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基于php+MySql實現學生信息管理系統實例
5. **信息增刪改查**：允許管理員對學生信息進行添加、修改和刪除操作。這些操作需要通過PHP與MySQL進行交互，執行SQL語句來完成。 6. **學生成績管理**：管理員可以錄入、修改和刪除學生的成績，系統應能自動計算...
Python+Django+MySQL實現基于Web版的增刪改查的示例代碼
這個系統實現了對學生的增刪改查（CRUD）操作，是初學者快速掌握Python Web開發的一個實用示例。 首先，我們需要確保擁有合適的開發環境。在這個例子中，使用的是PyCharm 2020.1作為開發工具，Python 3.8.0作為編程...
php+mysql實現簡單的增刪改查功能
在本文中，我們將探討如何使用PHP和MySQL實現基本的數據庫操作，包括增（添加）、刪（刪除）、改（修改）和查（查詢）功能。這些是任何Web應用程序的基礎，允許用戶與后端數據庫進行交互。 首先，我們創建一個連接...
python+mysql實現學生信息查詢系統
【Python+MySQL實現學生信息查詢系統】是一種常見的數據管理應用，它允許用戶通過Python程序與MySQL數據庫交互，以便查詢和管理學生信息。在這個系統中，Python作為后端編程語言，負責處理用戶輸入、執行SQL查詢以及...
JavaWeb JDBC + MySql 通訊錄實現簡單的增刪改查功能案例詳解
為了實現增刪改查功能，我們可以創建對應的DAO(Data Access Object)類，如，繼承自BaseDao。在這個類中，我們將定義具體的操作方法，如： 1. 插入聯系人：使用的()方法設置...
MATLAB新功能：Multi-frame ViewRGB制作彩色圖陰影
資源摘要信息:" 函數是用于MATLAB開發環境下創建多幀彩色圖像陰影的一個實用工具。該函數是函數的擴展版本，主要用于處理彩色和灰度圖像，并且能夠為多種幀創建圖形陰影效果。它適用于生成2D圖像數據的體視效果，以便于對數據進行更加直觀的分析和展示。 能夠處理的灰度圖像會被下采樣為8位整數，以確保在處理過程中的高效性?？紤]到灰度圖像處理的特異性，對于灰度圖像建議直接使用函數。 函數的參數包括文件名、白色邊框大小、黑色邊框大小以及邊框數等，這些參數可以根據用戶的需求進行調整，以獲得最佳的視覺效果。"知識點詳細說明：1. MATLAB開發環境： 函數是為MATLAB編寫的，MATLAB是一種高性能的數值計算環境和第四代編程語言，廣泛用于算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算等場合。在進行復雜的圖像處理時，MATLAB提供了豐富的庫函數和工具箱，能夠幫助開發者高效地實現各種圖像處理任務。
2. 圖形陰影（）：在圖像處理和計算機圖形學中，陰影的添加可以使圖像或圖形更加具有立體感和真實感。特別是在多幀視圖中，陰影的使用能夠讓用戶更清晰地區分不同的數據層，幫助理解圖像數據中的層次結構。3. 多幀（Multi-frame）：多幀圖像處理是指對一系列連續的圖像幀進行處理，以實現動態視覺效果或分析圖像序列中的動態變化。在諸如視頻、連續醫學成像或動態模擬等場景中，多幀處理尤為重要。4. RGB 圖像處理：RGB代表紅綠藍三種顏色的光，RGB圖像是一種常用的顏色模型，用于顯示顏色信息。RGB圖像由三個顏色通道組成，每個通道包含不同顏色強度的信息。在函數中，可以處理彩色圖像，并生成彩色圖陰影，增強圖像的視覺效果。5. 參數調整：在函數中，用戶可以根據需要對參數進行調整，比如白色邊框大?。╳e）、黑色邊框大小（be）和邊框數（ne）。這些參數影響著生成的圖形陰影的外觀，允許用戶根據具體的應用場景和視覺需求，調整陰影的樣式和強度。6. 下采樣（）：在處理圖像時，有時會進行下采樣操作，以減少圖像的分辨率和數據量。
