YouTube开源项目Vitess:打造高性能MySQL前端
项目简介 关系型数据库(如MySQL)最初并没有针对大型Web应用进行构建和优化,Vitess项目的目标是推动MySQL数据库面向大型Web应用的扩展性。 Vtocc是vitess项目中第一个可用的产品,它的作用是作为MySQL的前端,为接收和发送SQL命令提供一个RPC接口。它能够
项目简介
关系型数据库(如MySQL)最初并没有针对大型Web应用进行构建和优化,Vitess项目的目标是推动MySQL数据库面向大型Web应用的扩展性。
Vtocc是vitess项目中第一个可用的产品,它的作用是作为MySQL的前端,为接收和发送SQL命令提供一个RPC接口。它能够在少量且吞吐量合理(~10kqps)的数据库连接上高效复用大量的传入连接(10K+)。另外,它还内置了SQL语法分析器,使得服务器有能力理解并优化处理接收到的查询语句。
Vtocc已经在许多大型生产环境中有所应用,例如,YouTube全新的MySQL服务架构以其为核心。
特性概览
- Python DBAPI 2.0兼容的客户端接口(vt_occ2.py)
- Go语言数据库/SQL兼容的客户端接口
- 支持基于HTTP或TCP套接字的多种协议
- 支持绑定变量查询,支持查询缓存:可避免重复分析,高效复用查询计划
- 支持连接池
- 事务处理管理:可以限制事务处理的并发连接数
- DML注释:每个DML语句都包含一个注释区域,以标识它所改动行的主键
-
内置可靠性解决方案
- 强化查询:可以为子查询重用正在执行的查询
- 限制查询返回的行数量的最大值
- 可终止运行时间过长无响应的事务
- 可终止运行时间过长无法返回结果的查询
- 可自动终止后台空闲连接,以避免出现脱机数据库错误
Vtocc未来可能会具备的新特性:
- 支持行缓存的一致性,重写查询,以最大化行缓存的利用率
- 内置binlog解释器,支持由vtocc注入的提供行变更更新流的DML文档分析
- 支持DDL
- 支持持久性连接 (张志平/编译)
项目链接:Vitess Project

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L'annotation de texte est le travail d'étiquettes ou de balises correspondant à un contenu spécifique dans le texte. Son objectif principal est d’apporter des informations complémentaires au texte pour une analyse et un traitement plus approfondis, notamment dans le domaine de l’intelligence artificielle. L'annotation de texte est cruciale pour les tâches d'apprentissage automatique supervisées dans les applications d'intelligence artificielle. Il est utilisé pour entraîner des modèles d'IA afin de mieux comprendre les informations textuelles en langage naturel et d'améliorer les performances de tâches telles que la classification de texte, l'analyse des sentiments et la traduction linguistique. Grâce à l'annotation de texte, nous pouvons apprendre aux modèles d'IA à reconnaître les entités dans le texte, à comprendre le contexte et à faire des prédictions précises lorsque de nouvelles données similaires apparaissent. Cet article recommande principalement de meilleurs outils d'annotation de texte open source. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

L'annotation d'images est le processus consistant à associer des étiquettes ou des informations descriptives à des images pour donner une signification et une explication plus profondes au contenu de l'image. Ce processus est essentiel à l’apprentissage automatique, qui permet d’entraîner les modèles de vision à identifier plus précisément les éléments individuels des images. En ajoutant des annotations aux images, l'ordinateur peut comprendre la sémantique et le contexte derrière les images, améliorant ainsi la capacité de comprendre et d'analyser le contenu de l'image. L'annotation d'images a un large éventail d'applications, couvrant de nombreux domaines, tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les modèles de vision graphique. Elle a un large éventail d'applications, telles que l'assistance aux véhicules pour identifier les obstacles sur la route, en aidant à la détection. et le diagnostic des maladies grâce à la reconnaissance d'images médicales. Cet article recommande principalement de meilleurs outils d'annotation d'images open source et gratuits. 1.Makesens

