「废话少说，放码过来」主题T恤上架之后，考虑到部分园友上班不能穿T恤，我们准备出 polo 衫。 考虑到 polo 衫容不得半点复杂设计，只能采用尽可能简单的设计。「废话少说」改为一句废话没有，去掉「TALK IS CHEAP」，连「放码过来」也成为废话，去掉「Show me the code.」，
1，背景 工作流思想在上世纪60年代就有人提出过；70年代就有人开始尝试，但是由于当时许多的限制，工作流一直没有成功的被实现；80年代才出现第一批成功的工作流系统；90年代工作流技术走向了第一个发展高峰期；90年代后至今工作流出现了很多版本，但是主旨还是不变的，为了使我们的工作变得更加高效。 通俗点
Redisson 限流器源码分析 对上篇文章网友评论给出问题进行解答：redis 的key 是否会过期 可以先阅读上篇文章： redis + AOP + 自定义注解实现接口限流 - 古渡蓝按 - 博客园 (cnblogs.com) 注解AOP 代码部分提取 // 调用Reids工具类的rateLim
在了解一些概念之前一直看不懂上交22年开源的TRTModule.cpp和.hpp，好在交爷写的足够模块化，可以配好环境开箱即用，移植很简单。最近稍微了解了神经网络的一些概念，又看了TensorRT的一些api，遂试着部署一下自己在MNIST手写数字数据集上训练的一个LeNet模型，识别率大概有98.
WebSocket传递ModbusTCP数据包 错误纠正 上一篇还有个错误，就是客户端写数据时服务端不需要响应，但我的服务端响应了的。我选择改客户端，把写数据时接收到的响应丢弃。 PrintBytes(ADUMessage.Serialze(request), "请求"); if (Client !
Java内存区域 1、如何解释 Java 堆空间及 GC？ 当通过 Java 命令启动 Java 进程的时候，会为它分配内存。内存的一部分用于创建 堆空间，当程序中创建对象的时候，就从对空间中分配内存。GC 是 JVM 内部的一 个进程，回收无效对象的内存用于将来的分配。 2、JVM 的主要组成部分
本文为从零开始写 Docker 系列第十六篇，利用 linux 下的 Veth、Bridge、iptables 等等相关技术，构建容器网络模型，为容器插上”网线“。
又是 AI 神仙打架的一周，上周 OpenAI 发布了最新的 GPT-4o 模型，而谷歌也紧跟着开源了 Gemma 2 模型。随着 AI 大模型不断地变强，各大科技巨头正利用它们重塑自家的产品，这也让大模型算法工程师变得炙手可热，相关岗位需求正旺。 对于普通程序员来说，想要转型成为大模型算法专家，可
1. Spring 对 Junit4,Junit5 的支持上的运用 @目录1. Spring 对 Junit4,Junit5 的支持上的运用每博一文案2. Spring对Junit4 的支持3. Spring对Junit5的支持4. 总结：5. 最后： 每博一文案 关于理想主义，在知乎上看到一句话：
摘要 当业务量发生变化时，需要对上游服务进行扩缩容，或者因服务器硬件故障需要更换服务器。如果网关是通过配置来维护上游服务信息，在微服务架构模式下，其带来的维护成本可想而知。再者因不能及时更新这些信息，也会对业务带来一定的影响，还有人为误操作带来的影响也不可忽视，所以网关非常必要通过服务注册中心动态获
最近完成了一个银河麒麟上的视频聊天项目，在我们开发机上测试一切正常后，提交给甲方测试。结果发现在甲方的某些银河麒麟V10的电脑上，听不到声音。究竟是怎么回事了？
目录Centos7搭建OpenStack T版本 --上1. 环境准备(所有节点操作)1.1 修改主机名1.2 关闭selinux 以及防火墙1.3 修改hosts1.4 配置时间同步controller 操作compute以及其他节点操作1.5 配置OpenStack 软件包1.6 安装数据库1.
d3d12龙书阅读 绘制几何体（上） 课后习题 练习1 完成相应的顶点结构体的输入-布局对象 typedef struct D3D12_INPUT_ELEMENT_DESC { 一个特定字符串 将顶点结构体数组里面的顶点映射到顶点着色器的输入签名 LPCSTR SemanticName; 语义索引
本文基于网络密码课上的实验 本来想水一水就过去，代码就网上找找，不行就GPT写，但是！一份都找不到，找到的代码都是跑不了的，总会是就是乱七八糟。所以准备认真的写一份。 代码编译成功的前提是要预先装好openssl库！ 本随笔主要有三个内容： 编写程序，模拟计算NTResponse、Authentic
一般我们在开发的时候，习惯上使用常规的关系型数据库来设计数据库表，对于一些业务表的字段比较固定的场景，是一种非常不错的选择，而且查询的时候，由于是基于固定的表字段进行查询，性能基本上是最优的。不过有一些场景下，业务信息的经常变化，使用常规的关系型数据库来创建表字段、删除字段的模式，肯定不是合适的处理...
本文会以多个实际的线上例子，分享自己对于Docker和Podman的一点使用经验及踩过的坑，希望对读者有一点帮助
背景：我要在小程序上显示pexels.com上的图片，然后我得先把pexels.com的域名添加到小程序的request合法域名中，但是pexels.com是国外的，在国内没有备案所以添加不了。解决方案就是：用一个已经备案好的域名进行转发，转发的服务器我选择的是微信云托管，备案好的域名还需要ssl，
引子 你了解你们线上数据库的真实处理速度吗？请认真思考半分钟再回答。 我先来回答一下：的确知道，因为我特别关注这块内容，咨询过DBA同学。其他朋友欢迎在评论区留言，大家一起探讨。 为什么会突然提出这样一个问题呢，因为前几天看到一篇文章是讲电商系统中如何优化库存预占能力，文中提到：“经压测数据验证，仅
在缺少标注数据场景，SetFit 是解决的建模问题的一个有前途的解决方案，其由 Hugging Face 与 Intel 实验室 以及 UKP Lab 合作共同开发。作为一个高效的框架，SetFit 可用于对 Sentence Transformers 模型进行少样本微调。 SetFit 仅需很少的
实际问题如下： 我的电脑上有vm虚拟机，我有两个网络，一个叫137，一个叫102 ，我现在vm的网络是102的网络（137不允许被vm使用），但是别人都是137的网络，如何让137的局域网访问我的vm中的网站/应用 我的解决办法是使用Nginx来将vm中的102网络反向代理到宿主机上（137）， 比
