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2023年09月

  • 09.27 12:15:18
    发表了文章 2023-09-27 12:15:18

    contOS7下安装Oracle11g数据库(一)

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  • 09.27 12:12:32
    发表了文章 2023-09-27 12:12:32

    Linux配置JDK环境

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  • 09.27 12:11:47
    发表了文章 2023-09-27 12:11:47

    (精)SSM框架整合的配置文件(spring+spring MVC+mybatis)

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  • 09.27 12:10:30
    发表了文章 2023-09-27 12:10:30

    解决linux中无法使用RPM命令

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  • 09.27 12:09:49
    发表了文章 2023-09-27 12:09:49

    Linux系统下安装mariaDB数据库及防火墙

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  • 09.27 12:08:23
    发表了文章 2023-09-27 12:08:23

    Nosql介绍

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  • 09.27 12:07:06
    发表了文章 2023-09-27 12:07:06

    redis常见面试题

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  • 09.27 12:05:41
    发表了文章 2023-09-27 12:05:41

    MyBatis大全

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  • 09.27 12:04:58
    发表了文章 2023-09-27 12:04:58

    JVM知识点总结

    JVM知识点总结
  • 09.26 09:47:38
    发表了文章 2023-09-26 09:47:38

    不推荐SELECT * FROM table原因

    根据非索引查询 :B+树的叶子节点放数据表行数据,叶子节点存放主键,如果想获得行数据信息,则需要再跑到主键索引去拿数据,这叫回表,速度慢。但不管是主键还是非主键索引,他们的叶子结点数据都是有序的。比如在主键索引中,这些数据是根据主键id的大小,从小到大,进行排序的。**1.**根据索引查询 :B+树的父节点放索引数据,速度快,叶子(父)节点会存放完整的行数据西信息。
  • 09.26 09:45:37
    发表了文章 2023-09-26 09:45:37

    索引优化

    索引优化
  • 09.26 09:41:32
    发表了文章 2023-09-26 09:41:32

    (水印)html转图片

    html转图片
  • 发表了文章 2023-09-27

    nginx配置详解

  • 发表了文章 2023-09-27

    springboot实现自定义注解限流

  • 发表了文章 2023-09-27

    springboot异步操作之Async

  • 发表了文章 2023-09-27

    12 个非常适合做项目的开源后台管理系统

  • 发表了文章 2023-09-27

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  • 发表了文章 2023-09-27

    Redis介绍

  • 发表了文章 2023-09-27

    frp-免费内网穿透

  • 发表了文章 2023-09-27

    nginx 代理 prometheus

  • 发表了文章 2023-09-27

    Gson (自定义转化器) 日期转换异常:Caused by: java.text.ParseException: Failed to parse date

  • 发表了文章 2023-09-27

    linux+nginx+前后端部署

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    多线程-同步代码块中的隐患及解决办法

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    XSSFWorkbook和HSSFWorkbook导出(亲测)

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    Centos7 yum安装mysql5.7 “坑“————作者实测

  • 发表了文章 2023-09-27

    Linux(CentOS7)设置Tomcat为开机启动项

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    Nacos----注册中心(亲测)

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    SpringBoot系列----注解详解

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    Shiro学习-密码的比对及密码的MD5加密(八)

  • 发表了文章 2023-09-27

    Shiro学习-认证思路分析(七)

  • 发表了文章 2023-09-27

    Vue+Element-Ui弹出框的搭建及使用

  • 发表了文章 2023-09-27

    Shiro学习-URL配置细节(六)

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  • 回答了问题 2024-03-12

    国产算力土壤之上,能孕育出怎样的AI创新之花?

    要助力国内AI走得更高更远,国产算力平台需要经历如下磨砺和革新: 核心技术突破:在硬件层面,需要不断研发高性能、高能效的AI芯片和计算单元,包括但不限于GPU、TPU、NPU等,以满足AI训练和推理对算力的巨大需求。同时,要在芯片设计、制造工艺等方面实现自主可控,降低对外部技术的依赖。 软件生态构建:开发和优化适用于国产算力平台的深度学习框架、编译器、优化器等软件工具,构建起兼容性强、易于开发者使用的AI软件生态,以便于快速部署和运行AI应用。 云边协同能力:考虑到AI应用的多样性,国产算力平台需要增强云边端一体化的能力,既能支持云端的大规模训练,又能实现边缘计算的实时推理,满足不同场景下的低延时和高效率需求。 安全性与可靠性:在保障算力供应的同时,加强数据加密、安全隔离、故障恢复等技术的研究与应用,确保AI系统在运行过程中的数据安全和系统稳定性。 标准制定与国际合作:积极参与国际AI相关的技术标准制定,争取在全球范围内拥有更多的话语权,同时加强国际合作,引进先进技术,输出优秀成果,推动国产算力平台走向世界。 可持续发展与绿色计算:在追求高性能的同时,国产算力平台必须考虑能源消耗和碳排放问题,研发绿色、节能的计算技术,推动AI产业的可持续发展。国产算力土壤之上,能孕育出的AI创新之花包括但不限于: 行业垂直解决方案:结合国内各行业特点,运用国产算力平台研发针对医疗、教育、交通、农业、工业制造等领域的AI解决方案,推动产业升级。 原创AI算法模型:基于自主可控的算力平台,研究人员可以更加自由地进行AI算法和模型的创新实验,有望诞生具有中国特色和全球影响力的原创成果。 普惠AI服务:通过国产算力平台降低成本,使AI技术更易普及至中小企业和普通开发者,促进全民创新和创业活动,催生更多面向细分市场的AI应用。 智能社会治理与公共服务:在政务、安防、环保等领域,国产算力平台可支撑构建更加智能高效的社会治理体系,提供诸如智慧城市、智慧政务、智能环保等多种公共服务。 前瞻性科研探索:在基础研究领域,国产算力平台有助于推动脑科学、量子计算、类脑智能等前沿科学领域的研究进展,孕育颠覆性的AI创新成果。
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