bug fix:
1、解决在debug日志开启下,日志reporter线程访问selector.keys()、跟ConnectionManager线程访问selector.select(long),产生多线程并发问题。(selector.select、selector.keys 非线程安全)
http://www.sf.net/projects/amoeba
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从ViT到Swin Transformer:一文搞懂Transformer在CV中的进化史(附实战代码)
本文系统梳理了Transformer在计算机视觉领域的演进历程,从开创性的Vision Transformer(ViT)引入全局注意力机制,到DETR实现端到端目标检测,再到里程碑式的Swin Transformer通过滑动窗口和层次化设计高效桥接CNN与ViT。文章深入剖析了各模型的核心思想、技术突破与实战应用,并提供了可运行的代码示例,帮助读者从理论到实践全面掌握这一关键技术脉络。
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本文详细介绍了Unity小游戏开发中如何通过YooAsset与HybridCLR实现资源与代码双热更新方案。内容涵盖环境配置、架构设计、微信小游戏专项优化、热更代码工程化实践及真机调试技巧,帮助开发者解决审核周期长、紧急修复等痛点,提升更新效率与稳定性。
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保姆级教程:用WorkVisual 6.0给你的KUKA机器人硬件做一次‘全身体检’与配置检查
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2026最新openclaw(clawbot/moltbot)真正在自己个人电脑上搭建部署,配置飞书远程远程让AI助理操控电脑完成任务,以及结合ollama无限token实现7*24小时工作(附配置)
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【运动规划算法项目实战】如何使用Pure Pursuit算法进行路径跟踪(附ROS C++代码)
在自动驾驶和机器人导航领域,路径跟踪是一项关键技术,它使车辆或机器人能够按照预定的路径规划进行移动。路径跟踪算法的选择对于系统性能和安全性至关重要。本文将介绍一种常用且有效的路径跟踪算法——Pure Pursuit算法。我们将详细讨论Pure Pursuit算法的原理、实现步骤以及如何在自动驾驶和机器人系统中应用该算法进行路径跟踪。Pure Pursuit是一种用于路径跟踪的控制算法。它通过计算角速度控制机器人从当前位置移到机器人前方的某个预瞄点。假定线速度是恒定的,当然可以随意更改机器人的线速度。
如何用 Amoeba 进行mysql数据库读写分离
amoeba主要是针对数据切分方面、读写分离、负载均衡、故障恢复。首先说明一下amoeba 跟 mysql proxy在读写分离的使用上面的区别。在 mysql proxy 上面如果想要读写分离并且 读集群、写集群 机器比较多情况下,用mysql proxy 需要相当大的工作量,目前mysql proxy没有现成的 lua脚本。mysql proxy根本没有配置文件,lua脚本就是它的全部,当
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最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版
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Amoeba:分布式数据库Proxy解决方案
Amoeba:分布式数据库Proxy解决方案author:陈思儒随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充,数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上。这时集中式数据库系统表现出它的不足:集中式处理,势必造成性能瓶颈;应用程序集中在一台计算机上运行,一旦该计算机发生故障,则整个系统受到影响,可靠性不高;集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活,系统的可扩充性差
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amoeba 的文章将移至 http://amoeba.meidusa.com
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MySQL 索引深入理解:B+ 树、二级索引、联合索引与查询优化
理解二级索引后,就可以理解回表了。SELECT *MySQL 的执行过程分为三个步骤。覆盖索引(Covering Index)并不是一种独立的索引类型,而是一种查询效果。SQL 查询需要的所有字段,都能够直接从某个索引中获得,不需要再访问聚簇索引获取其他字段。例如:因为user_id已经包含在二级索引中,所以 MySQL 可以直接返回结果。不需要回表。联合索引(Composite Index)是同时使用多个字段建立的索引。它的排序规则是:首先按照user_id排序。当user_id。
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MySQL 的 REPEATABLE READ 到底能不能防幻读——从快照读、当前读到 Next-Key Lock
本文系统讲解 InnoDB 可重复读级别下的幻读问题:从三类读异常切入,剖析快照读依赖 MVCC、当前读依赖 Next-Key Lock 的双防线机制,用双会话实验复现幻读仍会出现的边界场景,并解释各数据库在幻读防护上行为分歧的根源。
Flink SQL 连接器实战:MySQL Source、Flink CDC 与 JDBC Sink 全解析
提供有界流读取,适合批处理和维表场景,简单直接但无法感知变更。MySQL CDC提供无界流读取,通过「全量快照 + binlog 增量」的方式实现实时捕获,是实时数仓的核心入口,但需要 MySQL 侧正确配置 binlog 和权限。JDBC Sink负责结果回写,关键在于区分仅插入流和更新流,更新流必须依赖主键完成 upsert。掌握这三者的差异,本质上就是掌握了 Flink 中「有界与无界」「追加与更新」这两组最基本的语义。
MySQL 中 DISTINCT 与 GROUP BY 哪个效率更高?
DISTINCT与GROUP BY在纯去重场景下,MySQL 8.0 中执行计划通常一致,效率基本相同。老版本(8.0.13 之前)GROUP BY有隐式排序开销,DISTINCT往往更快。需要聚合或HAVING时,只能用GROUP BY。效率的真正决定因素是索引和执行计划,而不是这两个关键字本身。所以,与其问「哪个更快」,不如问「我的查询有没有走对索引」。
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点「安装 WordPress」
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