1、索引越多越好吗？ 2、为什么会有联合索引的最左前缀问题和like%走索引问题？ 3、如何合理设计索引 4、如果索引都无法解决提高性能，还有什么方面能提升？
做好SEO没有一个标准的答案，虽然百度搜索引擎优化指南白皮书已经将seo讲的很明白，但是实际操作当中使用一成不变的优化方式并不一定能让网站有一个好的排名，这时会让seoer感到迷惑，其实seo从来都不是一个一成不变的行业，百度不断在进行调整，竞争对手也在不断改变策略。
随着高速电路的不断发展，PCB的设计要求越来越高了，复杂程度也随之增加了。为了减小电气因素的影响，就需要考虑使用多层板的方式设计，使信号层和电源层进行分离。在进行PCB设计的时候，会纠结用几层板，也就是采用什么结构，一般情况下是根据电路的布线密度、特殊信号线、电路板尺寸、成本和稳定性等来确定用几层板，比如6层、8层或者其它更多层。
不少安全厂商都会在产品中加入修复漏洞的功能，火绒安全软件也具备【漏洞修复】功能。不过有细心的用户发现，火绒【漏洞修复】扫描出的“漏洞数”和其他厂商不太一样，火绒扫出来的“漏洞数”较少。那么究竟是为什么呢？是不是漏洞数扫出来越多越好呢？
那就从去年9月说起，花正好, 月正圆的时候，桑尼在西班牙巴塞罗那听过一个大数据的课程（是的，您没看错，我跑去建筑鬼才高迪的城学习大数据。。。） 那个西班牙叫兽长得还蛮帅的，教得实在是不怎么样，比如，
钱是越多越好吗？这个问题似乎不用回答，那是肯定的啊。试问在座的各位看客哪位不是在挣钱，挣更多的钱，挣更多更多的钱的路上奔跑着的呢？钱是一种交换物质（当然也可以是精神层面的）的重要工具，对于每个人都很重要。所以狭义来说，钱当然是越多越好。
大家都知道多线程可以提高程序整体执行效率，但是为什么多线程可以执行效率呢？线程是越多越好吗？如何估算线程数以使程序执行吞吐量达到最优呢？
首先对Feature Selection相关的问题进行一个综合性的回顾，主要包含一下几点： 1) Dimensionality reduction(降维)简要介绍; 2) Feature extraction/ Feature projection(特征提取/特征投影)简要介绍； 3）Feature selection(特征选择)简要介绍； 4）Feature selection(特征选择)展开描述； 5）部分相关文献推荐。
联合索引最左匹配原则概念 1.最左前缀匹配原则，非常重要的原则，我们在建立索引的时候,如果是联合索引.举个例子 比如 你一个表 第一个字段是id 第二个字段是 name 第三个字段是age,(id,name,age),三个字段都有索引,就是先按id排序,然后在第一个前提下 再对name排序,再对 age排序,都是在前一个索引排好序的前提下、如果你是一上来就是直接第三个索引范围查询就gg,如果你先第一个索引查 and 第二个索引范围查询,那就是可以的,必须要按顺序来,不能跳.
