云起实验室：从设计稿智能生成垃圾识别的H5应用

最新推荐文章于 2025-12-01 18:34:47 发布
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#数据库 #mysql #database

本文介绍了一种基于ImgCook的智能设计稿转H5页面的方法，并演示了如何利用OSS实现浏览器端文件直传及使用Python调用阿里云视觉智能服务。

从设计稿智能生成垃圾识别的H5应用。

点击立即参与云产品场景体验icon-default.png?t=LA92https://developer.aliyun.com/adc/scenario/24e0ca6735654cc5972de8dc86aad958?spm=a2c6h.13858375.0.0.54425b90kR822H

建议体验时长：1小时
云产品资源使用时长：0小时

体验简介

Quick Start

  • 本示例演示了基于 ImgCook 智能生成页面的能力
  • 本示例演示了基于 OSS 浏览器端文件直传的能力
  • 本示例演示了基于 Python 语言开发调用阿里云视觉智能服务的能力
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Redis服务安装自启动(Windows版)
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一般来说，一些中大型企业都会去采用 Linux 服务器来部署 Redis，而且 Redis 官方并没有提供 [Windows 版本](https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/windows/overviewutm_source=highlight_word_gitcode&word=windows&isLogin=1 "Windows 版本")的安装包。
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在安装好MySQL数据库使用一段时间后，会产生许多的数据库和数据。那这些数据库的数据文件存放在本地文件夹的什么位置呢一、默认位置MySQL创建的数据库实际上存储在文件系统的一个特定目录中，该目录通常为MySQL的数据目录。这个目录的默认位置依据操作系统和MySQL的安装方式不同而有所差异。、这个目录通常位于，它可能位于是个隐藏文件夹）**其中“X.X”是MySQL的版本号。目录（每个数据库都有一个与其同名的文件夹，而这个文件夹中包含了该数据库的所有表的文件，而其中的文件代表了数据库中的表。
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后端在分布式存储中的元数据管理
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但实际生产环境中远不止这些：数据的冷热状态、压缩标志、校验和、生命周期标签，甚至用户自定义的扩展属性，都是元数据的一部分。我们团队就吃过亏，早期设计时只考虑了基础字段，后来业务方想要实现智能分层存储，不得不对元数据表做了两次大的结构调整，那个迁移过程简直噩梦。我们现在用的是Raft共识算法，虽然写性能有些损失，但保证了数据的强一致性，运维起来也省心。按文件路径哈希是最简单的，但有个问题：同一个目录下的文件可能被散列到不同节点，做目录遍历时要跨节点查询，效率很低。全量缓存不现实，我们吃过内存溢出的亏。
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Service 接口Service 实现类Mapper 接口（补充逆向工程未覆盖的逻辑）
极简主义者的PostgreSQL AI指南
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SQL 与 AI 的结合展示了简化复杂、提升效率的价值。理解底层原理并合理运用工具，才能在快速变化的技术生态中保持掌控与高效。
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