http://blog.itpub.net/31545813/viewspace-2924677/ 背景 最近从ELK日志分析发现： 有很多应用连接redis 超时; 监控平台出现”redis 集群不健康“告警; 结合之前的经验，我们一般的应处理手段为：重启连接redis超时的应用，原因有以下两点：
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1734998483605483848 下图是兆芯网官上的公开测试成绩，测试对象是3.0GHz的KX-U6880A。 有几个问题： 市面上从来没有见到过3.0GHz的KX-U6880A，无论京东、淘宝还是闲鱼，都只能找到2.7GHz的
前言 之前负责的一个项目上线好久了，最近突然爆出一 Bug，最后评估影响范围将 Bug 升级成了故障，只因为影响的数据量有 10000 条左右，对业务方造成了一定的影响。 但因为不涉及到资金损失，Bug 修复后对数据进行修补，所以最终级别也是较低的。 今天和大家分享这个线上隐匿的 Bug，也好在工作
Mysql联合唯一索引添加相同数据插入报错 联合索引在两个字段都存在唯一，将报错。 1.添加联合索引 alter table "表名" add unique index(`字段1`，`字段2`) 2.此时如果在插入相同的数据会报错，可以使用 no duplicate key update 解决相同数
架构设计（二）：数据库复制 作者：Grey 原文地址： 博客园：架构设计（二）：数据库复制 CSDN：架构设计（二）：数据库复制 在架构设计（一）：从单服务器模式到负载均衡设计中提到了数据库类型的选择， 针对大数据量，高可用的场景，数据库复制是一种比较好的方式，其中多个数据库实例之间可以是主/从关系
其实就是安装VMware Tools，但不知道为什么我的VMware Workstation不能安装VMware Tools，记得之前有次安装过，但是失败了。 基于apt-get命令下载安装其实是更好的选择： sudo apt-get install open-vm-tools sudo apt-g
登录时，当选中 同意用户协议后 复选框，登录按钮变颜色 登录按钮 设置登录按钮的选中颜色 同意协议 当同意复选框被选中后，设置 登录 的选中状态为 真，这时候触发登录按钮改变颜色， 取消勾选后，登录按钮的颜色不变接着往下看 复选框，的选中和取消选中，是两个不同的交互事件
boosting 查询可以帮助我们去影响查询后的 score - positive：只有匹配上positive的查询的内容，才会被放到返回的结果中 - negative：如果匹配上和positive并且也匹配上了negative，就可以降低这样的文档 score. - negative_boost：指定系数，必须小于 1.0 关于查询时，分数是如何计算的： - 搜索的关键字在文档中出现的频次越高，
消息存储 在 【RocketMQ】消息的存储一文中提到，Broker收到消息后会调用CommitLog的asyncPutMessage方法写入消息，在DLedger模式下使用的是DLedgerCommitLog，进入asyncPutMessages方法，主要处理逻辑如下： 调用serialize方法
RocketMQ在开启Dledger时，使用DLedgerCommitLog，其他情况使用的是CommitLog来管理消息的存储。在Dledger模式下，消息写入时Leader节点还需要将消息转发给Follower节点，有过半的节点响应成功，消息才算写入成功。 Leader消息写入 Dledger下
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址： # 什么是数据复制？ 数据复制是指将数据复制到一个或多个数据容器以确保可用性的过程。复制的数据通常存储在不同的数据库实例中，即使一个实例发生故障，我们也可以从其他实例获取数据。 一种流行数据复制的实现架构是主从架构。 > 推荐博主开源的 H5 商城项目*
摘要：本案例代码是FCOS论文复现的体验案例，此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区《通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)》
摘要：本案例是 CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization的论文复现案例。 本文分享自华为云社区《cartoongan 图像动漫化》，作者： HWCloudAI 。 本案例是 CartoonGAN: Gen
摘要：基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性，研究员们提出了 R-Drop 来进一步对（子模型）网络的输出预测进行了正则约束。 本文分享自华为云社区《R-Drop论文复现与理论讲解》，作者： 李长安。 R-Drop: Regularized Dropout for Neural Ne
摘要：不同于传统的卷积，八度卷积主要针对图像的高频信号与低频信号。 本文分享自华为云社区《OctConv：八度卷积复现》，作者：李长安 。 论文解读 八度卷积于2019年在论文《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional
8月16日“域见杯”复赛正式开启赛题难度再度升级，更具挑战性！
在本次讨论中，我们确实只是提到了DMA技术在文件传输过程中的重要作用，并对零拷贝技术进行了简要介绍。然而，网络传输中存在的问题和优化方法是一个庞大的话题，涉及到诸多方面。因此，我决定将这些问题的详细讨论留到下一篇文章中，以便更全面地探讨网络传输的优化。我希望通过这样的讨论，能够为读者提供有益的信息和思路，感谢大家的阅读和关注，期待在下一篇文章中与大家再次交流和分享关于网络传输的优化问题。
本章节主要讨论了如何通过零拷贝技术来优化文件传输的性能。零拷贝技术主要通过减少用户态和内核态之间的上下文切换次数和数据拷贝次数来提高性能。具体来说，介绍了两种实现零拷贝的方式：mmap + write和sendfile。使用mmap + write可以减少一次数据拷贝过程，而使用sendfile系统调用可以进一步减少系统调用和数据拷贝次数。此外，还介绍了如果网卡支持SG-DMA技术，可以通过DMA将数据直接拷贝到网卡缓冲区，实现真正的零拷贝。通过这些优化方法，可以显著提高文件传输的性能。
## 使用部分写时复制提升Lakehouse的 ACID Upserts性能 译自：[Fast Copy-On-Write within Apache Parquet for Data Lakehouse ACID Upserts](https://www.uber.com/en-ZA/blog/f
在之前的文章中，我们介绍了dotnet在字符串拼接时可以使用的一些性能优化技巧。比如： 为StringBuilder设置Buffer初始大小 使用ValueStringBuilder等等 不过这些都多多少少有一些局限性，比如StringBuilder还是会存在new StringBuilder()这
