# 前言 基于EF Core + MySQL的基本增删改查，示例是基于[.NET6 + EF Core + MySQL 创建实体和数据库、EFCore 数据迁移](https://www.cnblogs.com/lym003/p/17411699.html)项目基础上的内容增加。同时也是对[基于Ca
使用shuffle sharding增加容错性 最近在看kubernetes的API Priority and Fairness，它使用shuffle sharding来为请求选择处理队列，以此防止高吞吐量流挤占低吞吐量流，进而造成请求延迟的问题。 介绍 首先看下什么是shuffle shardin
LOTO示波器软件在非标功能中增加了功率分析功能，对当前屏幕的电压波形和电流波形进行了瞬时功率，视在功率以及有功功率/平均功率的分析计算。 有功功率是指电器所消耗的电能，用于产生热能、机械能或光能等，是我们所需要的能量。而无功功率则是由于电流和电压之间的相位差而产生的，这种功率并没有直接作用于电器，
随着自动化测试需求的不断增长，Selenium作为广泛使用的自动化测试工具，虽然功能强大，但也存在一些限制和挑战。在2024年， 越来越多的替代工具涌现，它们提供了更高效、更易用的解决方案。那么，哪些替代品值得我们关注呢？ 在自动化测试领域，除了Selenium，还有哪些工具能够满足我们的需求，并且
Particles.js：为Web项目增添动态粒子效果 示例 介绍 Particles.js是一个轻量级的JavaScript库，用于在Web页面上创建和管理动态粒子效果。它允许开发者通过简单的配置文件实现复杂的动画效果，为网页增添视觉吸引力。粒子可以是点、线、图像等，能够根据用户交互进行动态变化，
使用shell进行简单分析增量更新时间的方法 思路 产品里面更新增量时耗时较久, 想着能够简单分析下哪些补丁更新时间久 哪些相同前缀的补丁更新的时间累积较久. 本来想通过全shell的方式进行处理 但是有一部不太会用 就用上了excel的数据列处理 为了防止自己忘记, 这里简单总结一下. 获取所有的
前言 伴随着系统流量的增大,出现了应用集群。在 Redis 中为了保证 Redis 的高可用也为 Redis 搭建了集群对数据进行分槽存放。在 Mysql数据库要存储的量达到一个很高的地步的时候,我们会对数据库进行分库分表操作。OK，到这儿先假设我们不知道什么是集群、什么是分库分表,我们先来看一个数
https://www.qiansw.com/using-cwrsync-in-the-windows-directory-between-the-incremental-synchronization-file.html rsync 是 Linux 上的一款文件同步工具，他可以以其特有的算法，对两
Redis进阶实践之十六 Redis大批量增加数据 https://www.cnblogs.com/PatrickLiu/p/8548580.html 一、介绍 有时候，Redis实例需要在很短的时间内加载大量先前存在或用户生成的数据，以便尽可能快地创建数百万个键。这就是所谓的批量插入，本文档的目标
一、MySQL DDL 的方法 MySQL 在大型表上的 DDL 会带来耗时较久、负载较高、额外空间占用、MDL、主从同步延时等情况。需要特别引起重视，而MySQL 的 DDL 有很多种方法。 MySQL 本身自带三种方法，分别是：copy、inplace、instant。 copy 算法为最古老的
https://www.cnblogs.com/zhoading/p/17115776.html 人活着就是在对抗熵增定律。 ——薛定谔《生命是什么》 一 这个世界上所有的定律，都可以说是废话，都可以是多余的，但唯独“熵 [shāng] 增定律”是人类不可多得的价值总结。 “熵增定律”也是自然界至高
1.kafka配置文件 server.properties增加 listeners=SASL_PLAINTEXT://127.0.0.1:9092 advertised.listeners=SASL_PLAINTEXT://127.0.0.1:9092 security.inter.broker.p
随着软件供应链攻击的显著增加，以及 Log4j 漏洞带来的灾难性后果和影响，软件供应链面临的风险已经成为网络安全生态系统共同关注的最重要话题之一。根据业内权威机构 Sonatype 发布的2022软件供应链现状报告，在过去三年中，针对上游开源代码存储库的恶意活动，旨在将恶意软件植入软件组件的攻击数量
随着对 AI 的需求不断增长，为 AI 模型提供信息的能力也变得同样重要。这就是提示工程（Prompt Engineering）的用武之地，通过给 AI 模型提供正确的“提示”来满足业务需求。在本文中，我们将一同探讨提示工程的概念、基本要素，以及提示工程面临的挑战与未来趋势。
## 背景 最近一组业务redis数据不断增长需要扩容内存，而扩容内存则需要重启云主机，在按计划扩容升级执行主从切换时意外发生了数据丢失与master进入只读状态的故障，这里记录分享一下。 ## 业务redis高可用架构 该组业务redis使用的是一主一从，通过sentinel集群实现故障时的自动主
随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发，推理使用C++/CUDA，对外提供pyth
当下，汽车行业已慢慢由曾经的增量市场逐步转变为存量市场。更年轻的消费群体偏好、更精准智能的营销投放策略和强势入局的新能源汽车等因素都在推动着汽车行业的不断发展。对于汽车厂商和垂域媒体来说，进行丰富的人群洞察与用户分层，能挖掘更多用户生命周期内的价值。 联合建模，精准拉新 随着电商与短视频的快速发展，
随着分发规模地逐步增长，各企业对CDN带宽的使用越来越多。并且，各类业务使用CDN的场景各式各样，导致带宽会不断地出现骤增骤降等问题。基于成本考虑，国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费，就算不用峰值点的带宽，也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此，控制CDN带宽的峰谷具有重要意义，降低峰值就意味着成本节省。
作者：陈昌浩 1 背景 随着数据量的增长，发现系统在与其他系统交互时，批量接口会出现超时现象，发现原批量接口在实现时，没有做分片处理，当数据过大时或超过其他系统阈值时，就会出现错误。由于与其他系统交互比较多，一个一个接口做分片优化，改动量较大，所以考虑通过AOP解决此问题。 2 Spring-AOP
随着使用es场景的增多，工作当中避免不了去使用es进行数据的存储，在数据存储到es当中以后就需要使用DSL语句进行数据的查询、聚合等操作，DSL对SE的意义就像SQL对MySQL一样，学会如何编写查询语句决定了后期是否能完全驾驭ES，所以至关重要，本专题主要是分享常用的DSL语句，拿来即用。
