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hhdb数据库介绍(9-8)
HHDB Server支持多计算节点集群的节点自治。以下简称计算节点集群中Primary状态的计算节点为Primary计算节点；计算节点集群中Secondary状态的计算节点为Secondary计算节点。Primary和Secondary计算节点的数据服务完全对等，均支持所有类型的数据操作且保证数据的一致性。集群中一个或多个（不支持多数计算节点同一时间故障）节点发生故障后，只要还有一个或更多节点可用，则整体数据服务依旧可用。
23910编辑于 2024-11-29 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-8 OvR与OvO
sklearn设置的稍微复杂一些，当我们使用OvO的方式实现多分类的时候，还需要传入solver参数，这是因为sklearn实现LogisticRegression并不是使用简单的梯度下降法，而是使用了其它更快的优化算法 当我们使用OvO这种多分类方法的话，默认的solver = 'liblinear'这种优化算法就会失效，我们必须要传入一个新的优化算法，这里将solver设置为'newton-cg'。
4.7K51发布于 2020-03-26 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’。”
27221编辑于 2026-03-16- 来自专栏HansBug's Lab
1297: [SCOI2009]迷路
read(cx); 47 if cx<>'0' then 48 a[j*9- end; 50 readln; 51 end; 52 b:=ksm(a,m); 53 writeln(b[n*9-
66650发布于 2018-04-10 - 来自专栏机器学习-大数据
蓝桥杯-寒假作业
样例输入输出： 6+7 = 13 9-8 = 1 3*4 =12 10/2 = 5 就是一种方法 思路讲解： 因为数据比较小，目前只涉及到13个数，完全可以考虑使用暴力枚举的方法。 # 3*4 = 12 ## 1，6，7，8，9，11，13 ## 1+8 = 9 ## 13-6 = 7 #总计 16 # 10/2 = 5 ## 3*4 = 12 ## 6+7 = 13 ## 9-
32120编辑于 2023-03-01 - 来自专栏叶子陪你玩编程
24点游戏（上）
24点游戏中每张牌必须只能用一次，如抽出的牌是3、8、8、9，那么算式为（9－8）×8×3或3×8÷（9－8）或（9－8÷8）×3等。 ? 如果做成GUI效果，是这样的。 ?
1.8K20发布于 2021-05-24 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。
21610编辑于 2026-01-05- 来自专栏米扑专栏
【leetcode】Best Time to Buy and Sell Stock II
must sell the stock before you buy again). for example： array[] = { 2, 5, 3, 8, 9, 4 } ， maxProfit = (9-
53820发布于 2019-02-19 - 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。
92910编辑于 2024-09-09 - 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——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 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——启动优化
Android 优化目录 ---- App 启动方式 冷启动 App 没有启动过或 App 进程被杀，系统中不存在该 App 进程，此时启动即为冷启动。 优化 布局优化 逻辑优化 必要且耗时的逻辑，考虑单独开线程执行 必要不耗时，按优先级高低依次执行 非必要的延迟初始化，等用到再初始化 针对冷启动的欺骗效果 使用 placeholder UI
1.3K30发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——存储优化
Android 优化目录 ---- 交换数据格式 Google 推出的 Protocal Buffers 是一种更轻便高效的存储结构，但消耗内存较大。 SharePreferences 优化 当 SharedPreferences 文件还没有被加载到内存时，调用 getSharedPreferences 方法会初始化文件并读入内存，这容易导致 耗时更长 因此，最好的优化方法就是避免频繁地读写 SharedPreferences，减少无谓的调用。 数据库优化 使用 StringBuilder 代替 String 查询时返回更少的结果集及更少的字段 查询时只取需要的字段和结果集，更多的结果集会消耗更多的时间及内存，更多的字段会导致更多的内存消耗 实际多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方案并从中找出系统开销最小的最佳方案 查询列与索引列次序一致 用多表连接代替 EXISTS 子句 把过滤记录数最多的条件放在最前面
1.7K20发布于 2018-09-11 - 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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