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  • 【手寫數(shù)字識(shí)別】基于matlab GUI BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫數(shù)字識(shí)別（導(dǎo)圖+帶面板）【含Matlab源碼 320期】

    (4)隨機(jī)選定訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本測(cè)試 利用MATLAB中已有的rand()偽隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)來(lái)生成5000個(gè)介于0和1之間的偽隨機(jī)數(shù)。將生成的偽隨機(jī)數(shù)做升序排序，通過索引來(lái)記錄隨機(jī)數(shù)原來(lái)的位置，并將原來(lái)的位置組合成新的行向量。在本設(shè)計(jì)中，輸入層的神經(jīng)元有35個(gè)，輸出層神經(jīng)元有10個(gè)，選取25為中間隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。

    作者： 海神之光
    發(fā)表時(shí)間： 2022-05-28 17:51:49
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  • 數(shù)據(jù)庫(kù) SQL Statement 的 Reexec 操作：機(jī)制、原理與實(shí)踐案例解析

    可能會(huì)引發(fā)計(jì)劃失效，從而重新執(zhí)行。 案例：MySQL 的動(dòng)態(tài)查詢優(yōu)化 MySQL 使用數(shù)據(jù)表的行數(shù)、索引分布等統(tǒng)計(jì)信息來(lái)優(yōu)化查詢。如果表的統(tǒng)計(jì)信息在查詢執(zhí)行期間大幅更新，MySQL 可能重新評(píng)估索引的選擇，并重新執(zhí)行部分或全部查詢。 Reexec 的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié) 現(xiàn)代數(shù)據(jù)庫(kù)在設(shè)計(jì)

    作者： 汪子熙
    發(fā)表時(shí)間： 2025-07-01 12:46:19
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  • 【Docker系列六】Docker Compose 文件詳解

    image: mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: example MYSQL_DATABASE: mydb 使用.env文件： 在項(xiàng)目根目錄下創(chuàng)建.env文件：MYSQL_ROOT_PASSWORD=example MYSQL_DATABASE=mydb

    作者： kwan的解憂雜貨鋪啊
    發(fā)表時(shí)間： 2025-03-26 23:26:22
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  • 集群外druid對(duì)接MRS kerberos集群

    base=/druid # For MySQL (make sure to   include the MySQL JDBC driver on the classpath): druid.metadata.storage.type=mysql druid.metadata.storage

    作者： IisAf1sh
    發(fā)表時(shí)間： 2020-10-16 21:45:48
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  • 華為云數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)組詳解

    參數(shù)組是無(wú)法修改的。那么用戶怎么修改自己的數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)呢？用戶如果想修改自己數(shù)據(jù)庫(kù)的參數(shù)，需要自己新建參數(shù)組。例如我新建一個(gè)mysql的參數(shù)組（my-mysql)：點(diǎn)擊編輯，就可以編輯里邊的參數(shù)了。編輯完保存后，選擇要修改的實(shí)例修改參數(shù)組即可。

    作者： 霸爺
    發(fā)表時(shí)間： 2017-11-21 09:32:49
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  • 大數(shù)據(jù)Apache Druid（三）：Druid集群搭建

    -Xmx512m 點(diǎn)擊并拖拽以移動(dòng) 5、mysql中創(chuàng)建druid庫(kù)及上傳mysql驅(qū)動(dòng)包 由于Druid使用MySQL存儲(chǔ)元數(shù)據(jù)，并且配置中使用的是MySQL中druid庫(kù)，這里在node2 MySQL節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建對(duì)應(yīng)庫(kù)： [root@node2 ~]# mysql -u root -p123456

    作者： Lansonli
    發(fā)表時(shí)間： 2022-08-19 00:50:55
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  • GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)特性：物化視圖

    異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)物化視圖 CREATE EXTENSION mysql_fdw; CREATE SERVER mysql_server FOREIGN DATA WRAPPER mysql_fdw OPTIONS (host 'mysql-host', port '3306'); CREATE

    作者： Gauss松鼠會(huì)小助手2
    發(fā)表時(shí)間： 2025-05-26 08:43:56
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  • Python大批量寫入數(shù)據(jù)(百萬(wàn)級(jí)別)的方法【轉(zhuǎn)】

