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qq68d2318712d49 - 詳細介紹一下MyBatis的緩存機制

MyBatis 緩存機制詳解(一級緩存+二級緩存+自定義緩存) MyBatis 的緩存機制是其核心性能優化手段之一,目的是減少數據庫查詢次數,降低IO開銷,提升查詢效率。其設計遵循“分層緩存”理念,分為 一級緩存(SqlSession 級別) 和 二級緩存(Mapper 級別),同時支持集成第三方緩存(如 Redis)實現分佈式場景下的緩存共享。 一、緩存核心設計理念

二級緩存 , 緩存 , 後端開發 , SQL , Python

mob64ca1414c613 - 生信必備技巧之R語言基礎教程02--數據結構之向量基礎

R語言數據結構與數據處理基礎內容 5.1向量 5.2矩陣與數組 5.3數據框 5.4因子 5.5列表 5.1向量 # 數據結構與數據處理 # 5.1向量 # seq創建向量 seq(from = 1, to = 10, by = 1) # rep創建向量 x - rep(3

數據挖掘 , 數據 , 開發語言 , 數據分析 , R語言 , Css , 前端開發 , HTML

小飛俠格魯帥 - python 實現二維碼解析

嘿喲,小夥伴們!今天咱要讓Python來大顯身手,實現二維碼解析的功能!就像給Python裝上了一雙“火眼金睛”,能一下子看清二維碼裏的秘密。pyzbar庫就是那個厲害的“幫手”,它能幫Python輕鬆解析二維碼。安裝也簡單,pip install pyzbar就行啦! 下面是用Python實現二維碼解析的代碼示例: import cv2 from pyzb

二維碼 , 圖形用户界面 , 後端開發 , Python

呀哈哈kk - 【詳解】HadoopMapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值

Hadoop MapReduce實現從海量數字信息中獲取最大值 在大數據處理領域,Hadoop是一個非常重要的工具。它通過MapReduce編程模型來處理和生成大規模數據集。本文將介紹如何利用Hadoop的MapReduce框架從海量數字信息中找出最大值。 1. 環境準備 1.1 安裝Hadoop 確保你的環境中已經安裝了Hadoop。如果還沒有安裝,可以

hadoop , text , 後端開發 , JAVA , apache

wx65950818d835e - 14: 基於卷積神經網絡(CNN)的超分算法

引言 卷積神經網絡(CNN)是深度學習中最成功的模型之一,廣泛應用於圖像分類、物體檢測等任務。隨着深度學習技術的發展,CNN在圖像超分辨率(SR)領域也取得了顯著進展。基於CNN的超分算法利用深度卷積網絡從低分辨率圖像中提取特徵,並通過層層卷積和反捲積層重建高分辨率圖像。本文將探討基於CNN的超分算法的原理、優勢和挑戰。 CNN在超分中的基本原理 CNN通過多層

卷積 , 圖像重建 , c++ , 後端開發 , 深度學習 , c

mb65950ac695995 - 十一、物理系統與插幀:顯示層插值避免破壞仿真

物理引擎通常在固定步長計算。若直接以當前物理狀態渲染,幀率不穩定時會出現卡頓。顯示層插幀通過在兩次物理步之間插值位置與旋轉,獲得平滑視覺,同時保留物理精度。關鍵原則是插幀隻影響渲染,不修改物理狀態或碰撞檢測。 對於基於約束的系統(布料、繩索、軟體),插值需謹慎:簡單線性插值可能破壞物理一致性。可採用次級模擬或姿態外推減少誤差,或者僅對外觀網格插值(與物理代理分離)。在高速運

碰撞檢測 , c++ , 後端開發 , 物理引擎 , 插值 , c

清醒的人最荒唐 - ImportBeanDefinitionRegistrar與BeanDefinitionRegistryPostProcessor的區別

概述 如果想實現自定義註冊bean到spring容器中,常見的做法有兩種 @Import+ImportBeanDefinitionRegistrar BeanDefinitionRegistryPostProcessor BeanDefinitionRegistryPostProcessor與ImportBeanDefinitionRe

spring , 自定義 , 後端開發 , JAVA , ide

我是你諾言哥 - 開源免費電子禮薄系統:紅白事記賬,可打印存檔

網上找電子禮薄軟件,翻到的大多要收費,直到發現這款開源免費的網頁版電子禮薄系統,紅白喜事記賬剛好能用。 下載地址:https://pan.quark.cn/s/b52308313413 備用地址:https://pan.baidu.com/s/1hDw6wONtAz0rqUUm0hLjEA?pwd=9xiy 它的操作邏輯很貼合實際需求,先創建新事

