PolarDB 开源基础教程系列 1 架构解读
PolarDB 是阿里云研发的云原生分布式数据库，基于 PostgreSQL 开源版本，旨在解决传统数据库在大规模数据和高并发场景下的性能和扩展性问题。其主要特点包括：
1. **存储计算分离架构**：通过将计算与存储分离，实现极致弹性、共享一份数据以降低成本、透明读写分离。
2. **HTAP 架构**：支持混合事务处理和分析处理（HTAP），能够在同一系统中高效执行 OLTP 和 OLAP 查询。
3. **优化的日志复制机制**：采用只复制元数据的方式减少网络传输量，优化页面回放和 DDL 锁回放过程。
4. **并行查询与索引创建**：引入 MPP 分布式执行引擎。
Pandas高级数据处理：数据加密与解密
本文介绍如何使用Pandas结合加密库（如`cryptography`）实现数据加密与解密，确保敏感信息的安全。涵盖对称和非对称加密算法、常见问题及解决方案，包括密钥管理、性能优化、字符编码和数据完整性验证。通过示例代码展示具体操作，并提供常见报错的解决方法。
MySQL原理简介—10.SQL语句和执行计划
本文介绍了MySQL执行计划的相关概念及其优化方法。首先解释了什么是执行计划，它是SQL语句在查询时如何检索、筛选和排序数据的过程。接着详细描述了执行计划中常见的访问类型，如const、ref、range、index和all等，并分析了它们的性能特点。文中还探讨了多表关联查询的原理及优化策略，包括驱动表和被驱动表的选择。此外，文章讨论了全表扫描和索引的成本计算方法，以及MySQL如何通过成本估算选择最优执行计划。最后，介绍了explain命令的各个参数含义，帮助理解查询优化器的工作机制。通过这些内容，读者可以更好地理解和优化SQL查询性能。
MySQL原理简介—9.MySQL索引原理
本文详细介绍了MySQL索引的设计与使用原则，涵盖磁盘数据页的存储结构、页分裂机制、主键索引设计及查询过程、聚簇索引和二级索引的原理、B+树索引的维护、联合索引的使用规则、SQL排序和分组时如何利用索引、回表查询对性能的影响以及索引覆盖的概念。此外还讨论了索引设计的案例，包括如何处理where筛选和order by排序之间的冲突、低基数字段的处理方式、范围查询字段的位置安排，以及通过辅助索引来优化特定查询场景。总结了设计索引的原则，如尽量包含where、order by、group by中的字段，选择离散度高的字段作为索引，限制索引数量，并针对频繁查询的低基数字段进行特殊处理等。
《探秘NAS：卷积神经网络的架构革新之路》
神经架构搜索（NAS）在卷积神经网络（CNN）领域掀起革新，自动化生成最优架构，改变传统设计方式。其特点包括扩展搜索空间、优化搜索策略、提升性能、模型压缩及跨领域应用。NAS发现了超越人工设计的高性能架构，如EfficientNet，并在图像分类、目标检测和分割中取得显著成果。尽管面临计算资源消耗大和可解释性差的挑战，NAS仍为CNN的发展带来重大突破，推动深度学习广泛应用。
浏览器的缓存方式几种
浏览器缓存方式主要包括：1. **强制缓存**，通过 `Expires` 或 `Cache-Control` 控制，缓存有效期内不发起请求；2. **协商缓存**，使用 `ETag` 和 `Last-Modified` 判断资源是否更新；3. **Service Worker 缓存**，适用于 PWA 应用，拦截并返回缓存；4. **浏览器存储**，如 LocalStorage、SessionStorage 和 IndexedDB，用于持久化或会话级数据存储；5. **Push Cache**，仅限 HTTP/2，服务器主动推送资源。选择合适的缓存策略可优化性能和用户体验。