datas
-
Druid连接池监控详解：微服务架构下的实战指南
“哎，小王，最近咱们微服务老是报数据库连接超时，你有什么头绪吗？” “张哥，这事儿我也正头疼呢。要我说，咱们得好好监控一下数据库连接池，看看是不是连接泄露了，或者连接数不够用了。” “有道理！不过用什么监控呢？咱们之前好像没搞过这...
-
Java 程序员必看：MySQL、PostgreSQL、Oracle 连接池深度对比与调优指南
你好，我是老码农张三，今天咱们聊聊 Java 程序员在数据库连接池方面经常遇到的问题，以及如何针对 MySQL、PostgreSQL 和 Oracle 这三大数据库进行连接池的调优。 作为一名 Java 开发者，你一定经常要和数据库打...
-
别再瞎猜了！Druid 监控微服务订单和用户服务就这么简单（Java 开发者实战）
别再瞎猜了！Druid 监控微服务订单和用户服务就这么简单（Java 开发者实战） “哎，最近微服务老出问题，查日志查到头秃，要是能有个监控就好了...” 你是不是也经常遇到这样的烦恼？微服务架构下，服务数量众多，相互调用关系复杂...
-
Druid 监控实战：微服务场景下的订单与用户服务性能优化
你好，我是老码农张三。在当今的微服务架构下，系统监控的重要性不言而喻。今天，我将结合实际的订单服务和用户服务场景，带你深入了解如何利用 Druid 监控来定位和解决实际问题，助你成为微服务监控方面的专家。 1. 微服务架构下的挑战 ...
-
Spring Cloud Alibaba 与 Druid 连接池的实战集成：配置、监控与最佳实践
Spring Cloud Alibaba 与 Druid 连接池的实战集成：配置、监控与最佳实践 大家好，我是你们的科普向导“码农老司机”。今天咱们来聊聊在微服务架构下，如何将 Druid 连接池与 Spring Cloud Alib...
-
前后端分离架构下，精细化缓存控制之道
你是不是也遇到过这样的困境：明明后端数据已经更新，前端页面却还是“老样子”？或者，页面加载慢如蜗牛，用户体验大打折扣？这很可能是因为你的缓存策略不够“精细”！别担心，今天咱们就来聊聊在前后端分离的架构下，如何通过服务器配置和前端代码优化，...
-
Java数据库连接池背压机制深度解析：实战优化连接使用，杜绝耗尽，榨干性能！
一、 啥是背压？别慌，咱先聊点生活中的事儿 你有没有遇到过这种情况：水龙头开到最大，结果水管“嗡嗡”响，水流反而变小了？或者，高峰期挤地铁，人挤人，反而谁都上不去？ 其实，这就是一种“背压”现象。简单来说，就是 下游处理能力跟不上...
-
微服务架构下 Druid 连接池配置与调优：给 Java 开发者的实用指南
你好呀！在微服务架构日益盛行的今天，作为 Java 开发者，咱们经常会和各种数据库打交道。而 Druid 作为一款优秀的数据库连接池，以其强大的监控功能和出色的性能，受到了广泛的欢迎。不过，在微服务环境下，Druid 连接池的配置和调优可...
-
HikariCP连接池的idleTimeout和maxLifetime参数深度解析：资源优化与稳定性实战
你好，我是爱折腾技术的技术宅。今天咱们来聊聊Java开发中经常打交道的数据库连接池，特别是HikariCP这个备受推崇的家伙。作为一名有追求的程序员，你肯定希望自己的应用性能杠杠的，资源利用率高高的，系统稳如老狗。那么，HikariCP的...
-
Semaphore 在数据库连接池中的应用：限制并发连接，守护数据库资源
Semaphore 在数据库连接池中的应用：限制并发连接，守护数据库资源 嘿，老铁！咱们今天来聊聊 Java 里一个挺好用的家伙—— Semaphore ，它在数据库连接池里可是个“看门人”的角色。你想啊，数据库就像个大仓库，连接池就...
-
告别卡顿！用Intersection Observer轻松实现图片懒加载，速度提升不止一点点
网页加载速度慢，图片太多是元凶之一！特别是那种长长的页面，一堆高清大图，用户还没滚动到，它们就嗷嗷待哺地开始加载，白白浪费流量不说，还卡得人怀疑人生。今天，我就要跟你聊聊如何用Intersection Observer API，这个“黑科...
-
t-SNE 实战指南：从手写数字到基因表达，解锁数据降维的奥秘
t-SNE 降维之旅：从入门到实战，玩转你的数据世界 嘿，小伙伴们！今天我们来聊聊一个超酷炫的工具——t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)，它可是数据科学领域里的一把利...
-
Java连接池疑难杂症全解析：告别连接泄露与死锁，畅享丝滑数据库体验
前言 各位Java开发者，大家好！我是你们的“老朋友”——“连接池问题终结者”。相信大家在日常开发中，都或多或少地与数据库打过交道，而连接池作为数据库连接管理的“中流砥柱”，其重要性不言而喻。 但是，连接池虽好，却也常常“闹脾气”...
-
AI to 物理模型的映射：深度解析训练数据生成技术
你好，欢迎来到这个深度技术探讨！今天，我们将一起深入研究如何为AI模型构建训练数据，特别是针对那些需要与物理世界交互的AI模型。我们的目标是：让你能够从零开始，构建出高质量的训练数据，从而让你的AI模型能够更好地理解和模拟物理现象。 ...
-
HikariCP连接池深度剖析：高性能背后的秘密
“哇，这连接池的速度也太快了吧！” 你是不是也曾发出过这样的惊叹？作为一名有经验的Java开发者，你肯定对HikariCP不陌生。它以其卓越的性能和极低的延迟，成为了众多Java项目中数据库连接池的首选。但你有没有想过，HikariCP是...
-
Python实现KL散度NMF算法及两种KL散度对比
Python实现基于KL散度的NMF算法及两种KL散度对比 非负矩阵分解 (NMF, Non-negative Matrix Factorization) 是一种常用的数据降维和特征提取技术，在图像处理、文本挖掘、推荐系统等领域有着广...
-
在Docker和Kubernetes环境下，如何优化你的微服务数据库连接池？
嘿，哥们儿！ 咱们今天聊聊微服务里头一个挺重要，但容易被忽视的家伙——数据库连接池。 尤其是在Docker和Kubernetes这种容器化环境里，连接池的配置，那可得好好琢磨琢磨。 不然，轻则服务卡顿，重则数据库直接给你撂挑子，后果很严重...
-
电商价格监控？手把手教你用Playwright搭一套！
别再手动刷商品价格啦！作为电商运营，你是不是每天都要盯着竞品的价格变动？手动记录，效率低不说，还容易出错。今天，我就教你用Playwright，轻松搭建一套自动化电商价格监控系统，让你彻底解放双手！ 为什么选择Playwright？...
-
NMF 算法与其他降维方法的比较与选择：深入浅出
嘿，老铁们，大家好！今天咱们聊聊机器学习里一个挺有意思的话题——降维。降维这东西，就像咱们的整理收纳，把乱糟糟的数据“房间”给收拾干净，只留下最精华的部分。而 NMF（非负矩阵分解）就是咱们收纳箱里的一个“神器”。当然啦，除了 NMF，还...
-
L1正则化技术实践指南
L1正则化技术简介 L1正则化是一种在机器学习和统计建模中常用的正则化技术，主要通过给损失函数添加L1范数惩罚项来防止模型过拟合。与L2正则化不同，L1正则化倾向于产生稀疏的权重矩阵，即将一些权重直接置为零。这种特性使得L1正则化在特...