文件備份 , 後端開發 , 下載地址 , Python

煙雨江南的秋 - 爬蟲前篇 /https協議原理剖析

在現代互聯網中,幾乎所有網站都已經遷移到 HTTPS。對於開發者而言,HTTPS 不再只是“多加一個 s”,而是一個涉及 證書驗證、TLS 握手、SNI、HTTP/2、多層加密與反爬機制 的複雜體系。要寫出一個穩定、可維護、能合法採集數據的爬蟲,必須理解 HTTPS 協議的細節、如何排查連接失敗,以及在調試時如何分析加密流量。本文以實戰為導向,給出 No

小程序 , HTTPS , 後端開發 , 爬蟲 , ios , 網絡協議 , Python

G佳偉123 - 執行npm install 時報錯 Host key verification failed

問題: 安裝依賴的時候出現Host key verification failed問題,整理了一下解決流程: 1、要在git設置一下身份的名字和郵箱 git config --global user.name "yourname" ==== 用户名 git config --global user.email“your@email.com

php , 後端開發 , npm , Git

瑞雪小雪 - Python函數式編程:map、filter與reduce應用

剛開始寫Python時,我處理列表總愛用for循環嵌套各種if判斷,代碼寫得又長又亂。後來接觸了函數式編程,用map、filter和reduce重構後,原本十幾行的代碼經常能精簡到兩三行,不僅可讀性提高了,邏輯也更清晰。 函數式編程的核心是“用函數處理數據”,強調通過純函數的組合來解決問題,減少狀態變化和副作用。map、filter和reduce是Python實現函數式編程

迭代器 , 後端開發 , for循環 , Python

Plume岣七 - [C++]異常處理機制

C語言本身沒有處理異常的機制,通常需要通過錯誤碼(error)、assert、全局變量、函數返回值等方法處理錯誤;這種處理方法雖然邏輯直觀,但是多層調用時需逐層傳遞且無法自動清理資源,功能有限。 所以,Bjarne Stroustrup在設計C++時,為了更好地處理程序中的錯誤,將異常處理機制引入了C++,其基本思想是讓函數在發現自己無法處理的錯誤時拋出一個異常,然後由其調

異常規範 , 拋出異常 , c++ , 後端開發 , c , 異常類型

Turbo_K - 如何實現數據庫的不停服遷移?

數據庫不停服遷移 是指在不影響現有系統正常運行的情況下,進行數據庫的遷移操作。這對於保障系統的高可用性、減少停機時間以及提高業務連續性至關重要。以下是幾種常見的實現數據庫不停服遷移的方式和步驟。 1. 數據庫遷移的需求與挑戰 在進行數據庫遷移時,常見的挑戰包括: 業務不中斷:遷移過程中必須確保業務正常進行,避免影響客户或用户。 數據一致性:源數

數據同步 , 數據 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA

自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker:技術選型避坑指南》(十二)

一、為什麼要遷移到 K8s?Docker Compose 的 3 個不可逾越瓶頸 1. Docker Compose vs K8s:核心能力對比(遷移的本質原因) 能力維度 Docker Compose(單機

Deployment , Pod , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , Docker

xiongood - Vue 中 slot 的使用方法

Vue 中 slot 的使用方法 在 Vue 組件化開發中,slot(插槽)就像組件預留的 “靈活接口”,讓父組件能向子組件的指定位置插入自定義內容,既保留了子組件的結構複用,又賦予了內容定製的靈活性,避免了組件過於僵硬。無論是簡單的文本插入,還是複雜的組件嵌套,slot 都能輕鬆應對,是組件複用與定製的核心工具。 最基礎的是默認插槽,子組件中預留一個未命名的插槽,父組件在使用子

數據 , 自定義 , 插槽 , 後端開發 , JAVA

Python與SEO - 鹹魚流出全功能版聯想12代你主機,支持12-14代處理器,M2+SATA雙盤位,可上es及qs處理器,性價比拉滿!

