深度学习包含多种算法和模型，广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等领域。希望这份分类能帮助你系统了解深度学习算法！如需某个方向的详解，可进一步探讨。

如果安装过程中遇到依赖问题，可能需要单独下载并安装缺失的依赖插件，重复上述步骤即可。文件通过U盘、移动硬盘等方式传输到离线环境的Logstash服务器。

SSE是一种基于HTTP的轻量级协议，允许服务器通过单个HTTP连接持续向客户端推送实时数据。它是HTML5标准的一部分，旨在为Web应用提供一种简单、高效的实时数据传输方式。SSE协议作为一种基于HTTP的轻量级实时数据推送协议，为Web应用提供了一种简单、高效的实时通信解决方案。它继承了HTTP协议的兼容性和简单性，同时解决了实时数据传输的需求。对于不需要双向通信的场景，SSE是比WebSoc

前言：最近做数据同步，需要从PostgreSql获取数据，发现一旦数据比较多，那么读取的速度非常慢，并且内存占用特别多&GC不掉。代码样例：为了方便讲解，下面写了事例代码，从b2c_order获取数据，这个数据表6G左右。package com.synchro;import java.sql.*;/*** Created by qiu.li on 2

总结下这周帮助客户解决报表生成操作的mysql 驱动的使用上的一些问题，与解决方案。由于生成报表逻辑要从数据库读取大量数据并在内存中加工处理后再生成大量的汇总数据然后写入到数据库。基本流程是 读取->处理->写入。读取操作开始遇到的问题是当sql查询数据量比较大时候基本读不出来。开始以为是server端处理太慢。但是在控制台是可以立即返回数据的。于是在应用这边抓包，发现也是发送sql后立即有数

冗余字段的使用在多表联合查询都是大数据量的表的情况下，确实是个不错的选择，有效的减少了IO操作。但结合已有的项目产品来看，冗余字段确实是双刃剑。尤其是大项目的开发，如果忽略某个表的冗余字段的更新，那么后果是灾难性的。如何有效的管理冗余字段是开发组内必须解决的问题。我的解决方案是：使用专门的表来管理冗余字段。例如article表有以下冗余字段fromUserName,toUserName如何管理这两

分库需求（数据库分库分表解决方案）高并发大流量的互联网架构，一般通过服务层来访问数据库，随着数据量的增大，数据库需要进行水平切分，分库后将数据分布到不同的数据库实例（甚至物理机器）上，以达到降低数据量，增加实例数的扩容目的。分页需求互联网很多业务都有分页拉取数据的需求，例如：（1）微信消息过多时，拉取第N页消息（2）京东下单过多时，拉取第N页订单（3）浏览58同城，查看第N页帖子这些业务场景对应的

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如果不存在二级索引，那么会走主键索引；聚簇索引：每一个 InnoDB 存储引擎下的表都有一个特殊的索引用来保存每一行的数据，称为聚簇索引（通常都为主键），聚簇索引实际保存了 B-Tree 索引和行数据，所以大小实际上约等于为表数据量。这里我们由于走的是主键索引，所以 MySQL 需要先把整个主键索引读取到内存缓冲区，这是个从磁盘读写到内存的过程，而且主键索引基本等于整个表数据量（10GB+），所以

分库需求（数据库分库分表解决方案）高并发大流量的互联网架构，一般通过服务层来访问数据库，随着数据量的增大，数据库需要进行水平切分，分库后将数据分布到不同的数据库实例（甚至物理机器）上，以达到降低数据量，增加实例数的扩容目的。分页需求互联网很多业务都有分页拉取数据的需求，例如：（1）微信消息过多时，拉取第N页消息（2）京东下单过多时，拉取第N页订单（3）浏览58同城，查看第N页帖子这些业务场景对应的