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日常开发中，实现数据库的分库分表，在经常使用工具方面，常用的有像shardingsphere、TDDL、Mycat等，然后，根据主键key做数据分布，有两种常用的方案，Hash取模方案和Range范围两种方案，两种路由算法，通过指定的key值进行运算后进行数据路由。两种方案也各有各的优缺点，下面做个梳理。

前言ClickHouse是一款开源列式存储的分析型数据库，相较业界OLAP数据库系统，其最核心优势就是极致的查询性能。它实现了向量化执行和SIMD指令，对内存中的列式数据，一个batch调用一次SIMD指令，大幅缩短了计算耗时，带来数倍的性能提升。目前国内社区火热，各大厂也纷纷进入该技术领域的探索。引言本文主要讨论京东黄

本文主要包括两部分的内容，第一部分主要包HBase的四种安装方法，分别是：①单机版模式，②伪集群模式，③使用HBase自带的zookeeper构建分布式集群，④使用独立安装的zookeeper构建分布式集群。第二部分通过HBaseshell，展示HBase的基本操作，如创建表、插入记录、查询记录、删除记录等。HBase的部署方式包括：部署模

一、深入理解超平面很多讲解支持向量机的文章从一开头就开始讲超平面及其方程，这样对多数没有基础的人来说较难理解，下面将从一维直线讲起，带你逐步过渡理解超平面。例如，下面是一个只有x轴的一维坐标轴，该轴同样存在原点，x轴正方向和x轴反方向，且该轴上分布了很多点：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/2d9

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一、引言语音识别技术是一种将人类语言转化为计算机可理解数据的技术。这一领域经历了从传统到现代的转变，其中最显著的是深度学习技术的引入。本文将探讨语音识别技术如何从传统迈向现代，并分析这一转变的影响。二、传统语音识别技术传统的语音识别技术主要基于规则和统计模

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NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算，支持向量化操作和广播机制，能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度，避免低效的循环，并允许自定义函数以满足特定需求。例如，ufunc实现加法比循环更高效。通过frompyfunc可创建自定义ufunc。判断函数是否为ufunc，可检查其类型是否为numpy.ufunc。ufunc练习包括数组的平方、平方根、元素积及性能对比。