在前面多篇文章中多次提到方法内联，作为编译器最重要的优化技术，该技术不仅可以消除调用本身带来的性能开销，还能够触发更多的优化。本文将带领大家对该技术一探究竟。 方法内联 方法内联指的是：在编译过程中遇到方法调用时，将目标方法的方法体纳入编译范围之中，并取代原方法调用的优化手段。 以 getter/s
https://www.jianshu.com/p/6daf35cbc46a ChatGPT的论文目前还没有发布，在其官方博客（https://openai.com/blog/chatgpt/）中对方法有这样的简述： 我们使用来自人类反馈的强化学习（RLHF）来训练这个模型，使用与Instructi
目录 前言 安装rpmbuild rpmbuild制作rpm 包 同时生成devel包 阻止rpmbuid打包时strip程序/库 修改rpm、重新制作rpm包 RPM 打包 工具 SPEC文件 spec文件关键字说明大全 rpmbuild的目录和Spec宏变量和参数说明 preamble部分 Bo
我们前面两章详解了Explain的各个属性，我们看到的都是mysql已经生成的执行计划，那这个执行计划的是如何生成的？我们能看到一些过程指标数据吗？实际mysql贴心为我们提供了执行计划的各项成本评估指标的以及优化器生成执行计划的整个过程的方法。 一、查看执行计划计算的成本数据 我们上边介绍的EXP
###背景 前一段时间ChatGPT类的应用十分火爆，这类应用在回答用户的问题时逐字打印输出，像极了真人打字回复消息。出于对这个效果的兴趣，决定用WPF模拟这个效果。 >真实的ChatGPT逐字输出效果涉及其语言生成模型原理以及服务端与前端通信机制，本文不做过多阐述，重点是如何用WPF模拟这个效果。
概述 前几天在使用 Terraform + cloud-init 批量初始化我的实验室 Linux 机器。正好发现有一些定时场景需要使用到 cronjob, 进一步了解到 systemd timer 完全可以替换 cronjob, 并且 systemd timer 有一些非常有趣的功能。 回归话题：
现在前端的框架有很多，甚至两只手已经数不过来，当然也完全没必要全部都学，还是应该深入的学习一两个被广泛使用的就好。其实我和大部分同学的想法一致，认为最值得我们深究的还是主流的 Vue 和 React。我们通过深入的学习了解这些框架的思维，也让自己使用这些框架能够更加得心应手。
背景 前段时间我们将 istio 版本升级到 1.12 后导致现有的应用监控有部分数据丢失（页面上显示不出来）。 一个是应用基础信息丢失。 再一个是应用 JVM 数据丢失。 接口维度的监控数据丢失。 修复 基础信息 首先是第一个基础信息丢失的问题，页面上其实显示的是我们的一个聚合指标istio_re
背景 前段时间业务研发反馈说是他的应用内存使用率很高，导致频繁的重启，让我排查下是怎么回事； 在这之前我也没怎么在意过这个问题，正好这次排查分析的过程做一个记录。 首先我查看了监控面板里的 Pod 监控： 发现确实是快满了，而此时去查看应用的 JVM 占用情况却只有30%左右；说明并不是应用内存满了
背景 前两章中我们将应用部署到了 k8s 中，同时不同的服务之间也可以通过 service 进行调用，现在还有一个步骤就是将我们的应用暴露到公网，并提供域名的访问。 这一步类似于我们以前配置 Nginx 和绑定域名，提供这个能力的服务在 k8s 中成为 Ingress。 通过这个描述其实也能看出 I
背景 前段时间给 VictoriaLogs 提交了一个 PR： https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/pull/4934 本来一切都很顺利，只等合并了，但在临门一脚的时候社区维护人员问我可否给 git commit 加上签名。 于是我就
1 前言 在《微服务系列》中，我们讲过很多限流，熔断相关的知识。 老生长谈的一个话题，服务的能力终归是有限的，无论是内存、CPU、线程数都是，如果遇到突如其来的峰量请求，我们怎么友好的使用限流来进行落地，避免整个服务集群的雪崩。 峰量请求主要有两种场景： 1.1 突发高峰照成的服务雪崩 如果你的服务
一.多层前馈神经网络 首先说下多层前馈神经网络，BP算法，BP神经网络之间的关系。多层前馈[multilayer feed-forward]神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成，后向传播（BP）算法在多层前馈神经网络上面进行学习，采用BP算法的（多层）前馈神经网络被称为BP神经网络
[TOC] # 前言 TimerQueue 是.NET中实现定时任务的核心组件，它是一个定时任务的管理器，负责存储和调度定时任务。它被用于实现很多 .NET 中的定时任务，比如 System.Threading.Timer、Task.Delay、CancellationTokenSource 等。
[TOC] # 前言 上文给大家介绍了 TimerQueue 的任务调度算法。 https://www.cnblogs.com/eventhorizon/p/17557821.html 这边做一个简单的复习。 TimerQueue 中的基本任务单元是 TimerQueueTimer，封装待执行的定时
[TOC] # 前世今生 ## OpenTracing OpenTracing 项目启动于 2016 年，旨在提供一套分布式追踪标准，以便开发人员可以更轻松地实现分布式追踪。 OpenTracing 定义了一套 Tracing 模型，以及一套 API，用于在应用程序中创建和管理这些数据模型。 下面是
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 前言|问题背景 SpreadJS是纯前端的电子表格控件，可以轻松加载 Excel 工作簿中的数据并将它们呈现在前端浏览器应用的网页上。 在某些情况下，您可能需要将来自多
在前面的文章中`LyShark`一直在重复的实现对系统底层模块的枚举，今天我们将展开一个新的话题，内核监控，我们以`监控进程线程`创建为例，在`Win10`系统中监控进程与线程可以使用微软提供给我们的两个新函数来实现，此类函数的原理是创建一个回调事件，当有进程或线程被创建或者注销时，系统会通过回调机制将该进程相关信息优先返回给我们自己的函数待处理结束后再转向系统层。
在前几篇文章中`LyShark`通过多种方式实现了驱动程序与应用层之间的通信，这其中就包括了通过运用`SystemBuf`缓冲区通信，运用`ReadFile`读写通信，运用`PIPE`管道通信，以及运用`ASYNC`反向通信，这些通信方式在应对`一收一发`模式的时候效率极高，但往往我们需要实现一次性吐出多种数据，例如ARK工具中当我们枚举内核模块时，往往应用层例程中可以返回几条甚至是几十条结果，如
在前面的文章`《驱动开发：运用MDL映射实现多次通信》`LyShark教大家使用`MDL`的方式灵活的实现了内核态多次输出结构体的效果，但是此种方法并不推荐大家使用原因很简单首先内核空间比较宝贵，其次内核里面不能分配太大且每次传出的结构体最大不能超过`1024`个，而最终这些内存由于无法得到更好的释放从而导致坏堆的产生，这样的程序显然是无法在生产环境中使用的，如下`LyShark`将教大家通过在应
