2017北京PHP全球开发者大会:高可用与MySQL5.7优化

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"藏经阁-PHP 2017.北京 全球开发者大会——高可用的PHP.pdf" 这篇文档聚焦于2017年在北京举办的PHP全球开发者大会上关于提高PHP应用高可用性的主题。会议中提到了MySQL 5.7的新特性和优化,特别是其在性能和功能上的显著提升,对PHP开发者具有重要的指导意义。 首先,MySQL 5.7自2016年11月开始占据主导地位,随着5.7.17版本的发布,引入了Group Replication功能,增强了数据库的高可用性和一致性。官方宣称MySQL 5.7相比5.6在性能上有超过3倍的提升。这些提升主要体现在三个方面: 1. 性能提升:包括只读事务处理速度的加快、临时表操作的优化、Page Cleaner效率的提升以及索引更新效率的改进等。 2. 功能提升:引入了在线Buffer Pool调整(bufferpoolonlineresize)、变长字段原地扩展(VARCHAR in-place enlarge)和原生支持表分区等功能。 3. 其他增强:如设备原子写特性检测、监控功能的增强、回滚日志的截断、通用表空间的支持以及InnoDB引擎的多项增强。 MySQL 5.7的Buffer Pool功能得到了显著增强,允许在线调整Buffer Pool大小,几乎不会对系统造成影响。Buffer Pool Dump功能也得到优化,可以根据系统负载自动限制导出速度,避免对系统造成过大压力。此外,对于VARCHAR字段,MySQL 5.7允许在线增加列长度,只要不超过255字节的阈值,这一特性减轻了开发者在设计时为VARCHAR列预留过多空间的压力。 文档还强调了放弃MyISAM存储引擎的必要性,因为InnoDB在性能、并发处理和事务支持方面具有明显优势。InnoDB的Buffer Pool增强功能,如在线调整大小和更智能的Dump策略,都进一步提升了其在高可用环境中的实用性。 这份资料为PHP开发者提供了关于如何利用MySQL 5.7的新特性来优化PHP应用,提高系统可用性和性能的宝贵信息。通过深入理解和应用这些技术,开发者可以构建更加稳定、高效的PHP应用程序。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行