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一. 大页（HugePages）概念 Hugepage的引入二. hugepages相关概念三.Regular Pages 与 HugePages a、Regular Pages b、Huge Pages四. hugepage 优点五.调优方法 5.1 在Host侧查看各个numa节点上的大页分配情
一. 设置内存刷新频率为Auto二. 开启NUMA三. 设置Stream Write Mode四. 开启CPU预取配置五. 开启SRIOV六. 开启SMMU 通过在BIOS中设置一些高级选项，可以有效提升虚拟化平台性能。表1列出了TaiShan服务器和性能相关的BIOS推荐配置项。 表1 BIOS性
1. 为什么使用索引 假如给数据使用 二叉树 这样的数据结构进行存储，如下图所示 2、索引及其优缺点 2.1 索引概述 2.2 优点 类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低 数据库的 IO 成本 这也是创建索引的主要的原因。通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行 数据的唯一性 (唯一
文章目录 一. Django常用命令概述二. Django常用命令实例2.1 help命令2.2 version2.3 check2.4 startproject2.5 startapp2.6 runserver2.7 shell2.8 migrations2.8.1 makemigrations2
https://www.diewufeiyang.com/post/582.html 与 $arg_XXX 类似，我们在 （二） 中提到过的内建变量 $cookie_XXX 变量也会在名为 XXX 的 cookie 不存在时返回特殊值“没找到”： Bash location /test { cont
目录 一、数据库应用类型 二、主要参数 max_connections shared_buffers effective_cache_size maintenance_work_mem checkpoint_completion_target wal_buffers default_statisti
一、linux 安装jdk Java Downloads | Oracle 二、 linux上传jmeter 2.1 上传jmeter jmeter 下载地址： Apache JMeter - Download Apache JMeter 注意： 我先在我本地调试脚本（mac环境），调试完成后，再在
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一、背景 复杂sql查询报错 二、原因 单条s q l使用内存默认为1G 三、解决 tiup cluster edit_config tidb-test server_configs: tidb: mem-quota-query: 4294967296 # 修改大小 tiup cluster rel
文章目录 一、HTTP/2 概览二、HTTP/2 协议原理2.1 Binary frame layer2.1.1 DATA帧定义2.1.2 HEADERS帧定义 2.2 Streams and Multiplexing2.2.1 Stream 流量控制2.2.2 Stream 优先级管理 2.3 S
效果 一 、page.json "transparentTitle": "always" 二、page.axml
一：思维导图&数据源示例 1.1思维导图 1.2示例数据源 二：参数构成 三：案例度量值 基础度量值 总销量 = CALCULATE(SUM('数据源'[销量])) 总销售额 = CALCULATE(SUM('数据源'[销售额])) RANK度量值 RANK排名 = RANK( MAKE BY SI
### 一、 问题描述： 华为地图服务“我的位置”能力，在中国大陆地区，向用户展示他们在地图上的当前位置与用户的实际位置存在较大的偏差。 具体差别可以查看下方的图片： ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2396482/202306/2396482-2
本篇文章将详细讲解一下我们团队内部在遇到业务痛点时如何利用Httprunner框架进行接口自动化测试的。当最近邂逅chatGPT后又是如何将二者结合起来，实现"敏捷"自动化测试的。
目录K8s部署EFK（elasticsearch + filebeat + kibana）日志收集一.准备镜像二.搭建Elasticsearch + kibana1.在可执行kubectl命令的服务器准备安装的yml文件2.在elasticsearch-kibana目录下创建配置文件elastics
现代的垃圾回收器为了低停顿的目标可谓将“并发”二字玩到极致，Shenandoah在G1基础上做了非常多的优化来使回收阶段并行，而ZGC直接采用了染色指针、NUMA等黑科技，目的都是为了让Java开发者可以更多的将精力放在如何使用对象让程序更好的运行，剩下的一切交给GC，我们所做的只需享受现代化GC技术带来的良好体验。
问题描述 在上一篇博文(【Azure 存储服务】.NET7.0 示例代码之上传大文件到Azure Storage Blob (一)：https://www.cnblogs.com/lulight/p/17061631.html)中，介绍了第一种分片的方式上传文件。 本文章接着介绍第二种方式，使用 M
文本转换为向量有多种方式： 方法一：通过模型服务灵积DashScope将文本转换为向量（推荐） 方法二：通过ModelScope魔搭社区中的文本向量开源模型将文本转换为向量 方法三：通过Jina Embeddings v2模型将文本转换为向量 方法四：通过百川智能向量化模型将文本转换为向量 本文
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