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05:15 PM · Oct 25 ,2025
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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 【完整源碼+數據集】武器刀具數據集，yolov8武器刀具檢測數據集 4098 張，武器刀具識別數據集，安防監控武器刀具識別系統實戰教程 - 教程

一、武器刀具識別數據集介紹 【數據集】yolov8武器刀具檢測數據集 4098 張，目標檢測，包含YOLO/VOC格式標註，訓練、驗證、測試集已劃分。 數據集中標籤包含2種分類：names: ['guns', 'knife']，代表槍械、刀具。 檢測場景為道路、商場、辦公大樓、公園、槍械軍工廠等場景，可用於交通樞紐與重點場所安檢、公共場

數據集 , redis , xml , 數據庫 , 深度學習

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u_15731880 頭像

wx62df820aeac21 - C++ SLT之 set

1. 核心特性 • 唯一性：元素自動去重，不允許重複值。 • 有序性：元素默認按升序排列（可通過自定義比較器改變順序）。 • 不可修改：元素值不可直接修改（可能破壞排序），需先刪除再插入新值。 • 關聯容器：通過鍵（即元素本身）訪問，支持高效查詢（對數時間複雜度）。 2. 底層實現 通常基於紅黑樹（平衡二叉搜索樹）實現

redis , 算法 , 迭代器 , 開發語言 , 自定義 , 數據庫 , c++

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u_16640750 頭像

雲和恩墨 - 技術精講丨從 Oracle 出發，洞察跨庫遷移中的查詢優化與改寫

導讀 在數據庫從 Oracle 遷移到 openGauss 等國產數據庫的過程中，SQL 看似能跑，但邏輯與性能問題往往在細節處暴露。不同數據庫在優化器、執行順序、索引選擇、表達式處理上的差異，會導致結果不一致、延遲升高，甚至出現隱形的業務風險。那麼如何規避這些遷移“暗坑”？本次分享結合項目中的典型案例，拆解最容易踩坑的 SQL 模式，幫助大家在遷移時少走彎路、提升整體性能

oracle , 子查詢 , 數據 , 執行計劃 , 數據庫

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OBCE666 頭像

OBCE666 - vivo國產數據庫技術儲備，突破大規模數據的存儲與性能瓶頸

作者：杜霆，vivo互聯網存儲運維負責人 vivo 是一家以智能終端和智慧服務為核心的科技公司，服務全球 5億+ 用户，公司內分設多條業務線，其中vivo互聯網業務在近兩年內完成底層數據庫方案的升級以更好地支撐業務發展。業務使用OceanBase後，解決了原本的MySQL在大規模數據場景下的存儲與性能使用瓶頸，高併發數據更新效率提升60%，複雜查詢性能提升80%，存儲成本降低50%。 曾支撐數千套

數據庫

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u_16123788 頭像

wx646b12d2b10e1 - pt-online-schema-change修改表結構

1 工具原理 pt-online工具主要是為了實現在線修改表結構，避免執行執行造成的鎖表時間太長問題。其運行原理是按執行的SQL命令創建新表，把原表的數據同步到新表內，然後刪除原表，把新表的表名修改為原表表名。 2 業務背景 大部分表的設計包含json字段，由於json字段不能之間創建索引，導致慢SQL。針對這一問題，目前的解決方案是表內添加不同條件的虛擬列。在

字段 , pt , MySQL , 數據庫 , SQL , Json

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luoping 頭像

mb43f60adeco02a - PG系列：在 ​​psql​​ 客户端中定義參數與動態賦值

我們的文章會在微信公眾號IT民工的龍馬人生和博客網站( www.htz.pw )同步更新 ，歡迎關注收藏，也歡迎大家轉載，但是請在文章開始地方標註文章出處，謝謝！ 由於博客中有大量代碼，通過頁面瀏覽效果更佳。 作為一名長期使用從事Oracle數據庫的人員，習慣了在sqlplus中各種動態參數賦值，但是在 PostgreSQL 的命令行客户端 psql 中，

命令行 , nosql , 賦值 , 數據庫 , SQL

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u_15654855 頭像

此星光明 - Nimbus-7 太陽和地球通量數據（原生二進制格式）

Nimbus-7 Solar and Earth Flux Data in Native Binary Format 簡介 NIMBUS7_ERB_SEFDT 數據集是由 Nimbus-7 地球輻射收支 (ERB) 儀器數據生成的太陽和地球輻射通量數據磁帶 (SEFDT)。SEFDT 項目的主要目的是生成一個僅包含太陽數據和廣角地球輻射通量數

