没想到自己的小破站也逃不掉被攻击的命，分分钟就给我刷欠费了。 本来不想写这篇文章的，但看到好多大佬（小林coding、 JavaGuide）近期cdn都被盗刷了。 还是来提醒下大家，防火防盗防cdn流量盗刷 事故时间：2024年7月5日晚8点左右 事故现场：好不容易到了周五，想着第二天就周末了，和朋
FastAdmin是我第一个接触的后台管理系统框架。FastAdmin是一款开源且免费商用的后台开发框架，它基于ThinkPHP和Bootstrap两大主流技术构建的极速后台开发框架，它有着非常完善且强大的功能和便捷的开发体验，使我逐渐喜欢上了它。
Coding:小写一个debugfs 上一次整活还是在上一个月，写了一个简单的module并且熟悉了module的挂载查看和卸载。这一次我们自然玩一个大的，就是利用linux的debugfs API写一个调试文件系统。 事实上，底层的API全写好了，我们就是简单的调调API就成的事情！ 事先
# 声明 文档来源：Github@shuhongfan 源文档：B站UP主：三更草堂 # 函数式编程-Stream流 # 概述 # 为什么学？ 基操，否则看不懂别人写的优雅代码 简化代码，不想看到有些恶心代码 大数据下处理集合效率高 // 【恶心级代码】查询未成年作家的评分在70以上的书籍 由于洋流
本文对比LLaMA1和 LLaMA2模型的技术细节，了解LLaMA2模型的内部核心算法，包括与Transformers架构的差异，以及LLaMA2与国内大模型的异同，进一步加深了大家对LLaMA的理解。
引言 当想要压缩一张彩色图像时，彩色图像通常由数百万个颜色值组成，每个颜色值都由红、绿、蓝三个分量组成。因此，如果我们直接对图像的每个像素进行编码，会导致非常大的数据量。为了减少数据量，我们可以尝试减少颜色的数量，从而降低存储需求。 1.主要原理 （一）颜色聚类（Color Clustering）：
@目录前言背景第一步：编写代码1.1 请求层1.2 业务处理层1.3 新增配置第二步：解压缩处理2.1 引入依赖2.2 解压缩工具类总结 前言 请各大网友尊重本人原创知识分享，谨记本人博客：南国以南i、 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 背景 在项目出现上传文件，其中文件包含压缩包，并
前言 断断续续折腾了近两周，ng-matero v18 终于发布了。其中最大的亮点是启用 Material 3 主题以及全新的 UI 设计。特别说明，这是 ng-matero 发布五年以来首次 UI 大改版！本文重点聊一下 Material 3 的使用方式以及 v18 的几个小变化。 仓库：http
事情要从一次不规范的代码开发开始说起 背景故事 时间 2024年某个风平浪静的周五晚上 地点 中国，北京，西二旗，某互联网大厂会议室 人物 小杰，小A，小B，老K 对话 老K：昨天提交的代码被测试打回来了！为什么小B没开发完的内容也一起提交上去了？ 小B：啊？我不清楚啊，我在开发分支B开发完一部分就
〇、写在前面 本应用基于开源UI框架PyDracula进行开发，除去最基本的UI框架外，所有功能的前后端实现都由我个人开发完成，但也有部分UI（如开关控件和进度条）是参考其他大佬的分享。 这个应用是我的本科毕业设计，但因为个人能力不足，姑且只能使用Python+PySide6开发。 开发这个应用的启
最近笔者刷到一则消息，一位测试员在某乎上分享，从月薪5K到如今的20K，他总共跳了10次槽，其中还经历过两次劳动申诉，拿到了大几万的赔偿，被同事们称为“职场碰瓷人”。 虽说这种依靠跳槽式的挣钱法相当奇葩，但不得不说，跳槽成为了职场上越来越常见的现象。在智联招聘调查数据中我们看到，93.2%的白领有跳
OOP课第三阶段总结 前言： 我想说的第一句是：”我感受到了设计上的极大缺陷“，从一开始，我完全就忽略了引脚的存在。因为在第二阶段中，家电模拟大作业一、二在不需要考虑引脚的情况下也可以完成。但是当来到第三次，出现了互斥开关，因为互斥开关的特殊性，它具有1、2、3三个引脚，并且连接方式多种多样，所以再
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并行训练-流水线 简述 并行训练主要有三种策略: 数据并行训练加速比最高，但要求每个设备上都备份一份模型，显存占用比较高，但缺点是通信量大。 张量并行，通信量比较高，适合在机器内做模型并行。 流水线并行，训练设备容易出现空闲状态，加速效率没有DP高；但能减少通信边界支持更多的层数，适合在机器间使用。
1. LLM部署-TensorRT-LLM与Triton 随着LLM越来越热门，LLM的推理服务也得到越来越多的关注与探索。在推理框架方面，tensorrt-llm是非常主流的开源框架，在Nvidia GPU上提供了多种优化，加速大语言模型的推理。但是，tensorrt-llm仅是一个推理框架，可以
全文速览 python的不同缓存组件的使用场景和使用样例 cachetools的使用 项目背景 代码检查项目，需要存储每一步检查的中间结果，最终把结果汇总并写入文件中 在中间结果的存储中 可以使用context进行上下文的传递，但是整体对代码改动比较大，违背了开闭原则 也可以利用缓存存储，处理完成之
2024年6月17日，我们的运维团队突然收到了一连串的告警。监控大屏上，代表着不同 Sealos 可用区的绿点中，零星地闪烁起了一两个红点。 “奇怪，怎么有几台服务器突然 hang 住了？” 值班的小辉皱起了眉头。 这次故障的诡异之处在于它的随机性。并非所有节点都受到影响，而是在不同可用区中，时不时
@目录概要思路梳理实现步骤小结 概要 工作中采集时候遇到一个问题，就是两张结构一样的表数据不同，哪里不同呢，如t1表是基础表，里面数据量大，但是它不全，t2表有少数t1的数据也有一些自己额外的数据，我的需求是把t2里面t1没有的数据插入到t1中 思路梳理 这种也简单就是在t2中取t1和t2的差集，然
TTL是Time To Live的缩写，通常意味着元素的生存时间是多长。 应用场景 数据库：在redis中我们最常见的就是缓存我们的数据元素，但是我们又不想其保留太长的时间，因为数据时间越长污染的可能性就越大，我们又不想在后续的程序中设置删除，所以我们此时需要设置过期时间来让数据自动淘汰。 sete
从去年年初开始，AI技术真正走入了我们的日常生活。从OpenAI到如今字节跳动的coze，我们通过AI大模型可以做很多事情，工具和平台众多，如何选择和使用有必要总结一下。 编程和debug方面 尽管gpt-4和gpt-4o确实很强，但对于持续代码改进和代码调试方面，依然不够好，并且它对于非Plus会
