數(shù)據(jù)庫(kù)連接池大小的科學(xué)設(shè)置詳解

在現(xiàn)代應(yīng)用架構(gòu)中，數(shù)據(jù)庫(kù)連接池是提升系統(tǒng)性能、優(yōu)化資源利用的關(guān)鍵組件。它通過(guò)復(fù)用數(shù)據(jù)庫(kù)連接，避免了頻繁創(chuàng)建和銷毀連接帶來(lái)的性能開(kāi)銷，同時(shí)能有效控制并發(fā)連接數(shù)，防止數(shù)據(jù)庫(kù)因過(guò)載而崩潰。然而，連接池大小的設(shè)置是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的工作，過(guò)大或過(guò)小都會(huì)對(duì)系統(tǒng)性能產(chǎn)生負(fù)面影響。那么，數(shù)據(jù)庫(kù)連接池到底應(yīng)該設(shè)多大?本文將從影響因素、計(jì)算方法、配置原則及優(yōu)化策略等方面進(jìn)行深入探討。

一文教你理解bin、hex、axf和elf文件格式

在嵌入式開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，程序編譯后會(huì)生成多種不同格式的文件，其中bin、hex、axf和elf是最常見(jiàn)的幾種。這些文件雖然最終都用于燒錄到芯片中運(yùn)行，但它們?cè)诮Y(jié)構(gòu)、用途和包含的信息上存在顯著差異。

全球數(shù)據(jù)周Tech Week Shanghai 2026即將啟幕：打造亞太數(shù)據(jù)樞紐，引領(lǐng)全球數(shù)字創(chuàng)新浪潮

當(dāng)工業(yè)生產(chǎn)遇上 RFID：智能追溯讓制造全流程 “透明可見(jiàn)”

在工業(yè) 4.0 的浪潮中，制造企業(yè)對(duì)生產(chǎn)透明度的追求達(dá)到了新高度。傳統(tǒng)生產(chǎn)模式下，人工記錄的數(shù)據(jù)滯后、條碼識(shí)別的環(huán)境局限等問(wèn)題，始終制約著全流程管控的實(shí)現(xiàn)。而 RFID(無(wú)線射頻識(shí)別)技術(shù)憑借非接觸式自動(dòng)識(shí)別、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)暮诵膬?yōu)勢(shì)，正成為打破信息壁壘的關(guān)鍵力量，讓從原材料到成品交付的每一個(gè)環(huán)節(jié)都 “透明可見(jiàn)”。

金融實(shí)時(shí)決策引擎：FPGA計(jì)算加速與數(shù)據(jù)流優(yōu)化實(shí)踐

在高頻交易領(lǐng)域，微秒級(jí)延遲差異直接影響交易策略的盈虧。傳統(tǒng)CPU架構(gòu)受限于指令串行執(zhí)行與操作系統(tǒng)中斷延遲，難以滿足金融場(chǎng)景的極致性能需求。FPGA憑借其硬件級(jí)并行計(jì)算、確定性延遲和可重構(gòu)特性，成為構(gòu)建金融實(shí)時(shí)決策引擎的核心技術(shù)載體。本文以滬深Level-2行情加速系統(tǒng)為例，探討FPGA計(jì)算加速與數(shù)據(jù)流優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)路徑。

汽車(chē)系統(tǒng)非易失性存儲(chǔ)器選擇指南

在現(xiàn)代汽車(chē)系統(tǒng)中，由于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)、圖形儀表、車(chē)身控制和信息娛樂(lè)系統(tǒng)的快速發(fā)展，系統(tǒng)的復(fù)雜度日益增加。為了確保這些系統(tǒng)在各種條件下都能穩(wěn)定、安全地運(yùn)行，非易失性存儲(chǔ)器(Non-Volatile Memory, NVM)扮演了關(guān)鍵角色。非易失性存儲(chǔ)器在斷電或系統(tǒng)復(fù)位后仍能保留數(shù)據(jù)，這對(duì)于存儲(chǔ)關(guān)鍵的可執(zhí)行代碼、校準(zhǔn)參數(shù)、安全信息以及安全防護(hù)數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

數(shù)學(xué)訓(xùn)練讓 AI 變笨?強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)的差異

