垂直拆分/水平拆分，解决方案
1.垂直拆分单个数据库最大连接数是151，可以通过 show variables like ‘max_connections’ 查看。随着用户量越来越大，单个数据库已经无法支撑系统正常使用。这个时候我们就需要对数据库层面进行优化。假设我们现在有订单，用户，商品等功能。我们可以对其进行垂直拆分。垂直拆分：将不同的业务拆分到不同数据库中。降低业务对统一数据库的压力。注意：禁止跨库 join 查询。（非常影响性能）优点：1.拆分后业务清晰，拆分规则明确。2.系统之间容易扩展和整合。进行
【物理应用】地震勘探数据处理的matlab工具包
地震勘探数据处理的matlab工具包，包括常用的反褶积，拉登变换，地震绘图等多种功能%% example_radon.m%% Example that shows how to use the Radon transform% % Read 1 gather [d,headers] = readsegy('gom_cdp_nmo.su');% Get headers that are needed by Radon h = [headers.offset]; [nt,nh]
李航《统计学习方法》第2版 第4章 编程实现朴素贝叶斯、调用sklearn模块实现（实现书本63页例题4.1）
自编程实现：""" 朴素贝叶斯：实现课本63页例题4.1 参数估计：贝叶斯估计"""import numpy as npimport pandas as pdclass NaiveBayes(): def __init__(self, lambda_): self.lambda_=lambda_ self.y_types = None self.y_counts = None self.y_prob = None # (xi第几维度,xi,y) self.x_un
Improving the Robustness of Question Answering Systems to Question Paraphrasing
《Improving the Robustness of Question Answering Systems to Question Paraphrasing》新加坡国立大学这篇论文主要是解决模型的鲁棒性，提出了两个测试集，最后通过实验证明（数据增强），能够在提出的两个数据集上得到比较好的结果。动机：方法：训练一个模型 Paraphrase-Guided Paraphrasing ...
Android Content Provider Tutorial--安卓内容提供者系列5--Loader用法
Loaders（加载器）What’s a Loader?（什么是加载器）Loaders make it easy to load data asynchronously in an activity or fragment. Loaders have the
《软件架构设计》第一、二章学习笔记
第一部分 什么是架构第1章 五花八门的架构师职业1.架构师分类招聘网站有个各种五花八门的架构：Android/iOS架构师、PHP架构师、 构师、前端架构师、后端架构师、数据架构师、搜索 架构师、中间件架构师、大数据架构。架构师是一个很虚的词。本书通过业务架构与技术架构的融合，建立系统化的思维方式和学习方法。2.架构的分类自下向上，通常分3层。1.第一层：基础架构指云平台、操...
解决navicat 连接mysql8 密码报错问题
Navicatmysql8的密码加密方式跟以前不太一样，而navicat使用老的加密方式。-- 创建新用户 da %代表所有Ip 使用老的加密方式 密码为 da@123456create user 'da'@'%' identified with mysql_native_password by 'da@123456'; -- ''-- 授权grant all on *.* to 'da'@'%';-- 刷新配置flush privileges;...
四旋翼无人机的几何跟踪控制matlab源码
众所周知，四旋翼UA V通常是欠驱动的非线性系统，控制它们是一个挑战，特别是在进行激进机动的情况下。我们在这个项目中的目标是研究非线性几何控制方法来控制四旋翼。几何控制理论是关于状态空间的几何如何影响控制问题的研究。在控制系统工程中，通常不会仔细考虑动态系统的基本几何特征。微分几何控制技术利用这些几何属性进行控制系统设计和分析。目的是在非线性流形上而不是局部图上表示系统动力学和控制输入。基于系统动力学的几何特性，此基于微分几何的方法用于建模和控制系统。同样，目的是设计一种控制器，该控制器具有全局稳定性，即系
李航《统计学习方法》第2版 第4章 Python编程朴素贝叶斯 实现mnist数据集分类
代码（有注释）：#coding=utf-8#参考深度之眼：Dodo老师的代码'''数据集：Mnist训练集数量：60000测试集数量：10000------------------------------运行结果： 正确率：84.3% 运行时长：103s'''import numpy as npimport timefrom tqdm import tqdmdef loadData(fileName): ''' 加载文件 :param
面向初学者的 MQL4 语言系列之4——自定义指标
这是“面向初学者的 MQL4 语言”系列的第四篇文章。今天我们将学习编写自定义指标。我们将熟悉指标特征的分类，了解这些特征如何影响指标，学习新函数和优化方法，最后就是编写我们自己的指标。此外，本文末尾处提供了有关编程风格的建议。如果这是你阅读的第一篇“面向初学者”文章，那你最好抽空读读之前的几篇文章。此外，确保你已经正确理解了之前学过的材料，因为本文不介绍基础知识。指标
NLP(文本)中的对抗训练
《NLP中的对抗训练》最近在做百度的阅读理解竞赛，这次的竞赛目的主要是针对模型的鲁棒性。百度提出了dureader-robustness数据集，具体可以参考之前的博客《Improving the Robustness of Question Answering Systems to Question Paraphrasing》，有介绍到具体的问题和任务。那么针对上述的问题，能用什么方法解决呢...
