num=20  可以这样查询：...；避免使用大型数据类型的列为索引；保证每个索引键值有少数行。...3）使用存储过程     应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程...，并且只返回结果集或者数值，这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。

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提高数据库的查询速率及其sql语句的优化问题

j、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。...b、应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询：...，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引...3）使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程...，并且只返回结果集或者数值，这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。

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在一个千万级的数据库查寻中，如何提高查询效率？

临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。 K....应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询：...，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE DELETE INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引...3）使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程...，并且只返回结果集或者数值，这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。

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Redis 安装简单吗， 裸奔无遮挡的多

Redis时，通过设置MALLOC环境变量来选择非默认的内存分配器。...默认情况下，Redis是针对libc malloc编译和链接的，jemalloc是Linux系统上的默认值。选择这个默认值是因为jemalloc被证明比libc malloc有更少的碎片问题。...所以双方的出发点不同，导致要不性能不好，要不安全不到位，所以大型的单位都有专人管理，并且研究其安全性和性能，将两方的需求融合，避免出现问题。...是可以绑定多个地址的 空格来分割 2 启动redis ，启动redis 直接运行 redis-server /etc/redis.conf 就可以直接运行 但这时如果关闭redis ,会有如下问题 无法通过...ctrl + c 来关闭redis 的原因是，redis 必须将当前的数据刷入到 RDB文件，RDB持久性以指定的时间间隔执行数据集的时间点快照。

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ECMAScript 的 Iterator Helper 提案正式获得浏览器支持！

它允许你可以以链式调用的方式来组合方法，比如可以先用 .map() 处理数据，紧接着用 .filter() 筛选出需要的部分，最后用 .toArray() 将其转换成数组。...迭代器更高效： 它们可以在不占用大量内存的情况下，遍历巨大的甚至是无限的数据集。 使用场景的不同： 数组用于存储元素集： 当你需要随机访问、多次遍历或者需要大量的数据操作时，使用数组是比较好的选择。...对于巨大或不确定大小的数据集， 迭代器可以有效地按需处理数据。例如，在处理文件流或网络请求等情况时，使用迭代器可以在数据到达时逐步处理，而不必等待所有数据都准备好。...基于顺序的操作和管道（Pipelines）： 当数据需要一系列的操作来转换时，迭代器使得这些转换可以按顺序进行，这类似于函数式编程中的管道机制。...实际开发中，下面这些可能会是使用到 Iterator 的例子： 处理大型数据集： 当你需要处理大量数据时，比如从数据库读取数百万条记录，使用迭代器可以避免一次性将所有数据加载到内存中。

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.NET 2.0运行时的LINQ

启用LINQ的应用程序是否可以在仅安装了.NET 2.0运行时的计算机上运行？ 从理论上讲,LINQ只不过是语法糖,而得到的IL代码应该与.NET 2.0中的代码相同....上部署ASP.NET MVC的博客文章,这与您想要做的类似. 4> Stefan Steig..： 您可以使用mono(Linux for Linux)中的LINQ源来在.NET 2.0上运行LINQ...一些LINQ功能使用新的3.5程序集(例如System.Core.dll)中的类,接口,委托和扩展方法.重新分发这些程序集是违反许可证的,但可以重新实现它们.使用扩展方法只需要声明为空System.Runtime.CompilerServices.ExtensionAttribute.LINQ...但是,我知道,只要使用VS 2008编译器来定位2.0框架,就可以编写VB LINNQ代码. 但是,您必须实现一些自己的LINQ方法....上实现为扩展方法(也有一堆方法也适用于数据集).

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MyBatis快速入门

更加简单方便，而对于大型项目，MyBatis更为合适，因为大型项目的存续期长，对性能要求更高，简单易维护显得非常重要（快速上手），其核心组件如下所示。...在Mybatis中，可以使用关键字来组装SQL:if判断语句；choose(when, otherwise)多条件分支语句；trim(where, set)辅助元素；foreach循环语句，用于in语句中...这部分mybatis主要通过mybatis-generator来处理，做好对应配置就好，细节上可以只选择自己需要的模板方法。...使用后发现，使用mybatisxml还是比较简单的帅帅哒。 实践整合统一的数据库连接服务。...： 1：检查xml文件所在的package名称是否和interface对应的package名称一一对应 2：检查xml文件的namespace是否和xml文件的package名称一一对应 3：检查函数名称能否对应上

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再读 ICCV 2023 最佳论文ControlNet，AI降维打击人类画家

ControlNet以端到端方式学习特定任务的条件输入，即使训练数据集很小(< 50k)，效果也很健壮。 此外，训练ControlNet的速度与微调扩散模型一样快，而且该模型可以在个人设备上训练。...可训练和锁定神经网络块与一种称为“零卷积”的独特类型的卷积层连接，其中卷积权值以学习的方式从零逐步转变到优化后的参数。由于保留了权值，这样一来在不同规模的数据集上也具有鲁棒性。...文本到图像扩散模型 扩散模型可以应用于文本到图像生成任务，以达到最先进的图像生成效果。这通常是通过使用CLIP等预训练好的语言模型将文本输入编码为潜在向量来实现的。...制作这样的副本而不是直接训练原始权重的动机是：避免数据集较小时的过拟合，并保持从数十亿张图像中学习到的大型模型的能力。...断开与解码器1,2,3,4的链接，只连接中间块，可以将训练速度提高约1.6倍(在RTX 3070TI笔记本GPU上测试)。