在人工智能的發(fā)展歷程中，我們往往認(rèn)為更多的訓(xùn)練、更復(fù)雜的數(shù)據(jù)能讓 AI 變得更加智能。然而，近期一些研究卻揭示了令人意外的現(xiàn)象：對(duì)小型 AI 語(yǔ)言模型進(jìn)行數(shù)學(xué)訓(xùn)練時(shí)，過(guò)度訓(xùn)練可能會(huì)導(dǎo)致其表現(xiàn)急劇下降，甚至出現(xiàn) “變笨” 的情況。與此同時(shí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)這兩種主流學(xué)習(xí)方式在其中所起的作用也大相徑庭，它們的差異值得深入探討。

I2C的Data是在時(shí)鐘上升沿采樣還是下降沿采樣？

I2C 總線的起始條件和終止條件通常由主機(jī)產(chǎn)生。起始條件是在 SCL 高電平時(shí)，SDA 從高電平轉(zhuǎn)為低電平;而終止條件則是當(dāng) SCL 高電平時(shí)，SDA 從低電平轉(zhuǎn)化為高電平。這兩個(gè)條件的準(zhǔn)確識(shí)別對(duì)于 I2C 通信的正確啟動(dòng)和結(jié)束至關(guān)重要。

一文解析AI大模型是如何進(jìn)行訓(xùn)練的

在AI數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中，數(shù)據(jù)精準(zhǔn)度=驗(yàn)收合格數(shù)量/全部數(shù)量，這意味極高的精準(zhǔn)度不僅要滿足一些客觀標(biāo)準(zhǔn)，還需要與AI項(xiàng)目方的需求深度契合，通過(guò)基于需求的驗(yàn)收過(guò)程。

基于SDRS數(shù)據(jù)的鉆石DA20飛機(jī)故障分析及處理

基于使用困難報(bào)告系統(tǒng)(SDRS)對(duì)鉆石DA20飛機(jī)的故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 ?；赟DRS系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù) , 結(jié)合故障分類方法 ,對(duì)鉆石DA20飛機(jī)的不同故障進(jìn)行研究 ,并提出相應(yīng)的解決措施 ,有利于提高鉆石DA20飛機(jī)機(jī)隊(duì)的可靠性和安全性。

高速數(shù)據(jù)傳輸：構(gòu)建嵌入式視覺(jué)的未來(lái)

在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)如同流淌在信息高速公路上的血液，驅(qū)動(dòng)著各個(gè)領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展。而在嵌入式視覺(jué)領(lǐng)域，高速數(shù)據(jù)傳輸正扮演著越來(lái)越關(guān)鍵的角色，它不僅是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)視覺(jué)感知的基礎(chǔ)，更是開(kāi)啟未來(lái)智能應(yīng)用無(wú)限可能的鑰匙。

看完秒懂！如何搞定內(nèi)存卡數(shù)據(jù)恢復(fù)

在如今數(shù)字化的時(shí)代，SD 卡作為一種常見(jiàn)的存儲(chǔ)設(shè)備，承載著我們大量珍貴的記憶和重要的資料，如精彩的照片、珍貴的視頻以及關(guān)鍵的文檔等。然而，令人頭疼的是，SD 卡數(shù)據(jù)丟失的情況時(shí)有發(fā)生，可能是由于誤刪除、格式化、病毒感染、SD 卡損壞等原因。

高頻開(kāi)關(guān)和動(dòng)態(tài)電壓控制(DVC)的無(wú)條件穩(wěn)定性設(shè)計(jì)

如今，我們正處于一個(gè)被無(wú)處不在的數(shù)據(jù)及高耗電應(yīng)用所驅(qū)動(dòng)的信息計(jì)算世界中，使得電源管理成為了不同系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)和軟件所面臨多方面挑戰(zhàn)中的不可忽視的一環(huán)。

真金無(wú)懼火煉 ——魏德米勒電氣聯(lián)接方案在鋼鐵行業(yè)的應(yīng)用

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)某知名鋼鐵集團(tuán)致力于推動(dòng)傳統(tǒng)鋼鐵主業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，通過(guò)提高電控自動(dòng)化水平，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量和產(chǎn)能效率，不斷提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