英特爾平台目前值得關注和分享的無疑是提升巨大的兩大平台,一個是英特爾八代,另一個則是英特爾十二代,曾經的釘子户交接到12代,奈何一代價位更比一代價位高,關鍵還真沒得選擇,尤其是該類平台迷你主機。很多老哥包括個人都在等着大船靠岸的一天,期待能夠把價格打下來,如今的價位確實溢價太高,真心太高了,關鍵還是準系統。比如下面這款聯想12代tiny8 迷你主機,雖説

內存插槽 , 教程推薦 , 後端開發 , 接口設計 , Python

oioihoii - 單鏈表反轉:從基礎到進階的完整指南

單鏈表反轉是數據結構與算法中的經典問題,它不僅考察對鏈表結構的理解,也考驗編程思維和技巧。本文將帶你從基礎實現到高級應用,全面掌握單鏈表反轉。 1. 理解單鏈表 在深入反轉算法之前,我們先回顧單鏈表的基本結構: class ListNode: def __init__(self, val=0, next=None): self.val = val

遞歸 , 後端開發 , 鏈表 , harmonyos , Python

蒙奇D索隆 - 【操作系統】408操作系統核心考點精講:第二章——進程的概念、組成與特徵​

(進程) 導讀 大家好,很高興又和大家見面啦!!! 在前面的內容中我們介紹了【操作系統】的基本概念、發展歷程、運行環境以及體系結構等重要內容。這些內容讓我們對【操作系統】有了一個初步的印象與瞭解。 從本篇內容開始,我們將進入【操作系統——第二章——進程與線程】的學習。在這個章節中,我們將會學習以下知識點: 進程與線程 CPU調度 同步與互斥

yyds乾貨盤點 , 操作系統 , c++ , 後端開發 , 考研 , c , 408

最多選5個技能 - 信息系統監理師軟考備考指南:質量控制與測試管理專題精講

信息系統監理師軟考備考指南:質量控制與測試管理專題精講 一、質量標準與度量指標 1. 質量標準體系 題目1:在信息系統項目中,最基礎的質量標準是( ) A. 符合用户需求 B. 採用先進技術 C. 文檔規範完整 D. 過程符合規範 解析:正確答案A。符合用户需求和規格説明是質量的最基本標準,其他都是派生標準。 題目2:ISO

驗收測試 , 質量保證 , 後端開發 , 用户需求 , Python

軟件求生 - 面試官問我:Redis內存滿了會怎樣?我笑着講了一個真實事故

你以為Redis只是個簡單的緩存?不,它吃內存的速度堪比我深夜點外賣的速度。今天我們就通過一個真實的“線上事故”,聊聊Redis的物理資源消耗、內存滿了會發生什麼、以及我們該怎麼優雅地做內存優化。 引言 那天,我正愜意地泡着咖啡,準備開個早會。結果Slack上一個紅色警告信息像驚雷一樣炸響: “Redis節點內存使用率100%,應用開始大量超時!”

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 緩存 , 數據庫

資深程序設計 - 基於微信小程序的民宿預定系統

1、研究背景 隨着互聯網技術的飛速發展以及移動設備的普及,人們的生活方式和消費習慣發生了深刻變化。在旅遊出行領域,微信小程序作為一種新興的應用形式,憑藉其便捷性、無需下載安裝的特點,迅速成為用户獲取服務的重要渠道。民宿作為一種個性化、多樣化的住宿選擇,受到越來越多遊客的青睞。它不僅提供了一種不同於傳統酒店的住宿體驗,更能讓遊客深入當地生活,感受獨特文化氛圍。民宿預訂過程中仍

微信小程序 , yyds乾貨盤點 , MySQL , 管理系統 , 後端開發 , JAVA

Ambition的後花園 - 現在ai寫代碼這麼厲害,程序員的出路在哪裏

面對AI編程能力的飛速進步,程序員的職業發展並非走向終結,而是開啓了一場深刻的轉型。未來的核心出路不在於與AI比拼代碼編寫速度,而在於將AI作為強大的協作工具,將自身角色從“代碼實現者”提升為“複雜問題的定義者和解決者”。 為了讓你快速把握未來程序員的關鍵發展方向,下面這個表格梳理了核心的轉型路徑和所需能力。

編程能力 , 架構設計 , 後端開發 , JAVA , 解決方案

lenglingx - Guava之Stopwatch

Stopwatch主要用於時間統計吧 其實不光Guava,Apache Commons, 以及Spring Utils工具集都有StopWatch這個工具。 Guava的Stopwatch的例子代碼TestStopWatch.java package com.cqsym.lmdw1.testguava; import com.google.common.base.Stopwatch; im

sed , System , i++ , 後端開發 , JAVA