Wesley13 Wesley13
4年前
PIE SDK过滤控制
1. 功能简介  栅格数据前置过滤是在渲染之前对内存中的数据根据特定的规则进行处理,然后再进行数据渲染。本示例以定标为例进行示例代码编写。  定标(校准)是将遥感器所得的测量值变换为绝对亮度或变换为与地表反射率、表面温度等物理量有关的相对值的处理过程。或者说,遥感器定标就是建立遥感器每个探测器输出值与该探测器对应的实际地物辐射亮度之
Python进阶者 Python进阶者
4年前
终于有人将MySQL的安装讲明白了
前言在日常开发中,存储数据的最常用的方式便是数据库了,其中最为著名的便是MySQL数据库,因它简便易于上手而且可扩展性强大,跨平台使得它广为使用,今天我们就来具体聊聊它的安装。一、安装过程我们所使用的是MySQL5.7版本,这个版本算是挺不错的。下面我们来介绍下这个版本的具体安装过程吧。1.解压安装因为官网目前下载不了,为了大家安装过程中方便,我们下载
Wesley13 Wesley13
4年前
MySQL主备模式的数据一致性解决方案
根据阿里交易型业务的特点,以及在双十一这样业内罕有的需求推动下,我们在官方的MySQL基础上增加了非常多实用的功能、性能补丁。而在使用MySQL的过程中,数据一致性是绕不开的话题之一。本文主要从阿里巴巴“去IOE”的后时代讲起,向大家简单介绍下我们过去几年在MySQL数据一致性上的努力和实践,以及目前的解决方案。一.MySQL单机的数据一致性
Stella981 Stella981
4年前
IP数据库的定位能力在商业端的具体应用有哪些?(一)
IP数据库包含全球43亿全量IPv4与2^128全量IPv6,数据库版本分为高精准公安版、高精准商业版、区县级、城市级和IPv6共5个版本。IP数据库主要解决的痛点为互联网广告精准投放、内容精准推荐、用户位置画像、重点企业办公网络资产普查,网络攻击溯源&取证、嫌疑人地理位置定位、服务器优化分配等。互联网在线广告精准投放基于I
Wesley13 Wesley13
4年前
APP可视化埋点原理大揭秘
一、背景运营者能够对用户行为进行分析的前提,是对大量数据的掌握。在以往,这个数据通常是由开发者在控件点击、页面等事件中,一行行地编写埋点代码来完成数据收集的。然而传统的操作模式每当升级改版时,开发和测试人员就需要重复不断对代码进行更新,整个流程耗时长,无法满足业务的需求。为帮助开发者解决这一痛点,个推应用统计“个数”推出“可视化埋点”这一技术
Easter79 Easter79
4年前
TcaplusDB 10周年 风雨兼程破浪行 自研存储见成长
从找不到需求险些被叫停,到支撑亿级DAU的数据库行业标杆,腾讯云数据库TcaplusDB在风雨中走过了整整10年。辉映日月破风浪,十年一剑破九天。百万行代码就像淙淙流淌的数据溪流,终于在十年后汇成不可逾越的护城河。出发2010年前后,QQ空间很火,带动了基于SNS互动页游(WebSNS)的火爆,腾讯内部开始考虑怎么做页游。也开始建设页游基础技术
Stella981 Stella981
4年前
SpringBoot 2,用200行代码完成一个一二级分布式缓存
缓存系统的用来代替直接访问数据库,用来提升系统性能,减小数据库负载。早期缓存跟系统在一个虚拟机里,这样内存访问,速度最快。后来应用系统水平扩展,缓存作为一个独立系统存在,如redis,但是每次从缓存获取数据,都还是要通过网络访问才能获取,效率相对于早先从内存里获取,还是不够逆天快。如果一个应用,比如传统的企业应用,一次页面显示,要访问数次redis,那效果
一文读懂天翼云自研 TeleDB 数据库五大关键特性
数字时代下,随着企业向数字化、在线化、智能化高速演进,存储需求呈指数级增长,业务也面临着更多热点和突发流量带来的挑战,这就对数据库安全可靠、超高性能、易运维性提出了更高要求。天翼云自研TeleDB数据库采用云原生架构,具备即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点,可为用户提供稳定可靠的企业级数据库服务,帮助企业圆满解决上述问题。与
递归神经网络(RNN)
递归神经网络(RNN)RNN是最强大的模型之一,它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列(例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序),以及将一个序列转换为另一个序列(比如从法语翻译成英语的语言翻译)等应用程序。大多数模型架构(如前馈神经网络)都没有利用数据的序列特性。例如,我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征,如表示句子、段
递归神经网络(RNN)
递归神经网络(RNN)RNN是最强大的模型之一,它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列(例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序),以及将一个序列转换为另一个序列(比如从法语翻译成英语的语言翻译)等应用程序。大多数模型架构(如前馈神经网络)都没有利用数据的序列特性。例如,我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征,如表示句子、段