無(wú)數(shù)據(jù) 不模型 亞馬遜云科技持續(xù)引領(lǐng)數(shù)據(jù)基座構(gòu)建三大核心能力

北京——2024年4月30日 亞馬遜云科技持續(xù)引領(lǐng)云上數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)新，助力企業(yè)構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)基座以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)潛力，加速生成式AI技術(shù)落地。在生成式AI時(shí)代，數(shù)據(jù)是企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵——基礎(chǔ)模型依賴于大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，生成式AI的差異化優(yōu)勢(shì)來(lái)源于企業(yè)的專有數(shù)據(jù)，生成式AI應(yīng)用產(chǎn)生的大量新數(shù)據(jù)也需要及時(shí)有效地加以管理和利用。亞馬遜云科技持續(xù)引領(lǐng)數(shù)據(jù)基座構(gòu)建必備的三大核心能力，即模型微調(diào)和預(yù)訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)處理能力、利用專有數(shù)據(jù)與模型快速結(jié)合以產(chǎn)生獨(dú)特價(jià)值的能力，以及有效處理新數(shù)據(jù)以助推生成式AI應(yīng)用持續(xù)快速發(fā)展的能力，助力企業(yè)在生成式AI時(shí)代取得成功。

Amazon Bedrock推出全新功能 助力數(shù)萬(wàn)客戶構(gòu)建和擴(kuò)展安全的生成式AI應(yīng)用程序

全新的專有模型導(dǎo)入功能讓客戶更輕松地將其專屬模型導(dǎo)入到Amazon Bedrock中，從而充分利用Amazon Bedrock的強(qiáng)大功能。全新的模型評(píng)估功能使客戶能夠廣泛且便捷地選擇完全托管模型，包括RAG優(yōu)化的新版Amazon Titan Embeddings V2以及來(lái)自Cohere、Meta的最新模型。Amazon Bedrock的Guardrails采用業(yè)界領(lǐng)先技術(shù)幫助客戶根據(jù)應(yīng)用需求和負(fù)責(zé)任的AI政策，有效實(shí)施定制的安全措施。

意法半導(dǎo)體公布2024年第一季度財(cái)報(bào)和電話會(huì)議時(shí)間安排

2024年4月17日，中國(guó) – 服務(wù)多重電子應(yīng)用領(lǐng)域、全球排名前列的半導(dǎo)體公司意法半導(dǎo)體(STMicroelectronics，簡(jiǎn)稱ST;紐約證券交易所代碼:STM)將在2024年4月25日歐洲證券交易所開(kāi)盤(pán)前公布2024年第一季度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

鐵威馬TOS 6上線，小白也能輕松玩轉(zhuǎn)NAS

數(shù)據(jù)占滿我們的電子設(shè)備已成常態(tài),為了滿足廣大用戶的需求,NAS應(yīng)運(yùn)而生。然而,對(duì)于許多普通用戶來(lái)說(shuō),NAS設(shè)備的設(shè)置和使用卻常常令人望而卻步。不過(guò),鐵威馬TOS 6的出現(xiàn),不僅功能強(qiáng)大,而且操作簡(jiǎn)便,即使是初次接觸NAS的小白用戶也能輕松上手。下面為大家分享鐵威馬TOS 6的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),讓您輕松玩轉(zhuǎn)NAS。

機(jī)器學(xué)習(xí)的四個(gè)主要步驟

機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能領(lǐng)域的重要組成部分，其過(guò)程涉及到多個(gè)核心環(huán)節(jié)。本文將詳細(xì)闡述機(jī)器學(xué)習(xí)的四個(gè)主要步驟：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、模型訓(xùn)練與評(píng)估，以及模型部署與應(yīng)用，以揭示機(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)到應(yīng)用的完整流程。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法基本過(guò)程

機(jī)器學(xué)習(xí)算法是人工智能領(lǐng)域中的核心技術(shù)之一，它通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)、分類、聚類等任務(wù)。本文將深入探討機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本過(guò)程，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇、訓(xùn)練與評(píng)估等關(guān)鍵步驟，并解釋每一步驟的重要性和作用。