数据库调优
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硬件层面
操作系统层面
数据库层面
硬件层面
1.CPU（运算）：48核CPU。
2.内存：96G-256G，跑3-4个实例。
3.disk(磁盘IO)：机械盘：选SAS，数量越多越好。性能：SSD(高并发)>SAS(普通业务线上)>SATA(线下)
选SSD：使用SSD或者PCIe SSD设备，可提升上千倍的IOPS效率。随机IO：SAS单盘能力300IOPS
SSD随机IO：单盘能力可达35000IOPS Flashcache HBA卡
4.raid磁盘阵列：4快盘：RAID0>RAID1(推荐)>RAID5(少用相关文章：
数据库调优
目录 硬件层面 操作系统层面 数据库层面 硬件层面 1.CPU（运算）：48核CPU。 2.内存：96G-256G，跑3-4个实例。 3.disk(磁盘IO)：机械盘：选SAS，数量越多越好。性能：SSD(高并发)>SAS(普通业务线上)>SATA(线下) 选SSD：使用SSD或者PCIe SSD设备，可提升上千倍的IOPS…...
 | 部署Glance)
OpenStack云平台搭建(3) | 部署Glance
目录 1、登录数据库授权 2、安装glance 3、测试一下 安装部署Glance镜像服务 Image Service 镜像服务：代号：Glance：为云平台虚拟机提供镜像服务，例如：上传镜像、删除镜像等。说明：镜像：磁盘…...
软件评测师考试总结
软件评测师是软考中级考试项，每年一次考试机会，2022年的是在11月份举行，具体事项需查看软考官网。 分享一下个人的备考经验，以及总结一下这个学习的过程，有需要的可以酌情参考。 一、方法策略 获取信息 官网&#x…...
小白系列Vite-Vue3-TypeScript：009-屏幕适配
上一篇我们介绍了ViteVue3TypeScript项目中mockjs的安装和配置。本篇我们来介绍屏幕适配方案，简单说来就是要最大程度上保证我们的界面在各种各样的终端设备上显示正常。通用的屏幕适配方案有两种：① 基于rem 适配（推荐，也是本篇要…...
查找企业微信聊天记录，会话存档有多重要
会话存档是基于企业微信API插口而开发设计的聊天记录查询专用工具。运用会话存档能不能找到误删除、到期的聊天记录呢？实际上能否通过会话存档找到企业微信中的聊天记录分两种状况，大家一起来看看吧：开启会话存档前的聊天记录没法找到和开启会…...
C语言经典编程题100例（1-20）
1、练习2-1 Programming in C is fun!本题要求编写程序，输出一个短句“Programming in C is fun!”。输入格式:本题目没有输入。输出格式:在一行中输出短句“Programming in C is fun!”。代码：#include<stdio.h> int main() {printf("Progra…...
小白系列Vite-Vue3-TypeScript：008-安装配置mock
上一篇我们介绍了ViteVue3TypeScript项目中axios的安装和配置，并手动封装了api。本篇我们来在上篇基础上介绍如何引入mock，并在本地模拟后台接口请求来达到本地测试的目的。在现在前后端分离的开发模式中，前端页面很多渲染的数据都需要通过ht…...
OnGUI Box 控件||Unity 3D OnGUI 常用控件
OnGUI Box 控件Unity 3D Box 控件用于在屏幕上绘制一个图形化的盒子。Box 控件中既可以显示文本内容，也可以绘制图片，或两者同时存在。GUIContent 和 GUIStyle 对于 Box 控件同样适用，既可以用来修饰 Box 控件的文本颜色，也可以用…...
shiro721——CVE-2019-12422
这两个漏洞主要区别在于Shiro550使⽤已知密钥碰撞，后者Shiro721是使⽤ 登录后rememberMe {value}去爆破正确的key值 进⽽反序列化，对⽐Shiro550条件只要有 ⾜够密钥库 （条件⽐较低）、Shiro721需要登录（要求⽐较⾼鸡肋 …...
爬虫JS逆向思路 - - 扣JS(data解密)
网络上几千块都学不到的JS逆向思路这里全都有👏🏻👏🏻👏🏻 本系列持续更新中，三连关注不迷路👌🏻 干货满满不看后悔👍👍👍 ❌注意…...
Android 进阶——Framework 核心之Binder 相关预备理论（一）
文章大纲引言一、进程的内存空间和进程隔离二、Linux 系统内存的用户空间和内核空间1、用户空间（User Space）2、内核空间（Kernel Space）三、Linux IPC 原理1、内核态和用户态2、IPC 步骤四、内核模块和驱动五、Binder1、Binder IP…...
【23种设计模式】结构型模式详细介绍
前言 本文为 【23种设计模式】结构型模式 相关内容介绍，下边将对适配器模式，桥接模式，组合模式，装饰模式，外观模式，亨元模式，代理模式，具体包括它们的特点与实现等进行详尽介绍~ &a…...
接口自动化实战-postman
1.测试模型 单元测试并非测试工程师的本职工作，它属于开发工程师的工作，开发进行单元测试的情况我们不知道，为了确保系统尽可能没有Bug，于是接口测试在测试工程师这里就变得由为重要了。实际工作中为菱形模型。 接口测试能更早的…...
前端跨域方案简单总结
1、什么是跨域 【】跨域是一种浏览器同源安全策略，也即浏览器单方面限制脚本的跨域访问。很多人可能误认为资源跨域时无法请求，实质上请求是可以正常发起的（指通常情况下，部分浏览器存在部分特例），后端也可…...
