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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15가지 추천 오픈 소스 무료 이미지 주석 도구
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Apr 09, 2024 pm 03:20 PM
페르마의 마지막 정리, AI가 정복할 것인가? 그리고 무엇보다 가장 의미 있는 부분은 AI가 풀려고 하는 페르마의 마지막 정리가 바로 AI가 쓸모없다는 것을 증명한다는 점이다. 옛날에는 수학이 순수한 인간 지능의 영역에 속했지만 지금은 이 영역이 고급 알고리즘에 의해 해독되고 짓밟히고 있습니다. Image 페르마의 마지막 정리는 수세기 동안 수학자들을 당황하게 만든 "악명 높은" 퍼즐입니다. 이는 1993년에 입증되었으며 이제 수학자들은 컴퓨터를 사용하여 증명을 재현하는 큰 계획을 세웁니다. 그들은 이 버전의 증명에 논리적 오류가 있으면 컴퓨터로 확인할 수 있기를 바랍니다. 프로젝트 주소: https://github.com/riccardobrasca/flt
권장 사항: 우수한 JS 오픈 소스 얼굴 감지 및 인식 프로젝트
Apr 03, 2024 am 11:55 AM
얼굴 검출 및 인식 기술은 이미 상대적으로 성숙하고 널리 사용되는 기술입니다. 현재 가장 널리 사용되는 인터넷 응용 언어는 JS입니다. 웹 프런트엔드에서 얼굴 감지 및 인식을 구현하는 것은 백엔드 얼굴 인식에 비해 장점과 단점이 있습니다. 장점에는 네트워크 상호 작용 및 실시간 인식이 줄어 사용자 대기 시간이 크게 단축되고 사용자 경험이 향상된다는 단점이 있습니다. 모델 크기에 따라 제한되고 정확도도 제한됩니다. js를 사용하여 웹에서 얼굴 인식을 구현하는 방법은 무엇입니까? 웹에서 얼굴 인식을 구현하려면 JavaScript, HTML, CSS, WebRTC 등 관련 프로그래밍 언어 및 기술에 익숙해야 합니다. 동시에 관련 컴퓨터 비전 및 인공지능 기술도 마스터해야 합니다. 웹 측면의 디자인으로 인해 주목할 가치가 있습니다.
대형 모델을 이해하는 Alibaba 7B 다중 모드 문서, 새로운 SOTA 획득
Apr 02, 2024 am 11:31 AM
다중 모드 문서 이해 기능을 위한 새로운 SOTA! Alibaba mPLUG 팀은 최신 오픈 소스 작업인 mPLUG-DocOwl1.5를 출시했습니다. 이 작품은 고해상도 이미지 텍스트 인식, 일반 문서 구조 이해, 지침 따르기, 외부 지식 도입이라는 4가지 주요 과제를 해결하기 위한 일련의 솔루션을 제안했습니다. 더 이상 고민하지 말고 먼저 효과를 살펴보겠습니다. 복잡한 구조의 차트도 한 번의 클릭으로 인식하고 마크다운 형식으로 변환 가능: 다양한 스타일의 차트 사용 가능: 보다 자세한 텍스트 인식 및 위치 지정도 쉽게 처리 가능: 문서 이해에 대한 자세한 설명도 제공 가능: 아시다시피, " 문서 이해"는 현재 대규모 언어 모델 구현을 위한 중요한 시나리오입니다. 시장에는 문서 읽기를 지원하는 많은 제품이 있습니다. 그 중 일부는 주로 텍스트 인식을 위해 OCR 시스템을 사용하고 텍스트 처리를 위해 LLM을 사용합니다.
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논문 주소: https://arxiv.org/abs/2307.09283 코드 주소: https://github.com/THU-MIG/RepViTRepViT는 모바일 ViT 아키텍처에서 잘 작동하며 상당한 이점을 보여줍니다. 다음으로, 본 연구의 기여를 살펴보겠습니다. 기사에서는 경량 ViT가 일반적으로 시각적 작업에서 경량 CNN보다 더 나은 성능을 발휘한다고 언급했는데, 그 이유는 주로 모델이 전역 표현을 학습할 수 있는 MSHA(Multi-Head Self-Attention 모듈) 때문입니다. 그러나 경량 ViT와 경량 CNN 간의 아키텍처 차이점은 완전히 연구되지 않았습니다. 본 연구에서 저자는 경량 ViT를 효과적인
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