在函數中，灰度圖像被下采樣為8位整數，這主要是為了減少處理的復雜性和加快處理速度，同時保留圖像的關鍵信息。7. 文件名結構數組： 函數使用文件名的結構數組作為輸入參數之一。這要求用戶提前準備好包含所有圖像文件路徑的結構數組，以便函數能夠逐個處理每個圖像文件。8. MATLAB函數使用：函數的使用要求用戶具備MATLAB編程基礎，能夠理解函數的參數和輸入輸出格式，并能夠根據函數提供的用法說明進行實際調用。9. 壓縮包文件名列表：在提供的資源信息中，有兩個壓縮包文件名稱列表，分別是".zip"和".zip"。這里可能存在一個打字錯誤：".zip" 應該是 ".zip"。需要正確提取壓縮包中的文件，并且解壓縮后正確使用文件名結構數組來調用函數。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem 引用此版本：布阿利姆·貝納塔拉。管理建模和仿真。約瑟夫-傅立葉大學-格勒諾布爾第一大學，1996年。法語。NNT：電話： HAL ID：電話： 年12月9日提交HAL是一個多學科的開放存取檔案館，用于存放和傳播科學研究論文，無論它們是否被公開。論文可以來自法國或國外的教學和研究機構，也可以來自公共或私人研究中心。L’archive ouverte
【實戰篇：自定義損失函數】：構建獨特損失函數解決特定問題，優化模型性能
![損失函數]()# 1. 損失函數的基本概念與作用## 1.1 損失函數定義損失函數是機器學習中的核心概念，用于衡量模型預測值與實際值之間的差異。它是優化算法調整模型參數以最小化的目標函數。```mathL(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i))```其中，`L`表示損失函數，`y`為實際值，`f(x)`為模型預測值，`N`為樣本數量，`L_i`為第`i`個樣本的損失。## 1.2 損
在Flow-3D中如何根據水利工程的特定需求設定邊界條件和進行網格劃分，以便準確模擬水流問題？
要在Flow-3D中設定合適的邊界條件和進行精確的網格劃分，首先需要深入理解水利工程的具體需求和流體動力學的基本原理。推薦參考《Flow-3D水利教程：邊界條件設定與網格劃分》，這份資料詳細介紹了如何設置工作目錄，創建模擬文檔，以及進行網格劃分和邊界條件設定的全過程。參考資源鏈接：[Flow-3D水利教程：邊界條件設定與網格劃分]()在設置邊界條件時，需要根據實際的水利工程項目來確定，如在模擬渠道流動時，可能需要設定速度邊界條件或水位邊界條件。對于復雜的
XKCD 3-crx插件：創新的網頁文字替換工具
資源摘要信息: "XKCD 3-crx插件是一個瀏覽器擴展程序，它允許用戶使用XKCD漫畫中的內容替換特定網站上的單詞和短語。XKCD是美國漫畫家蘭德爾·門羅創作的一個網絡漫畫系列，內容通常涉及幽默、科學、數學、語言和流行文化。XKCD 3插件的核心功能是提供一個替換字典，基于XKCD漫畫中的特定作品（如漫畫1288、1625和1679）來替換文本，使訪問網站的體驗變得風趣并且具有教育意義。用戶可以在插件的選項頁面上自定義替換列表，以滿足個人的喜好和需求。此外，該插件提供了不同的文本替換樣式，包括無提示替換、帶下劃線的替換以及高亮顯示替換，旨在通過不同的視覺效果吸引用戶對變更內容的注意。用戶還可以將特定網站列入黑名單，防止插件在這些網站上運行，從而避免在不希望干擾的網站上出現替換文本。"知識點:1. 瀏覽器擴展程序簡介： 瀏覽器擴展程序是一種附加軟件，可以增強或改變瀏覽器的功能。用戶安裝擴展程序后，可以在瀏覽器中添加新的工具或功能，比如自動填充表單、阻止彈窗廣告、管理密碼等。XKCD 3-crx插件即為一種擴展程序，它專門用于替換網頁文本內容。
2. XKCD漫畫背景： XKCD是由美國計算機科學家蘭德爾·門羅創建的網絡漫畫系列。門羅以其獨特的幽默感著稱，漫畫內容經常涉及科學、數學、工程學、語言學和流行文化等領域。漫畫風格簡潔，通常包含幽默和諷刺的元素，吸引了全球大量科技和學術界人士的關注。3. 插件功能實現： XKCD 3-crx插件通過內置的替換規則集來實現文本替換功能。它通過匹配用戶訪問的網頁中的單詞和短語，并將其替換為XKCD漫畫中的相應條目。例如，如果漫畫1288、1625和1679中包含特定的短語或詞匯，這些內容就可以被自動替換為插件所識別并替換的文本。4. 用戶自定義替換列表： 插件允許用戶訪問選項頁面來自定義替換列表，這意味著用戶可以根據自己的喜好添加、刪除或修改替換規則。這種靈活性使得XKCD 3成為一個高度個性化的工具，用戶可以根據個人興趣和閱讀習慣來調整插件的行為。5. 替換樣式與用戶體驗： 插件提供了多種文本替換樣式，包括無提示替換、帶下劃線的替換以及高亮顯示替換。每種樣式都有其特定的用戶體驗設計。無提示替換適用于不想分散注意力的用戶；帶下劃線的替換和高亮顯示替換則更直觀地突出顯示了被替換的文本，讓更改更為明顯，適合那些希望追蹤替換效果的用戶。