如今市场竞争日趋激烈，许多企业在制作网站时，会尽量多地选择网站的功能，认为功能越多越好。那么，企业网站制作功能是否越多越好呢？其实不然，网站的功能在于精而不是多，比如一般的企业站，网站的功能包括：宣传企业形象，拓展核心业务等。那么企业该如何选择适合自己的网站功能呢？
优点：共享内存，尤其是进行IO操作（网络、磁盘）的时候（IO操作很少用cpu），可以使用多线程执行并发操作。
近期小鹏汽车在广州汽车展上发布了新款电动汽车——小鹏P7，该车采用英伟达Xavier自动驾驶芯片，车外共有30个传感器，其中有12个超声波传感器、5个毫米波雷达、13个摄像头，是L3级别的自动驾驶。相较于以往的自动驾驶系统传感器的配置，这次小鹏无疑在传感器的数量上提升了一个量级。
无论在工作还是面试中，关于SQL中不要用“SELECT *”，都是大家听烂了的问题，虽说听烂了，但普遍理解还是在很浅的层面，并没有多少人去追根究底，探究其原理。
一、站长工具百度PC权重分析，从图中可以看出，站长工具检测到这个网站有权重，证明这个网站是被百度认可的，百度给予权重，排名也相对就没权重的网站会靠前。
我们经常看到网上有网站建设全包，或许我们会疑问，这个网站建设全包到底是包含哪些服务内容呢？今天华专网络就这个话题跟大家聊聊。
在渗透测试及漏洞挖掘过程中，信息搜集是一个非常重要的步骤。而在网站的JS文件中，会存在各种对测试有帮助的内容。
文章目录 1. Day06 1.1. 视图 1.1.1. 视图概述 1.1.2. 视图分类 1.1.3. 视图数据污染 1.1.4. 往视图中插入数据，删除数据，修改数据 1.1.5. 避免视图数据污染(with check option) 1.1.6. 修改视图 1.1.7. 删除视图 1.2. 案例 1.3. 索引原理 1.3.1. 索引概述 1.3.2. 创建索引 1.3.3. 查看索引 1.3.4. 删除索引 1.3.5. 索引是越多越好吗？有索引就一定好吗？ 1.3.6. 复合索引 1.3.7
转载声明：本文来源于知乎专栏《Dai 的程序设计竞赛瞎扯自动机 》，已获得原作者Dai@NeverLand的允许，禁止二次转载。
首先，webpack 版本在迭代更新的过程中会做很多的优化。同样的道理， webpack 打包依赖的 node ，npm ，yarn，也应尽可能使用新版本。
常见的域名后缀有com、net、cn 等。服务器主机：阿里云、腾讯云、百度云 、亚马逊 都可以。WordPress主题：选择一款合适的WordPress主题，免费的，付费的都有不错的。
▎各位 Buffer 晚上好，FreeBuf 甲方群话题讨论第205期来了！FB甲方社群不定期围绕安全热点事件、前沿技术、运营体系建设等话题展开讨论，Kiki 群助手每周整理精华、干货讨论内容，为您提供一手价值信息。 注：上期精彩内容请点击：如何应对应急响应审计；WebShell检测与控制思路 本期话题抢先看 1. SIEM/SOC功能是否越多越好，应该从哪些方面考量自身核心需求？ 2. 如何丰富SIEM/SOC中的UseCase，同时避免无效的UseCase增加工作量？ 3. 个人信息保护认证和dsm认证
组合算法也叫集成学习，在金融行业或非图像识别领域，效果有时甚至比深度学习还要好。能够理解基本原理并将代码用于实际的业务案例是本文的目标，本文将详细介绍如何利用Python实现集成学习中随机森林这个经典的方法来预测宽带客户的流失，主要将分为两个部分：
数据校验可以有客户端数据校验和服务器端数据校验.双重保证是保证程序安全性的有效措施
线程也不是越多越好，具体案例，具体分析，(有几个线程创建几个线程，应为线程请求上下文时非常耗时)
有很多博客站长都经常问明月如何申请 Google AdSense 账号获批通过，明月的 AdSense 账号申请的太久了，久到我已经回忆不起来细节了，所以能给大家提供的帮助非常的少，今天在【多思多金】博客发现了好多高质量的有关 AdSense 文章，我就借花献佛节选了部分内容分享给大家，明月强烈建议大家抽空到【多思多金】博客的"AdSense 文章专辑"里多阅读一些，里面还有不少通过 AdSense 提高收入的实践技巧哦！
