linux获取文件或者是进程精确时间的方法 背景 很多时候需要精确知道文件的具体时间. 也需要知道进程的开始的精确时间. 便于进行一些计算的处理. 其实linux里面有很多方式进行文件属性的查看. 这里简单总结一下. 文件系统时间查看 ls 以及 ll 命令可以查看文件的一些简要信息 但是时间是精确
概述 之前基于 GitLab + Jenkins 实现了简单的 NGINX 的自动化发布。 具体包含如下的组件： GitLab 包括 GItLab 的 WebHook； Jenkins 及其插件： Generic Webhook Trigger Publish Over SSH 🧠疑问： 为什么不
Meta Llama 2 旨在与 OpenAI 的 ChatGPT 和 Google Bard 等其他著名语言模型对标，但又具有独特优势。在本文中，我们将聊聊 Llama 2 是什么、它的优势是什么、是如何开发的、以及如何开始上手使用。
WITH 子句通常被称为 "Common Table Expressions"（CTE），俗称内存临时表，当使用 WITH 语句时，应注意具体的数据库版本和支持情况。以下是对 MySQL、Microsoft SQL Server（MSSQL）和 Oracle 数据库的 WITH 语句用法示例，以及在
KVM环境和其他虚拟化或真实生产最大差异主要就是在实施前期准备工作上： 具体在 DB节点 和存储环境 的准备工作上有差异，本文会详细说明。 而剩余基本软件安装和补丁应用部分无差异，若不清楚可以直接参考之前文章： Linux平台 Oracle 19c RAC安装Part1：准备工作 Linux平台 O
最近，自己的一个测试环境，遭遇了hacker攻击。 具体是oracle用户被攻破了，原因是该环境通过DDNS连接到了外网，而因为只是测试，没有注意安全防范，设置的口令过于简单。 下面记录下，也作为警醒。 1.发现资源使用异常 CPU告警，使用top去查询资源使用情况发现CPU使用率非常高，达到94%
Java 中的 Comparable 和 Comparator 都是比较有用的集合排序接口，但是这俩接口使用却有着明显区别，具体使用哪一个接口，今天我们来一起了解下。 Comparable 接口 Comparable 是一个排序接口，位于 java.lang 包下面，实现该接口的类就可以进行自然排序
https://www.cnblogs.com/simone331/p/17218019.html 在上一篇中，我们计算了两点的距离（链接为上篇文章），但是具体业务中，往往会存在一次性计算多组，上百甚至上千的距离。 所以我们需要利用python函数，批量去处理和传参，批量计算距离。前面的操作去第一篇
> 学习文章：[即时通信的安全加密通信模型研究](https://mp.weixin.qq.com/s/RLmq_yzoUny9_yUpBGzpQA)，具体见[原论文](https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=3uoqIhG8C44YLTlOAiT
# 简介 在之前的文章中，我们提到了可以在跟大模型交互的时候，给大模型提供一些具体的例子内容，方便大模型从这些内容中获取想要的答案。这种方便的机制在langchain中叫做FewShotPromptTemplate。 如果例子内容少的话，其实无所谓，我们可以把所有的例子都发送给大语言模型进行处理。
本篇文章主要介绍如何实现一个SQL解析器来应用的业务当中，同时结合具体的案例来介绍SQL解析器的实践过程。
OKR执行过程不是一成不变的，团队和个人在执行中不断优化执行的具体行动，保障OKR的高效执行。
本文主要讲述了Android客户端模块化开发的痛点及解决方案，详细讲解了方案的实现思路和具体实现方法。
本文主要介绍了在前端项目中常用的无障碍手势和无障碍属性，并且结合具体的开发案例为开发者真实展示了适配要点，提供组件适配思路。
前言 JavaScript中的浅拷贝和深拷贝是非常重要的概念，它们在处理对象和数组时具有不同的作用。在编程中，经常需要复制数据以便进行各种操作，但必须注意拷贝的方式，以确保得到预期的结果。 浅拷贝是创建一个新对象或数组，并将原始对象或数组的引用复制给它。这意味着新对象和原始对象将共享相同的内存地址，
前言 在微前端实践过程中有一个必然会遇到的问题：全局作用域变量的污染问题，具体来说就是window对象挂载数据会被主子应用获取和修改导致数据相互污染问题，这时候如果能在应用之间做个数据隔离，最好能实现一个沙箱环境，对解决问题很有帮助。 iframe方案 说到沙箱隔离，首先想到的是iframe，自带数
作者：田寄远 JCQ 全名 JD Cloud Message Queue，是京东云自研、具有 CloudNative 特性的分布式消息中间件。 JCQ 设计初衷即为适应云特性的消息中间件；具有高可用、数据可靠性、副本物理隔离、服务自治、健康状态汇报、少运维或无运维、容器部署、弹性伸缩、租户隔离、按量
微调类型简介 1. SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA微调：通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量，不改变预训练模型参数，新
结合我们的生产需求，本次详细整理了最新版本 MonogoDB 7.0 集群的规划及部署过程，具有较大的参考价值，基本可照搬使用。 适应数据规模为T级的场景，由于设计了分片支撑，后续如有大数据量需求，可分片横向扩展。 ■■■ 分片集群规划 ■ Configure hostname、hosts file
前言 堆排序是一种高效的排序算法，基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。 堆排序实现原理 构建最大堆：将待排序数组构建成一个最大堆，即满足父节点大于等于子节点的特性。 将堆顶元素与最后一个元素交换：将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位