數據挖掘 , 大數據 , 數據庫 , Css , NASA , 前端開發 , HTML , Python

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starrocks 頭像

StarRocks - 從InfluxDB到StarRocks：Grab實現Spark監控平台10倍性能提升

Grab 是東南亞領先的超級應用，業務涵蓋外賣配送、出行服務和數字金融，覆蓋東南亞八個國家的 800 多個城市，每天為數百萬用户提供一站式服務，包括點餐、購物、寄送包裹、打車、在線支付等。 為了優化 Spark 監控性能，Grab 將其 Spark 可觀測平台 Iris 的核心存儲遷移至 StarRocks，實現了顯著的性能提升。新架構統一了原本分散在 Grafana 和 Superse

spark , 大數據 , iris , 數據庫 , 物化視圖

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u_16213631 頭像

mob64ca1403c772 - BaaS後端即服務 - 概念篇_weixin

aws-amplify-js後端即服務(BaaS)架構詳解 AWS Amplify是一個面向前端和移動開發者的JavaScript庫，用於構建雲支持的應用程序。它提供了跨不同雲操作類別的聲明式和易於使用的接口，非常適合任何基於JavaScript的前端工作流和React Native移動開發者。默認實現適用於亞馬遜網絡服務(AWS)

redis , AWS , amazon , 數據庫 , storage

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u_16099280 頭像

編程小達人之心 - 數據庫運維需要會docker嗎

隨着MySQL應用的不斷普及和自身發展，如何更好的優化MySQL和使用MySQL，依然是一個比較有挑戰的問題，尤其是在業務快速增長的場景下。本次分享主要介紹一些通用的運維優化實踐和問題，以及未來的一些方向。 目錄 MySQL的優勢和劣勢 數據庫規範化 Sharding拆分 數據庫備份

MySQL , 雲計算 , 運維 , 數據庫運維需要會docker嗎 , 數據庫 , memcached , Docker

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lanyiyun666 頭像

藍易雲 - 藍易雲cdn:10個非常有用的Python庫，你知道幾個？

下面這 10 個 Python 庫，我不止“知道”，而且它們在做 span style="color:red"CDN平台/span、span style="color:red"控制枱/span、span style="color:red"自動化運維/span、span style="color:red"高併發接口/span 時，基本屬於“上了就回不去”的生產力工具🙂 10個非常有用的 Pyth

mariadb , 數據庫 , postgresql , sqlite , SQL

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winfacter 頭像

winFacter - Next-DBM 數據庫堡壘機 LDAP數據同步

官網 https://doc.aiputing.com/dbm 企業輕量級數據庫審計版本管理系統Next-DBM支持數據庫連接日誌審計，代理權限統一管理。 數據庫堡壘機, 支持數據版本管理。支持數據庫腳本自動構建部署實施。 支持WEB操作數據庫基本管理功能。 LDAP數據同步 系統設置LDAP配置輸入正確的LDAP信息點擊更新後再同步 同步前用户組只有兩個組 用户也只有兩個 同步成功後自動

MySQL , 數據庫

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u_16213701 頭像

mob64ca14147fe3 - MySQL用户權限管理圖文詳解-mysql教程

目錄 一：本節⽬標 二：應⽤場景 三：⽤⼾ 3.1 查看⽤⼾ 3.2 創建⽤⼾ 3.2.1 語法 3.2.2 注意事項 3.2.3 ⽰例 3.4 修改密碼 3.4.1 語法 3.5 刪除⽤⼾ 3.5.1 語法 3.5.2 ⽰例 四：權限與授權 4.1.1 語法 4.1.2 ⽰例

MySQL , 數據庫 , 後端開發 , harmonyos

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u_16213699 頭像

mob64ca1414098d - 存儲架構總覽視圖

3. 存儲結構 首先，oracle數據庫的存儲結構可以分為邏輯存儲結構和物理存儲結構,對於這兩種存儲結構，oracle是分別進行管理的。 邏輯存儲結構：oracle內部的組織和管理數據的方式。 物理存儲結構：oracle外部（操作系統）組織和管理數據的方式。 3.1 oracle的邏輯存儲結構

表空間 , 存儲架構總覽視圖 , 數據文件 , 架構 , 數據庫 , 後端開發

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u_16717381 頭像

Turbo_K - mybatis 分頁插件的實現原理是什麼？

MyBatis 分頁插件的實現原理通常基於 SQL 語句的攔截和改造，它通過攔截 MyBatis 執行 SQL 的過程，動態修改查詢語句，加入分頁信息（如 LIMIT、OFFSET、ROWNUM 等），從而實現對查詢結果的分頁。分頁插件可以簡化分頁操作，避免手動修改每個查詢的 SQL。 在這裏，我們以 PageHelper 插件為例來講解分頁插件的實現原理。PageHelp