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如何优化数据库性能

1、硬件调整性能  最有可能影响性能的是磁盘和网络吞吐量,解决办法  扩大虚拟内存，并保证有足够可以扩充的空间；把数据库服务器上的不必要服务关闭掉  把数据库服务器和主域服务器分开  把SQL数据库服务器的吞吐量调为最大...，数据在物理上按顺序在数据页上，缩短查找范围，为在查询经常使用的全部列建立非簇集索引，能最大地覆盖查询；但是索引不可太多，执行UPDATE  DELETE  INSERT语句需要用于维护这些索引的开销量急剧增加...；避免在索引中有太多的索引键；避免使用大型数据类型的列为索引；保证每个索引键值有少数行。 ...3、使用存储过程 应用程序的实现过程中，能够采用存储过程实现的对数据库的操作尽量通过存储过程来实现，因为存储过程是存放在数据库服务器上的一次性被设计、编码、测试，并被再次使用，需要执行该任务的应用可以简单地执行存储过程...，并且只返回结果集或者数值，这样不仅可以使程序模块化，同时提高响应速度，减少网络流量，并且通过输入参数接受输入，使得在应用中完成逻辑的一致性实现。

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向文本到图像扩散模型添加条件控制

例如在图像处理中，考虑到许多具有明确问题公式的长期任务，是否可以应用这些大型模型来促进这些特定任务？我们应该构建什么样的框架来处理范围广泛的问题条件和用户控件？...这将需要强大的神经网络训练方法来避免过度拟合并在针对特定问题训练大型模型时保持泛化能力。 其次，当使用数据驱动解决方案处理图像处理任务时，大型计算集群并不总是可用。...可训练和锁定的神经网络块与一种称为“零卷积”的独特类型的卷积层连接，其中卷积权重以学习的方式从零逐渐增长到优化参数。由于保留了生产就绪的权重，因此训练在不同规模的数据集上都很稳健。...制作此类副本而不是直接训练原始权重的动机是在数据集较小时避免过度拟合，并保持从数十亿图像中学习的大型模型的生产就绪质量 神经网络块由一种称为“零卷积”的独特类型的卷积层连接，即 1×1 卷积层，其权重和偏置都用零初始化...我们发现断开与解码器 1,2,3,4 的链接并且仅连接中间块可以将训练速度提高约 1.6 倍（在 RTX 3070TI 笔记本电脑 GPU 上测试）。

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sql优化的几种方式

4.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20...19.临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使用导出表。...23.使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。 24.与临时表一样，游标并不是不可使用。...如果开发时间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。 25.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。...26.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

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httpwatch的timechart 解析

从timeChart，我们可以一目了然的看到那些请求花费的时间较长，一般柱状的长短表示从请求到接受共花费的时间，我们重点需要优化那些柱状较长的部分，当然我们也可以点击time列，按请求时间排到序，直接找出请求时间最长的部分...闭塞时间，包括所有的过程之前的时间（像，cache对比）和等待网络链接的时间，IE在每个主机名（像www.microsoft.com）下最多只创建两个当前的网络连接，而且要排队等待直到这个网络链接可用，...连接时间，是创建TCP连接到服务器或者代理服务器所花费的时间，如果一个包含SSL的安全的HTTPS连接存在，Keep-Alive链接经常被用到，以避免多次重复的连接WEB服务器。...而且这个时间取决与发送请求的数据量的大小，例如，长的发送时间是由于用PSOT方式上传文件造成的。...接收，是花费在从服务器读取响应消息的时间。这个值可以收到请求消息内容的大小，网络带宽和是否使用了HTTP压缩。

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Redis配置文件详解（Redis 4.0.8）

，您需要一个高backlog，以避免慢客户机连接问题。...# repl-timeout 60 # 在同步之后是否禁用从套接字上的TCP_NODELAY # yes ，Redis将使用更少的TCP包和更少的带宽将数据发送给从服务器。...# 通过LATENCY命令，可以将此信息提供给能够打印图形和获取报告的用户。 # 系统只记录在等于或大于通过延迟监视阀值配置指令指定的毫秒数的时间内执行的操作。...# 如果不关心CPU，但关心空间，并且数据集由许多基数在0 - 15000范围内的超loglog组成，则可以将该值提高到~ 10000。... # 当达到强制限制缓存大小，立即断开连接；达到软性限制，仍会有软性时间大小的链接时间 # 默认正常客户端无限制，只有请求后，异步客户端数据请求速度快于它能读取数据的速度

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「mysql优化专题」你们要的多表查询优化来啦！请查收（4）

