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  • 来自专栏学习与分享

    Redis的10种使用场景

    今天这篇文章就跟大家一起聊聊,我在实际工作中使用Redis的10场景,希望对你会有所帮助。 1. 统计访问次数 对于很多官方网站的首页,经常会有一些统计首页访问次数的需求。 该业务场景可以使用Redis,定义一个key,比如:OFFICIAL_INDEX_VISIT_COUNT。 比如:限制同一个ip,1分钟之内只能访问10次接口,10分钟之内只能访问50次接口,1天之内只能访问100次接口。 如果超过次数,则接口直接返回:请求太频繁了,请稍后重试。 接收的结果:{}", deserialize.toString()); } else { log.info("其他服务处理中"); } } } 10 生成全局ID 在有些需要生成全局ID的业务场景,其实也可以使用Redis。

    3.2K20编辑于 2024-07-19
  • 来自专栏瓜农老梁

    Nacos10# 健康检查类型与场景

    引言 Nacos支持众多健康检查类型,心跳、HTTP、TCP、MySQL等类型,这些都作用于什么场景?他们又是如何实现的呢?本文就撸一撸这个。 探活只有在持久节点注册时才会支持 探活支持HTTP、TCP、Mysql三种探活类型 HTTP通过检测返回200状态码标记是否健康 TPC通过Channel连接方式标记是否健康 Mysql则保证当前节点为主节点,可用于主从切换场景 相信通过代码走查,对其使用场景和实现不再陌生。

    1.4K20发布于 2021-08-06
  • 来自专栏云计算D1net

    边缘计算可以带来新价值的10场景

    根据调研机构Gartner公司的报告,到2022年,超过一半的企业数据将在传统数据中心和云平台之外的边缘产生和处理,目前约为10%。 以下是边缘计算可为组织带来新价值的10场景: 1.自动驾驶汽车 Bittman说,自动驾驶汽车需要能够自我学习,而无需连接到云端来处理数据。 10.雾计算 Hughes说,雾计算是一种使用边缘设备连接到分布式计算模型的架构。他补充说,分布式计算系统能够利用边缘计算不足和循环的连续性。

    64230发布于 2018-10-24
  • 来自专栏苏三说技术

    聊聊索引失效的10场景,太坑了

    今天就跟大家一起聊聊,mysql数据库索引失效的10场景,给曾经踩过坑,或者即将要踩坑的朋友们一个参考。 1. 准备工作 所谓空口无凭,如果我直接把索引失效的这些场景丢出来,可能没有任何说服力。 其实还有一种比较特殊的场景: explain select * from user where code = '101' and name='周星驰'; 执行结果: 查询条件原本的顺序是:code 目前like查询主要有三种情况: like '%a' like 'a%' like '%a%' 假如现在有个需求:想查出所有code是10开头的用户。 这个需求太简单了吧,sql语句如下: explain select * from user where code like '10%'; 执行结果: 图中看出这种%在10右边时走了索引。 使用or关键字 我们平时在写查询sql时,使用or关键字的场景非常多,但如果你稍不注意,就可能让已有的索引失效。 不信一起往下面看。

    1.8K50编辑于 2022-08-25
  • 场景题:10亿QQ用户,如何统计在线人数?

    现在卷的环境下,面试除了八股文+算法+项目外,场景题也是问的越来越多了。一方面是就业市场竞争者较多所带来的必然结果;另一方面是公司对于应聘者的技术要求也越来越高了。 今天继续介绍Java面试常见的场景题:在线人数统计现在用户数量是亿级,如何统计在线人数有多少?场景分析QQ用户就是亿级的场景,我们如果使用常规的数据库解决方案是不能满足要求的。 反之,值为0表示下线统计在线人数,只需要统计1的个数即可内存占用分析10亿QQ号,位数组的空间位是10亿,占用内存大小为:10亿 * 1bit / 8 / 1024 / 1024 = 119.2MB,分析得出占用的内存非常小具体实现上一篇写了 online_users 10086 → 返回1 BITCOUNT key 统计在线总人数 BITCOUNT online_users → 返回当前在线数小结类似的面试场景题还有很多

    1.1K10编辑于 2025-03-05
  • 来自专栏用户9257747的专栏

    10 种 Spring 事务失效的常见场景,你知道几个?