6. 黑名單功能： 為了避免在某些網站上無意中干擾網頁的原始內容，XKCD 3-crx插件提供了黑名單功能。用戶可以將特定的域名加入黑名單，防止插件在這些網站上運行替換功能。這樣可以保證用戶在需要專注閱讀的網站上，如工作相關的平臺或個人興趣網站，不會受到插件內容替換的影響。7. 擴展程序與網絡安全： 瀏覽器擴展程序可能會涉及到用戶數據和隱私安全的問題。因此，安裝和使用任何第三方擴展程序時，用戶都應該確保來源的安全可靠，避免授予不必要的權限。同時，了解擴展程序的權限范圍和它如何處理用戶數據對于保護個人隱私是至關重要的。通過這些知識點，可以看出XKCD 3-crx插件不僅僅是一個簡單的文本替換工具，而是一個結合了個人化定制、交互體驗設計以及用戶隱私保護的實用型擴展程序。它通過幽默風趣的XKCD漫畫內容為用戶帶來不一樣的網絡瀏覽體驗。
總結｜性能優化思路及常用工具及手段
性能優化是降低成本的手段之一，每年大促前業務平臺都會組織核心鏈路上的應用做性能優化，一方面提升系統性能，另外一方面對腐化的代碼進行清理?，F結合業務平臺性能優化的經驗，探討一下性能優化的思路及常用工具及手段。性能優化本質上是對資源的合理利用，將更珍貴的資源用在更重要的業務上，從而實現資源的充分利用，資源的合理利用。性能優化的對象包括業務運行的容器、業務依賴的中間件、業務依賴的數據庫存儲的優化，性能優化包括兩部分：一、發現需要性能優化的點；二、改造代碼設計實現性能優化；
一 發現需要性能優化的點
對于業務容器來說，需要性能優化的點，往往是對系統開銷最大的業務方法，這部分代碼功能上并沒有任何問題，但在性能上并不是最優，在資源比較充足的情況下，這部分邏輯并不會導致性能問題，但當系統壓力比較大，或者業務流量比較高的情況下，這部分就會成為壓力最大的點。
1）放大系統的流量
將流量在部分容器上做放大，利用工具采集系統中的堆棧及性能數據。放大系統流量的情況下，需要提前關閉應用及容器的限流，可以利用腳本調整。
### 取消限流 2.X
curl :8719/?value=false
### 取消限流 3.X
curl :8718/?value=false
一、Duct引流驗證
Duct引流， duct調整某一臺機器的CS權重，將其他容器的流量引流到對應的ip上，從而實現壓力的放大。
二、Amazon構造壓測數據驗證
Amazon壓測，根據特定的業務場景，構造壓測壓測數據，壓測模型，在gray4環境中打一部分壓測流量，利用壓測流量將系統的負載打高。Amazon更適用于大促場景下的性能優化，能確定某些接口的比例，及場景的比例。
2) 利用工具采集系統熱點
系統負載流量增加后，各個環節的系統性能消耗都會被放大，此時利用工具可以分析系統的性能情況。系統分析工具會帶來系統壓力增加，非必要情況下，盡量在隔離環境統計數據。
Arthas性能數據采集
Arthas提供了非常多的工具腳本，其中一部分數據組合起來使用，可以很方便的輔助做性能分析及線上問題排查，這里對其中常用的指令及使用場景做匯總。
安裝方式：curl -sLk :9999/pandora-web/arthas/install.sh | sh
圖 1.1 Arthas指令集合列表
性能分析及問題分析工具說明
指令
性能分析及問題排查的場景
查看當前JVM下的列表及加載的實例統計信息
jad
反編譯
獲取靜態字段的值
stack
從當前方法點打印堆棧
trace
從當前方法下鉆
watch
查看方法調用的參數及返回值
options
Arthas的一些選項
logger
打印日志相關的信息
內部使用了Async 工具，可以用來采集內存、cpu、鎖、cache miss等火焰圖數據
vmtool
獲取實例
強制GC
jfr
jfr數據采集
場景一、CPU資源開銷分析
利用指令采集應用容器的性能， start 默認采集的CPU的數據， stop 自動dump對應的文件數據。
[arthas@2093]$ start
