Mysql，它自己有一个master-slave功能，可以实现主库与从库数据的自动同步，是基于二进制日志复制来实现的。在主库进行的写操作，会形成二进制日志，然后Mysql会把这个日志异步的同步到从库上，从库再自动执行一遍这个二进制日志，那么数据就跟主库一致了。
EasyNVR是基于RTSP/Onvif协议接入的安防视频云服务平台，它可以将前端设备进行快速便捷地接入、采集、视频转码、处理及分发，分发的视频流包括：RTSP、RTMP、HTTP-FLV、WS-FLV、HLS、WebRTC等。
在进行站点优化时，很多站长会发现我们的网站有时运行速度很快，有时运行速度很慢，严重影响了用户体验。因此，有必要理解为什么网站变得很慢。如今，可以帮助你了解为什么我们的网站会慢下来。
可能是经常处理业务，最近总是听到开发的同学说SQL的查询慢。然后问我为什么，让我在数据库层面找原因。这样的需求接的多了，对于这类需求，我已经有了一套比较官方的回答思路，我来说，大家看，看看还有什么没有考虑到的地方，欢迎指正。
这个问题可能比较抽象，如果对MySQL索引结构不理解的人来说，可能蒙，所以建议先去看看索引结构再来看这个问题。MySQL 选择将节点大小设置为 16KB 而不是更大的原因，主要是为了在内存管理、性能、磁盘 I/O 效率、适应性和兼容性之间取得平衡。本文将从讲解页的结构开始，然后分析为什么MySQL为什么把节点大小设置为16K，而不是更大?
BN也叫归一化，它和比如说CNN中的卷积层一样，也是网络中的一层，但它是一个数据的处理层。数据经过BN后，再交给其他层处理，可以极大地提升训练效率。
虽然 WordPress 支持后自定更新和后台更新，但是这个方式受限于服务器和 WordPress 官方服务器的速度，有时候会很慢很慢。
最近几次上架新主题的时候都被驳回了，原因是zblog博客已经全面禁止利有“rand()”函数进行提取，不让使用“rand()”原因就是：“rand()”不支持mysql以外的数据库，在数据库数据比较多的情况下速度会变得很慢。
在众多磁盘性能测试工具中，dd 命令因其简单易用和易于获得而深受广大运维工程师的喜爱。在这篇文章中，我们将探讨如何将它与 hdparm 命令一起使用，快速有效地评估磁盘性能。
前言 毕业答辩告一段落，接下来好好努力工作。 Redis遇到的一些问题 DENIED Redis is running in protected mode because protected mode is enabled, no bind address was specified, no authentication password is requested to clients. In this mode connections are only accepted from the loopb
Excel自动化和Tableau自动化的原理一致，也是通过连接MySQL实现数据自动更新。相较于Tableau自动化，Excel自动化更利于分享给业务或管理层，但缺点是处理大量级数据会显得很慢。
今天分享的内容是MySQL里面的group by语句，部分案例节选自极客时间的《MySQL45讲》，大家有兴趣可以购买相应课程进行学习，废话就不多说了，直接从例子开始吧。
因为经常在家办公，所以在家和公司各有一台电脑，因为我是用 Goland 来记笔记的，所以家和公司需要随时同步到笔记内容，不管是自动还是手动。关于同步的方法我用的是 git，并且在 github 上创建了一个 private 的仓库来做中间不同的工具。
所谓假死现象，是指 Linux 内核 Alive，但是其上的某个或所有操作的响应变得很慢的现象。
由于项目文件在添加时候系统会自动加入debug，release，debug_and_release变量，导致qmake遇到这些变量会再执行一次qmake，有打印函数message也会重复输出。这就导致qmake变得很慢。解决方法是：移除CONFIG内多余的变量。
原文地址：http://users.ece.utexas.edu/~adnan/pike.html
接上一篇（多层感知机（MLP）与神经网络结构 | 深度学习笔记）的最后，我们要训练多层网络的时候，最后关键的部分就是求梯度啦。纯数学方法几乎是不可能的，那么反向传播算法就是用来求梯度的，用了一个很巧妙的方法。 反向传播算法应该是神经网络最基本最需要弄懂的方法了，要是反向传播方法不懂，后面基本上进行不下去。 非常推荐的是How the backpropagation algorithm works （http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html）
Chrome经过最近几年的发展, 强力的扩展越来越多, 离Chrome OS的目标也越来越近 软件做大了就会有类似Windows的通病, 随着使用时间的增长, 软件会变得很慢 按照Windows的理论, 重装系统是万能的! 按照某数字软件管家的理论, 一键清理是万能的! 而Chrome Cleaner Pro走的是一键清理的路子~
增删改查是大部分框架的功能，如果有两个并发请求修改同一个数据怎么办？或者插入本来应该是唯一却重复的数据怎么办？或者插入和修改有其他辅助动作比如保存到另外的表比如校订审计日志。