    在分析事务失效的常见场景之前,我们先来了解一下:事务的传播类型 和 @Transactionnal 注解的不同属性的含义。 Spring事务失效的场景 1. 10. 多线程调用 在实际项目开发中,多线程的使用场景还是挺多的。如果Spring事务用在多线程场景中使用不当,也会导致事务无法生效。 总结 本篇文章主要是介绍Spring事务传播特性,阐明了@Transactional注解属性的使用方式,通过不同的代码示例演示了Spring事务失效的常见场景,如果文章对你有所帮助,欢迎 点赞+评论+收藏

    2.1K20编辑于 2023-02-23
  • 来自专栏bisal的个人杂货铺

    查询提速10倍的SQL性能优化场景方案介绍

    调优SQL有很多路径,包括SQL改写、SQL逻辑调整、应用逻辑调整,没有千篇一律,更多是针对具体的场景,选择合适的方案。技术社群的这篇文章《逆天改命!仅一行SQL,查询时间提速10倍!》 通过不同的方案,讲解一个常见场景的优化,而且有些设计思路可以借鉴到实际的应用系统设计中,让其性能水准得到充分发挥。

    17210编辑于 2025-11-12
  • 来自专栏IT技术分享社区

    数据库知识:SQL优化10个经典案例场景实战

    information_schema.optimizer_trace; 5、确定问题并采用相应的措施 优化索引 优化SQL语句:修改SQL、IN 查询分段、时间查询分段、基于上一次数据过滤 改用其他实现方式:ES、数仓等 数据碎片处理 场景分析 ; 对于大分页的场景,可以优先让产品优化需求,如果没有优化的,有如下两种优化方式, 一种是把上一次的最后一条数据,也即上面的c传过来,然后做“c < xxx”处理,但是这种一般需要改接口协议,并不一定可行 select * from _order where shop_id = 1 and order_status in (1, 2, 3) order by created_at desc limit 10 语句 select * from _order where shop_id = 1 and created_at > '2021-01-01 00:00:00' and order_status = 10 案例9、asc和desc混用 select * from _t where a=1 order by b desc, c asc desc 和asc混用时会导致索引失效 案例10、大数据

    2.2K60发布于 2021-09-30
  • 来自专栏Metaverse元宇宙

    科技行业10月元宇宙:关注场景拓展与硬件新品

      元宇宙生态不断发展,建议关注 VR 内容场景拓展及硬件新品发布9 月VR 内容(游戏+应用)持续丰富,并逐渐向教育、办公等领域拓展,《Legendary Tales》等多款新游取得良好口碑;应用《Skylect 整体来看,技术革新助力信息传递降本增效、场景拓展,精神娱乐需求持续增长,消费娱乐化升级促行业扩容,我们持续看好元宇宙未来发展前景,建议关注VR 内容场景拓展及硬件新品发布。    内容及生态:拓展应用场景,虚实融合趋势不断显现据青亭网与Steamspy,9 月SteamVR 活跃玩家约216 万,占Steam 总玩家数量的1.80%,环比+0.06pct,平台生态保持活跃。 阿里巴巴加速试点元宇宙营销,9 月入职首位超写实数字人AYAYI.Unity 收购远程桌面和流媒体技术公司Parsec,增强多场景服务能力。 硬件:消费级AR 临近,大厂加速研发   新品:9 月10 日Facebook 发布与雷朋联合推出的智能眼镜Ray-BanStories;爱奇艺VR 一体机“奇遇3”正式上线,VR 战略2.0 落地;Nreal

    33420编辑于 2022-03-30
  • 来自专栏前端达人

    分享 10 多条超有用的 VsCode 各场景高级调试技巧

    image.png 在程序中添加断点,只需要点击左侧的边栏即可添加断点 image.png 按F5开始调试,成功调试会有浮窗操作栏 image.png 浮窗的操作按钮功能依次为: 继续(F5)、 调试下一步(F10 按F5调试,会自动打开浏览器,且会在下图所示处中断,当继续执行后,浏览器才能看到输出了server的内容 image.png 终局:各场景调试实战 调试NodeJS项目 关于NodeJs项目的调试方法 Yeoman快速开发VsCode插件,步骤如下: 安装Yeoman和用于生成模板的插件VS Code Extension Generator[8] # 终端运行,主要node版本需要12及以上,node10

