流行天后孙燕姿的音色固然是极好的，但是目前全网都是她的声音复刻，听多了难免会有些审美疲劳，在网络上检索了一圈，还没有发现民谣歌手的音色模型，人就是这样，得不到的永远在骚动，本次我们自己构建训练集，来打造自己的音色模型，让民谣女神来唱流行歌曲，要多带劲就有多带劲。 构建训练集 训练集是指用于训练神经网
1.简介 我们经常会在Linux上安装MySQL数据库，但是安装的时候总是会这里错，那里错，不顺利，今天整理了一下安装流程，连续安装来了两遍，没有遇到什么大错误，基本上十分钟左右可以搞定，教程如下。写着一篇文章主要是答应别人要帮忙给他在Linux上安装一下mysql（MySQL是5.7，Linux是
https://www.jb51.net/hack/ 同样功能的镜像,但是不同的Dockerfile build出来的镜像大小是不一样的,下面这篇文章主要给大家介绍了关于docker进阶教程之dockerfile优化镜像大小的相关资料,需要的朋友可以参考下 + 目录 一、无优化构建镜像 1 2 3
在实际生产中，我们经常用到mysql的安装，但是每次都需要手动设置配置文件中basedir和datadir的路径，但路径又基本上是当前安装路径，那我们是不是可以设置成自动配置成相对路径呢，当然可以。 我们新建一个文本文档，然后粘贴一下代码： @echo off set "pth=%~dp0" set
我们知道，生产者会先将消息发送给交换机，但是如果交换机此时没有匹配到相关的队列时，交换机中的消息就会出现丢失的问题。 那么，如何保证交换机中的消息不丢失呢？ mandatory 参数 当 basicPublish 方法的 mandatory 参数设为 true 时，如果交换器无法匹配到绑定的队列，那
摘要 昨天简单理了理安装与配置相关的 但是很多比较重要的核心性能参数并没有进行学习与探讨 就基于昨天理解不深入的地方进行进一步的学习与了解 希望能够提高Redis-Server的性能. 第一部分: 规范 一切性能都是以代码为核心的. 再好的硬件. 如果代码水平都不行, 肯定是无法发挥硬件的性能. R
背景 现在经常有一些不能上网的LInux机器但是需要安装一些软件. 但是有时候经常因为有依赖关系找不到的情况比较麻烦. 或者是一些公司的网络总是受限,网络速度非常慢. 下载安装非常折磨人. 这个时候就需要从能够上网的机器拉取 rpm包进行处理. 但是此时经常有两个问题. 1. 拉取的架构可能不兼容.
前言 最近学习了很长时间的Linux内核参数 但是大部分是纸上谈兵. 也没有一个好的系统用于学习和参照 晚上搜索F5资料时发现F5有一些iso和ova文件 就想着下载学习一下. 看看F5系统默认的参数是多少. 反向代理-负载均衡的技术总结 反向代理-负载均衡其实种类挺多的, 也是现在互联网一个比较基
https://zhuanlan.zhihu.com/p/273829162 注：本文比较硬核但是很值得大家花心思看完，看完你一定会有所收获的 红黑树是面试中一个很经典也很有难度的知识点，网传字节跳动面试官最喜欢问这个问题。很多人会觉得这个知识点太难，不想花太多功夫去了解，也有人会认为这个数据结构在
在压测的时候，有些接口需要携带登录信息，但是我们只想登录一次，然后其他接口进行多用户压测，此时你会怎么办？用仅一次控制器实现吗？下面我们来看看用仅一次控制器能不能实现 压测时jmeter中的线程数是模拟并发用户的，我们设置线程数5，然后登录请求添加一个仅一次控制器，我们通过察看结果树看到登录请求是执
# minio性能测试 ## minio的使用 ``` 前期使用了s3fs 但是想验证一下性能相关, 所以使用今天简单验证了一下, 其实也可以使用一下fio 但是s3fs 是对象存储 没有修改 只有上传, 所以感觉还是使用dd更加好一些. ``` ## dd 性能测试脚本-读取 ``` rm -rf
抽象类和接口的相似之处还是很多的，但是它们的侧重点不同，本文将简单梳理下。
前言 其实这个专题很久很久之前就想写了，但是一直因为各种原因拖着没动笔。 因为没有资格，也没有钱在一线城市买房 (😂😂😂); 但是在要结婚之前，婚房又是刚需。 我和太太最终一起在一线城市周边的某二线城市买了房。 再之后，一起装修，她负责非电相关，我负责电 网相关的装修。 家庭组网，家庭实验室就
之前使用的是鼠标双击的方法，但是只适用于少量调整时。 今天给同事编辑公众号文章，有一大篇表格在word中，直接从word中复制到公众号的话，格式会有一定程度的错位。 于是先粘贴到excel中处理，但到excel中行高和列宽默认都很不合适。 有一个小技巧，Ctrl + A 全选表格以后， 格式 ->
上次我们分享了利用powerquery来合并文件进行数据分析，但是Pq有一部分局限性，在现实工作中，我们往往需要合并多个文件去处理数据， 如果面对20个甚至更多的文件，pq中的每一步的步骤都会去读取每个文件，运行速度会十分慢，那么有没有简单的解决方法吗？ 答案是：可以考虑合并成一个文件后来处理。 我
前面我们分享了，利用python进行数据合并和连接，但是工作中，我们往往需要对数据进一步的聚合或者运算，以求最后的数据结果。 今天我们就来学习一下利用pandas模块，对数据集进行数据透视分析。 pivot_table释义 1.1 pivot_table参数列表： pandas.pivot_tabl
一般来说在.net core使用WebAssembly 都是Blazor ，但是Blazor渲染界面，.net core也提供单纯的WebAssembly这篇博客我将讲解如何使用单纯的WebAssembly 安装WebAssembly模板 dotnet new install Microsoft.N
业务数据的变化，我们可以通过 FlinkCDC 采集到，但是 FlinkCDC 是把全部数据统一写入一个 Topic 中, 这些数据包括事实数据，也包含维度数据，这样显然不利于日后的数据处理，所以这个功能是从 Kafka 的业务数据 ODS 层读取数据，经过处理后，将维度数据保存到 HBase，将事
最近因需求改动新增了一些数据库表，但是在定义表结构时，具体列属性的选择有些不知其所以然，索引的添加也有遗漏和不规范的地方，所以我打算为创建一个高性能表的过程以实战的形式写一个专题，以此来学习和巩固这些知识。
