为RAC私有网络配置网卡Bonding
互连的方式配置私有网络。这种部署方式简单，但RAC投入使用后风险非常大，存在诸多单点如网卡、网线、交换机口、交换机。几乎每个组件发生故障都会导致RAC split，，所以建议为私有网络配置双网卡bonding。Linux双网卡绑定实现负载均衡(Bonding双网卡绑定) Linux Bonding的初始状态问题以及解决 多网卡绑定Bonding生产实战 多网卡负载均衡（双网卡做Bonding模式） 在C...
problem loading acadres.dll resource file是什么意思
“运行”按钮，输入：regsvr32 acadres.dll，点击确定。4、此时弹出安装完成acadres.dll文件的提示，点击确定。更多常见问题，敬请访问Work网。以上就是problem loading acadres.dll resource file是什么意思的详细内容，更多请关注Work网其它相关文章！ ...
css padding-top属性怎么用
padding-top属性定义及用法在css中，padding-top属性是使用来设置顶部内边距（顶部填充）。如果需要同时设置上、右、下、左外边距，可以使用padding属性，padding属性可以将上、右、下、左外边距定义在一个声明中。padding-top相似属性padding-right属性：右方内边距padding-left属性：左内边距padding-bottom属性：底部内边距padding...
如何利用getBoundingClientRect()来实现div容器滚动固定
这次给大家带来如何利用getBoundingClientRect()来实现div容器滚动固定，利用getBoundingClientRect()来实现div容器滚动固定的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。ele.getBoundingClientRect()的方法是可以获得一个元素在整个视图窗口的位置可以return的值有width,height,top,left,x,y,right,bo...
深度学习笔记之Transformer(七)Position Embedding再回首：从公式角度认识位置编码
深度学习笔记之Transformer——Position Embedding再回首：从公式角度认识位置编码 引言回顾： Word2vec \text{Word2vec} Word2vec系列模型位置编码 Transformer \text{Transformer} Transformer：绝对位置编码 引言 本节我们将从公式角度重新认识 Transformer \text{Transformer} Tr...
sharding-jdbc分库连接数优化
一.背景:配运平台组的快递订单履约中心(cp-eofc)及物流平台履约中心(jdl-uep-ofc)系统都使用了ShardingSphere生态的sharding-jdbc作为分库分表中间件, 整个集群采用只分库不分表的设计,共16个MYSQL实例,每个实例有32个库,集群共512个库.当每增加一台客户端主机,一个MYSQl实例最少要增加32个连接(通常都会使用连接池,根据配置的最大连接数,这个连接数...
【需求实现】Tensorflow2的曲线拟合（三）：Embedding层
文章目录 导读Embedding的维度问题Embedding的输入输出比较容易踩的坑input_shape与input_length的对应关系built属性 导读 这是填曲线拟合第一篇的坑，有关Embedding层的问题。 Embedding的维度问题 首先是上次我们提到的Embedding层，他确实能够做到将数据一一对应着输出的功能。但是实际上，在曲线拟合中还是存在一个严重的问题：降维问题。 在自然语...
【fastapi/uvicorn】ERROR: Error loading ASGI app. Could not import module “‘app‘“
创建了以下fastapi的hello world程序，项目启动时，提示错误： - ERROR: Error loading ASGI app. Could not import module "main". Helloworld.py: from fastapi import FastAPI import uvicorn app = FastAPI() @app.get("/")async def...
ShardingSphere5入门到实战
ShardingSphere5入门到实战 第01章 高性能架构模式互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，第二种方式是“数据库分片”。1、读写分离架构读写分离原理：读写分离的基本原理是将数据库读写操作分散到不同的节点上，下面是其基本架构图： 读写分离的基本实现： 主库负责处理...
神经网络嵌入层中的“embedding_dim“和“num_embeddings“分别是什么
对于深度学习中的嵌入层（embedding layer），"embedding_dim" 和 "num_embeddings" 是两个重要的参数。 "embedding_dim" 表示嵌入向量的维度。它指定了将离散的输入值映射到的连续向量的维度。嵌入向量是一个稠密的、低维的表示，用于表示离散输入值。通过将离散值映射到低维向量空间，嵌入层可以捕捉到输入值之间的语义关系和相似性。"embedding_dim"...