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运维打铁: 数据库主从复制与读写分离配置

文章目录思维导图一、数据库主从复制原理配置步骤1.主库配置2.从库配置3.验证配置二、数据库读写分离原理配置方法1.中间件实现2.应用层实现总结思维导图数据库主从复制与读写分离配置数据库主从复制数据库读写分离原理配置步骤主库配置从库配置验证配置原理配置方法中间件实现应用层实现一

懂搬砖·2025-07-08 09:21

Kubernetes & Argo CD 核心组件全面总结

场景：直接运行你的应用代码。ArgoCD表现：监控每个Pod的健康状态（是否崩溃、资源不足）。ReplicaSet（货车调度员）功能：确保指定数量的Pod副本始终运行（自动修复故障）。

FksLiao·2025-07-08 09:21

ChatGPT之后：AI原生应用如何推动人机共创2.0时代？

Agentic AI人工智能与大数据·2025-07-08 09:21

大语言模型与增强现实：空间计算时代的AI原生应用

大语言模型与增强现实：空间计算时代的AI原生应用关键词：大语言模型（LLM）、增强现实（AR）、空间计算、AI原生应用、多模态交互、具身智能、虚实融合摘要：当“能对话的AI大脑”（大语言模型）遇到“能叠加虚拟世界的魔法眼镜

Agentic AI人工智能与大数据·2025-07-08 09:50

LeetCode Hot 100 缺失的第一个正数

给你一个未排序的整数数组nums，请你找出其中没有出现的最小的正整数。请你实现时间复杂度为O(n)并且只使用常数级别额外空间的解决方案。示例1：输入：nums=[1,2,0]输出：3解释：范围[1,2]中的数字都在数组中。示例2：输入：nums=[3,4,-1,1]输出：2解释：1在数组中，但2没有。示例3：输入：nums=[7,8,9,11,12]输出：1解释：最小的正数1没有出现。提示：1&n

源·2025-07-08 08:20

Kimi 大模型支持 Tool Calling 功能，并入驻字节「扣子Coze」开发平台！

开发者们在打造自己的AIAgents时，可以让Kimi大模型与丰富的自定义外部工具进行交互，打开AI应用更大的想象空间。

铃灵狗·2025-07-08 08:48

【Arduino 动手做】由操纵杆控制的 SCARA 机械臂

《Arduino手册（思路与案例）》栏目介绍：在电子制作与智能控制的应用领域，本栏目涵盖了丰富的内容，包括但不限于以下主题：ArduinoBLDC、ArduinoCNC、ArduinoE-Ink、ArduinoESP32SPP

驴友花雕·2025-07-08 08:17

【Arduino 动手做】DIY Arduino 机器人手臂，带智能手机控制

《Arduino手册（思路与案例）》栏目介绍：在电子制作与智能控制的应用领域，本栏目涵盖了丰富的内容，包括但不限于以下主题：ArduinoBLDC、ArduinoCNC、ArduinoE-Ink、ArduinoESP32SPP

驴友花雕·2025-07-08 08:17

数据库面试题06为什么要用MyBatis框架？

MyBatis是一个优秀的持久层框架（虽然常被归类为“半自动化”ORM，但其核心更侧重于SQL映射），它在Java开发中广泛应用，尤其在需要精细控制SQL、处理复杂查询或与遗留数据库交互的场景中备受青睐

·2025-07-08 08:45

AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析

#AI原生应用：多模态交互技术的5大核心应用场景解析>关键词：多模态交互、AI原生应用、人机交互、深度学习、应用场景>摘要：本文将深入解析多模态交互技术的核心原理，通过智能家居、医疗诊断、自动驾驶、教育创新和虚拟助手五大应用场景

AIGC应用创新大全·2025-07-08 08:14

深入理解安卓系统架构与开发技术

课程涵盖了从系统架构层面的核心概念如HAL、系统库、应用框架、应用程序层，到应用开发的关键组件，包括Dalvik/ART虚拟机、UI设计、Intent通信机制、资源管理、权限系统、进程与线程处理、AndroidStudio

·2025-07-08 08:13

AI技术通过多模态应用（即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息）正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。

zzywxc787·2025-07-08 08:43

PyTorch 2.7深度技术解析：新一代深度学习框架的革命性演进

这不仅仅是一次常规的版本更新，而是一次面向未来计算架构和AI应用场景的全面重构。从底层硬件支持到上层API设计，从编译器优化到注意力机制革新，PyTorch2.7展现出了前所未有

智算菩萨·2025-07-08 08:43

【HarmonyOS Next之旅】DevEco Studio使用指南(三十九) -＞ HAP唯一性校验逻辑

目录1->前言2->Module校验逻辑3->Ability校验逻辑4->Entry校验逻辑1->前言HAP是应用安装的基本单位，在DevEcoStudio工程目录中，一个HAP对应一个Module。

