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05:15 PM · Oct 25 ,2025

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技術員阿偉 - 《遊戲平衡的高階解法:強化學習主導的參數迭代策略》

平衡從來不是靜止的數值等式,而是玩家行為與遊戲規則持續博弈的動態生態。傳統人工調參始終難以突破“滯後性”與“片面性”的桎梏—當設計師依據上週的對戰數據回調某類角色強度時,玩家早已通過新的技能組合形成新的meta玩法,導致資源產出與對戰節奏的連鎖失衡;而依賴固定閾值的平衡機制,又無法捕捉不同段位、不同場景下玩家的差異化需求。這種失衡的本質,是遊戲參數與玩家

遊戲 , redis , 數據 , 數據庫 , 開發者 , 迭代

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數據庫知識分享者小北 - 雲原生數據倉庫 AnalyticDB Supabase 商業化正式上線!

AnalyticDB PostgreSQL 版 Supabase 是基於開源 Supabase 深度增強的全託管應用開發平台。它提供數據庫、用户鑑權、邊緣函數等核心功能,並結合阿里雲基礎設施,提升性能和安全性。與開源自託管方案相比,該平台具備全面的託管能力,支持按需選擇計算與存儲規格,原生支持支付寶、微信等第三方 OAuth 功能,彌補了開源方案的不足,保持與 Supabase

MySQL , 支付寶 , 數據倉庫 , 數據庫 , server , postgresql , Supabase

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南國以南i - 對線面試官系列:MySQL 常見面試題,你能答對幾道?

@ 目錄 前言 背景 1. 什麼是存儲過程?有哪些優缺點? 2. 數據庫三個範式是什麼 3. 索引是什麼?有什麼作用以及優缺點? 4. 什麼時候要創建索引? 5. 索引分類有哪些? 6. 索引的數據結構: 7. 為什麼使用B+Tree作為索引: 8. MySQL 索引底層結構為什麼使用 B+樹? 9. B+ 樹的葉子節點鏈表是單向還是雙向?

數據庫

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mob64ca14038b36 - 大數據hoodap 和mysql

這篇文章看似比較了兩個不同的觀點,實際上兩個人説的並不是一回事兒。RyanBetts講的是SQL作為一種標準化、交互性極強的語言本身,依然會在大數據庫時代的非關係型數據庫中發揮作用。BobWiederhold講的是關係型數據庫是縱向發展(大集中模式:拼命增強主機性能、拼命增強一個磁陣內的存儲),而非關係型數據庫適合橫向擴展(拼命加廉價的主機與存儲),大數

大數據 , MySQL , nosql , 大數據hoodap 和mysql , relational database , 數據庫 , SQL

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nahandeyagao_dv9dhp - 閒魚API接口:商品詳情的實時同步

在當今互聯網時代,二手交易市場如同一片充滿生機的藍海,吸引着無數弄潮兒。在這片藍海中,閒魚平台以其獨特的魅力,成為了廣大用户的交易首選。為了讓更多開發者和企業充分利用這一平台資源,閒魚推出了商品詳情API接口,為廣大開發者開闢了一條獲取商品信息的綠色通道。 閒魚商品詳情API接口,作為閒魚平台對外開放的重要服務之一,其主要作用是讓開發者能夠通過編程方式,輕鬆獲取平台上商品的具體信息。該接口涵蓋了商

大數據處理 , 淘寶開放平台 , 大數據 , API , 數據庫

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智能開發者 - hive並行insert into同一張表是否會漏數據

一、如何更高效率地插入大量數據 1、INSERT INTO workinfo (column1, column2) VALUES (1, 2), (2, 3),(4,5);,這樣可以減少一些INSERT語句 2、推薦多線程並行插入 代碼範例: PreparedStatement ps = con.prepareStatement(sql)

服務器 , 大數據 , hive , 數據庫 , ci

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貓哥_kaiye - 數據庫性能實測:Docker 開銷、連接方式、MySQL vs PostgreSQL 全面對比

本文通過多組對照實驗,測試 Docker 容器化開銷、網絡連接方式、數據庫版本、MySQL 與 PostgreSQL 性能差異,揭示影響數據庫性能的真正因素。 測試背景 網上關於數據庫性能的説法眾説紛紜: "Docker 部署數據庫有性能損耗" "PostgreSQL 比 MySQL 快" "Unix socket 比 TCP 快" 為了搞清楚真相,我在阿里雲 ECS 上進行了一系

數據庫

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mb61c46a7ab1eee - 實用指南:告別複雜配置:用Milvus、RustFS和Vibe Coding,60分鐘DIY專屬Chatbot

作為一名全棧工程師,我一直在尋找更高效的方式構建智能應用。 本文將分享如何利用 Milvus、RustFS 和 Vibe Coding 技術組合,在短時間內打造一個具備長期記憶能力的對話機器人。 目錄 一、為什麼選擇這個技術棧? 1.1 各組件核心價值 二、環境搭建:10分鐘快速開始 2.1 使用Docker Compose

