自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图:

格式为PNG、JPG,宽度*高度大于1920*100像素,不超过2MB,主视觉建议放在右侧,请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片!

博客底图:

图片格式为PNG、JPG,不超过1MB,可上下左右平铺至整个背景

栏目图:

图片格式为PNG、JPG,图片宽度*高度为300*38像素,不超过0.5MB

主标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

Hover:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

副标题颜色:

RGB颜色,例如:#AFAFAF

自定义博客皮肤

-+
  • 博客(7)
  • 收藏
  • 关注

原创 Go语言 ShardingSphere 分表实战

本文介绍了基于Go和MySQL的编程考试系统实现,重点对比了Java和Go项目使用ShardingSphere的不同方式:Java采用内嵌Jar依赖(JDBC),Go需独立运行Proxy服务。针对系统核心questions表,推荐以user_id或题目id作为分片键进行水平分表。文章详细给出了ShardingSphere-Proxy的9步配置流程,包括下载安装、驱动配置、yaml文件修改、分库分表策略设定等关键步骤,并提供了常见问题排查方法。最后验证分片效果,确保数据均匀分布和查询路由正确。该系统通过分库分

2025-07-19 20:52:33 962

原创 # GO语言基本增删改查业务实现(对比Java)

这样做的好处是只需要初始化一次数据库和redis连接,后续所有需要用到它们的地方都可以直接通过global.Db和global.RedisDB访问,避免重复创建和管理连接,方便统一维护。4.这两个配置里都用到了global.go文件,它的作用是定义全局变量,用于在项目的各个包之间共享重要的资源对象。是 Go Modules 的两个核心文件,它们的作用可以类比为 Java 项目中的Maven 的。作用:记录所有依赖的版本和哈希值,用于校验依赖包的完整性和安全性,防止依赖被篡改。2.repository层。

2025-07-14 15:31:41 231

原创 开发转测试基础知识

在规定的条件下对一个产品或者程序进行操作,以发现程序错误,衡量软件质量,并对其是否能满足设计要求进行评估的过程主要是检查软件是否有bug,是否具有稳定性写出相应的测试计划,测试规范,测试用例,测试数据,测试报告。在项目中担任类似“质量管理的角色”,及时纠错及时更正,确保产品的正常运转。业务分析能力,分析被测系统架构、分析被测业务模块、分析整体业务流程、分析被测业务数据、分析测试所需资源、分析测试完成目标;缺陷洞察能力,一般缺陷的发现能力、隐形问题的发现能力、发现连带问题。

2025-07-06 21:19:52 1016

原创 前后端分离项目(后端C#,前端Vue)在Windows通过IIS部署遇到的问题

1.修改本地文件MySQL的my.ini文件,加了bind-address = 0.0.0.0, 以允许来自所有 IP 的连接.​ 解决方法:尝试下载.NET6.0版本,但是下的不对,需要Microsoft.AspNetCore.App 6.0。点击右侧的添加规则,选择反向代理,输入后端访问的路径(192.168.40.3:8888),点击确定.​ 文件的dotnot版本默认的是.NET 6.0,但是我的系统是.NET8.0,导致无法启动.解决方法:请求URL的模型改成^api/(.*)$,其他不变.

2024-09-24 11:16:51 1371 1

原创 AlexNet网络在pytorch下的实现

1.AlexNet详解Alex在2012年提出的alexnet网络结构模型引爆了神经网络的应用热潮,并赢得了2012届图像识别大赛的冠军,使得CNN成为在图像分类上的核心算法模型。AlexNet 该模型一共分为八层,5个卷积层,以及3个全连接层,在每一个卷积层中包含了激励函数RELU以及局部响应归一化(LRN)处理,然后在经过降采样(pool处理)。Alexnet网络的创新点:1.有更深的网络机构,总用有8层,相对于以前的都很多。2.使用的层叠的卷积层,既卷基层后借卷基层再加上池化.

2024-09-24 11:14:11 393

原创 MySQL学习笔记

基于B站狂神MySQL教学视频的笔记

2024-09-24 11:10:17 1293

原创 LeNet网络在pytorch下的实现

目录1.LeNet介绍2.LeNet网络结构3.LeNet网络数据导入 1.从网络上下载 2.本地加载4.LeNet网络结构在pytorch下的实现5.定义参数6.训练部分7.测试部分8.训练结果1.LeNet介绍LeNet5 这个网络虽然很小,但是它包含了深度学习的基本模块:卷积层,池化层,全连接层。是其他深度学习模型的基础, 这里我们对LeNet5进行深入分析。同时,通过实例分析,加深对与卷积层和池化层的理解。2.LeNet网...

2021-08-28 20:48:26 127

空空如也

空空如也

TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹

TA关注的人

提示
确定要删除当前文章?
取消 删除