好家伙， 前情提要： 在上一篇我们已经成功将ast语法树转换为渲染函数 现在我们继续 1.项目目录 代码已开源https://github.com/Fattiger4399/analytic-vue.git手动调试一遍, 胜过我解释给你听一万遍 新增文件：vnode/index.js vnode/p
http://arthurchiao.art/blog/traffic-control-from-queue-to-edt-zh/ 译者序 本文组合翻译了 Google 2018 年两篇分享中的技术部分，二者讲的同一件事情，但层次侧重不同： Netdev 2018: Evolving from AF
字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索 引效率。 1、因为mysql 是行存储模式，所以会把整行读取出来。text 储存了大量的数据。读取时，占了大量的io。所以会十分的慢。 2、每行的数据过大 行溢出 InnoDB 会将一些大对象数据存放在数据页之外的 BLOB 页
https://www.cnblogs.com/jmcui/p/8410560.html 一、概述 缓存（Caching）可以存储经常会用到的信息，这样每次需要的时候，这些信息都是立即可用的。 常用的缓存数据库： Redis 使用内存存储（in-memory）的非关系数据库，字符串、列表、集合、散列
https://nic.hnuu.edu.cn/10043/2022/0027132.html 随着互联网的高速发展，目前数据的存储越来越多，传统的数据库逐渐不能满足人们对海量数据、高效查询的需求，国产的数据库如雨后春笋一样，一个个冒了出来来解决我们高速科技发展的数据库瓶颈，今天就给大家聊一聊目前最
https://www.jianshu.com/p/bee599fabe85 1. substr(s,p) 返回字符串s中从p开始到最后部分 每一行从第101个字符开始截取到末尾awk '{print substr($0, 101)}' input.file 2. substr(s,p,n) 返回字
为什么要分享TCP IP 5元组(five-tuple/5-tuple的知识? 最近在进行深度分析过程中,听到某些资深人士提到了5元组这个概念，觉得很高大尚，去搜索了一圈，发现都是些非常浅显的知识，对于tcp ip 5元组，7元组有什么用没有提及，也没有五元组的英文，导致英文资料检索过程中饶了一圈。
https://www.cnblogs.com/fan-yuan/p/11139010.html 十大领域：进度、成本、质量、范围等4个核心领域，风险、沟通、采购、人力资源、干系人等5个辅助领域，1个整体领域。 整体管理就是啥活儿都管点 范围管理就是知道自己在啥时候该干点啥 时间管理就是让你别心急，
Python学习之五_字符串处理生成查询SQL 前言 昨天想给同事讲解一下获取查询部分表核心列信息的SQL方法 也写好了一个简单文档. 但是感觉不是很优雅. 最近两三天晚上一直在学习Python. 想将昨天的文档处理成一个工具的方式. 将查询SQL展示出来. 然后再由同事手工检查确认. 增加时间范围
# kafka学习之五_多个磁盘的性能验证 ## 背景 ``` 周末在家学习kafka 上午验证了grafana+kafka_exporter的监控 下午想着验证一把性能相关. kafka学习之三里面,有成套的脚本. 我这边想起来之前还有一个机器, 是四个单盘HDD, 我可以直接进行使用和验证. `
LVS入门篇（五）之LVS+Keepalived实战 https://www.cnblogs.com/linuxk/p/9365189.html 一、实验架构和环境说明 （1）本次基于VMware Workstation搭建一个四台Linux（CentOS 7.4）系统所构成的一个服务器集群，其中两
# Jmeter学习之五_跟踪被测试服务器的performance ## 背景 ``` 这几天简单学习了一些基本的测试过程. 可以实现一些简单基本的功能了. 今天晚上继续进行了jmeter的一些学习. 想着可以在测试人大金仓的同时可以查看一下本地的机器性能. ``` ## 用到的工具以及资料 ```
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
| 考量维度 | 基于CSI 快照 | 基于Restic 文件复制 | | | | | | 应用性能影响 | 低，CSI 接口调用存储系统快照 | 取决于数据量，占用额外资源 | | 数据可用性 | 依赖于存储系统 | 对象存储和生产环境隔离，独立可用性，支持跨站点可用性 | | 数据一致性 | 支
👉️URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/query-management/ 📝Description: Explore 中的查询管理 为了帮助调试查询，Explore 允许你调查查询请求和响应，以及查询统计数据，... Exp
开篇 📜 引言： 磨刀不误砍柴工 工欲善其事必先利其器 第一篇：《K8S 实用工具之一 - 如何合并多个 kubeconfig？》 第二篇：《K8S 实用工具之二 - 终端 UI K9S》 第三篇：《K8S 实用工具之三 - 图形化 UI Lens》 第四篇：《K8S 实用工具之四 - kubec
内部开发者平台（IDP）是近年来在希望加快软件交付和改善开发者体验的企业中得到普及的一个概念。然而，大众对于什么是 IDP 以及它能为开发者和企业带来什么也有很多困惑和误解。在这篇文章中，我们将尝试解开一些关于平台工程以及 IDP 的常见误解，以及关于企业该如何避免进入这些误区给出一些建议。 关于
在上篇《[XTTS系列之四：迷迷糊糊的并行度](https://www.cnblogs.com/jyzhao/p/17525723.html)》验证之后，就让测试组在RMAN配置中设置好正确的并行。然后重新将备份任务执行，平均速度直接由之前的150MB/s提升为1200MB/s。优化效果非常明显，速
设计模式学习（五）：原型模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（五）：原型模式 CSDN：设计模式学习（五）：原型模式 原型模式 原型模式是创建型模式。 如果对象的创建成本比较大，而同一个类的不同对象之间差别不大（大部分字段的值都相同），在这种情况下，我们可以利用对已有对象（原型）进
我们在打扑克，一摞的扑克牌就相当于dataset，拿牌的手相当于神经网络。而dataloader相当于抽牌的过程，它可以控制我们抽几张牌，用几只手抽牌。
