记一次使用gdb诊断gc问题全过程 原创：扣钉日记（微信公众号ID：codelogs），欢迎分享，转载请保留出处。 简介# 上次解决了GC长耗时问题后，系统果然平稳了许多，这是之前的文章《GC耗时高，原因竟是服务流量小？》然而，过了一段时间，我检查GC日志时，又发现了一个GC问题，如下：从这个图中可
1. 问题 如何在KingbaseES中批量创建表和库？ 2. 通过shell脚本文件实现 有时候我们在进行测试的时候需要进行批量的建库以及建表，这时我们可以使用shell脚本实现或者是SQL实现，shell脚本实现时内容如下： user=system #用于配置数据库的用户名 port=54587
本文章 主要介绍证书的获取、处理、配置到jmeter中。 1. 获取证书 首先：谷歌浏览器 打开网站，点击 地址栏的锁（表示https），选择 “证书” “隐私、搜索和服务” “管理证书” 点击 上图中的“管理证书”后，打开如下窗口： 在中间的证书列表中找到需要导出的证书，点击“导出”按钮。 在新打
使用Rclone实现minio数据的迁移 一、准备 1.1 使用工具 rclone：开源的对象存储在线迁移工具，用于文件和目录的同步，支持阿里云的oss、minio 、亚马逊S3 等。 1.2 注意事项 1、两台机器的时区及时间要保持一致，最后进行迁移之前，两台机器的时间进行校准。方法如下： #ce
https://www.jianshu.com/p/ee8b1bdfdb19 在PostgreSQL里，逻辑结构从高到底依次是：数据库、模式（又叫架构）、表、行。当我们打开PostgreSQL官方自带的客户端软件pgadmin的时候，点开一个实例的连接，如下所示： image.png 从图中我们可以
https://www.cnblogs.com/caodan01/p/14745562.html 一、动静分离 动静分离，通过中间件将动静请求和静态请求进行分离； 通过中间件将动态请求和静态请求分离，可以减少不必要的请求消耗，同时能减少请求的延时。 通过中间件将动态请求和静态请求分离，逻辑图如下:
当我在终端里面运行某个命令的时候，结果不是很快就能出来的那种，或者是一大堆字在屏幕上狂翻。这个时候，有时ctrl+c也不起作用，那我会用ctrl+z退出来，这个很有效，但是说实话我不知道为什么这个可以退出，以及有什么后果，今天看到一篇博客，内容如下： linux下fg、bg、ctrl + z、job
需求 需要根据用户的真实 IP 进行限制, 但是 NGINX 前边还有个 F5, 导致 deny 指令不生效. 阻止用户的真实 IP 不是 192.168.14.* 和 192.168.15.* 的访问请求. 实现 最简单的实现如下: :notebook: 前置条件: 需要 nginx 前边的 lo
前言 不拖泥带水，不东拉西扯。 速战速决，五分钟学到一个工作用得上的技巧。 通过一个个具体的实战案例，来生动演示 Ansible 的用法。 需求 我需要定期巡检或定时监控我公司的所有站点的首页的可用性状态。 Ansible Playbook 实战脚本 check_url_status.yml 如下：
2022.3.9 用 cert-manager 申请成功通配符证书 (*.ewhisper.cn), 2022.4.30 该证书距离过期还有 30 天，cert-manager 进行自动续期，但是却失败了。😱😱😱 然后过了几天，在 2022.5.8, 最终成功了。如下图： 正好借着这个情况捋一
## 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
最近给某客户讲课时，碰到了幻灯片自动翻页的情况，发现是因为之前做过粗略的计时演练，有些片子就快速过了。 **问题现象：** 结果导致放映时也出现了某些片子快速被自动翻页。 **解决方案：** 设置成手动推进幻灯片的方式即可解决，具体如下图所示： :不经意传输协议 前言 在安全多方计算系列的首篇文章（安全多方计算之前世今生）中，我们提到了百万富翁问题，并提供了百万富翁问题的通俗解法，该通俗解法可按图1简单回顾。 图1 百万富翁问题通俗解法 百万富翁问题通俗解法场景中，我们可以将Alice和Bob的诉求总结如下
1.Huffman树的构造 解析：给定n个权值作为n个叶子节点，构造一棵二叉树，若它的带权路径长度达到最小，则称这样的二叉树为最优二叉树，也称Huffman树。数的带权路径长度规定为所有叶子节点的带权路径长度之和。Huffman树构造，如下所示： （1）将看成是有n颗树的森林； （2）在森林中选出两
Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7BFlagAlpha/Llama2
本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程，包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone，然后在下游接入各种任务，包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下
测试问题筛选自AtomBulb[1]，共95个测试问题，包含：通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理、代码编程、工作技能、使用工具、人格特征八个大的类别。 1.测试中的Prompt 例如对于问题"列出5种可以改善睡眠质量的方法"，如下所示： [INST] <>You are a helpf
主要整理了N多年前（2010年）学习C++的时候开始总结的知识点，好长时间不写C++代码了，现在LLM量化和推理需要重新学习C++编程，看来出来混迟早要还的。 1.shared_ptr 解析：shared_ptr是一种计数指针，当引用计数变为0时，shared_ptr所指向的对象将会被删除。如下所示
# 一、需求背景 由于项目场景原因，需要将A库(MySQL)中的表a、表b、表c中的数据``定时T+1`` ``增量``的同步到B库(MySQL)。这里说明一下，不是数据库的主从备份，就是普通的数据同步。经过技术调研，发现Kettle挺合适的，原因如下： 1. Kettle （数据抽取、清洗、转换、
