Kafka 是一个分布式流处理平台和消息系统，用于构建实时数据管道和流应用。它最初由 LinkedIn 开发，后来成为 Apache 软件基金会的顶级项目。 Kafka 特点是高吞吐量、分布式架构、支持持久化、集群水平扩展和消费组消息消费，具体来说： 高吞吐量：Kafka 具有高性能和低延迟的特性，
简介 官网：https://cap.dotnetcore.xyz/ CAP 是什么？ 是一个 EventBus，同时也是一个在微服务或者 SOA 系统中解决分布式事务问题的一个框架。它有助于创建可扩展，可靠并且易于更改的微服务系统。 什么是 EventBus？ 事件总线是一种机制，它允许不同的组件彼
10 几年前，互联网产业蓬勃发展，相比传统 IT 企业，互联网应用每天会产生海量的数据。 如何存储和分析这些数据成为了当时技术圈的痛点，彼时，分库分表解决方案应运而生。 当时最流行的 Java 技术论坛是 javaeye ，有位淘宝的技术人员分享了一篇分库分表的文章 ，这篇文章，我反复看了几十遍，想
EasyBlog 说明 本博客系统通过构建工具生成纯静态的博客网站，借助GitHub Pages，你可以在5分钟内免费拥有个人博客。 它具有以下特点 生成纯静态网站，访问速度极快 使用markdown格式来编写博客内容 基于git代码管理来存储你的博客 使用CI工具来自动化部署你的博客站点 效果展示
本系列深入分析编译器对于C++虚函数的底层实现，最后分析C++在多态的情况下的性能是否有受影响，多态究竟有多大的性能损失。
由于数据库的承载能力是有限的，当业务增长量达到一定规模后，数据库的性能就会达到瓶颈。于是产生了分库分表的解决方案，本文将详细讲解什么是分库分表，以及分库分表的原因和可能产生的问题。
树链剖分 壹. 树剖，就是树链剖分，将一棵树剖分成一堆链 (如说 \(\dots\) ) 本文主要介绍重链剖分。 树剖成链之后一段重链上的 \(dfs\) 序是连续的，那么我们就可以对 \(dfs\) 序使用一些数据结构(树状数组、线段树等) \(1\).一些变量及意义 \(fa[x]\) \(x\
介绍 我们很高兴分享“万事通”(Jack of All Trades，简称 JAT) 项目，该项目旨在朝着通用智能体的方向发展。该项目最初是作为对 Gato (Reed 等，2022 年) 工作的公开复现启动的，Gato 提出训练一种能够执行视觉与语言以及决策任务的 Transformer。于是我们
前面的两篇文章分别讲了，docker的基础概念，设计思路以及docker的基本操作。感兴趣的同学可以查阅： https://www.cnblogs.com/jilodream/p/18177695https://www.cnblogs.com/jilodream/p/18184687 本文我们将介绍
.NET缓存里分了几类，主要学习内存缓存、分布式缓存 一、内存缓存 IMemoryCache 1、Program注入缓存 builder.Services.AddMemoryCache(); 2、相关方法及参数 Get、TryGetValue、GetOrCreate、GetOrCreateAsync
详细介绍分布式机器学习系统的基础概念、分布式训练集群架构、分布式训练并行策略，并以DeepSpeed 为例介绍如何在集群上训练大语言模型。
这一篇文章拖了有点久，虽然在项目中使用分布式锁的频率比较高，但整理成文章发布出来还是花了一点时间。在一些移动端、用户量大的互联网项目中，经常会使用到 Redis 分布式锁作为控制访问高并发的工具。
目录概述术语本地化器IStringLocalizer在服务类中使用本地化IStringLocalizerFactoryIHtmlLocalizerIViewLocalizer资源文件区域性回退配置 CultureProvider内置的 RequestCultureProvider实现自定义 Requ
前言 并发编程和分布式微服务是我们Gopher升职加薪的关键。 毕竟Go基础很容易搞定，不管你是否有编程经验，都可以比较快速的入门Go语言进行简单项目的开发。 虽说好上手，但是想和别人拉开差距，提高自己的竞争力，搞懂分布式微服务和并发编程还是灰常重要的，这也是我今年更新文章的重点。 更文计划 我会更
Ceph作为一个分布式存储，在项目中常见的形态有两者，一种是采用 SSD 或NVME 磁盘做Ceph的日志盘，使用SATA磁盘来做数据盘。这样的好处是比较经济实惠。另一种则是全部采用 SSD 或NVME磁盘，其性能更好，但是其价格比较昂贵。在第一种形态中，我们能像中间件那样加上一层缓存层，从而实现给
C++对象在经过类的封装后，存取对象中的数据成员的效率是否相比C语言的结构体访问效率要低下？本篇将从C++类的不同定义形式来一一分析C++对象的数据成员的访问在编译器中是如何实现的，以及它们的存取效率如何？
前言 文档分割是一项具有挑战性的任务，它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要，但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下： 只能处理文本，无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策略，要么是一整个文档全部提取，要么是词粒度的获取
最近在搞分布式训练大模型，踩了两个晚上的坑今天终于爬出来了 我们使用 2台 8*H100 遇到过 错误1 10.255.19.85: ncclSystemError: System call (e.g. socket, malloc) or external library call failed
