上周写代码遇到了切换数据源的问题，在同一个方法中向两个不同数据源做一些操作，但是这个方法使用了事务，所以网上一般动态切换数据源的方法就失效了。框架是spirngmvchibernate,数据库是oracle,连接池druid。一般情况下，操作数据都是在DAO层进行处理。一种办法是使用多个DataSource然后创建多个SessionFa

昨天下午在查资料的时候，无意间点到了MySQL的官网。发现MySQL发布了一个新版本。Mysql这个数据库有没有人不熟悉？不用的？没有吧。2019年末，MySQL发布的8.0.18GA版本，带来了一些新特性和增强功能。其中最引人注目的莫过于多表连接查询支持HashJoin。还是老样子，建议英文好的同学直接看这里：https://d

在实际应用中，集群环境里共用一些数据是不可避免的。我的意思是有些数据可以在任何节点进行共享同步读写，困难的是如何解决更改冲突问题。本来可以通过分布式数据库来实现这样的功能，但使用和维护成本又过高，不值得。分布式数据类型distributeddata（ddata）正是为解决这样的困局而设计的。akka提供了一组CRDT（ConflictFreeReplic

   mysql通过锁机制来实现事务的隔离性，用redolog实现事务的原子性和持久性，用undolog实现事务的一致性。undo并不是redo的逆过程，redo和undo都可以看做一种恢复过程，redo恢复事务修改的页操作，redo记录的是物理日志，记录的是页的物理修改操作，redolog基本上都是顺序写的，在数据库运行时不需要对redolog

近期，小米大模型团队通过“XiaomiMiMo”官方公众号发布重磅消息，宣布成立专注推理能力的大模型核心研发团队，并正式推出首款自研大模型XiaomiMiMo，同时实现全面开源。作为一个参数仅为7B的小体量模型，MiMo在数学推理测评集AIME2425及代

一、题目解读P2190题要求解决铁路售票系统中的车厢数量计算问题。题目给定n个车站和m条订票申请，每条申请包含区间实现区间修改的。通过差分记录每个站点的乘客变化（如进入/离开人数），再计算前缀和得到各站点的实时乘客数，从而找出最大值。特别处理环形区间（即

在我国迈向工业化、现代化的过程中，信息化是必经之路。对于生产制造这类传统企业来说，更应该积极地引入信息化技术，提高生产的数字化水平，确保整个生产活动安全可控。“工业4.0”最显著的特征是智能工厂的广泛普及。而智能工厂是在数字化工厂的基础上发展而来的，没有数字化就没有智能化。

本文通过介绍在实际工作中慢SQL治理的经历，来使得读者受到一定的启发，从而迸发出星星点光，扩展出自己独有的思路，进而减少系统中的慢SQL，提升用户的体验，甚至能将一些不可预知的高风险扼杀在摇篮里。分享工作中的点点滴滴，贯彻千里之行，始于足下，最终以微不足道

1概述整个软件的发展历程是一部软件复杂性对抗史，软件的复杂性分为技术复杂性和业务复杂性，业务复杂性主要是建模和抽象设计，技术复杂性主要是三高（高性能，高并发，高可用）的应对，C端的业务一般以技术复杂性为主，业务复杂性为辅，而B端或者M端的业务通常以业务复杂

作者：京东科技胡大海前言（后文统称“动态化”）是一个由京东金融大前端团队全自主研发的，一份代码，可以在HarmonyOS、iOS、Android、Web四端运行的跨平台解决方案。在研发团队使用后可大幅降低研发人力成本；为业务提供实时触达、A/B触达等能力以