# MySQL连接池的使用及原理解析
## 1. 引言
MySQL连接池是一个重要的数据库技术，用于管理和复用数据库连接，提高数据库的性能和可扩展性。在本文中，我们将详细介绍MySQL连接池的使用和原理，并给出相应的代码示例。
## 2. 连接池的概念和作用
在传统的数据库连接方式中，每次需要与数据库建立连接时，都需要进行一系列的网络通信和身份验证操作，这样会消耗大量的时间和系统资源。而连
原创
2023-09-05 10:48:49
53阅读
# 如何实现MySQL连接池
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库连接池 |
| 2 | 从连接池中获取连接 |
| 3 | 使用连接执行数据库操作 |
| 4 | 关闭连接，释放给连接池 |
## 2. 详细步骤
### 步骤1：创建数据库连接池
```markdown
// 导入所需的库
const mysql = requ
原创
2024-06-08 03:33:32
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MySQL常用语句一、连接MySQL格式： mysql -h 主机地址 -u 用户名 -p 用户密码1、例1：连接到本机上的MYSQL。首先在打开DOS窗口，然后进入目录 mysql bin，再键入命令mysql -uroot -p，回车后提示你输密码，如果刚安装好MYSQL，超级用户root是没有密码的，故直接回车即可进入到MYSQL中了，MYSQL的提示符是： mysql>。2、例2：连
# MySQL连接池
## 什么是连接池
在讲解MySQL连接池之前，我们先来了解一下什么是连接池。
在应用程序中，连接数据库是一个非常耗资源的操作，每次与数据库建立连接都需要进行网络通信、验证等操作。如果每次操作都新建一个数据库连接，那么大量的资源将会被消耗在连接和断开的过程中，严重影响系统的性能。
连接池的主要作用就是为了提高系统的性能，通过复用已有的数据库连接，避免频繁地创建和销毁连
原创
2023-07-22 08:15:51
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1. 前言文章标题给出了四种Pooling的方法，这feature pooling方法是我在看论文的时候看到的，从最开的PoI Pooling到目前最新的Precise RoI Pooling由Pooling操作带来的检测精度影响越来越小。这篇文章目的是想梳理一下它们之间的区别与联系。2. RoI Pooling这种Pooling方法我是在Faster RCNN中看到的，该种Pooling方法采用的运算方法比较直接。下面是其计算的流程图：在该网络中假设使用的骨架网络中的 f e a t s t
原创
2021-08-13 09:32:04
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文章目录1.1 mysqlpump工具介绍1.2 mysqlpump工具参数 1.1 mysqlpump工具介绍mysqlpump工具是MySQL 5.7.8版本开始自带的一个逻辑备份工具，建议在MySQL 5.7.11版本以后再使用。它跟mysqldump工具一样都是一个逻辑备份工具，支持在线热备（不需要停止MySQL服务），备份出来的是一个SQL文件，可以进行再次编辑，可跨平台使用。mysq
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2023-11-19 18:43:35
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In last month's article, "Does MySQL Connector/J Support Multithreaded Programming?"), I covered the problems with sharing a JDBC connection between multiple threads. Most of these problems can be ove...
