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MySQL 线上2个小案例
MySQL 线上2个小案例 今天在线上遇到2个很有意思的MySQL案例，都是比较经典的问题，拿出来跟大家分享一下。为了对库表名称进行脱敏，我把问题抽象出来两个小的例子，且看分享。 varchar() DEFAULT NULL, `col4` varchar() DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY `idx_c1_c2_ mysql> select * from t; +----+------+------+------+------+ | id | col1 | col2 | col3 | col4 | +----+- ，那么索引前200个即可： mysql> alter table t add UNIQUE KEY `idx_c1_c2_c3_c4` (`col1`(200),`col2`,`col3`,`col4` 总结 今天的文章，讲了2个小的例子，后续大家如果看到诸如此类的报错，希望可以有个灵感。
76630编辑于 2022-12-07 - 来自专栏DBA随笔
MongoDB 线上操作案例2例
// MongoDB 线上操作案例2例 // 上周五的时候，在线上执行了2个MongoDB的操作，这俩操作跟平时的相比，其实都还有一些特殊性，所以简单 记录一下。 01 线上一个大集合添加索引 在MongoDB中，给某个集合的某个字段添加索引，这个操作想必大家都有经历过，正常情况下，我们会使用createIndex来执行，基本语法如下： db.collection.createIndex (keys, options) 其中： 1、keys代表创建的索引字段和类型，通常的模式为{key：1}、{key：-1}、{key：'hashed'}等 2、除此之外，createIndex的可以支持 DBA指定一些选项来控制这个加索引的操作，其中，使用最多的就是background、expireAfterSeconds这2个选项。 通常情况下，这个需求可以通过2个办法实现： 1、删除该字段上旧的TTL索引，新增一个符合要求的TTL索引 2、直接使用collMod命令修改TTL索引的过期时间,命令如下： db.runCommand(
82720发布于 2021-07-14 - 来自专栏镁客网
不止会下棋，人工智能还能高考阅卷
孰不知，人工智能不仅会下棋，还能高考阅卷。 据日本文部科学省估算，在对问答题进行评分时，假设考生有53万人，但阅卷者只有800人的话，就算将培训中的阅卷者也包括在内，阅完所有试卷则需要20到60天。 这便意味着，从考试到公布分数这段时间，不仅阅卷者工作量庞大，等待分数结果的人们心理的负担会更大。而且，对这对于高中教学和考场安排都会造成一定的影响。因此，缩短阅卷时间是必须的。 目前，中国运用在考试阅卷中的技术，大多以机读卡（一种简单的光学字符识别（OCR）的技术）为主。但是，这只能减少选择题的阅卷工作量。 像以上提到的问答题，还有作文等，要在规定时间内完成人工阅卷，评分的准确性和稳定性都难以做到完全保障。
1.1K50发布于 2018-05-28 - 来自专栏北京马哥教育
皇上请阅卷！【2016运维高考-考卷汇总】
一年一度高考时，马帮小伙伴也没闲着，做了一套“运维高考题”，那么现在就由你，没错，就是你————最敬爱的大众评审来一起阅卷啦！ We want you！！！ 2、说说进程和线程的区别 3、查询file.txt以abc结尾的行 4、删除file.txt文件中的空行 5、打印file.txt文件中的第10行 6、对MySQL数据库test进行备份和恢复 备份： 写出查看linux系统性能的命令，如cpu、内存、流量、io等 11、说说nginx的upstream支持的分配策略，并简述其原理 12、crontab定时：在11月份内，每天的早上6点到12点中，每隔2小时执行一次
1K90发布于 2018-05-07 - 来自专栏机器学习与统计学
利用Python开发智能阅卷系统（附源代码）
本文为“机器学习交流群”群友华兵同学投稿 随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展，不少学者尝试讲CV应用到教学领域，能够代替老师去阅卷，将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来，从而进一步有效的推动教学质量上一个台阶 传统的人工阅卷，工作繁琐，效率低下，进度难以控制且容易出现试卷遗漏未改、登分失误等现象。 ? 现代的“机器阅卷”，工作便捷、效率高、易操作，只需要一个相机（手机），拍照即可获取成绩，可以导入Excel表格便于存档管理。 ? "]) contours_img = image.copy() gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur , 0.9, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("Input", image) cv2.imshow("Output", warped) cv2.waitKey(0) 最终实现的效果如下