接上一篇的最后，我们要训练多层网络的时候，最后关键的部分就是求梯度啦。纯数学方法几乎是不可能的，那么反向传播算法就是用来求梯度的，用了一个很巧妙的方法。 反向传播算法应该是神经网络最基本最需要弄懂的方法了，要是反向传播方法不懂，后面基本上进行不下去。 非常推荐的是How the backpropagation algorithm works 在最开始的博客中提过，这本书是这篇笔记用到的教材之一，这节反向传播也是以上面那个链接中的内容作为笔记的，因为反向传播部分写的很好。
1、假如只需要存0~255之间的数，无负数，应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定，如varchar，应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20)，可以存20个中文、英文、符号，不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址，而不是字符串 5、尽量避免使用NULL，通常情况下最好指定列为NOT NULL，除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据：时间和日期，且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。另一方面，TIMESTAMP允许的时间范围要小得多，有时候它的特殊能力会变成障碍
Linux上创建进程据说消耗很少，这个一直是Linux的特点，于是就专门测试Linux创建进程的极限，测试代码如下:
本篇文章将讲解NoSQL，这里只是一个简单的讲解关系型 数据库的问题和NoSQL的优点，并不涉及到技术问题。
数据是创立Asana的核心部分，并且每一个团队都依赖他们自己的方式。我们的负责增长的团队依靠事件数据来分析试验结果（对比试验）。我们做很多快速的实验–通常会有很多实验一起跑–让这些互相影响的作用和其他关键度量引导我们需要放弃什么和投入什么。 项目经理，设计师和产品工程师通过分析使用数据来发现不可避免的妥协，比如简洁性对强大性。通过这种方法，我们可以知道什么样的新产品方向能够释放出最多的潜力。 市场部门需要明确在他们的竞争力中的哪个部分能够驱使新用户到Asana。财会部门需要非常可靠的关于总体增长模式的统
先来先服务调度算法缩写为FCFS（First Come First Serve）。谁先来，就先服务谁。这个算法所有地球人都能想到。因为先来先到是人的本性中的一种公平观念，而且生活实际中这种规则随处可见。例如，我们排队买东西或者办理政务体现的就是先来先到原则。
Mac 无疑是苹果做得最好的电脑，没有之一，特别是与最新版本的OS X 搭配，不仅易于使用，而且更加强大和富有成效。但再好的电脑用久了都会变得很慢，小编就来教大家五个小技巧，让你的 Mac 变得更快。
1.用户体验差：接口访问速度慢、如果一个页面打开需要好几秒，用户可能在页面没有完全打开时，就关掉页面离开了，造成用户流失，通过性能优化，减少服务器响应时长，可提高用户体验，较少用户的流失。
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一面二面电话面-->三面四面视频面-->主管电话面-->hr电话面，整个流程下来就两个礼拜。
MongoDB是一款开源的分布式架构的NoSQL数据库管理系统。在前面的NoSQL和SQL对比学习中，我们知道了NoSQL数据库系统和传统的RDBMS的不同和优点
|--- USER|用户说明 PID|进程识别号 %CPU|进程占用cpu百分比 %MEM|进程占用物理内存百分比 VSZ|进程占用虚拟内存大小(KB) RSS|进程占用物理内存大小(KB) TTY|终端机号 STAT|进程状态，S睡眠，s代表是会话的先导进程，N代表进程拥有比普通进程更高的优先级，R正在运行，D短期等待，Z僵死进程，T被跟踪或被停止 STARTED|进程启动的时间 TIME|此进程所消耗的CPU时间 COMMAND|正在执行的命令或进程名
然后在【开始菜单】中选择【运行】（或者直接用快捷键Win+R），然后在运行框中输入入REGSVR32 URLMON.DLL，回车后重启一下电脑。
若是某个进程执行一半需要停止时，或是已消了很大的系统资源时，此时可以考虑停止该进程。使用 kill 命令来完成此项任务。
Lucene是开放源代码的全文搜索引擎工具包，凭借着其强劲的搜索功能和简单易用的实现，在国内已经很普及，甚至一度出现了言搜索必称Lucene的盛景。上个月Lucene的开发团队发布了 Java Lucene 2.3.1 ，相信很多朋友们都用上了。在国内对Lucene的介绍可以分为3块儿： 第一类是：以车东 的Lucene：基于Java的全文检索引擎简介 为代表的基础入门介绍； 第二类是Lucene倒排索引原理和Lucene软件包、实现类的介绍； 第三类是以中文分词为中心的介绍； 任何一个软件，包括所有伟大的软件都有这样或者那样的“缺点”和各自适用的领域，Lucene也不例外。在国内对Lucene这个软件包的批评，似乎没有看到过。可能大家都忙于做项目，纵然Lucene有再大的缺陷，凭借着Lucene良好的口碑，也不会说上一句不是。 今天在阅读LingWay （一个做垂直的语义搜索引擎）的CTO Cedric Champeau 先生的博客是发现有一篇题为：Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒 的文章：Champeau 开门见山指出了Lucene的6大不足之处，鉴于 Lingway 公司使用Lucene已有好几年的历史，我相信Cedric Champeau的对Lucene的评论还是值得一读。 