像给整个网页的下载和渲染设置一个截止时间：像告诉一个有点耐心的助手去找东西，它会反复找一段时间：像给执行长时间任务的工人设置一个时间限制下面我们详细分析每种超时的特性和使用场景。用于控制整个页面加载完成的等待时间。它等待浏览器onload事件完成，即页面基础 HTML 文档（DOM）及其所有依赖资源（CSS、JavaScript、图片等）都已加载完毕。作用于查找元素（和）的过程。当试图查找一个或多

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

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

zzj@rac1>EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM T_USER;Explained.zzj@rac1>SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);PLAN_TABLE_OUTPUT---------------------------------------------------------------------

CAS（Compare and Swap）是一种无锁（Lock-Free）的原子操作，用于在多线程环境下实现数据同步。CLH（Craig, Landin, Hagersten）锁是一种基于链表的队列锁，通过隐式队列管理线程，减少缓存一致性流量。基于CAS自旋实现的锁，线程在获取锁失败时不会阻塞，而是循环尝试。理解这些机制的原理与实现，是编写高效、健壮并发代码的关键。CAS自旋是指线程在CAS失败后

传统的机器学习算法主要依赖统计学和优化方法，不依赖深层神经网络，通常具有较高的可解释性且适用于中小规模数据集。通过最小化预测值与真实值的平方误差，拟合特征与目标之间的线性关系。：房价预测、销量趋势分析。和在线性回归基础上加入L2或L1正则化，防止过拟合。：高维数据回归（如基因数据分析）。基于支持向量机（SVM）的回归方法，通过间隔最大化优化预测边界。通过Sigmoid函数将线性回归结果映射到概率，

利特尔法则（Little’s Law）是排队论中的一个基本定理，由约翰·利特尔（John Little）于1954年提出并于1961年证明。它描述了一个稳定的系统中，、**平均到达率（λ）

传统的机器学习算法主要依赖统计学和优化方法，不依赖深层神经网络，通常具有较高的可解释性且适用于中小规模数据集。通过最小化预测值与真实值的平方误差，拟合特征与目标之间的线性关系。：房价预测、销量趋势分析。和在线性回归基础上加入L2或L1正则化，防止过拟合。：高维数据回归（如基因数据分析）。基于支持向量机（SVM）的回归方法，通过间隔最大化优化预测边界。通过Sigmoid函数将线性回归结果映射到概率，

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。