(1)数据库设计的优劣：糟糕的数据库设计:①数据冗余冗余、存储空间浪费。②数据更新和插入异常。③程序性能差。良好的数据库设计①节省数据的存储空间。②能够保证数据的完整新。③方便进行数据应用系统的开发。(2)软件项目开发周期中的数据库设计：一个完整的项目 开发需要经过：1.需求分析：分析客户的业务和数据处理需求。2.概要设计：设计数据库的E-R模型图，确认需求信息的正确和完整。详细设计：应用三大范式

此插件为jrebel插件自带，可以查看某一接口的非常详细的耗时，并且只要安装了jrebel即可使用，非常方便；因为当时没截图，所以跳过了，不过按照已经注册的jrebel的方案来进行注册即可；jrebel大家都知道是热部署使用，而xRebel则是监控接口，按需选择即可；直接把idea打开，查看jrebel的注册方式，对应使用到xrebel上即可。完成注册以后即可进行使用，在postMan或浏览器中访

windows为TCP/IP服务预留临时端口，Jmeter在跑并发测试的时候每开启一个线程（new socket操作）就会占用一个临时端口，若TCP/IP端口被占完了，而且没有及时释放（socket.close()操作不能立即释放绑定的端口，而是把端口设置为TIME_WAIT状态，过段时间才会真正释放，默认是240s），就会出现Java.net.BindException: Address alr

在的架构中，所有数据以一定 key range 被切分成若干 Region 分布在多个 TiKV 实例上。随着数据的写入，一个集群中会产生上百万个甚至千万个 Region。单个 TiKV 实例上产生过多的 Region 会给集群带来较大的负担，影响整个集群的性能表现。

截图之后松开左键即可识别。今天呢给大家分享几款珍藏已久的OCR文字识别工具，PandaOCR|天若OCR|转转大师OCR，都是非常实用并且功能特别强大的ocr文字识别工具，支持图片转文字、网页转文字、截图转文字、语音生成文字、PDF转文字及文档批量生成文字等常用功能。天若OCR批量文字识别是一款基于天若OCR加入批量识别功能重新制作而成的OCR批量识别工具，该软件占用内存小，拥有多个可选的接口，为

参考文章：机器学习及flinkML算法学习机器学习概念机器学习算法根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化，并以此来进行预测或者做出决定。机器学习分为分类、回归、聚类等，每种都有不一样的目标。应用场景和处理流程所有的算法都需要定义每个数据点的特征(feature)集->输入；正确的定义特征才是机器学习中最有挑战的部分。大多数算法...

参考文章：NLTK自然语言处理（四）生成特征向量与文本相似度 - 程序员大本营几种文本特征向量化方法词集模型：one-hot编码向量化文本（统计各词在文本中是否出现）词袋模型：文档中出现的词对应的one-hot向量相加（统计各词在文本中出现次数，在词集模型的基础上。）词袋模型+IDF：TFIDF向量化文本（词袋模型+IDF值，考虑了词的重要性）N-gram模型：考虑了词的顺序word2vec模型：

参考：OCR文字识别技术总结（一）_GoAI的博客-CSDN博客_ocr文字识别 ✨写在前面：强烈推荐给大家一个优秀的人工智能学习网站，内容包括人工智能基础、机器学习、深度学习神经网络等，详细介绍各部分概念及实战教程，通俗易懂，非常适合人工智能领域初学者及研究者学习。➡️点击跳转到网站。1️⃣OCR系列第一章：OCR文字识别技术总结（一）2️⃣OCR系列第二章：OCR文字识别技术总结（二）3️⃣O

什么是“云原生”？云原生该怎么落地？云原生是一条最佳路径或者最佳实践。更详细的说，云原生为用户指定了一条低心智负担的、敏捷的、能够以可扩展、可复制的方式最大化地利用云的能力、发挥云的价值的最佳路径。因此，云原生其实是一套指导进行软件架构设计的思想。按照这样的思想而设计出来的软件：首先，天然就“生在云上，长在云上”；其次，能够最大化地发挥云的能力，使得我们开发的软件和“云”能够天然地集成在一起，发挥

精简版只包含 nerdctl，完整版包含 nerdctl 和 CNI 插件等依赖（当然你也可以在精简安装的基础上再自己添加 CNI 等插件）。✅ [可选] 支持 containerd 的命名空间查看，nerdctl不仅可以管理Docker容器，也可以直接管理本地的的Kubernetes pod。✅ [可选] 支持将Docker Image Manifest镜像转换为OCI镜像、estargz镜像。