分頁 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA , SQL

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yangjunfeng 頭像

yangjunfeng - 千兆卡？時代的產物

近期某客户現場的數據庫，頻繁重啓。總之差不多都在凌晨重啓。rac1和rac2節點。jdbc配置的鏈接在rac2，客户本地的一些cron在rac1上。每次頻繁重啓都是ORA-600[kjctr_pbmsg:badbmsg2],lms kill掉進程。 根據MOS相關的解決方案，可以考慮加大私網網卡的MTU，並且交換機支持巨貞協議。 沒有得到解決，還是反覆

oracle , 數據塊 , 數據庫 , server , ide

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u_17555432 頭像

學無止境9876 - shell腳本

一.創建腳本 1.創建一個111的自動化腳本,shell腳本以.sh為結尾 vim 111.sh 2,腳本格式開頭 #!/bin/bash 二,變量 變量由字母.數字,下劃線組成,不能以數字開頭,變量名不能有空格,特殊符號,等號兩邊不可有空格,若輸出的值有特俗符號,需要用雙引號包裹 name=

運維 , bash , 數據庫 , Nginx

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anson12315 頭像

anson12315 - 【信創全解】第6章：國內外技術對比分析

1.1 CPU芯片技術對比 1.1.1 架構差異 國外主流架構： x86架構：Intel和AMD主導，生態成熟，性能強勁 ARM架構：ARM公司授權，移動設備領域佔優 RISC-V：開源指令集架構，發展潛力巨大 國內主要架構： ARM架構：飛騰、鯤鵬等基於ARM授權 MIPS架構：龍芯早期基於MIPS，現已發展自主LoongAr

數字化轉型 , 中間件 , yyds乾貨盤點 , office , 數據庫

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yinuo112 頭像

程序員一諾python - 【爬蟲開發】爬蟲開發從0到1全知識教程第13篇：scrapy爬蟲框架【附代碼文檔】

🏆🏆🏆教程全知識點簡介：1.Mongodb數據庫包括介紹、mongodb簡單使用（mongodb服務端啓動、啓動mongodb客户端進入mongo shell）。2. scrapy爬蟲框架涵蓋 ip使用、啓動爬蟲、停止爬蟲、scrapyd webapi。3. Gerapy包含通過Gerapy配置管理scrapy項目。4. appium移動端抓取涉及appium自動控制移動設備、appium

數據庫 , 爬蟲 , 後端 , Python

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u_14126 頭像

網猴兒 - 基於api的搜索引擎

方法一：利用各大搜索的收錄 script type="text/javascript" function Gsitesearch(curobj){ var domainroot=curobj.domainroot[curobj.domainroot.selectedIndex].value curob

word , 基於api的搜索引擎 , 搜索引擎 , 大數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , ASP

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marvelyu 頭像

擁抱技術的老餘 - opengauss主備同步代碼解讀

線程角色與全局結構 WalSender（主） 源碼：src/gausskernel/process/replication/walsender.cpp 主結構：knl_t_walsender_context（單線程上下文） 全局槽位：WalSndCtlData walsndctl（

wal , MySQL , 數據庫

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u_13633 頭像

daleiwang - RAG架構設計圖

高可用不僅包括：系統失敗或者崩潰、應用層或者中間層錯誤、網絡失敗、介質失敗、人為失誤還包括：分級與容災、計劃宕機與維護，也就是説高可用不僅僅是應該考慮到系統本身的問題還應該考慮到天災人禍，並且有一套簡單的系統維護方法。 最佳的實例，其中最上面3泰代表客户端的應用主機，接下來是1+1的dataguard環境，而dataguard的primarysit

oracle , RAG架構設計圖 , 架構 , 數據庫 , 後端開發 , 單點故障 , 高可用

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xzqcsj 頭像

愛學習的懶洋洋 - 【MySQL優化】扔掉ORDER BY RAND()！隨機推薦的性能提升方案

MySQL系列文章 面對海量數據隨機推薦需求，如何平衡性能與隨機性成為關鍵挑戰 背景與需求分析 在電商平台開發中，我們經常需要實現“隨機推薦”功能：從商品庫中隨機選取指定數量的商品展示給用户。假設商品表（product）有10000條數據，需要隨機獲取3個不重複的商品。 許多開發者第一反應是使用 ORDER BY RAND() 實現（如果你不知道，那當我沒説），但這種方法的性能代價極高，在

數據庫

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youyudechongdianqi 頭像

youyudechongdianqi - 安全可靠數據庫選型之阿里雲PolarDB分佈式版V2.0

阿里雲 PolarDB 數據庫管理軟件（分佈式版）V2.0 ，安全可靠的集中分佈式一體化數據庫管理軟件。點此查看詳情 PolarDB 數據庫管理軟件（分佈式版）V2.0 於2024年9⽉通過數據庫安全可靠測評，測評結果公示 一、PolarDB 分佈式版 V2.0 產品方案介紹 阿里雲 PolarDB 數據庫管理軟件（分佈式版）V2.0 （簡稱 PolarDB 分佈式版 V2.0）採用 Sh

信創 , 阿里雲 , 數據庫

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