数据特征采样在 MySQL 同步一致性校验中的实践

作者:vivo 互联网存储研发团队 - Shang Yongxing 本文介绍了当前DTS应用中,MySQL数据同步使用到的数据一致性校验工具,并对它的实现思路进行分享。 一、背景 在 MySQL 的使用过程中,经常会因为如集群拆分、数据传输、数据聚合等原因产生流动和数据复制。而在通常的数据复制过程

PHP转Go系列 | GET 和 POST 请求的使用姿势

大家好,我是码农先森。 说到 HTTP 请求工具想必对我们做 Web 开发的程序员都不陌生,只要涉及到网络请求都必须使用。对于我们 PHP 程序员来说,最熟悉不过的就是 CURL 扩展,只要安装的这个扩展便可随意发起 HTTP 请求。 但在 PHP 语言中还有一个很好用的 Composer 包「gu

深入理解Prometheus: Kubernetes环境中的监控实践

在这篇文章中,我们深入探讨了Prometheus在Kubernetes环境中的应用,涵盖了从基础概念到实战应用的全面介绍。内容包括Prometheus的架构、数据模型、PromQL查询语言,以及在Kubernetes中的集成方式、监控策略、告警配置和数据可视化技巧。此外,还包括针对不同监控场景的实战

MySQL自定义函数(User Define Function)开发实例——发送TCP/UDP消息

开发背景 当数据库中某个字段的值改为特定值时,实时发送消息通知到其他系统。 实现思路 监控数据库中特定字段值的变化可以用数据库触发器实现。还需要实现一个自定义的函数,接收一个字符串参数,然后将这个字符传通过udp消息发送到指定端口。 在触发器中执行这个自定义函数并在其他系统中监听指定端口的消息。从而

LLM技术全景图:技术人必备的技术指南,一张图带你掌握从基础设施到AI应用的全面梳理

LLM技术全景图:技术人必备的技术指南,一张图带你掌握从基础设施到AI应用的全面梳理 LLM 技术图谱(LLM Tech Map)是将 LLM 相关技术进行系统化和图形化的呈现,此图谱主要特点是“专注于技术人视角”,不求从 LLM 产业角度汇聚信息,而是希望让从事相关工作或是想了解 LLM 的技术人

我的日常AI使用

从去年年初开始,AI技术真正走入了我们的日常生活。从OpenAI到如今字节跳动的coze,我们通过AI大模型可以做很多事情,工具和平台众多,如何选择和使用有必要总结一下。 编程和debug方面 尽管gpt-4和gpt-4o确实很强,但对于持续代码改进和代码调试方面,依然不够好,并且它对于非Plus会

Python连接Etcd集群基础教程

1、背景介绍 最近接手了一个项目,项目是使用Python开发的,其中使用到了Etcd,但是项目之前开发的方式,只能够支持单节点连接Etcd,不能够在Etcd节点发生故障时,自动转移。因此需要实现基于现有etcd sdk 开发一个能够实现故障转移的功能,或者更换etcd sdk来实现故障转移等功能。

K-means聚类是一种非常流行的聚类算法

K-means聚类是一种非常流行的聚类算法,它的目标是将n个样本划分到k个簇中,使得每个样本属于与其最近的均值(即簇中心)对应的簇,从而使得簇内的方差最小化。K-means聚类算法简单、易于实现,并且在许多应用中都非常有效。 K-means算法的基本步骤: 选择初始中心:随机选择k个样本点作为初始的

阅读mmdetection3d框架的源码探索其构建dataset的流程

在查看一些基于mmdetection3d构建的代码的时候,一开始会摸不着头脑,它的dataset到底是怎么构造的? 接下来就直接下载mmdetection3d这个仓库,然后去分析里面的代码。 可以看到config(比如mmdetection3d/configs/centerpoint/centerp