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2008-08-20 20:56:00
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# .NET连接MySQL+Pooling=false实现流程
## 1. 安装MySQL Connector/NET
首先，你需要安装MySQL Connector/NET，它是一个.NET框架下与MySQL数据库进行通信的驱动程序。你可以通过NuGet包管理器或者从MySQL官网下载并手动安装。
## 2. 创建.NET项目
在Visual Studio中，创建一个新的.NET项目。选择适
原创
2023-08-27 11:39:58
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# MySQL数据库连接池概述及实现
在现代 web 应用程序中，数据库连接的有效管理至关重要。每次与数据库交互时，创建新的连接可能会消耗大量时间和资源。在这种情况下，连接池 (Pooling) 技术应运而生，允许应用程序重用已有的数据库连接，从而显著提高性能。
## 什么是连接池？
连接池是一组预先创建的、可以重用的数据库连接。连接池通过维护一组连接来减少连接数据库的时间开销。通过使用连接
原创
2024-09-10 03:17:35
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卷积神经网络中，经常采用池化操作，一般都会在卷积层后面接一个池化操作。近些年，比较主流的ImageNet的分类算法模型都是使用max pooling，很少使用average Pooling，这对我们平时设计模型时有着比较重要的参考作用。一、max pooling（最大池化）：即对邻域内特征点取最大优缺点：能很好的保留纹理特征，一般现在都用max pooling而很少用average正向传播：取邻域
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2024-04-04 16:49:37
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import tensorflow as tftemp = [0., 0., 1., 0., 0., 0., 1.5, 2.5]# Reshape the tensor to be 3 dimensions.values = tf.reshape(temp, [1, 8, 1])# Use an averaging pool on the tensor.p_avg = tf.nn.pool(inp
原创
2023-01-13 05:59:55
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# PyTorch中的Pooling操作
## 介绍
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种最常用的模型，用于从图像和其他类型的数据中提取有用的特征。CNN的核心组件之一是池化层（Pooling Layer），它有助于减少卷积层输出的空间尺寸，同时保留重要的特征。
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源机器学习库。它提供
原创
2023-09-21 13:34:27
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If database sessions are not reusable by mid-tier threads (that is, they are stateful) and the number of back-end server processes may cause scaling problems on the database, use OCI connection pool
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2009-12-30 14:57:12
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roi pooling是先进行roi projection(即映射)然后再池化 映射是把用来训练的图片的roi映射到最后一层特征层(即卷积层)。方法其实很简单，图片经过特征提取后，到最后一层卷积层时，真个图片是原始图片的1/16，你把roi的4个坐标都乘以1/16，也就变成了在这个卷积层上对应的坐标
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2017-09-24 14:03:00
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一：1）LZO是致力于解压速度的一种数据压缩算法，LZO 是 Lempel-Ziv-Oberhumer 的缩写。这个算法是无损算法，参考实现程序是线程安全的。 实现它的一个自由软件工具是lzop。现在 LZO 有用于 Perl、Python 以及 Java 的各种版本。2）LZO 拥有如下的特点：解压速度很快，并且很简单；解压时不需要内存支持；
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2024-07-15 16:08:09
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两种方法获得连接：Configuration configuration = HBaseConfiguration.create();ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(nPoolSize);（1）旧API中： Connection connection = HConnectionManag
原创
2017-10-20 14:02:25
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最近在看关于cifar10 的分类的识别的文章在看all convolution network 中看到
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2023-02-07 05:13:47
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# 教学：如何在PyTorch中实现全局池化
全局池化是深度学习中的一种重要技术，常用于卷积神经网络中，以减少特征图的维度并提取重要特征。本文将逐步引导你如何在PyTorch中实现全局池化，适合刚入行的新手开发者。我们首先列出实现过程中的步骤，然后使用代码解释每一步。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 |
中心池化（Center pooling）是一种用于图像处理的技术，它可以帮助我们更好地理解和提取图像的特征。本文将介绍中心池化的原理和使用PyTorch实现的方法，并提供代码示例。
## 1. 中心池化的原理
中心池化是一种特征提取技术，它的作用是将图像中的特征信息聚焦在图像的中心区域，从而突出图像的主要特征。
中心池化的原理很简单，它首先将图像划分为多个区域，然后在每个区域内选择一个特定的
原创
2023-08-26 06:36:47
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RoI Pooling 与 RoI Align 都是“把不同大小的候选框（RoI）变成固定尺寸特征图”的操作，但 RoI Pooling 用量化→粗糙对齐，RoI Align 用双线性插值→子像素对齐，后者精度更高，已成为 2025 年检测/分割标配。 下面用“1 张图 + 2 段代码 + 3 个数 ...