2.8K30发布于 2019-12-10 软考启用AI辅助阅卷，考试该如何写出让AI模型和阅卷专家都青睐的满分论文？
这意味着，一篇软考论文将同时面对“阅卷专家”的审查与“AI阅卷”的扫描分析。阅卷专家基于丰富的专业经验，对论文的实践真实性、论述深度与评分细则进行综合评判。 因此，我大胆推断，AI阅卷在阅卷整个过程中可能扮演两个角色：一是作为“初筛器”，快速提取作答论文的结构要素、关键词和量化数据，为阅卷专家生成初步分析报告；二是作为“校准器”，在多评机制下，辅助识别不同阅卷专家评分间的异常偏差 或 “在Kubernetes中，我们为微服务容器设置了CPU Request为0.5核、Limit为1核，内存Request为1GB、Limit为2GB，并配置了基于CPU利用率超过70% 的HPA（自动水平扩容 2、结构逻辑：提供清晰的“导航图” 混乱的论文结构会增加AI阅卷解析复杂度和阅卷专家理解的难度。在论文写作时必须采用公认的高效结构，为论文叙述搭建清晰的写作框架。 2、自我批改引入“AI视角”：完成初稿后，自我模拟AI以“结构解析”和“细节分析”的视角审视自己的文章，能否快速提取出三个核心工作点？每个工作点是否有量化数据和具体技术参数？逻辑流程是否清晰无跳跃？
12800编辑于 2026-07-08- 来自专栏kl的专栏
j2Cache线上异常问题排查记录
问题背景 开发反馈，线上有个服务在运行一段时间后，就会抛异常导致redis缓存不可用。 (RedisCacheProvider.java:51) at com.xczysoft.ltl.core.support.j2cache.J2CacheRedisCacheChannel.main( (Pool.java:49) ... 3 more j2Cache:红薯开源的2阶段缓存框架：https://gitee.com/ld/J2Cache 问题分析 从异常日志表象上看，很明显是由于jedis 程序使用jedis的地方是j2Cache，红薯开源的一个2阶缓存框架，很可能是红薯的锅。 红薯表示这个锅我不背，肯定不是j2Cache的毛病了。
63730编辑于 2023-11-18 - 来自专栏程序IT圈
利用Python开发智能阅卷系统（附源代码）
随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展，不少学者尝试讲CV应用到教学领域，能够代替老师去阅卷，将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来，从而进一步有效的推动教学质量上一个台阶。 传统的人工阅卷，工作繁琐，效率低下，进度难以控制且容易出现试卷遗漏未改、登分失误等现象。 ? 现代的“机器阅卷”，工作便捷、效率高、易操作，只需要一个相机（手机），拍照即可获取成绩，可以导入Excel表格便于存档管理。 ? "]) contours_img = image.copy() gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur , 0.9, (0, 0, 255), 2) cv2.imshow("Input", image) cv2.imshow("Output", warped) cv2.waitKey(0) 最终实现的效果如下
1.6K10发布于 2021-01-19 - 来自专栏用户7601947的专栏
线上线下的O2O模式
t01cd3b0585d57a1f6a.webp.jpg 线上线下 ，线上订购、线下消费是O2O的主要模式，是指消费者在线上订购商品，再到线下实体店进行消费的购物模式。 传统的 O2O 核心是在线支付，是将 O2O 经过改良，把在线支付变成线下体验后再付款，消除消费者对网购诸多方面不信任的心理。 线上线下，这个名词我们经常在各类文章中可以看到，但可以毫不客气的说，并不是所有人都能很清楚的区分出二者的真正差别，或者是说鲜有人能很好的解释线上与线下的概念。 其实不然，线上线下的概念并不是仅此而已。 3.线上线下多指广告策划和产品销售，但是随着互联网的日益发展，尤其是以阿里巴巴为代表的电子商务的快速发展。 线上线下的概念变得有所延伸，其中线上指的是依托网上进行的各种行为，如，线上交易、线上推广；而线下则主要是指传统贸易所进行的各种行为。如，线下交易、线下推广； 本文取自网络，如有侵利，请及时联系删除。
1.9K40发布于 2020-08-03 - 来自专栏新智元
高考&中考也AI，机器人阅卷技术曝光