started
[arthas@2093]$ stop
OK
output file: /home/admin/ump2/bin/arthas-output/202.html
[arthas@2093]$ exit
場景二、JVM內存中分配了比較多的對象，但很快回收，希望找到臨時對象創建比較頻繁的堆棧。
[arthas@2093]$ -e alloc start
started
[arthas@2093]$ stop
OK
output file: /home/admin/ump2/bin/arthas-output/248.html
[arthas@2093]$ exit
場景三、應用啟動速度比較慢，希望找到原因。
[arthas@2093]$ start -e wall
started
[arthas@2093]$ stop
OK
output file: /home/admin/ump2/bin/arthas-output/212.html
[arthas@2093]$
場景四、利用JFR分析JVM整體的運行情況，采集數據用作分析。
[arthas@82348]$ jfr start -n test
[arthas@82348]$ jfr stop -r 1 -f /tmp/1.jfr
Stop 1, The result will be written to:
/tmp/1.jfr
圖1.2 JFR數據示例
天巡數據采集性能數據
工具地址： #/profile
圖1.3 天巡白屏化采集性能數據
天巡功能采集指標說明
注意： 指標采集功能從實現上基本都是在運行的JVM進程上掛載agent，隨后對部分代碼進行增強及注入，會引起類的退優化及C2編譯，本身會導致程序的CPU增高，對于性能的采集不能在系統高負載的情況下執行。必要時在仿真環境里執行。
診斷項
功能說明
使用場景
內存火焰圖
內核火焰圖，統計內存分配的情況，利用統計TLAB中的內存分配
CPU火焰圖
對CPU消耗進行采樣，統計代碼的熱度及調用堆棧
線程火焰圖
線程分布分析，將線程堆棧制作成火焰圖形式，方便分析
的快照采集，利用關在agent數據，采集1分鐘的CPU快照
利用JDK提供的jcmd dump jvm的數據
Perf
利用perf-map-agent生成jvm的符號表，利用Linux自帶的Perf工具分析系統的性能數據，結合flame-graph可以生成類似的火焰圖
黑屏場景下的性能分析
特殊的環境下，可能無法使用配套的工具，此時應盡量利用JVM及Linux系統中自帶的工具，采集數據后，在本地利用工具進行數據分析。
一、利用Perf分析系統性能，Perf是linux內核提供的性能分析工具，利用該工具可以很方便的分析整機的性能數據
CPU消耗來自非Java程序的場景，或者希望結合Java程序整體分析系統情況的場景piled.tgz：
sudo yum -y install perf
sh create-java-perf-map.sh
# 采集性能數據
sudo perf record -ag
# 分析性能數據
sudo perf report
圖1.4 利用Perf結合perf-map-agent 分析高CPU消耗數據
二、利用jstack分析應用的啟動情況
分析應用在啟動過程中，應用運行的堆棧，進而分析出啟動過程中，應用執行耗時最多的熱點代碼，進而針對性的做啟動優化
$cat 1.sh
for i in `seq 10000`
do
/opt/taobao/java/bin/jstack $1 > /tmp/$1.$i.log
done
三、利用jmap、jcmd dump數據，相關數據dump出來后，可以進一步通過工具進行分析
/opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 help
/opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 help .dump
/opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 help .
/opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 JVMTI.