    背景現(xiàn)有一個(gè)百萬(wàn)行數(shù)據(jù)的csv格式文件，需要在兩分鐘之內(nèi)存入數(shù)據(jù)庫(kù)。方案方案一：多線程+協(xié)程+異步MySql方案二：多線程+MySql批量插入代碼    1，先通過pandas讀取所有csv數(shù)據(jù)存入列表。    2，設(shè)置N個(gè)線程，將一百萬(wàn)數(shù)據(jù)均分為N份，以start,end傳遞給

    作者： 赫塔穆勒
    發(fā)表時(shí)間： 2023-07-31 02:50:26
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  • 揭秘hive常見面試題(四)-解釋一下什么是數(shù)據(jù)傾斜，并說明在hive中如何避免數(shù)據(jù)傾斜。

    groupby.skewindata=true 有數(shù)據(jù)傾斜的時(shí)候進(jìn)行負(fù)載均衡，當(dāng)選項(xiàng)設(shè)定為true,生成的查詢計(jì)劃會(huì)有兩個(gè)MR Job。第一個(gè)MR Job中，Map的輸出結(jié)果集合會(huì)隨機(jī)分布到Reduce中，每個(gè)Reduce做部分聚合操作，并輸出結(jié)果，這樣處理的結(jié)果是相同Group By

    作者： bigdata張凱翔
    發(fā)表時(shí)間： 2021-03-26 01:13:18
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  • 創(chuàng)建Flink OpenSource作業(yè)從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫入到RDS

    的作業(yè)SQL，本示例作業(yè)參考如下。SQL中加粗的參數(shù)需要根據(jù)實(shí)際情況修改。說明：本示例使用的Flink版本為1.12，故Flink OpenSource SQL語(yǔ)法也是1.12。本示例數(shù)據(jù)源是Kafka，寫入結(jié)果數(shù)據(jù)到RDS，故請(qǐng)參考Flink OpenSource SQL 1.12創(chuàng)建Kafka源表和Flink

    作者： yd_228714723
    發(fā)表時(shí)間： 2022-06-14 12:57:34
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  • 歡迎來(lái)撩GaussDB，贏最高8萬(wàn)元獎(jiǎng)勵(lì)推廣

    用哪些場(chǎng)景：GaussDB(for MySQL): 金融行業(yè)/政府/運(yùn)營(yíng)商/大企業(yè)GaussDB NoSQL（多模NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)Mongo、Cassandra、Redis、Influx）：游戲、電商、娛樂社交、物聯(lián)網(wǎng)2、華為云數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品已經(jīng)服務(wù)了500+政企客戶，助力千

    作者： GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)
    發(fā)表時(shí)間： 2020-09-17 02:12:14
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  • 由ansible-gen生成API并由ansible-playbook下發(fā)netconf會(huì)話到Huawei S5731的調(diào)試過程

    下面簡(jiǎn)單介紹下調(diào)試ansible_collections的community.network.ce的module的方法，每個(gè)module執(zhí)行的時(shí)候都是從module的main函數(shù)開始執(zhí)行。以定位ce_mlag_intterface模塊執(zhí)行返回錯(cuò)誤為例，問題現(xiàn)象是執(zhí)行playboo

    作者： 我呆不了一個(gè)月
    發(fā)表時(shí)間： 2022-04-21 03:19:50
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  • 《性能工程實(shí)戰(zhàn)課》學(xué)習(xí)所推薦的知識(shí)點(diǎn)

    redhat 官方性能文檔（中文） 數(shù)據(jù)庫(kù)類 《Oracle Database 12cR2性能調(diào)整與優(yōu)化（第5版）》（可選） 《高性能MySQL（第3版）》 語(yǔ)言類 JAVA：《深入理解Java虛擬機(jī)：JVM高級(jí)特性與最佳實(shí)踐（第3版）》 C++：《C++性能優(yōu)化指南》（可選） 負(fù)載均衡類

    作者： zuozewei
    發(fā)表時(shí)間： 2021-09-15 16:01:34
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  • LNMP、LAMP數(shù)據(jù)庫(kù)