MoneyPrinterPlus:AI自动短视频生成工具,详细使用教程

MoneyPrinterPlus是一款使用AI大模型技术,一键批量生成各类短视频,自动批量混剪短视频,自动把视频发布到抖音,快手,小红书,视频号上的轻松赚钱工具。 之前有出过一期基本的介绍,但是后台收到有些小伙伴说,不知道如何使用。 今天我将会手把手的详细介绍如何使用MoneyPrinterPlus

『手撕Vue-CLI』自动安装依赖

开篇 经过『手撕Vue-CLI』拷贝模板,实现了自动下载并复制指定模板到目标目录。然而,虽然项目已复制,但其依赖并未自动安装,可能需要用户手动操作,这并不够智能。 正如前文所述,我们已经了解了业务需求和背景。那么,接下来我们将直接深入探讨核心实现细节。 自动安装依赖 在前文中,我们已经将模板文件复制

Libgdx游戏开发(3)——通过柏林噪音算法地图随机地形

原文: Libgdx游戏开发(3)——通过柏林噪音算法地图随机地形-Stars-One的杂货小窝 在B站刷到了随机地图生成的视频,随手学习下并做下记录 注: 本篇使用javafx应用作演示,算是了解这个算法的使用,后续会再出篇libgdx生成地图的示例 说明 抛开算法实现,首先认知柏林噪音算法 一般

数据平台:企业数字化转型的加速器

企业数字化转型的基本路径 数字化转型是一个逐步发展的进程,它遵循着从计算机化到连接、透明化、预测和自适应的路径。在这一进程中,企业从传统工厂向透明工厂、智能工厂转变,实现工业4.0的目标。这一转变涉及人机环境料法的各个方面,包括现场管理、制造管理、运营管理等,旨在通过数据透明可视化和管理精益化,实现

OpenTelemetry 实践指南:历史、架构与基本概念

背景 之前陆续写过一些和 OpenTelemetry 相关的文章: 实战:如何优雅的从 Skywalking 切换到 OpenTelemetry 实战:如何编写一个 OpenTelemetry Extensions 从一个 JDK21+OpenTelemetry 不兼容的问题讲起 这些内容的前提是最

LLM应用实战:当图谱问答(KBQA)集成大模型(三)

本文主要是针对KBQA方案基于LLM实现存在的问题进行优化,主要涉及到响应时间提升优化以及多轮对话效果优化,提供了具体的优化方案以及相应的prompt。

网络诊断工具traceroute的使用

在 Linux 系统中,traceroute 是一个网络诊断工具,用于确定数据包从你的计算机到目标主机(如一个网站或远程服务器)所经过的路由路径。 如果你的系统中没有安装 traceroute,你可以通过包管理器来安装它。 Debian/Ubuntu 及其衍生版 sudo apt-get updat

发现XWPFDocument写入Word文档时的小BUG:两天的探索与解决之旅

引言 最近在使用XWPFDocument生成Word文档时,遇到一个错误:“未将对象引用设置到对象的实例”。这个平常很容易找到原因的问题却困扰了我两天,最终发现问题出在设置段落时赋值了空值。本文将详细记录这个问题的原因及解决方法,希望能对遇到相同问题的开发者有所帮助。 第一天:问题的发现 事情的开始

机器学习笔记(3): 神经网络初步

神经网络应该由若干神经元组成。 前面的每一个神经元都会给到一个参数,将传递的所有参数看作一个向量 \(\vec x\),那么此神经元的净输入为: \[z = x \omega + b \]其中 \(\omega\) 称为权重向量。 这里认为 \(x\) 是行向量,而 \(\omega\) 是列向量。

dubbo~全局异常拦截器的使用与设计缺陷

异常拦截器ExceptionMapper 在JAX-RS(Java API for RESTful Web Services)中,ExceptionMapper接口用于将Java异常映射到HTTP响应。通过实现ExceptionMapper接口,你可以自定义如何处理特定类型的异常,并生成相应的HTT

前端生成海报图技术选型与问题解决

本篇文章主要聚焦海报图分享这个形式,探讨纯前端在H5&小程序内,合成海报到下载到本地、分享至社交平台整个流程中可能遇到的问题,以及如何解决。