API , 加載 , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML

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南大通用GBase - 南大通用GBase 8c 函數體系:多模架構下的業務賦能與性能優化實踐

作為南大通用打造的多模多態分佈式數據庫,GBase 8c 不僅在存儲架構、高可用設計上具備差異化優勢,其函數體系更是支撐複雜業務邏輯、優化數據處理效率的核心組件。GBase 8c 的函數體系針對多模存儲(行存、列存、向量、內存)場景進行了深度增強,覆蓋系統函數、用户自定義函數(UDF)、聚合函數、窗口函數等全類型,既能滿足常規數據處理需求,又能適配政務、醫療、金融等行業的複雜業務

數據 , MySQL , 數據庫 , GBase 8c , 聚合函數 , 函數體

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BinTools圖爾茲 - SQL 解析在 CloudQuery 中的應用

hi 好久不見!今天將為大家帶來一期乾貨滿滿的技術分享。 作為一款數據庫管控平台,大家通常認為 CloudQuery 的核心能力是對平台的管控,包括統一入口管理、權限體系、審計分析等,但實際上CloudQuery 的核心技術點之一在於其獨特的SQL 解析能力。 01SQL 解析功能界定 SQL 解析是指將結構化查詢語言( SQL 語句)轉換成可以被數據庫系統理解和執行的內部表示形式的過程。在執行

數據庫 , sql語句 , SQL

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Python與SEO - 鹹魚流出388元11代筆記本,自帶15.5寸1080P高清大屏,N5095+12G+256G存儲,帶屏幕的飛牛雲NAS聖體?

隨着國產供應鏈的成熟,尤其公模模具的普及,國產品牌以攀升為代表的上網本可謂是雨後春筍般冒出來。這類上網本長着同一副面孔,內裏也幾乎完全一樣,也就是印的logo不一樣,雖然性能弱雞,但如果合用還是不錯的,起碼整體價位是打下來了,不要説每個人的需求都是打遊戲哈!這不,有刷到一款國產上網本,價格算是一般,但是好在是整機配置,可供參考!

固態硬盤 , 低功耗 , MySQL , 數據庫 , 電腦 , 接口設計

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億坊軟件 - 從源碼層面看多商户系統如何促進商家與消費者的深度互動?

在當今競爭激烈的電商領域,一個成功的多商户商城(如淘寶、京東)不僅僅是一個交易平台,更是一個充滿活力的生態社區。其核心競爭力之一,就在於能否有效地促進商家與消費者之間的互動與合作。本文將從開發者視角出發,深入探討在多商户商城系統源碼中,我們可以通過哪些功能設計與技術實現,來搭建這座溝通與合作的橋樑。 一、 為什麼互動與合作如此重要? 在深入代

功能點 , MySQL , 源碼系統 , 數據庫 , 源碼實現 , 開源 , 開發者

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尼羲 - 什麼是動態數據脱敏?

動態數據脱敏(DDM)動態更改返回給應用程序或用户的數據庫記錄,以此來實時保護敏感數據,且不會更改靜態數據。 DDM 與靜態數據脱敏(SDM)不同。SDM 創建原始數據永久更改、不可逆轉的副本,而 DDM 則是在訪問時對數據進行即時修改。這種動態方法可確保敏感數據在查詢執行過程中受到保護,而不會改變靜態的基礎數據。 (一)應用場景 SDM 的主要應用場景

yyds乾貨盤點 , 數據 , MySQL , 數據庫 , 敏感數據

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imking - mongodb Aggregation聚合操作之$lookup

背景:$lookup的核心作用與應用場景 跨集合關聯(Cross-collection Joining)是MongoDB聚合框架的核心能力,而$lookup是實現這一功能的關鍵階段 與傳統SQL的JOIN不同: 文檔友好型設計:結果以嵌套文檔形式輸出,保留NoSQL靈活性 非破壞性操作:原文檔

spark , 字段 , 關聯查詢 , 數組 , 大數據 , mongodb , 數據庫

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wang_yb - 掌握相關性分析:讀懂數據間的“悄悄話”

在數據分析的江湖裏,我們經常會聽到老闆或業務方拋出這樣的問題: “現在的年輕人越晚睡,買護膚品是不是越瘋狂?” “我們APP的各種優惠券,真的能提升用户的留存率嗎?” “天氣越熱,這隻股票是不是跌得越慘?” 面對這些問題,很多新人容易犯 “憑感覺” 的錯誤:“我覺得應該有關係吧……” 數據分析不相信“我覺得”,只相信證據。 而尋找變量之間關係強弱的這個過程,就叫做相關分析。 今天,就帶大

數據庫

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mob64ca13fe62db - (轉載)Spring異常處理@ExceptionHandler

