https://zhuanlan.zhihu.com/p/612752963?utm_id=0 https://github.com/CVI-SZU/Linlygithub.com/CVI-SZU/Linly 最近，FacebookResearch 开源了他们最新的大规模语言模型 LLaMA，包含
https://cloud.tencent.com/developer/article/1991011 千亿级参数AI大模型，竟然真的能获取代码了？！ 一觉醒来，AI圈发生了一件轰动的事情—— Meta AI开放了一个“重达”1750亿参数的大语言模型OPT-175B，不仅参数比GPT-3的3750
https://finance.sina.com.cn/wm/2023-02-28/doc-imyihfvp8075151.shtml ChatGPT 的爆火使得大家对 AI 进行了深度的讨论，大厂们也都在向公众展示他们所谓的 "生成性人工智能"已经准备好进入黄金时代。 近日，Meta 宣布推出大型
https://www.eet-china.com/mp/a219195.html 大 GPU 优势在于通过并行计算实现大量重复性计算。GPGPU即通用GPU，能够帮助 CPU 进行非图形相关程序的运算。在类似的价格和功率范围内，GPU 能提供比CPU 高得多的指令吞吐量和内存带宽。GPGPU 架构
今天给大家下另一个性能提升神器-STRAIGHT_JOIN，在数据量大的联表查询中灵活运用的话，能大大缩短查询时间。 首先来解释下STRAIGHT_JOIN到底是用做什么的： STRAIGHT_JOIN is similar to JOIN, except that the left table i
目录 一、背景 二、按照功能划分 2.1 加密处理、验签处理 2.2 jmeter 使用beanshell 编写脚本 2.3 jmeter脚本报错大全 2.4 jmeter打印log 2.5 jmeter压测java代码 2.6 jmeter读取数据保证每个线程拿到的数据唯一 2.7 jmeter设
jmeter命令 --? 打印命令行选项并退出 -h、 --帮助 打印使用信息和退出 -v、 --版本 打印版本信息并退出 -p、 --propfile 要使用的jmeter属性文件 -q、 --addprop 其他JMeter属性文件 -t、 --测试文件<
今天给大家分享一个 shell 脚本工具，通过 shell 脚本与 mysql 的结合，将某个具体服务的错误输出日志入库到指定的 mysql 表中，以便于进行错误问题的定位与分析。 日常工作中，经常需要和 linux 系统打交道，例如：服务部署、日志和服务状态查看等，而 shell 脚本是和 lin
http://www.lishuai.fun/2023/05/05/redis-bigkey/#/%E5%AE%89%E8%A3%85 redis-rdb-tools 是一个 python 的解析 rdb 文件的工具，在分析内存的时候，我们主要用它生成内存快照。 主要有以下三个功能： 生成内存快照
https://www.cnblogs.com/johnnyzen/p/12781942.html 目录 1 CDC 概念 1.1 定义 1.2 需求背景 1.3 考察指标 2 CDC 常见解决方案 2.1 基于时间戳的CDC 【侵入式CDC + 异步CDC】 2.2 基于触发器的CDC 【侵入式C
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
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
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