枫叶丹4·2025-07-08 07:42

Boltz-2：革命性生物分子模型，加速药物发现的新引擎

传统方法如自由能微扰法（FEP）虽然精确，但计算成本极高，难以大规模应用。

花生糖@·2025-07-08 07:42

随机生成优惠码并保存至Mysql数据库

1.随机生成优惠码代码如下：importjava.util.Random;/***功能：随机生成优惠码*@authoriamwiam**/publicclassActivatedcode{publicintACTIVATEDCODENUM

iamwiam·2025-07-08 07:11

人工智能在医疗领域的应用：技术革新与未来展望

从辅助诊断到药物研发，从健康管理到手术机器人，AI的广泛应用不仅提升了医疗效率，还为精准医疗和个性化治疗提供了新可能。

·2025-07-08 07:40

10.5 实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程：批量生成数据稳定性秘籍

企业和开发者们纷纷寻求利用这些强大的模型来构建定制化的应用，以满足特定业务需求。其中，使用私有数据对ChatGLM3进行微调，成为了实现差异化竞争和提供个性化服务的关键途径。

少林码僧·2025-07-08 07:37

解锁迭代器模式：代码遍历的优雅之道

ConcreteIterator）2.3聚合接口（Aggregate）2.4具体聚合类（ConcreteAggregate）三、迭代器模式的优势展现3.1简化聚合类设计3.2提供统一遍历接口3.3支持多样遍历方式四、迭代器模式的应用场景

·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

【论文复现】利用生成式AI进行选股和分配权重

论文探讨了生成式AI模型（如ChatGPT）在投资组合选择中的应用潜力。由于生成式AI模型可能产生幻觉，因此需要谨慎验证和验证其输出。

代码能跑就行管它可读性·2025-07-08 07:36

Day08-Flask 或 Django 简介：构建 Web 应用程序

Flask或Django简介：构建Web应用程序网络开发领域提供了丰富的工具和框架，而Python作为一门多功能的语言，在构建健壮且可扩展的Web应用方面脱颖而出。

清幽竹客·2025-07-08 07:06

乾坤微前端框架详细使用大全

它通过主应用（MainApp

不知名靓仔·2025-07-08 07:05

一个小时快速部署大模型，附大模型书：ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调!

这个教程有以下几部分构成：硬件配置概念介绍实操测试结果1.硬件配置本文使用的方法配置要求低，没有gpu也可以正常使用(就是有点慢)，不管是windows还是linux，都可以无障碍使用大模型，有脚就行，废话少说，let’srock!2.概念介绍几个部署要用到的概念，工具和项目huggingface:类似于模型的github，各种各样的开源模型都可以在这被找到.模型量化技术：这也是我们能够在低端设备

LLM教程·2025-07-08 07:05

牛客_计算器(二)

计算器(二)https://www.nowcoder.com/practice/a9c170bfaf7349e3acb475d786ab1c7dimportjava.util.

d3y1·2025-07-08 07:05

https和http有什么区别

目录一、核心区别：是否基于加密传输二、底层传输机制差异三、HTTPS的加密原理四、应用场景差异五、其他细节区别总结在网络通信中，HTTP（HypertextTransferProtocol，超文本传输协议

洞阳·2025-07-08 06:04

qiankun 微前端框架子应用间通信方法详解

qiankun作为流行的微前端解决方案，提供了多种子应用间通信的方式。

啃火龙果的兔子·2025-07-08 06:04

vscode报错：找不到任务“g++.exe build active file”。（Linux)

错误原因：task.json文件中的“label”和launch.json中的"preLaunchTask"不匹配，要保持这两个参数一致（大部分原因都是因为中英文不匹配）！task.jsonlaunch.json以上是修改后的，因为task文件是自动生成的，label处错误写法是：g++.exe的生成活动文件（中文），而launch文件找不到中文，就报错找不到了。把task文件中的改成英文就可以了

·2025-07-08 06:04

Halcon学习之select_shape（）算子参数介绍

一、算子介绍select_shape()是HALCON中用于基于形状特征筛选区域的关键算子，广泛应用于图像分割、目标检测和工业质检等领域。

·2025-07-08 06:33

企业级图表方案AG Charts v12正式发布：全新功能提升图表交互体验与开发效率

广泛应用于金融、电信、制造等行业，支持Angular、React、Vue和纯JavaScript项目，拥有企业级的性能与功能深度，凭借其卓越的性能、丰富的功能与高度可定制性，成为构建复杂数据驱动型应用的优选工

·2025-07-08 06:32

解决更新python版本后，虚拟环境不可用的问题

，需要额外加装triton，而triton需要的python版本（3.10）高于我当前虚拟环境的版本（3.8），因此博主手动提升了当前虚拟环境的版本：condainstallpython=3.10结果应用该虚拟环境时

Superstarimage·2025-07-08 06:02

PPT处理控件Aspose.Slides教程：在 PowerPoint 文件中创建 3D 形状

通过使用Aspose.SlidesforJava，开发人员可以轻松地将3D模型渲染集成到他们的应用程序中。该库以其灵活性和高级自定义选项而闻名，使其成为在PowerPoint中创建3D形状的理想选择。

