记一次 .NET 某传感器采集系统 线程爆高分析

一:背景 1. 讲故事 前段时间有位朋友微信找到我,说他的程序使用 hsl 库之后,采集 plc 时内存溢出,让我帮忙看一下怎么回事,哈哈,貌似是分析之旅中的第二次和 hsl 打交道,既然找到我,那就上 windbg 说话吧。 二:WinDbg 分析 1. 为什么会内存溢出 简单观察程序的提交内存之

聊聊不太符合常规思维的动态规划算法

摘要:大部分动态规划能解决的问题,都可以通过回溯算法来解决,只不过回溯算法解决起来效率比较低,时间复杂度是指数级的。动态规划算法,在执行效率方面,要高很多。 本文分享自华为云社区《深入浅出动态规划算法》,作者:嵌入式视觉。 一,动态规划概念 动态规划比较适合用来求解最优问题,比如求最大值、最小值等等

履约核心引擎低代码化原理与实践

业界,规则引擎是一个非常普遍的技术类工具,也有很多非常优秀的开源工具,例如Drools等,它是一种嵌入在应用程序中的组件,主要解决易变逻辑和业务耦合的问题,把易变的规则从应用程序代码中分离出来,进而提升交付效率,降低应用程序维护和可扩展性成本。

数仓安全测试之SSRF漏洞

摘要:SSRF (Server-Side Request Forgery,服务器端请求伪造)是指由攻击者构造请求,然后利用服务器的漏洞以服务端的身份向内网发送请求对内网发起攻击。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)安全测试之SSRF漏洞》,作者: ACBD。 1. 什么是SSRF漏洞 S

Swift之struct二进制大小分析

随着Swift的日渐成熟和给开发过程带来的便利性及安全性,京喜App中的原生业务模块和基础模块使用Swift开发占比逐渐增高。本次讨论的是struct对比Class的一些优劣势,重点分析对包体积带来的影响及规避措施。

一种自平衡解决数据倾斜的分表方法

这篇主要描述了B端令牌系统应用数据分表解决业务数据量增大,且存在的数据倾斜问题,主要面向的场景是一对多数据倾斜问题

[转帖]50年来Intel CPU变化有多大?频率从0.75MHz提升到5.2GHz

https://m.baidu.com/bh/m/detail/ar_9297450181050583423?data_from=lemon 今天(11月15日)是Intel推出4004处理器50周年的日子,当初为日本计算器客户开发的芯片成为全球首个微处理器,并且改变了Intel的发展,从当初的内存

[转帖]SPEC-cpu2006的详细使用一键安装、手动安装。

一、SPEC-cpu2006简介 SPEC CPU 2006 benchmark是SPEC新一代的行业标准化的CPU测试基准套件。重点测试系统的处理器,内存子系统和编译器。 说明:由于spec2006支持多种类型操作系统。以下安装、测试、移植等介绍均基于Unix 和其他的 Unix-like sys

【小白新手教程】Ubuntu中安装MongoDB

本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。 分享给小白的操作教程 , 希望给有需要的人一点帮助。虽然是一个简单的问题,老手可能已经得心应手了,但是作为新手却要研究很久,这里按步骤给大家分享一下如何完成在Ubuntu

[转帖]龙芯3A5000评测 国产自主指令集架构实战

https://tieba.baidu.com/p/8297036384?pid=147031768904&cid=#147031768904 芯片,是世界一大难题,很多人难以想象电子硬件中最小巧的的元件反而拥有最高技术含量,其中蕴含的逻辑就相当于以纳米为单位修建一座城市。 芯片器件中最著名的产物是

Cursor,程序员的 AI 代码编辑助手

相信大家都或多或少地听说过、了解过 chatGPT ,半个月前发布的 GPT-4 ,可谓是 AI 赛道上的一个王炸 那么今天咸鱼给大家分享一个开源的 AI 代码编辑器——Cursor,让各位程序员在编程之路上一骑绝尘 :) PS:为了完整截图,本篇文章中的图片里文字有点小,请见谅 介绍 Cursor

[百度贴吧]部分CPU的SPEC2006int 结果

这些测试成绩基本上是本人自己测试的结果。下表中有来自spec官网的两个成绩,因为测试年份较早,系统环境和编译器都较老,测试成绩本人实测的还差,所以仅作为参考。部分测试启用了自动并行和附加的优化库,是为了追求较好的测试成绩,体现的不是普通用户系统环境和常规应用软件的性能水平。国产CPU任重道远,从当前

MQTT(EMQX) - Java 调用 MQTT Demo 代码

POM org.eclipse.paho org.eclipse.paho.client.mqttv3 1.2.2 Se

Python 霸榜的一周,又有什么新 AI 力作呢?「GitHub 热点速览」

GPT 带火了一波语言模型,LLaMA 和 Alpaca 也在持续发力。依旧是各类 GPT 后缀霸榜 GitHub trending 的一周,为此特推部分专门收录了两个比较不错的 GPT 应用。而作为 ML/AI 第一首选语言的 Python 也是风头一时,除了 AI 项目之外,本周的密文解析 Ci

国产CPU制造工艺与部分性能总结

国产CPU制造工艺与部分性能总结 背景 最近一段时间验证了很多国产CPU的性能. 感觉很多地方与之前的理解有一些偏差. 前几天总结了部分架构和指令集相关的差异 今天想着总结一下制造相关的部分. 希望能够更全面的了解国产化的相关内容. 频率相关 想到制程, 第一反应就是会影响主频这一重要属性 第一款打

构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)

毋庸讳言,和传统架构(BS开发/CS开发)相比,人工智能技术确实有一定的基础门槛,它注定不是大众化,普适化的东西。但也不能否认,人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程,也就是说,我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统,直接使用深度学习框架反而更加简单,深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征,不需要手动选择和提取特征。

你需要知道的Symbols

著名symbol 著名symbol是一个在不同领域中都相同且未注册的symbol。如果我们要列出著名symbol,它们会是: Symbol.iterator Symbol.toStringTag Symbol.toPrimitive Symbol.asyncIterator Symbol.hasIn

不可重复读的危害

隔离级别 关于这个可重复读的隔离级别。 不可重复读的危害,书上说的事两次读取的值不一样,至于不一样的后果,从网上找的解释并不特别全面清晰。 举一个库存的例子。 事务A 根据库存量需要调配其他物流资源,一切资源配置都依据库存数值。 事务B 、事务C等等,可能是有人买东西,总之这些事务BCD等等都在修改

行为型:观察者模式

定义 观察者模式属于行为型模式,它定义了对象间的一种一对多的依赖关系,当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都将得到通知,并自动更新。 一种一对多的关系中一称为被观察者也叫目标对象Subject而多则称为观察者对象Observer 观察者模式中通常有两个模型,一个观察者(observer)和

npm模块全局安装后无法使用解决方案

好家伙 npm模块全局安装后无法使用 估计是少配了环境变量 1.使用命令: npm config get prefix 找到全局包的安装位置 2.随后我们右键"我的电脑"打开 "属性" 3.拉到最下打开 找到高级系统设置 4.找到环境变量 5.找到PATH 6.在最后添加前面找到的npm全局包安装地