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10-3 信号
三、信号 kill 命令通常用来“ 杀死 ”（终止）进程，它可以用来终止运行不正常的程序 或 拒绝终止的程序。如下例： kill命令示例.png 我们首先在后台启动了 xlogo 程序。She
86430发布于 2020-08-11 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-3)
单机部署为管理平台为用户提供单个组件安装部署的功能，弥补集群部署功能中无法单独安装某个组件的缺陷。具体功能说明与操作步骤请参考安装部署文档。
1.1K10编辑于 2025-03-12 AI营销新宠助力企业突围
据最新数据，2024年中国AIGEO市场规模将突破180亿元，年增速达38%。如今，63%的互联网用户习惯向AI工具提问获取信息，AI搜索流量占全网信息获取量的42%。 国务院在《新一代人工智能发展规划》中指出人工智能新特征，为AIGEO商业化应用提供了政策支持。面对这样的市场趋势，企业必须重新思考内容策略。我长期关注AI营销领域，见证了众多企业借助新技术实现突破。 就像上海跑一跑企业发展有限公司，聚焦小微企业智能服务，基于AIGEO技术提供地理空间数据分析、智能财税管理等服务，帮助企业精准决策。它的服务模式和单仁牛商AI智排有相似处，但更贴合小微企业需求。 再看AI语义预检生成内容，它在内容优化、关键词研究、内容分发和监测系统方面优势明显。在内容优化上，采用“问题—证据—结论”三段式逻辑架构和Schema标记等，增强AI理解能力和机器可读性。 关键词研究时，AI语义预检生成内容通过用户画像分析精准定位需求，五格剖析法和GRPO法则助力跨境电商多语言内容优化。
22610编辑于 2025-09-23“GEO黑产业链”被曝光引发行业洗牌：真正的GEO才刚刚开始
3月15日，央视315晚会曝光了所谓“GEO（生成引擎优化）黑产业链”通过AI批量生成垃圾内容、伪造榜单、操纵AI推荐等黑灰产行为，引发广泛关注和行业热议。 面对公众对于“GEO是否将面临全面整顿”的疑问，多家专注于正规AIGEO（AI生成引擎优化）营销的服务商却表示，此次曝光并非行业的终结，反而是一次重要的“拨乱反正”，预示着真正的GEO时代即将来临，不妨一起拭目以待 面对市场的误解与行业的洗牌，部分合规经营的AIGEO服务商也借此机会重申其核心理念与价值。 这位行业人士表示：“黑灰产的GEO试图通过技术手段‘操控’AI的推荐逻辑，而我们一直坚持的是质量取胜的原则，坚持原创性，坚持正规AIGEO，核心是‘帮助AI更好地理解品牌、理解价值’。”
27321编辑于 2026-03-16- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-3 实现混淆矩阵，精确率和召回率
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节首先通过具体的编程实现混淆矩阵进而计算精准率和召回率两个指标，最后使用sklearn中封装的库函数实现混淆矩阵、精准率以及召回率。
2.2K30发布于 2020-04-08 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-3：使用VBA操控Excel界面之设置工作表（续）
要隐藏其他工作表中的行，只需使用该工作表代替ActiveSheet，例如使用Sheets(1)代表第1个工作表，或者使用Worksheets(1)代表第1个标准工作表。隐藏所有行后，行标题几乎被隐藏，但列标题仍然在工作表中。
2.9K20发布于 2020-07-16 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题10-3 递归实现指数函数
习题10-3 递归实现指数函数 本题要求实现一个计算xn（n≥1）的函数。
1K10发布于 2020-09-15 AI时代，网站流量怎么玩？从SEO到GEO的超级简单指南
别和AI斗争而是要帮助AIGEO不是杀SEO，而是SEO升级版，以后抢流量，不是骗AI（和AI斗争），而是帮AI懂这个世界和懂你（帮助AI）。AI浪潮来了。
21710编辑于 2026-01-05- 来自专栏DeepHub IMBA
计算卷积神经网络参数总数和输出形状
S→stride, p→padding, n→input size, f→filter size 默认Stride =1，没有提到填充(所以，p=0) 输出形状= n-f+1 = 10-3 +1 =8 n = 10, f = 3 s = 1, p = 0 默认Stride =1，没有提到填充(所以，p=0) 输出形状= n-f+1 = 10-3 +1 =8 在使用卷积滤波器对输入图像应用卷积后，输出将是一个特征映射 n = 10, f = 3 s = 1, p = 0 默认Stride =1，没有提到填充(所以，p=0) 输出形状= n-f+1 = 10-3 +1 =8 在使用卷积核对输入图像应用卷积后，输出将是一个特征映射
