本来还以为MySQL的数据类型挺简单的，没想到竟然有很多坑，容我仔细道来 MySQL数据类型 整数类型（注意是字节） 浮点型（重点关注decimal） 字符型（注意这是4.x版本的定义，5.x以后已经将其中的字节转换成字符了） 日期类型 MySQL日期类型表示方法与字符串的表示方法相同（用单引号括起
https://www.jianshu.com/p/6f9e6743a1dc 需求：有一个目录存放了数十万个文件，现在需要将这个目录上传，如果整个目录上传，中间因为某些故障断开连接了，可能又要从头开始 这时就需要将目录切割成多个小目录，分批次上传，一个简单的 shell 脚本即可实现 思路很简单：遍
https://www.cnblogs.com/the-tops/p/8798678.html 最近排查服务器异常的时候，常会遇到磁盘慢的情况，这个时候，查找那个文件夹占用的内存的时候常用到这个命令：du -h --max-depth=3 一般的文件夹都超不过4层； 具体使用的时候，可以根据当前路径
前言 K8S 性能优化系列文章，本文为第三篇：Kubernetes 大型集群 CIDR 配置最佳实践。 系列文章： 《K8S 性能优化 - OS sysctl 调优》 《K8S 性能优化 - K8S APIServer 调优》 CIDR 配置 在安装大型集群或将现有的集群扩展到较大规模时，在安装集群
## 概述 无论项目大小，当你和一群程序员一起工作时，处理多个 Git 分支之间的变更都会变得很困难。有时，与其把整个 Git 分支合并到另一个分支，不如选择并移动几个特定的提交。这个过程被称为 "挑拣", 即 Cherry-pick。 本文将介绍 "Cherry-pick" 的内容、原因和方法。
说起模块化开发大家想必都不陌生，特别是随着前端应用复杂化，代码呈倍数增长，我们不得不耗费大量的时间去进行管理，模块化也就逐渐的被大家所接受。
随着公司规模越来越大，员工需要使用的产品矩阵也会越来越丰富，不仅包括内部的 IT 系统，OA 系统，业务系统，还会有很多和外部产品集成的登录流程，更别提各种业务系统或者子系统中的账户体系了。如果使用简单粗暴的方法，让员工在每一个系统中单独注册一个独立的账户，不仅员工的用户体验简单粗暴，也会陡然提升员工密码管理的相关成本。
 蛮久没更新了，本次我想聊聊找工作的事情，相信大家都能感受到从去年开始到现在市场是一天比一天差，特别是在我们互联网 IT 行业。 已经过了 18 年之前的高速发展的红利期，能做的互联网应用几
随着时间的推移，很明显 DevOps 已经成为最高效的敏捷框架中的无人不知晓的名字。越来越多的企业（包括各类规模企业）正在采用 DevOps 方法来简化其运营效率。DevOps 的新时代趋势已经见证了其使用率的持续上升。 由于需求的变化和现代软件的复杂性，如今的公司需要各种各样的平台和操作系统，因此
开源供应链安全对大多数 IT 领导者来说是个日益严峻的挑战，围绕确保开发人员在构建软件时如何使用和管理开源软件 (OSS) 依赖项的稳健策略至关重要。Microsoft 发布安全供应链消费框架 (S2C2F) 是一个以消费为中心的框架，它使用基于威胁的风险降低方法来缓解开源软件 (OSS) 中的安全
容器凭借其经济高效的优势改变了应用程序的交付方式，随着容器的普遍使用，管理应用程序基础设施的 IT 劳动力和资源也显著减少。然而，在保护容器和容器化生态系统时，软件团队遇到了许多障碍。尤其是习惯于更传统的网络安全流程和策略的企业团队。从理论上来说，容器看起来似乎能够提供更好的安全性，因为容器将应用程
WITH 子句通常被称为 "Common Table Expressions"（CTE），俗称内存临时表，当使用 WITH 语句时，应注意具体的数据库版本和支持情况。以下是对 MySQL、Microsoft SQL Server（MSSQL）和 Oracle 数据库的 WITH 语句用法示例，以及在
## 背景 线上启用memcached(以下简称mc)作为热点缓存组件已经多年，其稳定性和性能都经历住了考验，这里记录一下踩过的几个坑。 ## 大key存储 某年某月某日，观察mysql的读库CPU占比有些异常偏高，去check慢查询log，发现部分应有缓存的慢sql居然存在几秒执行一次情况，不符合
## 背景 近期一个大版本上线后，Python编写的api主服务使用内存有较明显上升，服务重启后数小时就会触发机器的90%内存占用告警，分析后发现了本地cache不当使用导致的一个内存泄露问题，这里记录一下分析过程。 ## 问题分析 ### LocalCache实现分析 该cache大概实现代码如下
每每谈到Oracle MAA，大家条件反射般就会想到Oracle的RAC和ADG等核心选件，当然，这些技术有口皆碑，也的确是MAA的构建基础，但本文我们不再过多谈这些耳熟能详的技术，而是来跟大家探讨下在此基础之上，我们如何将基础MAA优化到业务连续性MAA这个程度，最终实现应用程序的连续可用性。 在
# 1 背景 在大型互联网场景中，数据库的高可用性显得尤为重要，为了保证稳定性，一般需要采用强化的架构模式，以保证数据层能够提供持续有效的稳定支撑。 # 2 高可用架构的基本演进过程 ## 2.1 基本的数据库架构 每个服务对应一个存储服务实例（基本是数据库单实例模式），使用 IP+Port 进行连
> 学习转载文章：[解构大模型之困，打开联邦大模型时代](https://mp.weixin.qq.com/s/S4m9CgsGpGS6qhtbT9rBag) ## 引言 自从 ChatGPT 横空出世后，一石激起千层浪，人工智能也正在从感知理解走向生成创造，这是一个关键里程碑。生成式大模型完成了从
[toc] # 简介 prompts是大语言模型的输入，他是基于大语言模型应用的利器。没有差的大语言模型，只有差的prompts。 写好prompts才能发挥大语言模型300%的功力。 理论上，要写好prompts其实不是那么容易的，但是langchain把这个理论变成了现实，一起来看看吧。 # 好
# 简介 构建在大语言模型基础上的应用通常有两种，第一种叫做text completion,也就是一问一答的模式，输入是text，输出也是text。这种模型下应用并不会记忆之前的问题内容，每一个问题都是最新的。通常用来做知识库。 还有一种是类似聊天机器人这种会话模式，也叫Chat models。这种
