2021贺岁大数据入门spark3.0入门到精通资源简介：本课程中使用官方在2020年9月8日发布的Spark3.0系列最新稳定版：Spark3.0.1。
共课程包含9个章节：Spark环境搭建，SparkCore，SparkStreaming，SparkSQL，StructuredStreaming，Spark综合案例，Spark多语言开发，Spark3.0新特性，Spark性能调优。

项目描述在上家公司自己集成的一套系统，用了两个多月的时间完成的：Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级开发系统Springboot作为容器，使用mybatis作为持久层框架使用官方推荐的thymeleaf做为模板引擎，shiro作为安全框架,主流技术几乎零XML，极简配置两套UI实现(bootstrap+layerui)，可以自由切换报表后端采用技术：SpringBoot整合SSM(Spring+Mybatis-plus+SpringMvc)，springsecurity全注解式的权限管理和JWT方式禁用Session,采用redis存储token及权限信息报表前端采用Bootstrap框架，结合JqueryAjax，整合前端Layer.js（提供弹窗）+Bootstrap-table（数据列表展示）+Bootstrap-Export（各种报表导出SQL,Excel,pdf等）框架，整合Echars，各类图表的展示（折线图，饼图，直方图等），使用了layui的弹出层、菜单、文件上传、富文本编辑、日历、选项卡、数据表格等Oracle关系型数据库以及非关系型数据库（Redis），Oracle性能调优（PL/SQL语言，SQL查询优化，存储过程等），用Redis做中间缓存，缓存数据实现异步处理，定时任务，整合QuartzJob以及SpringTask邮件管理功能，整合spring-boot-starter-mail发送邮件等，数据源:druid用户管理，菜单管理，角色管理，代码生成运行环境jdk8+oracle+redis+IntelliJIDEA+maven项目技术(必填)Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis数据库文件压缩包内jar包文件maven搭建Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统http://localhost:/8080/loginadminadminSpringboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统Springboot+Mybatis-plus+SpringMvc+Shiro+Redis企业级报表后台管理系统

学习Mysql调优时候所画的思维导图

副标题:性能测试诊断分析与优化出版年:2012-6页数:358《性能测试诊断分析与优化》结合主流性能测试工具LoadRunner，讲解性能测试过程、方法和技术；
结合笔者丰富的性能诊断调优经验，讲解如何有效分析和诊断性能问题、发现性能瓶颈。
全书分为3篇，第1篇是性能测试基础篇，主要介绍性能测试的基础知识；
第2篇是性能测试工具篇，主要介绍如何使用主流的性能测试工具LoadRunner进行性能脚本设计、性能场景设计和性能结果分析；
第3篇是性能问题诊断分析篇，主要介绍如何分析、定位性能瓶颈，涵盖Web服务器、应用服务器、数据库、应用代码、操作系统等层面的诊断分析。

DB2方面的资料,有很多的精品文章,包括purescale的安装配置及常见问题解决、性能调优、故障诊断、高可用性、锁和并发等等方面的文章。

2021贺岁大数据入门spark3.0入门到精通资源简介：本课程中使用官方在2020年9月8日发布的Spark3.0系列最新稳定版：Spark3.0.1。
共课程包含9个章节：Spark环境搭建，SparkCore，SparkStreaming，SparkSQL，StructuredStreaming，Spark综合案例，Spark多语言开发，Spark3.0新特性，Spark性能调优。

本次实验训练了多个用于垃圾图片分类识别的模型，采用迁移学习的方法选取性能较好的模型进行调优改进，最终的模型识别准确率在93%以上（30个epoch)；
然后将训练好的模型部署在华为云上，生成API接口进行调用；
最后设计了一个可视化程序调用API接口来进行展示，方便用户使用。

AWR报告详解,描述了AWR报告的各个指标，方便对Oracle数据调优。

人工智能-Keras-项目实战视频教程；
Keras项目实战课程从实战的角度出发，基于真实数据集与实际业务需求，从零开始讲解如何进行数据处理，模型训练与调优，最后进行测试与结果展示分析。
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。