记一次WH-1000XM3翻车经历
索尼这款WH-1000XM3耳机大家都应该知道。这款耳机我是4-3日在小米有品索尼店（经销商：广州丽驰）购买的。之前我看评论，有人说收到了带面包屑的所谓“全新”耳机，换货后还是有问题。我比较担心，和客服再三确认，不要二手机。二手机必退。客服让我放心。评论中的翻车老哥评论中的翻车老哥卖家当天发货了。我收货地址在深圳，很近，一天收到了。拆开包装前，一边录制，一边检查，各个方面确认没有问题后，...
【路径规划】分布式目标检测和跟踪的多无人机matlab源码
不同的技术和环境条件下，协调多个无人机以进行分布式目标检测和跟踪。提议的方法基于多代理系统中的群体行为的概念，即由无人机组成的自我组建和自我协调的团队，可使其适应特定任务的环境布局。蜂群的形成和协调分别受植绒和双能生物机理的启发。通过适当组合这些机制，可以在环境中的全局搜索（探索）和局部搜索（开发）之间取得适当的平衡。群体适应基于进化算法，其目的是在任务期间最大化跟踪目标的数量或最小化目标发现的时间。% set titleoptimInfo.title = 'Demo 1 (Rosenbrock
28.MyBatis应用分析与最佳实践
1.为什么使用mybatis1.1.JDBC连接数据库// 注册 JDBC 驱动Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");// 打开连接conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/gp-mybatis", "root", "123456");// 执行查询stmt = conn.createStatement();String sql = "SELECT bid, na
面向初学者的 MQL4 语言系列之1——MQL4 语言入门
简介本系列的文章主要针对的是完全不懂编程，但想要在最短的时间内花费最少的精力尽快了解 MQL4 语言的交易者。如果您看到“面向对象”或“三维数组”这类词语就觉得头痛，那么这篇文章正是您需要的良方。这些课程的设计旨在最快出成果。内容也通俗易懂。我们在理论方面不会有太深的研究，但从第一课起就已能获得实际的收益了。建议如果您之前从未做过编程工作，第一次阅读某些案例时，您会发现
Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale
《Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale》这篇文章是清华和阿里巴巴共同发表在2019acl上面。主要是从推理能力和可解释性方面结合预训练语言模型以及图神经网络，构造了CogQA。在hotpotqa数据集上面取得了很好的效果。分以下四部分介绍：MotivationModelExperimentDiscussion1、Motivation这篇文章认为深度学习已经取得了很大的进步，但是在人类和机器的理解能力方面还
李航《统计学习方法》第2版 第5章课后习题答案
习题5.1题目：根据表5.1所给的训练数据集，利用信息增益比（C4.5算法）生成决策树.习题5.2题目：已知下表所示的训练数据，试用平方误差损失准则生成一个二叉回归树.""" 编程实现书本89页习题5.2 算法：最小二乘回归树生成算法 准则：平方误差最小化"""#-*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plty = np.array([4.5, 4.7.
【数据融合】基于扩展卡尔曼滤波器的传感器三维数据融合matlab源码
随着微型飞行器（MA Vs）变得越来越便宜和普遍存在，它们在复杂的城市环境中的使用将变得更加需要诸如检查，监视和交付之类的用途。与传统GNSS系统相比，这些环境的导航要求更高的定位精度。虽然MA V通常包含惯性测量单位（IMU），但其基于积分的状态估计值容易随时间漂移。我们探索了传感器融合的用法，以结合这些互补传感器。在这个项目中，我们使用不变扩展卡尔曼滤波器（InEKF）来估计MAV在充满挑战的城市环境中的位置。我们通过将估计位置与地面真实数据集进行比较来评估结果。%for testingclc
李航《统计学习方法》第2版 第5章 编程生成决策树（ID3算法、C4.5算法）、调用sklearn模块实现（CART算法）（课本77页例题5.3）
ID3生成决策树import numpy as npfrom math import logdef loadData(): datasets = [['青年', '否', '否', '一般', '否'], ['青年', '否', '否', '好', '否'], ['青年', '是', '否', '好', '是'], ['青年', '是', '是', '一般', '是'], .
面向初学者的 MQL4 语言系列之2——MQL4语言入门深入
简介这是“MQL4 语言入门”系列的第二篇文章。第一篇文章“MQL4 语言入门简介”描述了 MQL4 的功能，我们学习编写简单脚本，了解变量含义，学习使用变量，分析函数、数组、内置数组和变量、循环“for”以及简单和复杂的条件。现在我们将探讨该语言更复杂、更高级的构造，学习新内容，并了解如何将它们应用到日常实践中。您将了解新循环类型“while”，新条件类型“switch”，运算符“bre
周排行