1.概述 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI产品被应用到各个领域，其中最具代表性的莫过于人工智能语言模型。语言模型是一种可以通过学习大量语言数据来预测文本或语音的技术，其应用范围十分广泛，如智能客服、机器翻译、语音助手等。 而ChatGPT是其中最为优秀的语言模型之一。ChatGPT是Ope
前景提示 想在windows10上安装一个docker容器的desktop版本，但是，总是安装wsl不好使，同时，windows store没有了，用命令行安装的linux系统无法启动，也无法连接，之前想到的方案是安装旧的版本，然后，快速关闭wsl的验证功能，勉强可以跑起来，但是，存在大量问题和功能
云端炼丹固然是极好的，但不能否认的是，成本要比本地高得多，同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高，这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源，并且对超参数的调整也要求较高，更适合在云端进行。 在推理阶段，模型的权重和参数不再调整。相反，模型根据输入数据的特征进行计算，并输出预测结果
好家伙，本篇为《JS高级程序设计》第二五章“浏览器存储”学习笔记 我们先来讲个故事 一个“薅羊毛”的故事 (qq.com) 概括一下，就是 有个人通过网络平台非法购买了大量“cookie”数据。 突破平台封控，冒用他人新用户身份，非法骗取新用户优惠券。 拿着优惠券低价购入商品，随后转卖并从中赚取差价
1. 背景 另外一个推荐系统的推荐请求追踪日志，通过ELK收集，方便遇到问题时，可以通过唯一标识sid来复现推荐过程 在一次上线之后，发现日志大量缺失，缺失率达90%，确认是由上线引起的，但因为当时没立即发现这个问题，所以没有通过回滚解决 上线的内容改动了推荐请求日志，数据格式未变，增加了单条日志的
https://www.cnblogs.com/shoshana-kong/p/14040195.html 在一些网络服务的系统中，Redis 的性能，可能是比 MySQL 等硬盘数据库的性能更重要的课题。比如微博，把热点微博[1]，最新的用户关系，都存储在 Redis 中，大量的查询击中 Redi
https://cizixs.com/2014/05/14/curl-automate-http/ HTTP 脚本 背景 这篇文档假定读者熟悉HTML和简单的网络知识。 大量应用转到网络使得HTTP 脚本被大量使用，自动化地从网络获取信息、伪装成用户、上传数据到网络服务器也变得至关重要。 curl是
字段类型为 text，独立出来一张表，用主键来对应，避免影响其它字段索 引效率。 1、因为mysql 是行存储模式，所以会把整行读取出来。text 储存了大量的数据。读取时，占了大量的io。所以会十分的慢。 2、每行的数据过大 行溢出 InnoDB 会将一些大对象数据存放在数据页之外的 BLOB 页
https://www.cnblogs.com/hoyeong/p/16242202.html RabbitMQ的优化RabbitMQ的连接数是压垮消息队列的一个重要的指标。所以在平时使用OpenStack平台的过程中，如果大量的用户同时创建虚拟机，会导致云平台创建报错，其实就是消息队列服务的崩溃。
一、BCC简介 1、BCC简介 BCC是一个Python库，简化了eBPF应用的开发过程，并收集了大量性能分析相关的eBPF应用。BCC为BPF开发提供了不同的前端支持，包括Python和Lua，实现了map创建、代码编译、解析、注入等操作，使开发人员只需聚焦于用C语言开发要注入的内核代码。 BCC
https://www.bookstack.cn/read/opengauss-2.0-zh/f83d4f7623b4119d.md 简介 背景信息 gs_initdb初始化数据库时，会创建数据库目录、生成系统表、创建默认数据库和模板数据库。 系统表 初始化数据库时会生成大量的系统表和视图，其中绝大
原文 https://blog.51cto.com/9291927/2594065 1、性能分析工具简介 Brendan Gregg是算机性能设计、分析和调优专家，编写开源大量性能测试工具。http://www.brendangregg.comnode 一、性能分析工具 二、性能观测工具 三、性能测
原文 https://blog.51cto.com/9291927/2593705 1、BCC简介 一、BCC简介 BCC是一个Python库，简化了eBPF应用的开发过程，并收集了大量性能分析相关的eBPF应用。BCC为BPF开发提供了不一样的前端支持，包括Python和Lua，实现了map建立、
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
https://t.cj.sina.com.cn/articles/view/1772191555/69a17f430190029mf 在 Linux 中出现的一种新技术能够为系统管理员和开发者提供大量用于性能分析和故障排除的新工具和仪表盘。它被称为增强的伯克利数据包过滤器（eBPF，或 BPF），
https://www.cnblogs.com/lizexiong/p/15358923.html 1说明 Kubernetes使用nginx-ingress-controller代理到集群内服务的请求，nginx所在的机器上上有大量的time-wait连接。 抓包发现nginx发起的到upstre
https://zhuanlan.zhihu.com/p/598268657 嵌入式Linux是Linux内核的改编版，用于嵌入式系统。嵌入式Linux最流行的例子是Android 操作系统。 但是，需要大量硬件资源来支持嵌入式 Linux，特别是如果它将部署在实时机器对机器 (M2M) 通信、机器
今天同事去厂商部署项目的时候发现项目启动一会便会奔溃，但是项目已经在其他的厂商和自己公司的云服务器上稳定运行了很长时间，且经过了大量严格的功能、并发测试，这让我有些诧异，通过了了解，知道了对方机器的操作系统为SUSE，同事发回了jvm奔溃时生成的hs_err_pid文件。通过查看hs_err_pid
https://zhuanlan.zhihu.com/p/88956975 最近一个上线运行良好的项目出现用户无法登录或者执行某个操作时，有卡顿现象。查看了日志，出现了大量的java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded错误。 oracl
