# 科普：MySQL中的Swap叶
在MySQL数据库中，Swap叶是一个非常重要的概念，它是用来处理大型数据表的一种优化技术。当数据表的大小超过了内存的限制时，MySQL就会将部分数据文件存储在磁盘上，而不是全部存储在内存中。这样可以减轻内存的压力，提高数据库的性能。
## Swap叶的原理
Swap叶的原理是将数据表按照一定的规则拆分成多个小的片段，然后使用索引将这些片段链接起来。这样在
## 实现“mysql 非叶节点”的步骤
为了让小白更好地理解如何实现“mysql 非叶节点”，我将逐步介绍整个过程，并提供相应的代码和注释。下面是实现步骤的表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个树状结构的表 |
| 2 | 插入数据 |
| 3 | 更新节点间的关系 |
| 4 | 查询非叶节点 |
接下来，我将详细
原创
2023-09-10 08:51:37
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目录MySQL 中事务的隔离1.READ UNCOMMITTED2.READ COMMITTED3.REPEATABLE READ4.SERIALIZABLE前置知识1.事务相关的常用命令2.MySQL 8 之前查询事务的隔离级别3.MySQL 8 之后查询事务的隔离级别4.查看连接的客户端详情5.查询连接客户端的数量6.设置客户端的事务隔离级别7.新建数据库和测试数据8.名称约定脏读1.脏读演示
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NDE0MjI4MA==&mid=208777870&idx=1&sn=6efddd6283e4deb3fe55a141b0db965c 嘉宾介绍 叶金荣Oracle MySQL ACE，国内最早的MySQL推广者。2006年创
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2016-07-19 10:34:00
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制作：叶鹏飞
相比单独工作的机器人，群体性的机械结构体协同工作所能够取得的效率更高 最近，《自然》杂志上发表了一种新型机器人设计，设计者是来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究团队。 设计优秀的机器人来协助人类进行各种重复性工作一直是相关工程师们努力的目标。相比于单独工作的机器人，似乎群体性的机械结构体协同工作所能够取得的效率更高。麻省理工学院设计的这种机
自2010年以来，世界见证了可再生能源的加速部署，其增长速度已超过全球每年新增的常规电力容量。按国家能源局的解读，至“十四五”末，可再生能源在全社会用电量增量中的比重将达到2/3左右。作为可再生能源的主力，风电将迎来新的“机遇”之战。随着风机单机容量逐渐增大，叶片尺寸呈大型化趋势，叶片设计面临的考验包括：◎ 如何优化叶片设计质量，包括“减重”，“结构优化”，“可靠性分析”及“提升设计质量”？◎ 如
大多数MySQL规范在网上也都能找得到相关的分享，在这里要分享的是老叶个人认为比较重要的
原创
2022-08-08 16:49:54
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# 老叶茶馆 MySQL 高可用方案实现指南
## 1. 简介
在这篇文章中，我们将讨论如何实现老叶茶馆的 MySQL 高可用方案。高可用性是指系统能够在出现故障时保持可用性，而不会中断服务。为了实现高可用性，我们将使用主从复制的方式来构建一个具有冗余备份的 MySQL 系统。
## 2. 主从复制的原理
主从复制是指将一个 MySQL 数据库（主库）的更改操作同步到其他数据库（从库）上的过程
原创
2023-08-11 13:28:20
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作者：叶金荣 出处：iMySQL大多数MySQL规范在网上也都能找得到相关的分享，在这里要分享的是老叶个人
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2021-07-30 10:28:14
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面对各种各样的MySQL开发、设计规范，哪些最为重要，又有有哪些误区呢，今天和老叶一起来一一解读
原创
2021-07-30 14:29:37
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面对各种各样的MySQL开发、设计规范，哪些最为重要，又有有哪些误区呢，今天和老叶一起来一一解读
原创
2021-07-30 14:31:29
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MySQL服务时报1067错误，服务无法启动。xxx.err错误日志发现有数据页损坏信息： InnoDB: Database page corruption on disk or a failed InnoDB: file read of page 200.
磁盘相关知识系统从磁盘读取数据到内存时是以磁盘块（block）为基本单位的，位于同一个磁盘块中的数据会被一次性读取出来，而不是需要什么取什么。InnoDB存储引擎中有页（Page）的概念，页是其磁盘管理的最小单位。InnoDB存储引擎中默认每个页的大小为16KB，可通过参数innodb_page_size将页的大小设置为4K、8K、16K，在MySQL中可通过如下命令查看页的大小：mysql>
零、前言：模型估计问题的总结模型分为确知模型与概率模型。确知模型的输出是一个确定的值，如：买x斤苹果，每斤苹果2元，总价值为y=2x；而概率模型输出的是自变量的概率，如：一个不均匀的四面体骰子，出现对应点数的概率和点数的大小相关，P(x)=y=0.1x。我们这里主要讨论概率模型在这里首先规定符号：假设是iid的一组抽样，并记作模型是对数据的描述，用一些参数和变量及它们的数学关系刻画，记作，其中X代
朴素贝叶斯（naïve Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。4.2 朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1 极大似然估计在朴素贝叶斯法中，学习意味着估计P(Y＝ck
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2023-06-12 11:17:43
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目录 1 概念解释1.1 正弦波1.2 时域1.3 频域1.4 时域转频域2 傅里叶级数(Fourier Series)2.1 频谱2.2 傅里叶级数（Fourier Series）的相位谱3 傅里叶变换（Fourier Transformation）4 傅里叶分析的四种形式5 傅里叶系列公式推导5.1 傅里叶级数的推导 （FS
#coding:utf-8
from numpy import *
#加载文档词向量数据以及相应文档类别，0表示正常言论，1表示侮辱性文字
def loadDataSet():
postingList = [['my','dog','has','flea','problems','help','please'],
['maybe','not','tak
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2023-08-28 14:04:17
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1. 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型。它用网络结构代表领域的基本因果知识。 贝叶斯网络中的节点表示命题（或随机变量），认为有依赖关系（或非条件独立）的命题用箭头来连接。 令G = (I,E)表示一个有向无环图(DAG)，其中I代表图形中所有的节点的集合，而E代表有向连接线段的集合，且令X = (Xi)，
