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最新推荐文章于 2025-05-17 18:01:32 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fallingcarter/article/details/81429349
本文对比了MySQL中两种主要的存储引擎MyISAM与InnoDB的索引特性。MyISAM使用非聚簇索引，索引与数据分离；InnoDB则采用聚簇索引，主键索引包含数据，提高了查询效率。

数据库引擎：myisam，innodb
myisam索引和数据分开，需要回行，叫非聚簇索引
innodb主键结点中有数据，索引结点指向对主键的引用，叫聚簇索引，不需要回行

fallingcarter
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【SpringBoot】3、SpringBoot中整合Thymeleaf模板引擎
Asurplus
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SpringBoot 为我们提供了 Thymeleaf 自动化配置解决方案，所以我们在 SpringBoot 中使用 Thymeleaf 非常方便 一、简介 Thymeleaf是一个流行的模板引擎，该模板引擎采用Java语言开发，模板引擎是一个技术名词，是跨领域跨平台的概念，在Java语言体系下有模板引擎，在C#、PHP语言体系下也有模板引擎。除了thymeleaf之外还有Velocity、Fr...
2024年收集搜索引擎蜘蛛大全以及浏览器模拟蜘蛛方法
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对于做SEOer来说经常和搜索引擎蜘蛛打交道，下面整理收集了最全的搜索引擎蜘蛛大全。
搜索引擎原理详解
风不归的乐园
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搜索引擎原理详解：网络爬虫、索引、查询处理、排名、用户界面、实时更新与维护
什么是搜索引擎？2023 年搜索引擎如何运作？
PythonAndSeo的博客
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Microi吾码｜开源低代码.NET、VUE低代码项目，表单引擎介绍
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12-09 4万+
Microi吾码｜开源低代码.NET、VUE低代码项目，表单引擎介绍，吾码低代码平台在这个时候应运而生，开源低代码平台、低代码平台、.net低代码开台、vue低代码平台，大型互联网应用、定制软件开发、智能互联、跨行业通用软件产品，从小到大，皆能互用。目前多版本已上线，开源版、个人版、企业版应用各个层面，操作简单，组件丰富，期待您的加入。
MySQL 存储引擎
weixin_63631452的博客
07-30 1470
存储引擎是数据库管理系统中负责数据存储和检索的部分。在关系型数据库系统中，存储引擎定义了数据如何被物理地存储、索引以及如何执行事务。不同的存储引擎提供不同的功能集，例如支持事务处理、行级锁、全文搜索等。
常见开源规则引擎对比分析
wjc133的专栏
12-30 2万+
0x00 目的背景 电商会员服务的等级、积分、权益等模块中，都使用了大量的规则判断。范式基本上是 达成xxx条件，执行xxx行为 。这很符合规则引擎那一套，因此下面选取了几个业界常见的规则引擎进行分析。 我们分别都从使用角度、原理角度两个方面进行分析。 0x01 easy-rules 项目地址：https://github.com/j-easy/easy-rules 1. 规则模型 ![image.png](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b5724b0dcd
搜索引擎工作原理｜倒排索引｜query改写｜CTR点击率预估｜爬虫
面向生活编程
05-17 2011
搜索引擎是一种在线搜索工具，当用户在搜索框输入关键词时，搜索引擎就会将与该关键词相关的内容展示给用户。比较大型的搜索引擎有谷歌，百度，必应。像我们嵌入在app里面的搜索，也是搜索引擎。只不过上面的搜索引擎是 搜全网，把全网的网站放到自己的数据库中，app里面的搜索一般只是站内信息的搜索。
Elasticsearch搜索引擎
qq_63161848的博客
08-28 2502
Elasticsearch简称ES，是一个开源的实时分布式搜索和分析引擎。它具有快速、可扩展、强大的全文搜索功能，可以用于存储、搜索和分析大规模的数据。ES可以处理大量的数据并提供实时的搜索结果，适用于各种应用场景，包括日志分析、全文搜索、数据可视化等。它使用分布式架构来实现高可用性和容错性，并提供简单的RESTful API和丰富的查询语法来进行数据的索引和搜索。
搜索引擎的高级语法
一个热衷于网络安全的技术宅，这里记录我的学习轨迹、漏洞分析、CTF复盘和一些偏门技巧。 偶尔翻翻协议，常常调调漏洞，目标是在0和1之间找到属于自己的战斗力。
04-22 2798
在开发过程中，程序员常常陷入技术难题，时间紧迫却难以找到精准答案。本文将揭示如何利用搜索引擎的高级搜索技巧，特别是 site指令，在 Stack Overflow、SegmentFault 等技术平台上进行精准搜索。通过限定搜索范围，开发者可以迅速找到高质量的解答和最新的技术文章，省时省力，快速解决问题。掌握这些高效搜索技巧，将大大提升你的工作效率，让你在技术挑战面前游刃有余！
HERO引擎NPC代码大全
01-21
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C++游戏引擎（SkyGameEngine2d）
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C++游戏引擎是一个软件框架，用于开发和构建计算机游戏。它提供了一系列的工具、函数库和功能，以便开发者可以方便地创建、设计和管理游戏。 以下是对C++游戏引擎的描述，不包含具体的代码实现： 渲染引擎：游戏...
搜索引擎是如何理解你的查询并提供精准结果的？
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搜索引擎是一种强大的工具，帮助你快速找到互联网上的信息。它通过使用复杂的算法，迅速检索成千上万甚至数十亿的网页，并将与你的搜索查询相关的结果呈现给你。搜索引擎背后涉及多种关键技术，它们协同工作以实现高效的信息检索和呈现。搜索引擎通常由三个核心组件构成：爬虫系统、索引系统和检索系统。这些组件协同工作，使搜索引擎能够从互联网上检索、索引和呈现相关的信息。我们可以展开快速学习一下。
揭开广告引擎的神秘面纱：如何在0.1秒内精准匹配用户需求？
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推荐引擎的魔力：个性化推荐背后的技术
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springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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