构建高可用MySQL数据库需消除单点故障，核心方案包括主从复制、半同步复制、MySQLGroupReplication（MGR）、MGR+Orchestrator、MySQLCluster及共享存储架构。主从复制简单易部署，支持读写分离，但主库故障需手动切换；半同步复制提升数据一致性，仍存在故障时数据丢失风险；MySQLCluster提供高并发与高可用，但配置复杂、成本高；MGR基于Paxos协议，实现多主自动故障切换，数据一致性好，但性能受节点数和网络影响；MGR结合Orchestrator可

最直接有效的方式是使用box-shadow属性，可选择为整个表格（通过父容器）或每个单元格添加阴影。推荐将box-shadow应用于父级容器以实现整体卡片效果，或结合border-collapse:separate与border-spacing为每个单元格独立添加阴影，以增强层次感和视觉独立性。

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答案：MySQL性能监控需建立系统性监控体系，核心是通过CPU、内存、磁盘I/O、网络、连接数及慢查询等关键指标，结合原生工具与PMM、Prometheus+Grafana等第三方平台，实现从数据采集、可视化到告警的全链路监控，重点在于建立性能基线、设置合理阈值，并通过持续分析优化预防问题，而非被动响应故障。

JupyterNotebook通过单元格实现代码与Markdown结合，支持数据导入（pandas）、清洗（fillna）、探索（matplotlib/seaborn可视化）、统计分析（describe/corr）和特征工程，便于记录与分享分析过程。

本教程详细介绍了如何在Chart.js中绘制多条线图，并为每条线配置独立的X轴标签。通过利用Chart.js的多轴特性，我们可以为不同的数据集指定不同的X轴，从而灵活地展示具有非对齐X轴数据的线图，避免了散点图的复杂性，适用于动态生成数据的场景。

答案：Python数据可视化主要通过Matplotlib和Seaborn实现，Matplotlib提供精细控制，适合复杂定制和底层操作，Seaborn基于Matplotlib构建，封装了高级接口，擅长快速生成美观的统计图表。两者互补，常结合使用：Seaborn用于快速探索数据分布、关系和趋势，Matplotlib用于后续精细调整图表细节。选择图表类型需根据数据特征和表达目的，避免误导性设计，注重简洁性、色彩合理运用及信息清晰传达。

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SublimeText无法直接运行Matlab代码因其无内置解释器，需通过配置构建系统调用外部Matlab程序实现执行，具体步骤包括指定Matlab可执行文件路径、创建自定义.sublime-build文件并设置命令行参数，使SublimeText在运行时启动Matlab并执行脚本，但其功能仍无法替代MATLABIDE的完整开发环境。