使用INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE批量插入更新导入excel数据的实践场景应用
INSERT INTO ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 是 MySQL 中的一个非常有用的语法，它允许你在插入新记录时，如果记录的唯一键（如主键或唯一索引）已存在，则执行更新操作而不是插入。这可以帮助你避免在插入数据时产生的重复键错误，并允许你以一种原子性的方式处理插入或更新的逻辑。 语法用途 插入新记录：当你要插入的新记录的唯一键在表中不存在时，这条记录会被正常插入。更新现...
YOLOv8项目实践——目标检测、实例分割、姿态估计、目标追踪算法原理及模型部署（Python实现带界面）
出来。 这是一个集成了YoloV8目标检测、实例分割、姿态估计与目标追踪的项目，界面是用PyQt5写的，可以读入图像，视频与摄像头。 项目演示视频： YOLOv8目标检测、语义分割、状态估计、目标追踪实践 源码下载地址：https://download.csdn.net/download/matt45m/89036361?spm=1001.2014.3001.5503 1、目标检测 目标检测模型分为两...
【Linux实践室】Linux用户管理实战指南：用户密码管理操作详解
🌈个人主页：聆风吟_ 🔥系列专栏：Linux实践室、网络奇遇记 🔖少年有梦不应止于心动，更要付诸行动。 文章目录 一. ⛳️任务描述二. ⛳️相关知识2.1 🔔用户密码存放地及方式2.2 🔔使用passwd命令修改用户密码2.2.1 知识点讲解2.2.2 案例演示 2.3 🔔使用chpasswd命令修改用户密码2.3.1 知识点讲解2.3.2 案例演示 三. ⛳️编程要求四. ⛳️编程解答📝全文总结...
机器学习的实践
机器学习的实践涉及一系列步骤，从理解问题到部署模型，并最终实现模型的持续改进。以下是实践机器学习项目时的详细步骤： 1. 问题定义 理解问题：首先，需要准确理解需要解决的问题，这包括问题的性质、目标以及预期结果。确定目标：明确项目的目标，例如减少误差率、提高准确率或者优化用户体验。 2. 数据获取与处理 数据收集：根据项目需求收集相应的数据。数据可以来自内部数据库、公开数据集或者是通过爬虫获取的网络数...
大模型开发中使用prompt提示最佳实践
在大型模型开发中，使用prompt（提示）是一种指导模型生成所需输出的方法。以下是在使用prompt时的一些最佳实践： 1、明确的提示：确保prompt提供了明确、清晰的指导，以便模型理解所需生成的内容。避免模棱两可或含糊不清的提示，以免模型输出不符合预期。 2、简洁明了：保持prompt简洁，避免过度复杂或冗长的提示。过于复杂的提示可能会使模型困惑，降低生成效果。 3、引导模型：prompt应该引...
Elasticsearch性能优化：实战策略与最佳实践
求的复杂化，对Elasticsearch的性能优化成为了维护高效、稳定服务的重要任务。本文将深入探讨Elasticsearch的优化策略，从索引设计到查询优化，再到集群配置，提供一套全面的性能优化最佳实践。 1. 索引设计优化 映射与设置 精确的映射定义：明确地定义索引的映射（Mapping），如字段的数据类型、是否被索引等，以减少不必要的数据类型转换和提高索引效率。合理的分片数量：根据数据量和硬件资...
第114讲：Mycat实践指南：按照单位为月的日期实现水平分表
文章目录 1.按月分片的概念1.按月分片的概念 2.按照天数对某张表进行水平拆分2.1.在所有的分片节点中创建表结构2.2.配置Mycat实现字符串按月分片的水平分表2.2.1.配置Schema配置文件2.2.2.配置Rule分片规则配置文件2.2.3.配置Server配置文件2.2.4.重启Mycat 2.3.写入数据观察分片效果 1.按月分片的概念 1.按月分片的概念 按照日期进行分片，单位为月...
机器学习的概念、步骤、分类和实践
作为资深人工智能专家，对机器学习有着深入的研究和实践经验。以下是对机器学习概念、步骤、分类和实践的逐步分析： 一、机器学习概念 机器学习是人工智能的一个子集，它让计算机从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。机器学习算法通过分析和处理大量数据，自动发现模式、规律和关系，并据此做出预测或决策。这种能力使得机器学习在各个领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。 二、机器...
政安晨：【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（五）—— Dropout和批归一化
ropout与批量归一化 介绍 在这个练习中，你将给咱们前面文章练习中的Spotify模型添加dropout，并看看批量归一化如何使你能够成功地训练困难的数据集上的模型。 前面文章：政安晨：【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（四）—— 过拟合和欠拟合https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/detai...
软考 系统架构设计师系列知识点之云原生架构设计理论与实践（3）
接前一篇文章：软考 系统架构设计师系列知识点之云原生架构设计理论与实践（2） 所属章节： 第14章. 云原生架构设计理论与实践 第2节 云原生架构内涵 14.2 云原生架构内涵 关于云原生的定义有众多版本，对于云原生架构的理解也不尽相同。本节将根据广泛的云原生技术、产品和上云实践，给出一般性的理解。 14.2.1 云原生架构定义 从技术的角度，云原生架构是基于云原生技术的一组架构原...