学习MASA第二天:框架分析 今天主要是看了下 MASA Team 的github，目的是对未来设计开源框架选型。对于目前比较火的国内masa framework。当然是首当其冲是要用一用的。 masa framework 地址：MASA.Framework 构思开源框架可行性方案 目前看，用mas
chatgpt接口开发笔记2生成图片接口 chatgpt的生成图片接口，可以根据用户的描述来生成满足用户意愿的图片 1、了解接口参数 接口地址： POST https://api.openai.com/v1/images/generations 下面是接口文档描述内容 curl https://ap
# Avalonia开发Markdown编辑器 今天熟悉Avalonia UI，做一个Markdown的文本编辑器。 代码我上传了Github，地址： [https://github.com/raokun/AvaloniaMarkdown.git](https://github.com/raokun
# Avalonia项目在OpenKylin运行踩坑 本篇博客记录OpenKylin开源操作系统中运行Avalonia项目遇到的各种问题，会一直更新，最新的内容请点击文末的链接跳转到我的[博客原文地址](https://www.raokun.top/archives/avalonia-xiang-m
# 如何在Avalonia11中设置自定义字体 由于avalonia默认的中文字体显示的效果不太理想，我们需要下载一些自定义的字体，来优化UI的显示效果。avalonia的[官方文档地址](https://docs.avaloniaui.net/docs/next/guides/styles-and
随着高版本的Kubernetes弃用Docker，企业也可以不依赖Docker环境了，但是DevOps通过Kubernetes部署的话，仍然需要制作镜像，那么在没有Docker环境的情况下如何制作呢？推荐一款谷歌的开源工具Jib，github地址，它是一个无需Docker守护进程——也无需深入掌握D
##### 安装 在目标集群上，执行如下命令： ```shell kubectl apply -f https://github.com/512team/dhorse/raw/main/conf/kubernetes-prometheus.yml ``` ##### 使用 1.在浏览器访问地址：ht
Elasticsearch在db_ranking 的排名又（双叒叕）上升了一位,如图1-1所示;由此可见es在存储领域已经蔚然成风且占有非常重要的地位。随着Elasticsearch越来越受欢迎，企业花费在ES建设上的成本自然也不少。那如何减少ES的成本呢？今天我们就特地来聊聊ES降本增效的常见方法。
通常情况下，直接安装构建好的.whl即可。不过，当需要一些特殊配置（或者闲来无事想体会 TensorFlow 构建过程到底有多麻烦）的时候，则需要选择从源代码构建TensorFlow。万幸文档混乱的 TensorFlow 还是好心地为我们提供了一整页的文档供参考
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据
京东物流：康睿 姚再毅 李振 刘斌 王北永 说明：以下全部均基于elasticsearch8.1 版本 一.跨集群检索 - ccr 官网文档地址： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/8.1/modules-cross-cl
Trie树，即字典树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，典型应用是用于统计，排序和保存大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希树高。
深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。
作者：京东科技 文涛 前言 本文所有介绍仅限于HotSpot虚拟机， 本文先介绍了垃圾回收的必要手段，基于这些手段讲解了历代垃圾回收算法是如何工作的， 每一种算法不会讲的特别详细，只为读者从算法角度理解工作原理，从而引出ZGC，方便读者循序渐进地了解。 GC 是 Garbage Collection
本文将给大家分享Java并发编程相关的知识点，具体将对Java常见的并发编程方式和手段进行总结，以便可以从使用角度更好地感知Java并发编程带来的效果。
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。
如何将失误降到最低？我们期望能打造一台生产Java单元测试代码的“永动机”，源源不断地为开发者生产代码，辅助大家高效地做好单元测试，节省精力能投入到更多的业务创新中去。
Netty 是一款优秀的高性能网络框架，内部通过 NIO 的方式来处理网络请求，在高负载下也能可靠和高效地处理 I/O 操作。下面这篇文章将主要对 Netty 中的各个组件进行分析，并在介绍完了各个组件之后，通过 JSF 这个 RPC 框架为例来分析 Netty 的使用。
FactoryBean 和 BeanFactory 是两个不同的概念。前者是一个接口，我们可以在实现该接口时通过调用 getObject 方法来返回实例，同时 FactoryBean 本身也是一个实例。后者是 Spring 容器的工厂，通过其中的 bean 定义 Map 一个一个地实例化我们通过注解等方式注入进去的 bean 工厂。在判断 FactoryBean 时，如果当前 BeanFactor
本文将深入探讨TCP协议的关键机制，包括流量控制和拥塞控制，以解密其在网络数据传输中的作用。通过了解TCP协议的工作原理，我们可以更好地理解网络通信的稳定性和可靠性，为我们的网络体验提供更安全、高效的保障。无论您是网络爱好者、技术从业者还是普通用户，本文将为您揭开TCP协议的神秘面纱，带您进入网络传输的奇妙世界。
