《理想汽车》专题

关键词：存储引擎,数据类型,事务,MVCC,索引,执行计划,主从复制 1. 存储引擎 在文件系统中，Mysql 将每个数据库（也可以成为 schema）保存为数据目录下的一个子目录。创建表示，Mysql 会在数据库子目录下创建一个和表同名的 .frm 文件保存表的定义。因为 Mysql 使用文件系统的目录和文件来保存数据库和表的定义，大小写敏感性和具体平台密切相关。Windows 中大小写不敏感；

问题内容： 我可以在python中扩展语法以获取其他字典的dict理解，例如模块中的OrderedDict或继承自我的类型吗？ 仅仅重新绑定名称显然是行不通的，理解语法仍然为您提供了理解和文字的普通旧字典。 那么，如果可能的话，我将如何去做呢？如果它仅适用于CPython，就可以了。对于语法，我想我会像在上那样使用前缀尝试。 注意： 当然，我们可以使用生成器表达式来代替，但是我更感兴趣的是查看py

如果我创建一个.png 1024 x 1024的纹理，并在中间画一个124 x 124的圆，它的周围将是空的，它使用的RAM是否与我在124x124空间上画一个124 x 124的圆相同？

我想用3个步骤建立一个批次。我想配置这个步骤，就像如果有100条记录，当step1读取、处理和写入一个10块时，step02，然后step03开始和结束，然后再次返回step1，读取下一个块。这在Spring批量可能吗？

我有三个docker容器（postgresql、adminer和go/migrate），我向主机公开了adminer和postgres端口。我可以在浏览器中访问adminer，Postco也可以连接到DB。当我尝试从adminer内连接到db时，它会抛出以下错误： 迁移容器也会引发此错误： 因此，很明显，容器之间如何相互通信存在问题。我需要创建一个docker网络吗？

太感谢你了，Pouya

嗨，在我的SpringBoot项目中，我使用JPA配置了弹性搜索。我正在使用ElasticsearchRepository。现在，对于使用localhost时的配置，一切正常，但当我输入IP地址时，我面临一个异常- org . elastic search . client . transport . nonodeavailableexception:配置的节点都不可用:[{ # transpor

问题 你有一个包含相对URLs路径的HTML文档，需要将这些相对路径转换成绝对路径的URLs。 方法 在你解析文档时确保有指定base URI，然后 使用abs: 属性前缀来取得包含base URI的绝对路径。代码如下：  Document doc = Jsoup.connect("https://www.wenjiangs.com").get(); Element link = doc.sel

CAP 原理 CAP 原理最早由 Eric Brewer 在 2000 年，ACM 组织的一个研讨会上提出猜想，后来 Lynch 等人进行了证明。 该原理被认为是分布式系统领域的重要原理。 定义 分布式计算系统不可能同时确保一致性（Consistency）、可用性（Availablity）和分区容忍性（Partition），设计中往往需要弱化对某个特性的保证。 一致性（Consistency）：任

代理 proxy 创建一个继承了指定类并且/或者实现了0个或者多个接口的类的对象。这对于创建那种必须要实现某个接口才能得到通知的listener对象很有用。举一个例子， 大家可以看下面 “Desktop Applications” 那一节的例子。那里我们创建了一个继承JFrame类并且实现ActionListener接口的类的对象。

Worker说明 Worker是WorkerMan中最基本容器，Worker可以开启多个进程监听端口并使用特定协议通讯，类似nginx监听某个端口。每个Worker进程独立运作，采用Epoll(需要装event扩展)+非阻塞IO，每个Worker进程都能上万的客户端连接，并处理这些连接上发来的数据。主进程为了保持稳定性，只负责监控子进程，不负责接收数据也不做任何业务逻辑。 客户端与worker进程

Generative Adversarial Network，就是大家耳熟能详的GAN，由Ian Goodfellow首先提出，在这两年更是深度学习中最热门的东西，仿佛什么东西都能由GAN做出来。我最近刚入门GAN，看了些资料，做一些笔记。 1.Generation 什么是生成（generation）？就是模型通过学习一些数据，然后生成类似的数据。让机器看一些动物图片，然后自己来产生动物的图片，这

在集成学习原理中，我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想，如下图： 从图中可以看出，Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重，使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高，使得这些误差率高的点在后面的弱学习器2中得到更多的重视。然后基于调整权重后的训练集来训练弱学习器2.，如此重复进行，直到弱学习器

ISV：独立软体开发商（independent software vendor），即接入方或者说接口调用者，在SOP中称为ISV。 在1.1.0版本中新增了ISV管理功能，在sop-admin中ISV管理模块下。功能如下： 基本信息的增查改 设置对应角色 界面如下图所示： 秘钥管理 点击操作列的秘钥管理，可对ISV的秘钥进行设置。 如果采用淘宝开放平台签名方式，签名方式选择MD5，如果采用支付宝开