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MYSQL-INNODB索引构成详解

作者:郑啟龙 摘要: 对于MYSQL的INNODB存储引擎的索引,大家是不陌生的,都能想到是 B+树结构,可以加速SQL查询。但对于B+树索引,它到底“长”得什么样子,它具体如何由一个个字节构成的,这些的基础知识鲜有人深究。本篇文章从MYSQL行记录开始说起,层层递进,包括数据页,B+树聚簇索引,B+树二级索引,最后在文章末尾给出MYSQL索引的建议。文章涉及较多基础知识,内容较为枯燥,因此采用较多的图片补充说明,希望能对读者有帮助。 A. 一条记录存储格式:COMPACT行记录结构 mysql是关系型数据库,每一行记录都是表结构定义的关系的 显示表达。在脑中很直观地想到,记录存储时也可能按行存储。 的确,mysql是这么存储一条行记录的。但会添加一些额外信息,来补充行记录信息。 有一个概念可能大家不熟悉,是【变长字段】。mysql数据库类型中的 VARCHAR(M), VARBINARY(M), 各种TEXT,BLOB类型,这些类型的数据长度是可变的,称 数据类型为可变长类型的列 为 变长字段。    另外,mysql会默认为行记录添加一些列(隐藏列)。上图补充这些隐藏列之后...

CTPN+CRNN算法端到端实现文字识别的实战开发

本文分享自华为云社区《CTPN+CRNN 算法端到端实现文字识别》,作者:HWCloudAI。 OCR介绍 光学字符识别(英语:Optical Character Recognition,OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程。发展时间较长,使用很普遍。OCR作为计算机视觉中较早使用深度学习技术的领域,有很多优秀的模型出现。普遍的深度学习下的OCR技术将文字识别过程分为:文本区域检测以及字符识别。 文本区域检测——CTPN模型 文字区域检测:将图片中出现的文本位置检测出来,可能存在不同语言,不同文字大小,不同角度倾斜,不同程度遮挡等情况。CTPN网络结合了CNN与LSTM深度网络,通过固定宽度的anchor提取proposal,能有效的检测出复杂场景的横向分布的文字区域,不定长度文本识别效果较好,是目前使用广泛的文字检测算法。 字符序列检测——CRNN模型 字符识别算法:将文本区域的字符识别出来。通过深度神经网络对目标区域进行特征提取,然后对固定特征进行提取和比对,得出识别结果。采用文本识别网络CRNN+CTC。CRNN全称为卷积循环神经网络,将特征...

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