目錄FastDFS概述Fastdfs原理安裝Fastdfs整合Nginx模組安裝NginxSpringBoot整合FastdfsFastDFS概述
FastDFS是一個開源的輕量級分散式檔案系統

2022-05-13

目錄前言語意：拓撲：模擬：驗證：gzip_proxied的引數解析：小結：總結前言
HTTP中包體【body】壓縮協商對應的頭欄位為Accept-Encoding/Content-Encoding

2022-05-13

Nginx支援靜態和動態兩種包體gzip壓縮方式,分別對應模組ngx_http_gzip_static，ngx_http_gzip。
我們知道gzip是CPU密集型的應用，實時動態壓縮比

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目錄Nginx組態檔結構Nginx紀錄檔切割root 與 alias使用GZIP壓縮提升請求效率location匹配規則解析使用SwitchHosts模擬本地域名解析Nginx跨域

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目錄概述實現效果實現1. 多geoserver部署2. nginx設定3. 前端呼叫概述
為了提高服務的存取速度，減輕geoserver服務的壓力，同時避免服務節點出現

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目錄方法一 row_number()方法二lead() 或 lag()建表、insert資料
create table tmp_login (
user_id int(11) ,
login_date datetime
);

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目錄SQL 欄位資料型別檢視資料庫資訊語句SQL 語句建立、刪除 資料庫 資料表向表中新增、刪除 記錄、查詢記錄修改表名，新增、修改、刪除 欄位，

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目錄場景1: 中小型公司Redis快取架構以及線上問題實戰場景2: 大廠線上大規模商品快取資料冷熱分離實戰場景3: 基於DCL機制解決熱點快取並行重

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目錄1.日期和時間型別概覽2.日期和時間相關函數3.日期和時間欄位的規範查詢前言：
在專案開發中，一些業務表欄位經常使用日期和時間型別，而且後續

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目錄前言：1、欄位型別不匹配導致的索引失效2、被索引欄位使用了表示式計算3、被索引欄位使用了內建函數4、like 使用了 %X 模糊匹配5、索引欄

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目錄方法一：基於Redis的setnx的操作方法二：基於Redis的資料結構zset方法三：基於Redis的令牌桶演演算法方法一：基於Redis的setnx的操作
我們在使用

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目錄問題描述：如圖所示：解決步驟：步驟一：註釋掉redis.window.conf檔案中的bind屬性設定。步驟二：把protected-mode屬性設定no問題描述：
redis遠端伺

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目錄前言一、Redis 的阻塞點4 類互動物件和具體的操作之間的關係：切片叢集範例互動時的阻塞點二、可以非同步執行的阻塞點三、非同步的子執行

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目錄邏輯資料匯出（備份）邏輯資料匯入（恢復）綜合範例例一檢視備份刪除資料並測試例二匯入資料庫例三建立資料庫 儲存邏輯資料匯出（備份）
用法：
select

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一、MessageBox彈出框
MessageBox.Show（<字串> Text, <字串> Title, <整型> nType，MessageBoxIcon）;
第一個引數是 String 型別，表示提示框裡面的

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概念:多型是什麼它就相當於區別對待,比如買票這個行為，當普通人買票時，是全價買票；學生買票時，是半價買票；軍人買票時是優 先買票。再者就是再舉個

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目錄簡介XmlFrameDecoderXmlDecoder總結簡介
在json之前，xml是最常用的資料傳輸格式，雖然xml的冗餘資料有點多，但是xml的結構簡單清晰，至今仍然運

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一、概述
System.Net.WebClient屬於高層類、使用簡單。均支援非同步版本。支援http,https,fpt,files等URI。
建議不要將 WebClient 類用於新

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目錄1.基於大濾波器尺寸分解折積1.1分解到更小的折積1.2. 空間分解為不對稱折積2. 利用輔助分類器3.降低特徵圖大小Inception-V3模型：總結：《Re

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目錄學習前言1、殘差網路2、不同大小折積核並行折積3、利用(1,x),(x,1)折積代替(x,x)折積4、採用瓶頸(Bottleneck)結構5、深度可分離折積6、

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目錄1.訊息丟失1.生產者傳送失敗2.消費者消費失敗3.佇列因為自身體原因丟失資料2.訊息順序1.kafka2.rocketMQ3.rabbitMQ3.訊息重複1.訊息丟失

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目錄一、人臉檢測演演算法分類二、Haar分類器演演算法2.1 人臉檢測的大概流程2.2 Haar-like特徵2.3 Adaboost演演算法2.4 弱分類器的構建2.5

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目錄1.定義Loss Function2.Gradient Descent3.求偏微分4.反向傳播5.總結BP演演算法是適用於多層神經網路的一種演演算法，它是建立在梯度下降法

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目錄前言AbstractIntroductionFederated LearningPrivacyFederated OptimizationThe FederatedAveraging AlgorithmExperimental ResultsIncr

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目錄前言I. FedAvgII. FedProxIII. 實驗IV. 總結前言

題目： Federated Optimization for Heterogeneous Networks
會議： Conference on Machin

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