不选择使用Lucene的6大原因： 6、Lucene 的内建不支持群集。 Lucene是作为嵌入式的工具包的形式出现的，在核心代码上没有提供对群集的支持。实现对Lucene的群集有三种方式：1、继承实现一个 Directory；2、使用Solr 3、使用 Nutch+Hadoop；使用Solr你不得不用他的Index Server ，而使用Nutch你又不得不集成抓取的模块； 5、区间范围搜索速度非常缓慢； Lucene的区间范围搜索，不是一开始就提供的是后来才加上的。对于在单个文档中term出现比较多的情况，搜索速度会变得很慢。因此作者称Lucene是一个高效的全文搜索引擎，其高效仅限于提供基本布尔查询 boolean queries； 4、排序算法的实现不是可插拔的，因为贯穿Lucene的排序算法的tf/idf 的实现，尽管term是可以设置boost或者扩展Lucene的Query类，但是对于复杂的排序算法定制还是有很大的局限性； 3、Lucene的结构设计不好； Lucene的OO设计的非常糟，尽管有包package和类class，但是Lucene的设计基本上没有设计模式的身影。这是不是c或者c++程序员写java程序的通病？ A、Lucene中没有使用接口Interface，比如Query 类( BooleanQuery, SpanQuery, TermQuery...) 大都是从超类中继承下来的； B、Lucene的迭代实现不自然： 没有hasNext() 方法, next() 返回一个布尔值 boolean然后刷新对象的上下文； 2、封闭设计的API使得扩展Lucene变得很困难； 参考第3点； 1、Lucene的搜索算法不适用于网格计算； 详情可以查看：Cedric Champeau 先生的博客：Why lucene isn't that good 为什么Lucene并不是想象的那么棒
上个月早些时候，Ripple20变得很流行，因为它已经列出了许多物联网设备使用的定制IP堆栈中发现的一些漏洞。尽管Ripple20上大肆宣传，但本质上，用于识别易受攻击设备的工具会发送格式错误或有效的数据包(有些值在允许的范围内，但值已弃用或过时)，这些数据包很容易捕获(有关检测，请参阅Suricata和Zeek规则)。本质上，IDS规则/脚本是在检查线上发送的数据包是否有效，或者是否包含Ripple20使用的意外值。请注意，这些规则通常不检查数据包（例如检查TLS报头是否有效，或者ICMP数据包是否包含未被废弃的有效类型/代码），但它们仅用于发现Pipple2.0，所以如果未来的Ripple21会使用相同的方法，但却使用不同的值，我们就会回到原点，需要定义新的一套或规则/脚本。这就是基于签名的系统的工作方式，正如你所看到的那样，它们很容易规避在网络流量上做一些小小的改变，更不用说不断添加新的规则/脚本会让这些系统变得很慢。
Elasticsearch 是一个近实时的搜索平台。这意味着从您索引一个文档开始直到它可以被查询时会有轻微的延迟时间（通常为一秒）。 Lucence;
今天我向往常一样打开了电脑，在工作时突然感觉CPU风扇嗡嗡的响电脑开始变得极慢内存也开始上涨，我意识到不妙了，Windows10 又开始在后台给我搞事情了，由于我的电脑安装有开机还原功能，所以每次开机他都会给我更新一遍。
1、现在有个程序，发现在Windows上运行得很慢，怎么判别是程序存在问题还是软硬件系统存在问题？
本人毕业于二流一本大学非计算机相关专业，大三下学期开始学java。目前刚好工作两年，专业后端，base深圳。
想必在数据量情况少的情况下我们首先想到的时擅长于存储的常见数据库如MySQL或者oracle,甚至我们可以将企业的web Server,db Server都装载到一个服务中，但是随着时间或者公司的成长数据库会越来越满。
一个页面里面引入了大量小图片，单张大小约十几KB，网站文本主体显示较快，但整个页面打开的速度很慢，浏览器F12控制台上看大多都是排队从服务器下载图片，加载图片。
这一期，我们通过工具来分析一下：MySQL 为什么会使用一个低效的执行计划，以致于我们不得已用 hint 来调优 SQL？
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有很多朋友可能都会碰到一个问题，当PQ里数据量比较大的时候，每点一个步骤，都在刷新一次数据，结果显得很慢，尤其——
它也是最常用的算法之一，随机森林建立了多个决策树，并将它们合并在一起以获得更准确和稳定的预测。随机森林的一大优势在于它既可用于分类，也可用于回归问题
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MySQL 分表3种方法 摘要： 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会卡在那儿了，那么分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 一，先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 根据个人经验，mysql执行一个sql的过程如下： 1、接收到sql； 2、把sql放到排队队列中 ； 3、执行sql； 4、返回执行结果。
企业内部使用的elasticsearch是提供垂直搜索的一种方案，什么是垂直搜索呢。
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