人工智能技术为解决这一问题提供了一种可能性——让智能化的机器来阅卷。 机器阅卷可以保证过程的客观性和一致性，从某种程度上来说是保证高考公平公正的一个方法。 要想机器阅卷技术真正普及并为阅卷工作带来便利，无法回避的一个难关就是：批阅学生用母语写的作文。 机器阅卷技术的未来 未来，随着人工智能技术的发展，除了开放式作文、甚至政史地问答题等试题的批阅中，机器都可以自动阅卷。机器可以自动学习教师的阅卷方法。 如果全自动机器阅卷变成现实，“阅卷”这件需要教师们投入大量人力物力才能完成的事将变得轻松，教师们将会有更多的时间和精力被解放出来，投入到对教学方法、教学手段等创造性工作的研究中，相信学生们也会因此获得更好 目前，在国内机器智能阅卷技术发展中，科大讯飞已经在安庆、合肥等地成功试点应用。
4.1K60发布于 2018-03-26 - 来自专栏Lan小站
用Python快速阅卷选择、填空题等客观题目
使用说明： 将所有需要阅卷的答案按照以下格式放到一个target.txt文档中： 姓名+空格+答案1+答案2 多个学生请换行隔开 如： 学生1 A B B B C B B B BD C D C D B B C B B A AB C D C C B C B C B C D B B B B D C C D D B D A B D A B B D C 学生2 A B B B C B B B BD C D B ------------------------------------------------ @ Author ：Lan @ Blog ：www.lanol.cn @ Date ： 2020/7/2 ]] = 0 for index, j in enumerate(answer): if i[index] == j: result[i[0]] += 2
85710编辑于 2022-07-14 - 来自专栏用户7601947的专栏
O2O线上线下该如何融合
如今O2O的概念深入各行各业，线上与线下相结合已经成为不少营销人津津乐道的话题。 但很多企业在追寻O2O的过程中，发现线上与线下的融合非常难，首先是消费人群是重叠的，其次是价格难以统一，线上和线下的隔离，让消费者也对企业或品牌无形中产生了抵触情绪。 本文就聊聊O2O线上线下如何做到融合的话题。 一、线上和线下的概念 我们先将O2O分开看。所谓的线上营销，营销平台多种多样，有的是全权交给第三方服务商，也有的企业由内部专职人员执行。 价格方面，线上的价格确实不能和线上一致，将导致在线上和对手的竞争中价格优势的荡然无存。但是线上线下价格相差太大，无疑又会导致销售的脱节。 其实淘宝上就有很好的例子。 五、线上线下真正融合 线上和线下不是相互孤立的，成功的线下活动，还需仰仗线上积累的品牌、影响力。
1.8K70发布于 2020-07-28 基于 Vue 与.NET 的高并发在线考试系统技术架构与实践应用
一、全流程学习管理体系，构建沉浸式线上教学体验系统以课程为核心载体，打通线上教学各关键环节，实现学习、授课、练习的无缝衔接，兼顾学习体验与过程管控，适配多终端、多场景的学习需求。 二、智能考试与多维度防作弊，打造严肃可信的考核环境针对模拟练习、结课考核、专项测评等不同考核场景，系统设计了灵活的组卷策略与多重防作弊机制，搭配智能阅卷功能，既保障考试的公平公正，又大幅提升考核工作效率 智能阅卷体系：自动 + 人工结合，提升阅卷效率与准确性实现客观题系统自动批阅，主观题支持人工在线阅卷，阅卷完成后成绩自动汇总统计。考试后AI批阅试卷，简答题自动评分。 管理员可批量导出考试成绩，针对修正答案后的试卷支持成绩重新计算，大幅减少教务与考务工作的人工成本，提升阅卷与成绩管理的效率。 该系统的技术实践与应用，为教育机构、企业培训部门解决线上教学落地难题提供了可行路径，也为教育信息化与企业数字化培训的深度融合提供了技术支撑，适配不同行业、不同规模机构的线上教学培训需求，具有广泛的实践与应用价值
36910编辑于 2026-02-28- 来自专栏即时通信IM
解决方案丨覆盖考试流程，布局智能监考，腾讯实时音视频推出线上考试解决方案
受疫情影响，线下考试愈发难以组织和开展，考试场地管控更为严格，安排考生出行及健康检测造成额外支出；考生参加考试流程繁琐，监考及考后阅卷耗费大量人力及时间成本等，对组织者来说都是极大的考验。 对此，线上考试场景应运而生。录题组卷、考生考试、管理员监考、考后阅卷等场景均转移到线上进行，打破了时间与空间的限制。 线上考试存在一些难以解决的问题，比如操作流程是否便捷、是否支持复杂的考试和答题类型、阅卷和成绩统计分析是否标准化等等。 最重要的是，如此复杂的考试环境中如何有效的设置防作弊和监考手段，来保障线上考试的公平公正呢？ 在这样的背景下，腾讯云通信团队从用户体验感和场景出发，推出了线上考试SaaS解决方案——腾讯云考试星。 （线上考试流程示例） 腾讯云考试星是TRTC在线上考试场景的一次全新的尝试，对于传统线上考试存在的难点，我们做了一系列针对性的解决方案，尤其是智能监考功能，将线上考试的专业性和严谨度提升到了前所未有的新高度
