NumPy 数组的复制与视图 NumPy 数组的复制和视图是两种不同的方式来创建新数组，它们之间存在着重要的区别。 复制 复制 会创建一个包含原始数组相同元素的新数组，但这两个数组拥有独立的内存空间。这意味着对复制进行的任何更改都不会影响原始数组，反之亦然。 创建副本可以使用以下方法： arr.co
前言 页面转场动画是指在应用程序中，当用户导航到另一个页面时，使用动画效果来过渡页面之间的切换。这样做的目的是为了提升用户体验，使页面之间的切换更加平滑和有趣。 常见的页面转场动画包括淡入淡出、滑动、翻转、缩放等效果。通过使用这些动画效果，可以给用户一种流畅的感觉，让页面之间的切换更加自然。 在
使用Dapr 编写的是一个多进程的程序, 两个进程之间依赖于启动顺序来组成父子进程，使用Visual Studio 调试起来可能会比较困难，因为 Visual Studio 默认只会把你当前设置的启动项目的启动调试。 好在有Visual Studio 扩展（Microsoft Child Proce
剪贴板是个啥就不用多介绍了，最直观的功能是实现应用程序之间数据共享。就是咱们常说的“复制”、“粘贴”功能。 在 Qt 中，QClipboard 类提供了相关 API 让应用程序具备读/写剪贴板的能力。数据通过 QMimeData 类包装。该类使用 MIME 类型来标识数据。比如，要包装的数据是纯文本
两阶段提交的成立要基于以下假设： - 该分布式系统中，存在一个节点作为协调者，其他节点作为参与者，且节点之间可以进行网络通信。 - 所有节点都采用预写式日志，且日志被写入后即被保存在可靠的存储设备上，即使节点损坏也不会导致日志数据的丢失。 - 所有节点不会永久性损坏，即使损坏后也可以恢复。 ###
TCP的全连接与半连接队列 总结 TCP 全连接队列的最大值: 取决于 somaxconn 和 backlog 之间的最小值， 也就是 min(somaxconn, backlog) TCP 半连接队列的最大值: min(min(somaxconn,backlog),tcp_max_syn_back
https://www.cnblogs.com/xiaojiesir/p/15622372.html 性能指标 停顿时间（响应时间） 提交请求和返回响应之间使用的时间，一般比较关注平均响应时间 常用操作的响应时间列表： 操作 响应时间 打开一个站点 几秒 数据库查询一条记录（有索引） 十几毫秒 机械
github地址：https://github.com/xiaojiesir/mini-rpc RPC 又称远程过程调用（Remote Procedure Call），用于解决分布式系统中服务之间的调用问题。通俗地讲，就是开发者能够像调用本地方法一样调用远程的服务。下面我们通过一幅图来说说 RPC
Oracle 核心列信息查看与处理 背景 最近想对数据库表进行跨数据之间的比照 因为有一些自增列或者是时间戳的列不需要进行对比 后者是对比容易导致失真. 所以就准备选用其他方式进行一下处理. 本文主要是简单记录一下生成SQL的办法. 获取必要列作为select 的字段 SELECT LISTAGG
https://www.cnblogs.com/pachongshangdexuebi/p/11571524.html 默认情况下，Jmeter线程在发送请求之间没有间歇。不设置定时器，短时间内会产生大量访问请求，导致服务器被请求淹没，利用Jmeter进行压测时，一般会和定时器一起，控制请求的吞吐量
在日常开发中，对于 Json 的使用还是比较频繁的，特别是 Json 对象和字符串或者实体对象之间的转换。今天一起来看下吧。
## 概述 无论项目大小，当你和一群程序员一起工作时，处理多个 Git 分支之间的变更都会变得很困难。有时，与其把整个 Git 分支合并到另一个分支，不如选择并移动几个特定的提交。这个过程被称为 "挑拣", 即 Cherry-pick。 本文将介绍 "Cherry-pick" 的内容、原因和方法。
背景 前两章中我们将应用部署到了 k8s 中，同时不同的服务之间也可以通过 service 进行调用，现在还有一个步骤就是将我们的应用暴露到公网，并提供域名的访问。 这一步类似于我们以前配置 Nginx 和绑定域名，提供这个能力的服务在 k8s 中成为 Ingress。 通过这个描述其实也能看出 I
本章将继续探索内核中解析PE文件的相关内容，PE文件中FOA与VA,RVA之间的转换也是很重要的，所谓的FOA是文件中的地址，VA则是内存装入后的虚拟地址，RVA是内存基址与当前地址的相对偏移，本章还是需要用到`《驱动开发：内核解析PE结构导出表》`中所封装的`KernelMapFile()`映射函数，在映射后对其PE格式进行相应的解析，并实现转换函数。
以OpenAI 的ChatGPT 所掀起的GenAI 快速创新浪潮，其中连接LLM 和 应用之间的桥梁的两大开源项目：LangChain[1]和Semantic Kernel[2] ，在半年前写过一篇文章 LangChain vs Semantic Kernel [3]，这半年以来Semantic
为什么需要链路跟踪 为什么需要链路跟踪？微服务环境下，服务之间相互调用，可能存在 A->B->C->D->C 这种复杂的服务交互，那么需要一种方法可以将一次请求链路完整记录下来，否则排查问题不好下手、请求日志也无法完整串起来。 如何实现链路跟踪 假设我们从用户请求接口开始，每次请求需要有唯一的请求
Kafka 是一个基于发布-订阅模式的消息系统，它可以在多个生产者和消费者之间传递大量的数据。Kafka 的一个显著特点是它的高吞吐率，即每秒可以处理百万级别的消息。那么 Kafka 是如何实现这样高得性能呢？本文将从七个方面来分析 Kafka 的速度优势。 - 零拷贝技术 - 仅可追加日志结构 -
本文在了解netty核心组件的前提下，进一步了解组件如何在整个服务器启动过程如何被创建，如何组件之间配合来使用。首先也是先了解下大概服务端的启动过程，并且在了解过程中我们带着自己的问题去在学习过程中探寻答案
`github.com/hyperledger/fabric-config/protolator` 是 Hyperledger Fabric 中的一个 Go 包，用于将 Protocol Buffers（ProtoBuf）消息和 JSON 格式之间进行转换。它提供了一种方便的方式来将 Fabric
`google.golang.org/protobuf/encoding/protojson` 是 Go 语言中的一个库，用于处理 Protocol Buffers（protobuf）和 JSON 之间的转换，遵循[https://protobuf.dev/programming-guides/pr