    2.9K40编辑于 2022-04-18
  • 来自专栏Python大数据分析

    Python处理办公自动化的10场景

    10几个办公自动化常见的例子,Python都能高效处理。 ❝如果小伙伴们需要Python办公学习文档,可以在后台回复【c】,领取打包文件。 cursor.fetchone() print ("Database version : %s " % data) # 关闭数据库连接 db.close() 5、Python处理批量文件 对很多办公场景来说 logo_url = "https:"+logo_pic_info[0]['src'] # 使用urlretrieve下载图片 urlretrieve(logo_url, 'logo.png') 10 Scores by group and gender') plt.xticks(ind, ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5')) plt.yticks(np.arange(0, 81, 10

    1.5K10编辑于 2022-07-06
  • 分享6类10种政务AI大模型应用场景

    6类政务AI大模型的应用场景:政务咨询领域:通过构建具备深厚专业知识的智能助手,针对财务、环保等专业领域,提供精确的咨询和解答服务。这有助于提升企业和公众的办事体验,同时增强政府机构的工作效率。 10种具体应用实例:政务服务- 智能问答系统:全天候提供咨询服务,解答政府服务相关问题。- 政策解读与推荐:自动解析政策文件,推荐与用户需求相关的政策信息。

    2.9K10编辑于 2024-08-06
  • 来自专栏磐创AI技术团队的专栏

    10分钟上手,OpenCV自然场景文本检测(Python代码+实现)

    为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高 ? Celine Mancas-Thillou和Bernard Gosselin在其2017年发表的优秀论文《自然场景文本理解》中描述了的自然场景文本检测面对的主要挑战: 图像/传感器噪音:手持式相机的传感器噪音通常要高于传统扫描仪 sign.jpg 7├── frozen_east_text_detection.pb 8├── text_detection.py 9└── text_detection_video.py 10 6import cv2 7 8# construct the argument parser and parse the arguments 9ap = argparse.ArgumentParser() 10ap.add_argument 基于Python和OpenCV的场景文本检测器和EAST文本检测器成功检测出西班牙语的停车指示路牌 该场景中包含一个西班牙的停车标志。“ALTO”可以准确的被OpenCV和EAST识别出来。

    2.1K30发布于 2018-09-20
  • 来自专栏新智元

    10分钟上手,OpenCV自然场景文本检测(Python代码+实现)

    为何在自然场景下进行文本检测的挑战性是如此之高 由于光照条件、图片质量以及目标非线性排列等因素的限制,自然场景下的文本检测任务难度较大 受约束的受控环境中的文本检测任务通常可以使用基于启发式的方法来完成 Celine Mancas-Thillou和Bernard Gosselin在其2017年发表的优秀论文《自然场景文本理解》中描述了的自然场景文本检测面对的主要挑战: 图像/传感器噪音:手持式相机的传感器噪音通常要高于传统扫描仪 sign.jpg 7├── frozen_east_text_detection.pb 8├── text_detection.py 9└── text_detection_video.py 10 6import cv2 7 8# construct the argument parser and parse the arguments 9ap = argparse.ArgumentParser() 10ap.add_argument EAST文本检测器成功检测出西班牙语的停车指示路牌 该场景中包含一个西班牙的停车标志。

    2.2K20发布于 2018-09-25
  • 来自专栏猫头虎博客专区

    MySQL数据库索引失效的10场景你知道吗?

    今天就跟大家一起聊聊,mysql数据库索引失效的10场景,给曾经踩过坑,或者即将要踩坑的朋友们一个参考。 1. 准备工作 所谓空口无凭,如果我直接把索引失效的这些场景丢出来,可能没有任何说服力。 其实还有一种比较特殊的场景: explain select * from user where code = '101' and name='周星驰'; 执行结果: 查询条件原本的顺序是:code、age 目前like查询主要有三种情况: like ‘%a’ like ‘a%’ like ‘%a%’ 假如现在有个需求:想查出所有code是10开头的用户。 这个需求太简单了吧,sql语句如下: explain select * from user where code like '10%'; 执行结果: 图中看出这种%在10右边时走了索引。 使用or关键字 我们平时在写查询sql时,使用or关键字的场景非常多,但如果你稍不注意,就可能让已有的索引失效。 不信一起往下面看。