【HTML】HTML 表格 ② ( 表头单元格标签 | 表格标题标签 )
文章目录一、表头单元格标签二、表格标题标签一、表头单元格标签 表头单元格 可以在表格中 用作第一排 作为表格 的 表头 使用 , 表头单元格 中的 文本设置 可以与 普通单元格 中的文本设置 不同 ; 表头单元格 中的 文本 会 居中 , 并且 加粗 显示 ; 表头单元格 标签 如下 : &…...
常用的辅助类2（StringBuilder、StringBuffer、处理时间相关的类、对象比较器）
Java知识点总结：想看的可以从这里进入 目录7.7、字符串相关类7.8、时间处理7.8.1、JDK8前7.8.2、JDK8后1、时间日期类2、格式化日期3、其他7.9、对象比较器7.7、字符串相关类 String：JDK1.0出现，字符串类，被final修饰其值不可改。…...
anaconda下pytorchCPU GUP安装及问题记录
1 pytorch安装（CPU版本） pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2 torchvision、torchaudio、torchtext安装：解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision‘问题 （…...
对比学习（图自监督学习）)
香港中文大学MISC Lab GNN团队: 异质图神经网络研究进展从谱的角度看待(图)对比学习（图自监督学习）
简介 实验室简介 香港中文大学机器智能与社会计算实验室(MISC Lab, Machine Intelligence and Social Computing Lab) 由Prof. Irwin King 创建并不断发展, 在图学习，推荐系统，自然语言处理，机器学习等领域取得了卓越的研究成果。在图学习方面， MISC Lab关注异质图学习(Het…...
C#开发的OpenRA的Enumerable.Concat方法应用
C#开发的OpenRA的Enumerable.Concat方法应用 在OpenRA游戏里，可以让用户指定搜索目录，也可以搜索应用程序所在的目录。 还需要把这两个结果集连接到一起，那么它是怎么实现的呢？ 它是采用了Enumerable.Concat方法，实现两个列表的结果集进行合并。 可以看一下这个函数的代码…...
前端知识点总结（自参）
BFC 块级格式化上下文。BFC元素不会影响到其它环境中的布局。 触发BFC的条件 根元素或其它包含它的元素浮动元素 (元素的 float 不是 none)绝对定位元素 (元素具有 position 为 absolute 或 fixed)内联块 (元素具有 display: inline-block)表格单元格 (元素具有 display: tabl…...
OpenClaw技能市场巡礼：最适合Qwen3-32B的5个实用模块
OpenClaw技能市场巡礼：最适合Qwen3-32B的5个实用模块 1. 为什么需要关注技能市场？ 第一次接触OpenClaw时，我以为它只是个简单的自动化脚本集合。直到在本地部署了Qwen3-32B模型后，才发现真正的威力藏在技能市场里。这里分享一个…...
MyBatis 中 CDATA 的实战应用与避坑指南
1. 为什么MyBatis需要CDATA 在MyBatis的日常开发中，我们经常需要在XML映射文件中编写SQL语句。但XML本身对特殊字符有着严格的限制，比如小于号(<)、大于号(>)、和号(&)等字符在XML中都有特殊含义。这就导致了一个很现实的问题：当我…...
Arco design vue 表格排序踩坑
父组件：<template><div class"p-10"><!-- 商户管理 --><div class"invate-box placeholder:"><div class"flex items-center"><SvgIcon :name"user"></SvgIcon><div class&q…...
域环境基础知识
Active Directory（AD） 域控制器功能： 集中管理所有域用户统一身份认证组策略分发资源访问控制 Windows Server域环境搭建 推荐版本： Windows Server 2003Windows Server 2008Windows Server 2012 域环境组成： 域控制器…...
PlayCover终极指南：三步在Mac上畅玩iOS游戏与应用
PlayCover终极指南：三步在Mac上畅玩iOS游戏与应用 【免费下载链接】PlayCover Community fork of PlayCover 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PlayCover 还在为心爱的iOS游戏无法在Mac上体验而烦恼吗？PlayCover为你打开了一扇全新的…...
COA - CNN - BiGRU - Attention分类：新手友好的数据预测方案
COA-CNN-BiGRU-Attention分类 基于浣熊优化算法优化卷积神经网络(CNN)-双向门控循环单元(BGRU)结合注意力机制(Attention)的数据分类预测(可更换为回归/单变量/多变量时序预测，前私)，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手 无需更改…...
智能客服系统搭建实战：基于NLP与微服务架构的AI客服实现指南
最近在帮公司搭建一套智能客服系统，从零开始踩了不少坑，也积累了一些实战经验。今天就来聊聊，如何基于当前比较成熟的 NLP 和微服务架构，一步步构建一个能扛住真实业务压力的 AI 客服系统。整个过程涉及技术选型、核心模块实现、性…...
探索二维非常规态型近场动力学代码
非常规态型近场动力学代码 纬度：二维； 时间积分：自适应动态松弛 or verlet-velocity; 零能抑制模式：silling method or Li pan method; 语言：MATLAB 代码注释详细，可适当在数值模拟领域，近场动力…...
AI原生推荐：如何实现端到端的训练？
AI原生推荐：如何实现端到端的训练？关键词：AI原生推荐、端到端训练、深度学习推荐系统、推荐模型架构、多模态融合摘要：本文将从“AI原生推荐”的核心需求出发，用“快递物流”“餐厅点菜”等生活化类比，逐步…...
**基于Python与Neo4j的知识图谱构建实践：从数据到语义网络的跃迁**在人工智能与大数据深度融合
基于Python与Neo4j的知识图谱构建实践：从数据到语义网络的跃迁 在人工智能与大数据深度融合的时代，知识图谱已成为智能问答、推荐系统、语义搜索等场景的核心基础设施。本文将围绕 Python Neo4j 构建一个小型但功能完整的知识图谱系统，带你完…...