CodeCraft Studio·2025-07-08 06:32

T型槽铸铁平台类型:按材质与结构分类

HT200材质平台广泛应用于中小型机械加工车

A13785751790·2025-07-08 06:59

如何在YashanDB数据库中实现自动化数据处理

在现代信息系统中，数据库技术广泛应用于数据的存储、管理及分析，成为关键的基础设施。自动化数据处理作为提升系统效率和降低运维成本的重要手段，面临性能瓶颈、数据一致性及高可用性等挑战。

·2025-07-08 06:03

基于Linux下的vscode c/c++开发环境搭建详细教程

vscode是文本编辑而非集成开发环境，需要经过配置才能在其上编译执行代码。

墨小傲·2025-07-08 06:29

OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述使用LocalBinaryFeatures(LBF)算法进行面部关键点检测

村北头的码农·2025-07-08 06:59

STM32之无源蜂鸣器模块

目录一、系统概述二、无源蜂鸣器模块简介2.1基本概念2.2核心特性2.3驱动电路设计2.4STM32驱动关键2.5应用场景对比三、硬件设计3.1硬件组成3.2硬件连接四、软件设计4.1开发环境配置4.2

·2025-07-08 05:57

fac-via-ppg 项目使用教程

fac-via-ppgForeignAccentConversionbySynthesizingSpeechfromPhoneticPosteriorgrams(Interspeech'19)项目地址:https://gitcode.com

·2025-07-08 05:56

扩散模型中的 Transformer：图像生成及其延展应用询问 ChatGPT

本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用，并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式，从而建立基本背景。

DeepSeek大模型官方教程·2025-07-08 05:26

从被动检索到主动思考：Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析

摘要随着大语言模型（LLMs）的广泛应用，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。

一休哥助手·2025-07-08 05:25

STM32串口DMA方式向上位机连续发送接收数据

目录一、DMA初步应用1、DMA含义2、DMA传输四要素3、使用区别4、DMA的应用场景5、DMA传输方式6、DMA中断二、创建项目1、STM32CubeMX创建1.1设置SYS1.2设置RCC1.3设置

Justinlevy·2025-07-08 05:53

鸿蒙（HarmonyOS）性能优化实战-启动分析工具Launch Profiler 学习指南

其中Launch主要用于分析应用或服务的启动耗时，分析启动周期各阶段的耗时情况、核心线程的运行情况等，协助开发者识别启动缓慢的原因。

愿天堂没有996·2025-07-08 05:53

HarmonyOS 生命周期详解：用三张图彻底搞懂 UIAbility、页面与组件的生命周期

同时提供高级场景管理方案、常见误区分析及实战级生命周期管理工具设计，助你打造高性能、高稳定性的HarmonyOS应用！一、三层生命周期结构图（图1）下图展示了HarmonyOS应用框架的

·2025-07-08 05:53

深入解析HarmonyOS5 UIAbility组件：从核心架构到实战应用

⭐本期内容：深入解析HarmonyOS5UIAbility组件：从核心架构到实战应用系列专栏：鸿蒙HarmonyOS：探索未来智能生态新纪元文章目录前言核心定位架构特性分析系统调度的基本单元灵活的多实例架构实际应用场景

颜颜yan_·2025-07-08 05:52

【LeetCode 热题 100】234. 回文链表——快慢指针+反转链表

Problem:234.回文链表题目：给你一个单链表的头节点head，请你判断该链表是否为回文链表。如果是，返回true；否则，返回false。文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度：O(N)空间复杂度：O(1)整体思路这段代码旨在解决一个经典的链表问题：回文链表(PalindromeLinkedList)。问题要求判断一个单链表是否是回文结构，即从前向后读和从后向前读的序列是否相同。例如1

xumistore·2025-07-08 05:21

【LeetCode 热题 100】48. 旋转图像——转置+水平翻转

Problem:48.旋转图像题目：给定一个n×n的二维矩阵matrix表示一个图像。请你将图像顺时针旋转90度。你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度：O(N^2)空间复杂度：O(1)整体思路这段代码旨在解决一个经典的矩阵问题：旋转图像(RotateImage)。问题要求将一个NxN的二维矩阵顺时针

xumistore·2025-07-08 04:48

使用 C++/Faiss 加速海量 MFCC 特征的相似性搜索

使用C++/Faiss加速海量MFCC特征的相似性搜索引言在现代音频处理应用中，例如大规模声纹识别(SpeakerRecognition)、音乐信息检索(MusicInformationRetrieval

whoarethenext·2025-07-08 04:17

【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法

异常检测算法（AnomalyDetection）详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本（离群点）的技术，广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

机器学习笔记二-回归

回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。

·2025-07-08 04:46

OpenHarmony解读之设备认证：Pake协议详解与实战

陈乔布斯·2025-07-08 04:16

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