    1.6K10编辑于 2024-04-08
  • 来自专栏技术人生黄勇

    OpenClaw 最受欢迎的10个技能和5个实用场景

    本文将介绍社区里选出来10 个最建议安装的 Skills 技能,以及 5 个实用场景,帮助你打造一个真正高效的智能工作伙伴。 五个实用场景 下面来自“卡尔的AI沃茨”的日常使用 OpenClaw 的场景,具体操作和提示词,朋友们可以参考借鉴。 场景二:目标驱动——个人长期目标管理 让小龙虾转职成目标管理教练,把个人长期目标,从职业发展、产品发布到个人成长,全都告诉了它。 使用过程: 先把目标告诉它: 这是我的个人目标,记下来并在后续所有任务中作为默认参考: 职业发展: 1 小红书账号做到10万订阅 2 建立可复现的内容方法论与系列栏目,持续增长与稳定爆款 产品发布 场景四:知识库构建——第二大脑系统 随着使用时间变长,以及上面的使用场景频繁应用,到这一步就开始要记不住 OpenClaw 每天都存了多少定期任务了。

    6.2K62编辑于 2026-03-11
  • 2026年10款配音工具横向评测:参数、成本、适用场景全公开

    基于2026年5月300小时实测,从免费额度、音色数量、多角色能力、技术门槛等维度,客观对比10款主流配音工具。不吹不黑,只列数据,供你按需选择。 下面把10款工具的核心参数和适用场景列出来,不含主观推荐,只作参考。 一、10款工具核心参数一览1.叮叮配音平台:微信小程序免费额度:完全免费,不限字数、不限时长,导出无广告无水印音色:约1000种(新闻、有声、游戏、企业宣传等)生成速度:约30秒/次多角色能力:手动分条录制声音克隆 OpenAITTS平台:云API(需编程)免费额度:无定价:0.10元/千字技术指标:代码简单,国内需代理,中文音色较少多角色能力:不支持技术门槛:低(需代理)典型用途:海外项目、快速原型验证二、按使用场景参考影视解说 10万字以内:轻量工具免费额度通常足够10万字以上:建议云API按量计费,国内项目优先试用国内云服务是否涉及多语言跨境电商?

    1.3K10编辑于 2026-05-09
  • 来自专栏翎野君

    场景

    varchar 512 No 收藏资源名称 author varchar 512 No 资源创作者 album varchar 512 No 资源所属专辑 resource_type varchar 10 根据使用场景分析,用户收藏属于频繁操作的场景,需要频繁的读和写数据库。 按照上面的表结构设计,单表存储上亿条记录,且面临着大量的读写操作。 要解决上面的这个问题,思考进行数据库分表。 如果出现这种情况的话,我们需要进行数据迁移,假如原有 扩容前/表序号 0 1 2 uid 0 1 2 uid 3 4 5 uid 6 7 8 uid 9 10 11 扩容后/表序号 0 1 2 3 4 5 uid 0 1 2 3 4 5 uid 6 7 8 9 10 11 即:3、4、5、9、10、11六个数字迁移到新的表当中去。 场景分析 用户触发收藏操作不是高并发行为,暂时不考虑分库。

    41010编辑于 2023-05-12
  • 来自专栏授客的专栏

    loadrunner 场景设计-目标场景设计

    场景设计-目标场景设计 by:授客 A. 概述 Goals Types for Goal-Oriented Scenarios 在以目标为向导的场景中,定义你想实现的测试目标,lr基于这些目标为你自动创建场景。 ? ? 运行这类goal-oriented场景和运行一个手工场景类似。 d) 为场景定义目标 在场景目标Scenario Goal界面上,点击Edit Scenario Goal按钮,在打开对话框中定义场景应该达到的目标。 ? ? 在时间间隔内或者整个场景运行期间测量场景目标。 当你稍后用HPLoadrunner Analysis分析工具分析运行,这些数据在SLAs下进行比较,并且SAL状态将作为定义的测量

    1.2K10发布于 2019-09-12
  • 来自专栏PaddlePaddle

    场景文字识别】场景文字识别

    STR任务简介 许多场景图像中包含着丰富的文本信息,对理解图像信息有着重要作用,能够极大地帮助人们认知和理解场景图像的内容。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 batch_size = 10 ... class ModelConfig(object): # Number of the filters for convolution group. 在使用过程中,需要在 infer.py 中指定具体的模型保存路径、图片固定尺寸、batch_size(默认为10)、标记词典路径和图片文件的列表文件。

    30.2K70发布于 2018-04-02
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