Le dernier théorème de Fermat, sur le point d'être conquis par l'IA ? Et la partie la plus significative de tout cela est que le dernier théorème de Fermat, que l’IA est sur le point de résoudre, vise précisément à prouver que l’IA est inutile. Autrefois, les mathématiques appartenaient au domaine de l’intelligence humaine pure ; aujourd’hui, ce territoire est déchiffré et piétiné par des algorithmes avancés. Image Le dernier théorème de Fermat est une énigme « notoire » qui intrigue les mathématiciens depuis des siècles. Cela a été prouvé en 1993, et les mathématiciens ont désormais un grand projet : recréer la preuve à l’aide d’ordinateurs. Ils espèrent que toute erreur logique dans cette version de la preuve pourra être vérifiée par un ordinateur. Adresse du projet : https://github.com/riccardobrasca/flt

La technologie de détection et de reconnaissance des visages est déjà une technologie relativement mature et largement utilisée. Actuellement, le langage d'application Internet le plus utilisé est JS. La mise en œuvre de la détection et de la reconnaissance faciale sur le front-end Web présente des avantages et des inconvénients par rapport à la reconnaissance faciale back-end. Les avantages incluent la réduction de l'interaction réseau et de la reconnaissance en temps réel, ce qui réduit considérablement le temps d'attente des utilisateurs et améliore l'expérience utilisateur. Les inconvénients sont les suivants : il est limité par la taille du modèle et la précision est également limitée ; Comment utiliser js pour implémenter la détection de visage sur le web ? Afin de mettre en œuvre la reconnaissance faciale sur le Web, vous devez être familier avec les langages et technologies de programmation associés, tels que JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, etc. Dans le même temps, vous devez également maîtriser les technologies pertinentes de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle. Il convient de noter qu'en raison de la conception du côté Web

Nouveau SOTA pour des capacités de compréhension de documents multimodaux ! L'équipe Alibaba mPLUG a publié le dernier travail open source mPLUG-DocOwl1.5, qui propose une série de solutions pour relever les quatre défis majeurs que sont la reconnaissance de texte d'image haute résolution, la compréhension générale de la structure des documents, le suivi des instructions et l'introduction de connaissances externes. Sans plus tarder, examinons d’abord les effets. Reconnaissance et conversion en un clic de graphiques aux structures complexes au format Markdown : Des graphiques de différents styles sont disponibles : Une reconnaissance et un positionnement de texte plus détaillés peuvent également être facilement traités : Des explications détaillées sur la compréhension du document peuvent également être données : Vous savez, « Compréhension du document " est actuellement un scénario important pour la mise en œuvre de grands modèles linguistiques. Il existe de nombreux produits sur le marché pour aider à la lecture de documents. Certains d'entre eux utilisent principalement des systèmes OCR pour la reconnaissance de texte et coopèrent avec LLM pour le traitement de texte.

Permettez-moi de vous présenter le dernier projet open source AIGC-AnimagineXL3.1. Ce projet est la dernière itération du modèle texte-image sur le thème de l'anime, visant à offrir aux utilisateurs une expérience de génération d'images d'anime plus optimisée et plus puissante. Dans AnimagineXL3.1, l'équipe de développement s'est concentrée sur l'optimisation de plusieurs aspects clés pour garantir que le modèle atteigne de nouveaux sommets en termes de performances et de fonctionnalités. Premièrement, ils ont élargi les données d’entraînement pour inclure non seulement les données des personnages du jeu des versions précédentes, mais également les données de nombreuses autres séries animées bien connues dans l’ensemble d’entraînement. Cette décision enrichit la base de connaissances du modèle, lui permettant de mieux comprendre les différents styles et personnages d'anime. AnimagineXL3.1 introduit un nouvel ensemble de balises et d'esthétiques spéciales

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