有趣的地方

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【案例】--“超大容量”存储思考

目录 一、前言 二、GridFS 三、利用GridFS实现“超大容量的二进制流”的存储 一、前言 案例背景: 最近项目遇到一个问题,用户在创作时,有文件流、图片、超链接、文本等信息产生,而这些信息的容量高达几十M【超大容量的信息】。由于历史技术方案局限性,将超大容量的信息存入mongodb/ES的一个字段中。导致查询时往往会内存泄漏或接口响应慢等现象。思考: 面对上面的问题,有这些思考:(1)、对于超大容量的文件该如何去存储?(2)、如果是超大容量的二进制信息流该

pytorch训练流程 | 简单示例

MNIST 手写数字识别模型的训练过程。 在训练循环中,使用 交叉熵损失函数 和 随机梯度下降(SGD)优化器 进行模型训练。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision from torchvision import transforms """ # 定义模型 在 SimpleModel 类中定义了一个简单的神经网络模型,该模型包括一个全连接层,用于将输入的图像数

蓝桥杯省赛在即练习一道动态规划经典题型之一

具体来说,使用数组 b[] 记录以每个位置 i 结尾的子序列的最大和。初始时,将 b[i] 初始化为 a[i],为什么呢?? 因为以单个元素结尾的子序列的最大和就是该元素本身。这个是重点 状态转移方程:通过遍历数组 a[] 中的每个元素 a[i],并与之前的元素 a[j] (j < i) 进行比较。如果 a[i] 大于 a[j],意味着可以将 a[i] 加入到以 a[j] 结尾的子序列中,从而得到以 a[i] 结尾的子序列。此时,更新 b[i] 为 b[j] + a[i],即将

WPF —— 后台实现fromto动画实例

标签页 <Button Width="100" Height="40" Content="点击开始动画" Click="Button_Click" Name="b1" > </Button> <!--HorizontalAlignment="Left"--> <!--VerticalAlignment="Top 添加这俩个属性的目的是为了按钮变换的时候沿着一个

软件工程,系统设计

系统设计主要目的:为系统制定蓝图,在各种技术和实施方法中权衡利弊,精心设计,合理地使用各种资源,最终勾画出新系统的详细设计方法。 系统设计方法:结构化设计方法,面向对象设计方法。 系统设计的主要内容:概要设计、详细设计。 概要设计基本任务:又称为系统总体设计,是将系统的功能需求分配给软件模块,确定每个模块的功能和调用关系,形成软件的模块结构图,即系统结构图。 详细设计的基本任务:模块内详细算法设计、模块内数据结构设计、数据库的物理设计、其它设计(代码、输入/输出格式、用户界面)、编写详细

使用Python进行网站爬虫和数据分析

在网络数据的获取和分析过程中,网站爬虫技术是一种常见且有效的手段。本文将介绍如何使用Python编程语言,结合常用的爬虫库和数据分析工具,实现对网站数据的抓取和分析。 1. 准备工作 在开始之前,确保您已经安装了Python解释器,并了解如何在命令行或脚本中执行Python代码。您还需要安装以下几个Python库: requests:用于发送HTTP请求 BeautifulSoup4:用于解析HTML和XML文档 pandas:用于数据处理和分析 您可以使用pip来安装这些库: pip in

使用Python打造微信高效自动化操作教程

引言 在如今数字化时代,人们对于效率的追求越来越强烈,尤其是在工作和学习中。自动化操作成为了提高生产力的有效途径之一,而PyAutoGUI和Pyperclip作为Python中的两个强大库,为我们实现自动化操作提供了便利。本文将向大家介绍如何使用这两个库,并通过实际案例帮助读者轻松上手。 一、认识PyAutoGUI与Pyperclip PyAutoGUI:自动化操作的得力助手 PyAutoGUI是一个跨平台的Python模块,可以让我们在不同的操作系统上控制鼠标和键盘,实现自动化操作

深度学习毕设项目 基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录 0 前言 1 课题背景 2 具体实现 3 数据收集和处理 3 MobileNetV2网络 4 损失函数softmax 交叉熵 4.1 softmax函数 4.2 交叉熵损失函数 5 优化器SGD 6 最后 0 前言 🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。 为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,学长分享优质毕业设计项目,今天

AOI与AVI:在视觉检测中的不同点和相似点

AOI(关注区域)和AVI(视觉感兴趣区域)是视觉检测中常用的两个概念,主要用于识别和分析图像或视频中的特定区域。虽然这两个概念都涉及到注视行为和注意力分配,但它们在定义和实际应用等方面有一些差异。 AOI通常是指图像或视频中用户或观察者的关注区域,主要用于研究用户在图像或视频中的注视行为。它可以通过使用眼动追踪技术或其他相关设备来跟踪用户的注视点,并基于注视点的集中程度和时间来确定。AOI通常用于用户界面设计、市场研究和用户体验测试等领域。 AVI是指图像或视频中吸引用户注意力的区域,

电商秒杀java面试题答案,Kafka必须掌握的核心技术,技术水平真的很重要

相比于使用JVM或in-memory cache等数据结构,利用操作系统的Page Cache更加简单可靠。首先,操作系统层面的缓存利用率会更高,因为存储的都是紧凑的字节结构而不是独立的对象。其次,操作系统本身也对于Page Cache做了大量优化,提供了 write-behind、read-ahead以及flush等多种机制。再者,即使服务进程重启,系统缓存依然不会消失,避免了in-process cache重建缓存的过程。 通过操作系统的Page Cache,Kafka的读写操作基本上是基
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