经常会遇到部分工程师不知道如何选择PCIe授时，根据多年从业经验，给大家总结了选择PCIe授时卡应该注意的9个要点，希望对工程师朋友有帮助。
经常会遇到部分计量人员不知道如何选择时间检定仪，根据多年从业经验，给大家总结了选择时间检定仪应该注意的11个要点，希望对计量检测行业的朋友有帮助。SYN5301型时间检定仪
一款优秀的App应用，如果没有用户发现，没有用户下载使用，那么这款App应用就是没有任何价值可言的。如果想要App应用能够体现出它应有的价值，就必须对其进行推广工作，让更多用户发现，下载和使用它，让App应用得到用户的认可。如此一来，这款获得用户认可的App应用才能体现出其应有的价值。
怎么来的？ 我们平时用的精度accuracy，也就是整体的正确率 acc=predict_right_num/predict_num 这个虽然常用，但不能满足所有任务的需求。比如，因为香蕉太多了，也不能拨开人工的一个一个的看它的好坏(我爱吃啊，想想就心疼)，此时我们就需要有一种方法，代替拨开香蕉这种粗鲁的手段。这时我们需要通过一些测试，看看哪种方法能更加准确的预测。我们可以通过 “准”：预测的准确度，就是我预测的结果中真正好的香蕉要越多越好； “全”：就是所有的好的香蕉预测出来的越多越好，虽然
作为要了解etcd这个数据库，那么第一步就是要知道从哪里去访问官网，再下一步就是如何从官网中获取自己需要的文档资料。
首先让我们来了解一下 ES 中的分片概念：ES 支持 PB 级全文搜索，当索引上的数据量太大的时候，ES 通过水平拆分的方式将一个索引上的数据拆分出来分配到不同的数据块上，分布在多台服务器上存储，拆分出来的数据库块称之为一个分片。分片是一个功能完整的搜索引擎，它拥有使用一个节点上的所有资源的能力。这类似于 MySQL 的分库分表，在一个多分片的索引中写入数据时，通过路由来确定具体写入哪一个分片中，所以在创建索引的时候需要指定主分片的数量，并且主分片的数量一旦确定就不能修改（原因在下文中介绍），副本分片可以动态修改。
我们都知道在spark中，RDD是其基本的抽象数据集，其中每个RDD由多个Partition组成。在job的运行期间，参与运算的Parttion数据分布在多台机器中，进行并行计算，所以分区是计算大数据量的措施。
关于开发者的技术水平到底该如何定义，到底一个人的技术水平应该定位在高、中、低的标准是什么呢？很多人觉得这是一个仁者见仁的问题，有人觉得根据公司的那个员工等级判断。答案是肯定不是，从纯开发技术的角度来分析。很多人觉得自己一门语言精通了就去学其他语言了，美其名曰集大成者，这样的工作十几年却是初级水平的技术人员也不少。
NO.50 众包特点 Mr. 王：我们讨论了这么多众包的例子，现在来研究一下众包的一些特点。你先来说说，一个众包算法需要由哪些部分组成？ 小可：首先要有一批请求任务的人；其次要有一群完成任务的人；还应该有一个管理任务的平台。请求任务的人把任务发布到平台上，平台会去搜寻有兴趣来做这些任务的人，然后这些工作者将答案返回给平台。平台收集了大量的答案之后，还要将答案交给提交任务的人。 Mr. 王满意地说：总结得不错，这些提交任务的人，我们一般称之为请求者。而这些完成任务的人，我们称之为工人。整个结构梳理得很清楚，不
作为消费者，我们购买一台手机最看重什么？价格？外观？还是功能？毋庸置疑的是，手机质量是我们愿意购买的重要参考因素和前提，不管是软件层面还是硬件层面，质量都是手机的核心竞争力。
进程： 优点：同时利用多个CPU，能够同时进行多个操作 缺点；耗费资源（重新开辟内存空间） 线程： 优点；共享内存，IO操作时，创造并发操作 缺点：抢占资源 进程不是越多越好，CPU个数=进程个数 线程不也不是月多越好，具体案列具体分析；请求上下文耗时； 计算中执行任务的最小单元是线程； IO操作利用CPU GIL 全局解释器锁 IO密集型（不用CPU） 多线程 计算密集型（利用CPU）
来源：blog.csdn.net/qq_39390545/article/details/106766965
通常，我们在回答 MySQL 数据库优化的相关问题时，一般会从三个层面来说明，分别是：