    LAMP：Linux + Apache + MySQL+php的組合方式LNMP：Linux + Nginx + MySQL+php的組合方式LAMP和LNMP最主要的區(qū)別在于：一個(gè)使用的是Apache，一個(gè)使用的是Nginx。Linux 開源免費(fèi)軟件，作為網(wǎng)站的操作系統(tǒng)Apache/Nginx

    作者： fengjin
    發(fā)表時(shí)間： 2022-07-04 15:53:01.0
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  • LNMP、LAMP數(shù)據(jù)庫(kù)

    LAMP：Linux + Apache + MySQL+php的組合方式LNMP：Linux + Nginx + MySQL+php的組合方式LAMP和LNMP最主要的區(qū)別在于：一個(gè)使用的是Apache，一個(gè)使用的是Nginx。Linux 開源免費(fèi)軟件，作為網(wǎng)站的操作系統(tǒng) Apache/Nginx

    作者： 云小白01
    發(fā)表時(shí)間： 2022-07-04 01:46:56
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  • 深入了解 SSL/TLS 協(xié)議及其工作原理

    密鑰交換 客戶端生成一個(gè)“預(yù)主密鑰”（Pre-master Secret），并使用服務(wù)器的公鑰加密后發(fā)送給服務(wù)器。服務(wù)器使用自己的私鑰解密該信息，得到相同的預(yù)主密鑰。 生成會(huì)話密鑰 客戶端和服務(wù)器使用預(yù)主密鑰及其他信息（如雙方的隨機(jī)數(shù)）通過一個(gè)稱為 密鑰生成算法（Key Derivation

    作者： 神的孩子在歌唱
    發(fā)表時(shí)間： 2025-03-19 12:48:59
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  • 申請(qǐng)DDM實(shí)例并導(dǎo)入RDS實(shí)例

    本視頻介紹如何在華為云控制臺(tái)上申請(qǐng)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件實(shí)例，以及申請(qǐng)后導(dǎo)入RDS實(shí)例。

    播放量  9845

  • android移動(dòng)支付——銀聯(lián)支付

    流程圖說明： （1）用戶在客戶端中點(diǎn)擊購(gòu)買商品，客戶端發(fā)起訂單生成請(qǐng)求到商戶后臺(tái)； （2）商戶后臺(tái)收到訂單生成請(qǐng)求后，按照《手機(jī)控件支付產(chǎn)品接口規(guī)范》組織并推送訂單信息至銀聯(lián)后臺(tái)； （3）銀聯(lián)后臺(tái)接收訂單信息并檢查通過后，生成對(duì)應(yīng)交易流水號(hào)（即TN），并回復(fù)交易流水號(hào)至商戶后臺(tái)（應(yīng)答要素：交易流水號(hào)等）；

    作者： 再見孫悟空_
    發(fā)表時(shí)間： 2022-01-12 16:51:41
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  • 掌握高性能SQL的34個(gè)秘訣??多維度優(yōu)化與全方位指南

    掌握高性能SQL的34個(gè)秘訣??多維度優(yōu)化與全方位指南 本篇文章從數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、索引、使用等多個(gè)維度總結(jié)出高性能SQL的34個(gè)秘訣，助你輕松掌握高性能SQL 表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 字段類型越小越好 滿足業(yè)務(wù)需求的同時(shí)字段類型越小越好 字段類型越小代表著記錄占用空間可能就越小，頁(yè)中

    作者： 菜菜的后端私房菜
    發(fā)表時(shí)間： 2024-05-14 08:30:00
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  • 【云享新鮮】社區(qū)周刊·Vol.146-聽6位專家暢談AI大模型落地實(shí)踐；Sermant1.3.0 release版本發(fā)布

      【硬核】GaussDB(for MySQL) RegionlessDB發(fā)布：全球數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù) 摘要：GaussDB(for MySQL) RegionlessDB，是由分布在全球多個(gè)地域間若干GaussDB(for MySQL)集群組成的數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)絡(luò)。   &n

    作者： 華為云社區(qū)精選
    發(fā)表時(shí)間： 2024-01-15 02:04:41
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