2.5K30发布于 2021-03-29 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
动漫风格迁移 AnimeGANv2 ，发布线上运行 Demo
作者 | 神经星星 出品 | HyperAI超神经 By 超神经 内容一览：最强二次元风格迁移模型 AnimeGAN 更新啦，现在可以在线上轻松运行模型，还可以调整风格参数，输出你想要的照片效果。 访问 https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2 即可在线上轻松实现 AnimeGANv2 的处理效果（仅支持静态图片处理）。 AnimeGANv2 线上测试效果 在初始版本发布时的论文《AnimeGAN: a novel lightweight GAN for photo animation》中还提出了三个全新的损失函数，用于提升风格化的动漫视觉效果 线上 Demo https://huggingface.co/spaces/akhaliq/AnimeGANv2 墙内 Colab https://openbayes.com/console/open-tutorials /containers/pROHrRgKItf 眉清目秀的张三不像坏人 往 期 回 顾 直播 TeaTalk 线上直播倒计时 资讯 人工智能监考VS传统方式监考 资讯 Meta研发触觉手套助力元宇宙
2.3K30编辑于 2023-04-14 - 来自专栏前端之旅
Vue+Koa2 前后端分离项目线上部署
这篇文章主要谈谈： 线上部署项目的相关事宜 如何用 Nginx 实现同端口多项目部署 1. 2. 可以安装 forever 或者 pm2 解决这个问题，这里我用的是 pm2。 先安装 pm2： npm install pm2 -g 安装完 pm2 -v 查看一下，确认安装正确，接着启动 node 服务： cd /home/MiniProgram-Admin/server pm2 下面是一些日常会用到的 pm2 指令： 监听文件改动，重启服务器： pm2 start app.js --watch 终止某个项目： pm2 stop 项目名 彻底删除某个项目： pm2 delete
3.1K30发布于 2020-08-02 WorkBuddy保姆级教程（廿六）｜教研组长的日常——从命题到阅卷分析
放在以前，这些事儿能让我从早忙到晚。但现在？三个小时内全部搞定。怎么做到的？往下看。
18710编辑于 2026-07-13- 来自专栏成猿之路
Log4j2核弹级漏洞线上修复方案！
一、漏洞描述 2月9日晚，Apache Log4j2反序列化远程代码执行漏洞细节已被公开，Apache Log4j-2中存在JNDI注入漏洞，当程序将用户输入的数据进行日志记录时，即可触发此漏洞，成功利用此漏洞可以在目标服务器上执行任意代码 CVSS评分：10（最高级） 三、漏洞影响版本 Apache log4j2 >= 2.0, 四、安全版本 Apache log4j2 2.15.0 五、修复方案建议 综合国内机构意见，目前针对Apache ： https://github.com/apache/logging-log4j2/releases/tag/log4j-2.15.0-rc2 2.建议对 Apache Struts2/Apache 2.设置log4j2.formatMsgNoLookups=True。 3.设置系统环境变量 FORMAT_MESSAGES_PATTERN_DISABLE_LOOKUPS 为 true。 七、腾讯云线上修复措施 腾讯云安全服务详细解决方案： https://view.inews.qq.com/a/20211211A032S100
1.7K10编辑于 2021-12-13 阅卷老师给腾讯元宝的高考作文打了个分
如果你是阅卷老师，会给腾讯元宝的作文打多少分？
78110编辑于 2024-06-07- 来自专栏Java技术栈
Spring Boot 2.x 引起的一个线上低级问题
一开始我是不信的，KLock是经过线上大量验证的，怎么会出现这么低级的问题呢？ 179) Open-EntityManager-in-view的前世今生 Open-EntityManager-in-view简述下就是在视图层打开EntityManager，spring boot 2. 代码如下： entityManager.unwrap(Session.class).evict(obj) 建议关闭Open-EntityManager-in-view 在Spring boot 2.
2.1K40发布于 2020-02-21
腾讯云开发者
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