@ExceptionHandler原理淺析 初始化 初始化 ExceptionHandlerExceptionResolver#exceptionHandlerAdviceCache 初始化方法:initExceptionHandlerAdviceCache() public static ListControllerAdviceBe

oracle , 優先級 , 初始化 , 數據庫 , JAVA

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信息流星 - 多維數據模型

在我們日常的數據處理中,你是否也深受其擾? Excel 地獄:VLOOKUP、INDEX-MATCH 寫到吐,表格關係複雜後,公式又長又慢,還極易出錯。 數據庫高牆:明知 MySQL 等關係型數據庫能解決問題,但 ER 圖、SQL JOIN、搭建服務,學習成本和開發週期都讓人望而卻步。 多維數據困局:項目管理、銷售數據、客户信息...數據之間盤根錯

數據 , 數據庫 , SQL , 前端開發 , Javascript

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京東雲開發者 - Redis 異步客户端選型及落地實踐

作者:京東科技 王晨 Redis異步客户端選型及落地實踐 可視化服務編排系統是能夠通過線上可視化拖拽、配置的方式完成對接口的編排,可在線完成服務的調試、測試,實現業務需求的交付,詳細內容可參考:https://mp.weixin.qq.com/s/5oN9JqWN7n-4Zv6B9K8kWQ。 為了支持更加廣泛的業務場景,可視化編排系統近期需要支持對緩存的操作功能,為保證編排系統的性能,服務的執行

redis , keyvaluepair , 客户端 , 數據庫 , nio

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songofhawk - Python + Sqlalchemy 對數據庫的批量插入或更新(Upsert)

本篇承接上一篇《Mysql 數據庫的批量插入或更新(Upsert)》的內容,來看看在 Python 中,怎麼實現大量數據的 upsert(記錄存在就更新,不存在則插入)。 由於不同數據庫對這種 upsert 的實現機制不同,Sqlalchemy 也就不再試圖做一致性的封裝了,而是提供了各自的方言 API,具體到 Mysql,就是給 insert statement ,增加了 on_duplicat

海量數據 , sqlalchemy , 數據庫 , 優化 , Python

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mb61c46a7ab1eee - 深入解析:從容器化到自動化:Spring Boot 項目 Docker 部署與 GitLab CI/CD 集成 Harbor 全流程

在現代微服務架構中,容器化和自動化流水線是必備技能。本文將帶你完成兩個關鍵步驟: Spring Boot 項目容器化 —— 使用多階段 Dockerfile 構建輕量、安全的運行鏡像。 CI/CD 自動化 —— 藉助 GitLab CI/CD,將鏡像自動構建並推送到 Harbor 私有倉庫。 參考閲讀:Java Spring Boot 項目

MySQL , 推送 , 數據庫 , Docker

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老紀的技術嘮嗑局 - OceanBase Session ID 之謎

一. 寫作原因 遇到了 3 個事情,讓我想到要好好梳理一下 session id 的相關知識。 發現一個事務中查到的 OceanBase 的 session id 會發生變化(其實也算沒有變,原因下文會説)。 查到的 session id 在使用 kill 命令時候報錯找不到該 ID(不是因為 ID 真的不存在或者變化了)。 通過不同的查詢方式,查到很多和 session id 有關的 I

數據庫 , session

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極限實驗室 - 使用 Docker Compose 簡化 INFINI Console 與 Easysearch 環境搭建

前言回顧 在上一篇文章《搭建持久化的 INFINI Console 與 Easysearch 容器環境》中,我們詳細介紹瞭如何使用基礎的 docker run 命令,手動啓動和配置 INFINI Console (1.29.6) 和 INFINI Easysearch (1.13.0) 容器,並實現了關鍵數據的持久化,解決了重啓後配置丟失的問題。 手動操作雖然能讓我們深入理解 Docker 的核心

console , 數據庫 , Docker

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瀟湘隱者 - MySQL權限管理的坑你踩了沒有?

假設有這麼一個需求,開發人員要求你創建一個賬號test,要求這個賬號有創建表,查詢,更新,刪除表的權限, 如下例子所示 mysql select version(); +-----------+ | version() | +-----------+ | 8.4.5 | +-----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql create database

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大仲馬小茶花 - 解密全網大模型都在推薦的數據對接工具

史上最全各大AI模型對數據集成平台分析彙總 在企業數字化轉型的深水區,異構系統間的數據割裂已成為制約業務敏捷性的核心瓶頸。當ERP、MES、WMS、CRM等系統因技術棧差異(.NET/Java/Python)、協議碎片化(REST/SOAP/數據庫直連)及數據模型衝突(多組織/多幣種/税則邏輯)形成"數據孤島"時,傳統ESB或自研微服務方案往往陷入開發週期冗長、運維成本高企、實時性難保障的困局。

教程 , 知識 , 數據庫 , 人工智能

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