技术专栏 第548页

  Bagging（Bootstrap Aggregating）算法即自助聚合算法，是一种基于统计学习理论的集成学习算法，主要用于提高机器学习模型的稳定性和泛化能力。具体来说就是，先以Bootstrap方式（有放回重复采样）构造多个样本集，每个样本集分别训练得到一个学习器，最后将各学习器的输出综合起来，得到一个最终的输出，如果是分类，多采用多数投票的方式，如果是回归，采用取平均的方式，代表性算法如随机森林。

本文记录了整个排查与解决的过程，希望能帮到遇到类似问题的朋友，也为自己留下一份系统化的成长笔记。

解决传统分页查询中 串行执行 COUNT 与数据查询 的性能瓶颈，通过 并行化 减少总耗时，同时兼容复杂查询场景（如多表关联、
DISTINCT 等）

在进行服务器基础配置优化时，到内核参数修改这一步，引发了一些新的思考。

上一篇的例子细心的小伙伴或者童鞋们会发现都是程序没有运行起来的，那么想要启动已经运行起来的程序应该怎么做？

接线图：

AI文案助手通过结合大语言模型与领域知识，可：

　　有些特殊的客户应用会采用多颗 i.MXRT 芯片设计一主多从的硬件架构（目的不一，或仿多核 MCU 系统、或拓展 GPIO 数量），因为 i.MXRT 片内无非易失性存储器，这时候为整个系统配置合适的启动设备保证每个 i.MXRT 都能加载程序正常启动是头等大事。

另外，.gitlab-ci.yml 文件一般存放在项目的根目录中，可以参考以往项目的配置文件来理解。