mycat位于应用与数据库的中间层，可以灵活解耦应用与数据库，后端数据库可以位于不同的主机上。在mycat中将表分为两大类；对于数据量小且不需要做数据切片的表，称之为分片表；对于数据量大到单库性能，容量不足以支撑，数据通常需要通过水平切分均匀分布到不同的数据库中的表，称之为分片表。而中间件最终需要处 ...
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2019-01-18 23:07:30
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分类算法之k-近邻 分类算法之k-近邻 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 使用数据范围：数值型和标称型 一个例子弄懂k-近邻 电影可以按照题材分类，每个题材又是如何定义的呢？那么假如两种类型的电影，动作 ...
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2019-01-18 13:58:54
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Description This sample shows how to work with an OGC Web Map Service (WMS). When WMSLayers are added to the map only the specified layers are display ...
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2019-01-18 10:17:04
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原文:XAML: 获取元素的位置在之前讨论 ListView 滚动相关需求的文章中（UWP: ListView 中与滚动有关的两个需求的实现）曾经提到了获取元素相对位置的方法，即某元素相对另一元素的位置。现将所有相关方法再作整理，并且包括 UWP 与 WPF 两者的实现，如下： WPF（两种方式）：... ...
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2019-01-16 23:57:15
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" 传送门 " Description 我们知道，求任意图的最大独立集是一类NP完全问题，目前还没有准确的多项式算法，但是有许多多项式复杂度的近似算法。 例如，小 C 常用的一种算法是： 1. 对于一个 $n$ 个点的无向图，先等概率随机一个 $1\ldots n $的排列 $p[1\ldots n ...
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2019-01-16 10:23:30
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年会签到，拍自己的大头照，有的人可能会拍成横向的，需要旋转，用人脸检测并修正它（图片）。 ...
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2019-01-16 01:06:23
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原文链接： https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 <! flowchart 箭头图标 勿删 attention 总结 参考：注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用 Attention函 ...
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2019-01-15 22:04:44
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用原来注册的subscriber 名称为参数获取新的注册码 1、拷贝代码并编译 2、运行结果 sLR8ZO-655055-7756685919294619 3、单击菜单栏 MyEclipse——》subscription information... 输入subscriber：、以及subscrip ...
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2019-01-14 23:14:13
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在 "CAP理论与MongoDB一致性、可用性的一些思考" 一文中提到，MongoDB提供了一些选项，如Read Preference、Read Concern、Write Concern，对MongoDB的一致性、可用性、可靠性（durability）、性能会有较大的影响。 ...
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2019-01-14 11:00:18
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