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数据单位
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九路
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5年前
2 手写Java LinkedList核心源码
上一章我们手写了ArrayList的核心源码,ArrayList底层是用了一个数组来保存数据,数组保存数据的优点就是查找效率高,但是删除效率特别低,最坏的情况下需要移动所有的元素。在查找需求比较重要的情况下可以用ArrayList,如果是删除操作比较多的情况下,用ArrayList就不太合适了。Java为我们提供了LinkedList,是用链接来实现的,我们
Easter79
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4年前
Streams:深入理解Redis5.0新特性
概述相较于Redis4.0,Redis5.0增加了很多新的特性,而streams是其中最重要的特性之一。streams是redis的一种基本数据结构,它是一个新的强大的支持多播的可持久化的消息队列,在设计上借鉴了kafaka。streams的数据类型本身非常简单,有点类似于hash结构,但是它的额外特性异常强大且复杂:支持持久化。st
Stella981
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4年前
RabbitMQ 消息中间件搭建详解
1.RabbitMQ简介消息中间件也可以称消息队列,是指用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息队列模型,可以在分布式环境下扩展进程的通信。RabbitMQ是使用Erlang语言开发的开源消息队列系统,基于AMQP协议来实现。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由(包
Stella981
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4年前
Spark学习之路 (十七)Spark分区
一、分区的概念 分区是RDD内部并行计算的一个计算单元,RDD的数据集在逻辑上被划分为多个分片,每一个分片称为分区,分区的格式决定了并行计算的粒度,而每个分区的数值计算都是在一个任务中进行的,因此任务的个数,也是由RDD(准确来说是作业最后一个RDD)的分区数决定。二、为什么要进行分区 数据分区,在分布式
Wesley13
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4年前
Mysql事务处理
事务处理在各种管理系统中都有着广泛的应用,比如人员管理系统,很多同步数据库操作大都需要用到事务处理。比如说,在人员管理系统中,你删除一个人员,你即需要删除人员的基本资料,也要删除和该人员相关的信息,如信箱,文章等等,这样,这些数据库操作语句就构成一个事务! 删除的SQL语句deletefromuserinfowhere~~~d
Wesley13
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4年前
SGX 侧信道攻击综述
IntelSGX技术是一种新的基于硬件的可信计算技术。该技术通过CPU的安全扩展,对用户空间运行环境(enclave)提供机密性和完整性保护。即使是攻击者获得OS,hypervisor,BIOS和SMM等权限,也无法直接攻击enclave。因此,攻击者不得不通过侧信道的攻击方法来间接获取数据(比如隐私数据,加密密钥等等)。得益于enclave的强安
Stella981
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4年前
PHP如何避免高并发下insert into 重复入库
场景:用户签到/分享功能,每天只能签到一次或分享一次数据库:id user\_id add\_time 逻辑分析:用户每天进行分享或签到,得到积分,数据库通过以上字段进行记录,同一时间不可插入多条,一天只能有一条记录,插入前判断是否当天已插入过问题点:用户连点、并发请求等会导致同时插入多条记录,导致积分异常解决方案:使用文件锁,经过
Wesley13
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4年前
mysql组合索引与字段顺序
很多时候,我们在mysql中创建了索引,但是某些查询还是很慢,根本就没有使用到索引!一般来说,可能是某些字段没有创建索引,或者是组合索引中字段的顺序与查询语句中字段的顺序不符。看下面的例子:假设有一张订单表(orders),包含order\_id和product\_id二个字段。一共有31条数据。符合下面语句的数据有5条。执行下面的s
helloworld_54277843
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3年前
使用深度学习进行图像分类
解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数
helloworld_91538976
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3年前
使用深度学习进行图像分类
使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs
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