1.4K30发布于 2021-08-20 - 来自专栏C++系列
【MySQL-26】万字总结＜SQL优化＞——【插入优化 主键优化 order by优化-group by优化-limit优化-count优化-update优化】
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含： ※全文大致内容总结 一.插入数据优化 关于插入数据优化，主要有以下三个方面 批量插入 手动提交事务 主键顺序插入 1.批量插入 采取以下形式，在一个 顺序插入可以减少 页分裂 （下文主键优化有详解）相应博客传送门 二.主键优化 1.主键设计原则 满足业务需求的情况下， 尽量降低主键的长度。 三.order by优化 尽量使用 覆盖索引INDEX . （覆盖索引加子查询形式＆多表联查） 优化思路： 一般分页查询时，通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过 覆盖索引加子查询形式 或者 多表联查 进行优化。 count(*) InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。
93110编辑于 2024-09-09 - 来自专栏微服务生态
微服务反模式与陷阱翻译终结篇
服务消费者发送一个消息到第一个服务，然后发送另一个消息的第二个服务，如图10-3所示。在服务使用者执行提交之前，这些消息都保存在队列中。一旦服务使用者执行提交，两个消息就会被释放。 ? 图10-3 在图10-3中，服务消费者将消息发送到第一个队列中，然后服务消费者业务报错， 这时可以在消息事务中进行回滚，从消息系统的队列中删除掉刚才发的消息。
81020发布于 2018-08-22 - 来自专栏零域Blog
Unity 性能优化 | 贴图优化、声音优化
图片相关优化 压缩格式优化 简书 高清晰无压缩 > RGBA32 缺点 内存占用大, 显示运行内存 中清晰中压缩 > RGBA16+Dithering(TexturePacker)内使用FloydSteinberg Android] ETC1, 不支持dxt [Iphone/Ipand] PVRTC4 压缩默认 RGBA16 清晰度高但是渐变不合适 RGBA32 高保真 16it/尺寸减半 压缩 UI Icon 声音相关优化 推荐将Load Type设置为Decompress on Load（在加载时解压）会运行的更流畅（并不是使用于任何的音频，只是使用于频繁使用的音频） 参考链接: -微信公众号(游戏蛮牛)-Unity性能优化 —声音优化
1.6K20编辑于 2022-03-27 - 来自专栏YoungGy
【优化2】整数优化
或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set packing 食堂定位 地图填色 Julia例子 9数独 概述 整数优化就是线性优化
1.9K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——网络优化
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次，资源的状态等 故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高，以便服务器给出合适的图片，避免浪费。 弱网优化 除了正常的网络优化，还需考虑到弱网情况下 App 的表现。 一般来说，网络延迟在 60ms 内是 OK 的，超过 200ms 就比较糟糕了。 弱网优化，本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络)，不自动加载图片 界面先反馈，请求延迟提交。
2.1K10发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——布局优化
Android 优化目录 ---- 理想情况下，60 FPS 以上就不会卡顿，就是 1 秒内要有 60 帧，所以每一帧要在 16ms 内绘制完成。 刷新机制可以看Android Project Butter分析或《Android应用性能优化最佳实践》2.1.2 刷新机制一节。 大片的蓝色可以接受，如果整个窗口是蓝色的，可以尝试优化减少一次 绘制。 绿色：每个像素多绘制了 2 次。 淡红：每个像素多绘制了 3 次。一般来说，这个区域不超过屏幕的 1/4 是可以接受的。 严重影响性能，需要优化，避免深红色区域。 自定义 View 本身被认为一层，但是 onDraw 里可绘制时可能产生过度绘制，通过 canvas.clipRect 来解决，具体参见 《Android应用性能优化最佳实践》2.4.3 一节。
1.7K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏YoungGy
【优化1】线性优化