前段时间训练了不少模型，发现并不是大力出奇迹，显卡越多越好，有时候 1 张 v100 和 2 张 v100 可能没有什么区别，后来发现瓶颈在其他地方，写篇文章来总结一下自己用过的一些小 trick，最后的效果就是在 cifar 上面跑 vgg 的时间从一天缩到了一个小时，imagenet 上跑 mobilenet 模型只需要 2 分钟每个 epoch。（文章末尾有代码啦）
随着层数变多，错误率降低，随之运算量增大，通常都是超过亿万级的计算。对于这样复杂的结构，我们一定不会一个一个的计算，对于亿万级的计算，使用loop循环效率很低。因此，利用矩阵计算（Matrix Operation）提高运算的速度以及效率。
前言：建模的过程和方法，不断地被开发和完善，你可能会说不同的数据类型，不同的业务场景，不同的需求，都会有不同的建模方法，我很赞同。但是我想说，不管你的数据是什么，要在大数据中建立自己的数据模型这其中的套路还是有规律可寻的。
线程是越多越好吗？答案否，线程太多的话，会造成CPU频繁的切换反而会造成很多线程处于等待状态。除了浪费资源和效率之外，多线程带来的其他风险：安全、死锁等 比如下面程序：
北京 上海巡回站 | NVIDIA DLI深度学习培训 2018年1月26/1月12日 NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域 正文共1791个字，12张图，预计阅读时间6分钟。 是不是觉得神经网络不够形象，概念不够清晰，如果你是新手，来玩玩PlayGround就知道，大神请绕道。 PlayGround是一个在线演示、实验的神经网络平台，是一个入门神经网络非常直观的网站。这个图形化平台非常强大，将神经网络的训练过程直接可视化。同时也能让我们对Tensorflow有一个感性的认识。 Pla
AI 研习社按：随着硬件算力的上升、数据量的加大以及各种新算法的浮现，机器学习也变得一天比一天火热。不夸张的说，这是机器学习的时代。然而，机器学习虽然能够给出惊艳的结果，但其有限的解释性也常被人戏称为“黑箱”。而实践者在使用机器学习的过程中往往也会面临各种各样的选择。本文的目的就是帮助实践者在使用机器学习过程中做出正确的选择和判断。文章内容根据知乎人气答主阿萨姆在雷锋网AI研习社上直播分享整理而成。 阿萨姆，普华永道高级数据科学家，负责统计学习模型开发。有丰富的工业及学术经验，擅长将理论知识应用于实践中。曾
人有欲望，就有了很多无用的东西，车子，钓鱼竿，篮球……乔想着这些买来只用过一两次的东西，开始认为极简生活，没什么不好。——灵遁者《结束》 今天又发现一个uniapp的UI库：COOL-UI 官方文档：https://uni-docs.cool-js.com/ 而且这个还包含了后端：https://cool-js.com/ 组件选择当然是越多越好啦~
Java集合比如说HashMap和ConcurrentHashMap我觉得，你最好在平时能去耐心读一下源码，搜一搜相关的博客， 最好能知道每个参数为什么设置成这么大？有什么好处？为什么？你会发现不少东西，网上也有很多视频可以去学。
是不是觉得神经网络不够形象，概念不够清晰，如果你是新手，来玩玩PlayGround就知道，大神请绕道。 PlayGround是一个在线演示、实验的神经网络平台，是一个入门神经网络非常直观的网站。这个图形化平台非常强大，将神经网络的训练过程直接可视化。同时也能让我们对Tensorflow有一个感性的认识。 PlayGround的网址是：http://playground.tensorflow.org/ PlayGround页面如图所示，主要分为DATA（数据），FEATURES（特征），HIDDEN LAYE
PlayGround是一个在线演示、实验的神经网络平台，是一个入门神经网络非常直观的网站。这个图形化平台非常强大，将神经网络的训练过程直接可视化。同时也能让我们对Tensorflow有一个感性的认识。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节简单介绍如何使用支撑向量机的思想来解决回归问题，最后通过sklearn封装好的LinearSVR类实现波士顿房价的预测。
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