/opt/taobao/java/bin/jcmd 82348 help .dump
/opt/taobao/java/bin/jmap -dump:format=b,file=/tmp/heap.bin 82348
圖1.5 jcmd 分析的大小及區間數據
二、常見的性能優化點及優化方式
常見的優化點
三、影響性能的因素
經常會出現同樣是8C16G的容器，但表現出來的性能確差異很大，這個在集團內表現尤為明顯，這種情況實際和集團內部的編排策略有一定的關系。也可能和集團內部的機型差異存在關系。
一、由于機型原因引起性能差異
目前集團存在多種不同的機型，F4x、F5x、F6x、M機型等。不同的機型單核性能上表現會有差異。
機型
識別方式
性能說明
F4x
cat /proc/cpuinfo
查看CPU型號及頻率
uname -a 查看Cpu架構
4代機型，性能較差，主要分布在日常環境，cpu頻率在2.5GHZ左右。
F5x
5代機型，不帶神龍Moc卡，使用本地盤，性能比F4x好，主要集中在mix25g
F6x
6代機型，帶神龍mock卡，性能比F6x好
倚天
倚天機型，主要在南通部署，FY24張北也會做部署。JDK8上單核性能弱于JDK11， JDK11上單核略弱于F6x
二、由于編排方式帶來的性能差異
在X86架構下，由于超線程的存在，業務容器實際使用的是物理核心上的超線程，當一個8C16G的容器獨占8個物理核的時候，性能會最好。當8C16G的容器占用4個物理核的時候，性能會相對最差。結合跨Numa、跨socket等編排方式，也會帶來性能的差異。
圖1.5 應用容器編排示意
編排方式
8C16G容器，獨占使用同一個Socket上的8個物理核（P4-P11 未編排容器）
此時容器的性能表現最好，應用獨占整個CPU
8C16G容器，獨占使用跨Socket上的8個物理核（P20 - P28)
Socket可以簡單對應到主板上的Cpu插槽，跨soeck后，會導致Cpu之間跨socket訪問內存及cache，性能相比前一種場景要差，具體差異還和應用特性有關，大內存帶寬的應用性能會相對更差
8C16G容器，使用同一個Socket上的8個超線程，物理核對端被其他應用占用
由于超線程之間會存在L1、L2cache的共享，兩個超線程之間會存在資源爭搶，此時性能也會受到影響
8C16G容器，使用同一個socket上的4個物理核
此時應用的表現比較穩定，不會收到外部性能的差異產生影響。一般情況下性能表現最差，但比較確定
四、外部依賴優化
數據庫慢查詢的優化
數據庫側的性能問題，主要有以下集中情況導致，常見的優化手段為：
一、合理利用前置的緩存，降低對數據庫的訪問量。緩存從效率及成本上都優于數據庫。
二、清理數據庫中的數據，對過期的數據、訪問量少的冷數據進行清理及遷移。降低數據庫的存儲大小，對在線的查詢會有幫助，對離線的存儲、引擎、緩存等場景也會有收益。
三、合理調整索引，結合業務場景豐富查詢條件，提高數據庫的執行效率。
四、利用數據庫聚合特性，調整主鍵的組成，提高數據的聚合度，降低邏輯讀。
場景
優化方案
SQL執行效率高，但調用量大
索引不合理導致的SQL執行效率低
走到索引，但是召回數據量過大，導致的SQL執行效率低
走到索引，但時間跨度大，SQL執行效率低
緩存類優化（Tair、Redis）
緩存類存儲對隨機的訪問上效率上都非常高，在日常及大促的核心場景中發揮比較大的作用。緩存類常見的問題：
問題
緩存的整體qps量級大
緩存個別key的讀qps量級大
個別Key的寫Qps量級大
個別Key的讀QPS量級大，而且單key的也比較大
五、應用鏈路之間的優化
應用間鏈路依賴，一般是在單應用容量優化完成后，從整個鏈路上考察，優化鏈路的RT及鏈路的CPU開銷。一般應用鏈路的優化，需要結合應用鏈路分析來考慮，這里主要利用鷹眼的數據進行分析。
場景
鏈路調用次數多帶來的RT增加
鏈路上重復調用帶來的序列化開銷
不合理的調用鏈路（A-B-C) --> (A-C)
圖1.6 利用鷹眼查找核心接口上耗時比較大的鏈路
最后
Q：例如ASI排查場景中，看到pod cpu高 或者 load高，但根因是出在其他地方，可能是安全插件rasp負載高、也可能是后臺異常內存回收、也可能是宿主機負載高導致，現在全憑經驗做排除法，有沒有類似字典的方式手段定位問題？
A：一般情況下出現這種情況，可以從幾個角度縮小問題產生的范圍。
1）是不是該宿主機上的所有容器都有類似的表現？如果所有容器都有類似的表現，那基本上是宿主機的問題，可能是由于離線導致，可能是由于內存回收，可能是由于部分agent導致，此時case by case分析，也可以讓TRE團隊協助分析。
2）如果宿主機上只有本容器出現問題，大概率是本容器自身的問題，此時可以從幾個角度入手：
Q：平臺中使用到了云平臺中相關的中間件比如Kafka、Redis等，由于平臺運行環境（Daily、PPE、Online）不同最少需要申請兩個實例，一個Daily實例和Online實例。Online環境申請的規格是最低配置就可以滿足，同時Daily環境中平臺流量很小所以最低規格配置就大大浪費了，但是云平臺又不支持更小規格配置申請，能否和云平臺的同事溝通下此類問題。
A：彈內一般情況下，數據庫節點、緩存節點實際規格非常小，成本相對比較低。如果對成本有更進一步的訴求，可以考慮多業務公用的方式，一般情況下日常的存儲及QPS量級均非常小，若干個業務共用同一套存儲不會帶來太大的問題，對于緩存需要重點考慮的就是隔離的問題，這部分可以通過工具方式解決。
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