当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化。

我们(TensorFlow官方)想告诉你一个名为“AutoGraph”的新TensorFlow功能。 AutoGraph将Python代码(包括控制流，print()和其他Python原生特征)转换为纯TensorFlow图形代码。

多年来，编写可以创建程序的软件一直是人工智能(AI)研究的难以实现的目标。事实上，AI agents 可以创建自己的程序，如果通常看起来像是一般人工智能与狭义人工智能的区别之一。 这个目标非常重要，人工智能研究人员已经创建了一个特定的研究领域，称为程序综合(Program Synthesis)，专注于应对这些挑战。程序综合背后的想法是创建可以生成与给定规范匹配的程序的AI agents。当我们利用Microsoft Excel中的Flash Fill功能时，我们经常使用这种技术的原始版本。

TensorFlow 中的layers 模块提供了高级API，使我们能轻易创建出神经网络。包括全连接层，卷积层，激活函数，dropout regularization。在本文中，将构建CNN网络来进行手写数字识别。

本文介绍了非易失性内存在阿里巴巴集团生产环境的首次应用：线上运行的情况；使用NVM遇到的问题和优化的过程；最后，总结性地给出了基于NVM构建缓存服务的设计要点，希望这些实践总结能对大家的工作有所启发。

8月15日消息，据GamesBeat报道，英伟达表示，随着英伟达图灵图形处理单元(GPU)架构的推出，该公司“重新发明了计算机图形学”。该架构将成为未来一系列图形芯片的基础，这些芯片将专注于实时光线追踪，或高度真实、物理精确的图形。

RadonDB是一款将分布式一致性协议Raft与MySQL相结合的新一代分布式关系型数据库，兼具NewSQL和MySQL两类数据库的优点，2018年5月10日，RadonDB在第九届中国数据库技术大会上正式宣布开源。本文，RadonDB的设计者张雁飞将从架构、执行、高可用等角度，结合开源代码为大家深度解析RadonDB的核心技术与实现。

前段时间与大家分享了Tomcat相关大屏监控，今天小编带来了MySql服务的监控，话不多少，自行阅读，喜欢的朋友多多给赞，多多分享。

线性和逻辑斯蒂(Logistic)回归通常是是机器学习学习者的入门算法，因为它们易于使用和可解释性。然而，尽管他们简单但也有一些缺点，在很多情况下它们并不是最佳选择。实际上存在很多种回归模型，每种都有自己的优缺点。

英特尔®TensorFlow * 1.9优化版现在已经进入使用阶段。当TensorFlow建立在英特尔® MKL-DNN(用于深度神经网络的英特尔®数学内核库)时，一些人不愿意基于源代码编译TensorFlow，去提升CPU性能，而英特尔®TensorFlow * 1.9优化的这些二进制包就为这些人提供了方便。

今天，我想和大家分享的内容是使用动态跟踪技术SystemTap监控MySQL、Oracle性能。动态跟踪技术其实就是动态调试，这是我第三次在中国数据库技术大会上分享调试技术了，前两次我都是以Oracle为主去讲的，但这一次我会以MySQL为主去讲。

敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。闲鱼目前采用泳道任务模式进行迭代开发，开发周期是两周一个版本，发版频率比较高，并行开发的业务需求又很多，怎么才能高效的迭代开发?测试资源相对紧缺，如何保证客户端的研发质量?于此同时，迭代过程中，构建、集成以及测试都需要人工干预，沟通成本和出错概率都比较高。

TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库，是谷歌基于DistBelief研发的第二代人工智能学习系统，命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程。TensorFlow将复杂的数据结构传输至人工智能神经网络进行分析和处理。

TensorFlow有一个重要组件客户端，顾名思义，就是客户端，它通过会话的接口与主及多个工人相连。其中每一个工人可以与多个硬件设备(装置)相连，比如CPU或GPU，并负责管理这些硬件而主则负责指导所有工人按流程执行计算图.TensorFlow有单机模式和分布式模式两种实现，其中单机指客户端，主，工人全部在一台机器上的同一个进程中;分布式的版本允许客户机，主，工人在不同机器的不同进程中，同时由集群调度系统统一管理各项任务。

为了解决某些问题(比如SEO、提升渲染速度等)react 提供了2个方法在服务端生成一个HTML文本格式的字符串。在得到了这个HTML格式的字符串之后，通常会将其组装成一个页面直接返回给用户的浏览器。

分布式系统(distributed system)正变得越来越重要，大型网站几乎都是分布式的。

LMAX Disruptor是一个高性能的线程间消息库。它源于LMAX对并发性，性能和非阻塞算法的研究，如今构成了Exchange基础架构的核心部分。

在这里我们就做一个简单商品详情页静态页生成，大家工作中根据实际情况做调整优化。后面如果大家对商品详情页架构感兴趣，可以去了解下《亿级流量网站架构核心技术》书中的如何构建需求响应式亿级商品详情页，毕竟前人栽树后人乘凉，里面还是有很多大家可以借鉴的地方。

进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的基本单位，是操作系统结构的基础。在早期面向进程设计的计算机结构中，进程是程序的基本执行实体;在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。程序是指令、数据及其组织形式的描述，进程是程序的实体。

在单体架构的秒杀活动中，为了减轻DB层的压力，这里我们采用了Lock锁来实现秒杀用户排队抢购。然而很不幸的是尽管使用了锁，但是测试过程中仍然会超卖，执行了N多次发现依然有问题。输出一下代码吧，可能大家看的比较真切：