上一篇讲的是单表查询的优化，（本文末有链接）。当然，对数据表的多表查询也是必不可少的。本篇内容主要讲解多表联合查询的优化 一、多表查询连接的选择： ?...顾名思义，Nested Loop Join 实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果。...如果还有第三个参与Join，则再通过前两个表的Join 结果集作为循环基础数据，再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据，如此往复。...但是其实结果可以用上面的几种连接方式得到。 三、超大型数据尽可能尽力不要写子查询，使用连接（JOIN）去替换它： 当然，关于这句话，也不一定就全是这样。...1）因为在大型的数据处理中，子查询是非常常见的，特别是在查询出来的数据需要进一步处理的情况，无论是可读性还是效率上，这时候的子查都是更优。

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我的杀毒软件直接扫描电磁波，查木马准确率99.82%

当前，世界上的许多大型企业都在努力应对日益广泛和复杂的恶意软件攻击。但一种有趣的新恶意软件检测技术，可以帮助企业在不需要任何软件的情况下铲除这些威胁。...研究人员称使用了这种技术「获得有关恶意软件类型和身份的准确信息。」然后，检测系统依靠卷积神经网络 (CNN) 来确定收集的数据是否表明存在威胁。...然后，由于采集的数据非常嘈杂，需要进行预处理步骤来隔离相关的信息信号。...第一列为方案的名称，第二列陈述了网络的输出数量(类)，其他列显示了最佳带宽数量的准确性和两个神经网络模型的准确率和召回率，以及测试数据集上的两个机器学习算法。 分类。...该研究表明，通过使用简单的神经网络模型，可以通过仅观察其 EM 辐射来了解受监控设备的状态，并且可以确定攻击树莓派（运行 Linux OS）的恶意软件类型，在测试数据集上准确率达 99.89%。

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Cmake大型项目设置指南(更新中)

此篇文章会随时更新，最终目的为总结Cmake在大型项目中常见的用法。 前言 Cmake是跨平台构编译大型项目的工具，配合make工具和编译器我们理论上我们可以编译任何工程。...本文也不是Cmake的教程，仅仅是一些基本的cmake知识普及，另外总结一些Cmake中经常使用的设置项变量和参数。作为自己的额外笔记，从而避免频繁的查阅而浪费时间。...类似于我们使用的IDE，将我们的重心放在编代码而不是浪费在编译代码这一系列无用的步骤中。它仅仅是一个跨平台工具，可以帮助你利用当前平台的编译器实现大型项目配置编译工程的一个工具。...当然我们可能也需要在工程中链接一些其他的动态链接库，然后一起编译，这些都是需要通过cmake去显式指定的。...，如果我们想在cmake中使用一些其他的大型开源项目(编译好的)，例如OpenCV，在我们将OpenCV编译好之后，如果我们想使用它，我们就可以在cmake中添加： find_package(OpenCV

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使用 git 和 dvc 解决版本控制机器学习模型

基于现有的模型设置，可以快速的启动新的实验。 Git 和 DVC ? 方案包括两层版本控制: 1. git: 处理代码和数据集和模型组件的元数据; 2. dvc: 处理大型数据集和模型组件。...首先，准备好项目文件夹，安装好工具(按图索骥，一步一步的抄就行了) 然后把dvc连接上数据集和模型组件所在的后端数据库(以AWS S3为例)。...第二步，咱们把它推送到后端存储来保持模型 dvc push model.h5.dvc 在AWS s3中， 偶们阔以查看是否我们严格的遵循了模型元数据的指令来存储模型（看不懂？么事么事，下面有图） ?...第三步，使用git来保存模型元数据 模型元数据可以把我们引向存储在后端的真实模型对象。为了避免丢失，我们应该使用git把它添加到版本控制中。 使用"git tag"来记录模型版本。...第四步， 想嘛时候玩模型，就嘛时候 从git上可以查看到模型元数据。我们非常容易通过搜索 git branch上的tag来找到模型的特定版本。

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ImageNet 的衰落

但是今天，我们可以看到这些问题离我们很近，我们现在可以通过将隐私和安全作为数据科学的核心来解决这些问题。...因此，我们遇到了困难，如果我们不能使用用于训练模型的原始数据集，我们就无法复制它。我们可以在新数据集上重新训练模型，但我们无法复制或与之前的研究进行比较。...从减少偏差到提高准确性，对我们的数据集的修改是不可避免的，我们需要接受数据更改而不是避免数据更改。 但这是否意味着我们失去了再现性？如果我们从一开始就考虑到这一点，那就不会了。...任何连接的模型训练管道，无论是原始 AlexNet 代码还是最先进的预训练模型，都将自动在新数据集上运行，为我们执行的任何实验提供完全可复制的模型，允许我们的数据更改并保持我们的再现性。...结论 在现代化的世界中，数据隐私对于保护我们的安全至关重要。但是，数据隐私的改进往往是以牺牲再现性为代价的。 通过采用支持更改的工具，我们可以在不损害再现性的情况下将隐私更改纳入我们的数据集。

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