概览 线性化的必要性 非线性条件线性化 绝对值约束 最大最小约束 比例约束 总结 Julia优化例子 Knapsack Diet 概览 线性优化，指的是目标函数和约束条件都是线性的优化问题。 面对一个优化问题，首先需要建立优化问题的模型，因此需要编程语言；对优化问题建模后需要求解该问题，因此需要求解不同优化问题的solver。 优化库JuMP：是Julia的一个包，用于建立优化问题。 solver：Jump支持很多开源与商业的solver，这些solver用于求解优化问题。 线性化的必要性 求解线性问题要比求解非线性问题容易很多，因此将非线性的目标函数或者约束跳进进行线性化，有利于求解优化问题。 本文将介绍三种常见的非线性约束并探讨如何将其线性化。 \end{equation} 最大最小约束 最大最小约束（或最小最大约束），可以将优化目标用一个自变量代替，然后补充满足条件的自变量的约束条件即可。
2.5K90发布于 2018-01-02 - 来自专栏CoderStar
iOS 优化 - 启动优化
之前曾在iOS 优化-瘦身文章中提到过 iOS 优化将会是一个专题，今天就带来 iOS 优化系列的第二篇，主要介绍一下启动优化，即如何减少应用的启动时间。 App 启动过程 在优化之前，我们需要对 App 的完整启动过程有个了解，这样我们才能知道启动耗时分布的阶段、哪一个阶段可以被优化以及优化哪一个阶段 ROI 最高。 下面是一些常用的优化手段，优化起来易，防劣化起来难。 首屏渲染优化 这个阶段其实对 UI 渲染效率的提升了，优化手段也就是渲染优化方面的通用手段了。 参考资料 reducing-your-app-s-launch-time[6] 58 同城 App 性能治理实践-iOS 启动时间优化 iOS 优化篇 - 启动优化之 Clang 插桩实现二进制重排[7
5.1K20编辑于 2022-09-23 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——内存优化
Android 优化目录 ---- 优化的意义 减少 OOM，提高应用稳定性。 减少卡顿，提高应用流畅度。 减少内存占用，提高应用后台运行时的存活率。 减少异常发生，减少代码逻辑隐患。 refWatcher.watch(activity); } }); return refWatcher; } } } 内存优化 @IntDef，@StringDef 代替枚举 zipalign 优化 apk 节制使用 Service 如果需要使用 Service 来执行后台任务，一定要任务正在执行的时候才启动 Service switch (level) { case TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN: // 释放资源 break; } } 图片优化
2.1K10发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——电量优化
Android 优化目录 ---- Android 5.0 后用 Battery Historian 工具分析电量。 WakeLock Android 系统本身为了优化电量的使用，会在没有操作时进入休眠状态，来节省电量。 优化建议 优化网络请求 在蜂窝移动网络下，最好做到批量执行网络请求，尽量避免频繁的间隔网络请求，尽量多地保持在 Radio Standby 状态。 可以在代码中调起电量优化的设计页面，让用户选择是否将应用加入白名单，以在 Doze 模式下能够做一些事情。 // Remove the listener you previously added locationManager.removeUpdates(locationListener); 计算优化
1.9K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏乱七八糟技术日常
NGinx优化-常规优化
1.1 nginx连接数优化 events { worker_connections 65530; # 设置nginx最大连接,最多为65535 use epoll; # 采用epoll 模型，作用于event的I/O异步 } 进程优化 worker_processes 8; # NGinx的工作线程一般为核心数或者核心数X2 最多设置为8如果超出性能则不会进行提升了 worker_cpu_affinity 01000000 10000000; //设置NGinx的cpu亲和力，8核心就这样设置 worker_rlimit_nofile 102400; //nginx 子进程允许打开的文件次数 1.2 选项参数优化 gzip_http_version 1.1; gzip_http_version 1.1;# 识别gzip使用的http的版本，默认1.1 gzip on; # 开启gzip on 减少数据传输量 } 1.3系统内核层面优化
67110编辑于 2022-09-26
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