前言 最近有个网友问了我一个问题：系统中大事务问题要如何处理？ 正好前段时间我在公司处理过这个问题，我们当时由于项目初期时间比较紧张，为了快速完成业务功能，忽略了系统部分性能问题。项目顺利上线后，专门抽了一个迭代的时间去解决大事务问题，目前已经优化完成，并且顺利上线。现给大家总结了一下，我们当时使用
1. 背景 1.1. 接手老系统 最近我们又接手了一套老系统，老系统的迭代效率和稳定性较差，我们打算做重构改造，但重构周期较长，在改造完成之前还有大量的需求迭代。因此我们打算先从稳定性和迭代效率出发做一些微小的升级，其中一项效率提升便是升级编译工具 和 GCC 版本。 老系统使用 Autotools
磁盘管理 【1】、Linux常用的分区格式 在新增磁盘后要对其进行分区，分区后才可以去存储数据 MBR分区格式：比较古老的分区格式，只能划分4个主分区，如果四个分区划分完成后，硬盘空间还有剩余，那剩余的分区也不能够使用。后来新增加扩展分区（容器）功能，可在扩展分区内划分出更多的逻辑分区，最大支持2.
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
摘要 评估和比较大语言模型 (LLMs) 是一项艰巨的任务。我们 RLHF 团队在一年前就意识到了这一点，当时他们试图复现和比较多个已发布模型的结果。这几乎是不可能完成的任务：论文或营销发布中的得分缺乏可复现的代码，有时令人怀疑，大多数情况下只是通过优化的提示或评估设置来尽量提升模型表现。因此，他们
背景 在上一篇《从 Dapper 到 OpenTelemetry：分布式追踪的演进之旅》中在最后提到在做一些 Trace 的定制开发。 到现在差不多算是完成了，可以和大家分享一下。 我们的需求是这样的： 假设现在有三个服务：ServiceA、ServiceB、ServiceC ServiceA 对外
Redis 分布式锁 分布式锁的演变 本地锁（单机用） 利用redis进行分布式锁 使用 set 防止死锁 加过期时间 使用 setnx 防止A请求未执行完 锁过期删除 B请求加锁后 A完成后误删该锁 使用 Hash结构， 规定每个请求只能删除自己的锁 保证并发安全，申请锁和加过期时间需要 原子性，
## 前言： ~~从某种意义上来说，我退役了~~ 我怎么可能会似？我还有一些事没有了结，一桩心愿未能完成，还有一个人不能辜负。在这之前我是不会退役的（~~标题党：6~~） 这个游记将会记载在这高一学年一次总结性的文化课考试，作为我的收官之战，同时也是决定我命运的一战，虽然这考试对我的实际影响并不大，
前言 在B/S架构中，服务端导出是一种高效的方式。它将导出的逻辑放在服务端，前端仅需发起请求即可。通过在服务端完成导出后，前端再下载文件完成整个导出过程。服务端导出具有许多优点，如数据安全、适用于大规模数据场景以及不受前端性能影响等。 本文将使用前端框架React和服务端框架Spring Boot搭
网络程序通信的流程： 1.通过ip地址找到网络中的设备 2.通过端口号找到对应进程的端口 3.传输数据时还需要使用传输协议（TCP），保证数据的可靠性 4.socket完成进程之间网络数据的传输 ip地址的介绍 IP地址是互联网协议地址（Internet Protocol Address）的缩写，用
PDF表单是PDF中的可编辑区域，允许用户填写指定信息。当表单填写完成后，有时候我们可能需要将其设置为不可编辑，以保护表单内容的完整性和可靠性。或者需要从PDF表单中提取数据以便后续处理或分析。 之前文章详细介绍过如何使用免费Spire.PDF库通过C# 创建、填写表单，本文将继续介绍该免费.NET
这学期机器学习考核方式以大作业的形式进行考核，而且只能使用一些传统的机器学习算法。 综合再三，选择了自己比较熟悉的MNIST数据集以及OpenCV来完成手写数字的分割和识别作为大作业。 1. 数据集准备 MNIST数据集是一个手写数字的数据库，包含60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片
场景：输入在指定的错误(错误应涵盖数据类型不匹配的情况)行数内，trans不报错，但通过错误处理步骤捕捉，并记入文件，整个数据管线正常完成直至处理完最后一个输入行。 解决方案：使用步骤【数据检验】进行处理。这个步骤和常规的业务系统对接三方接口一个逻辑，将符合规则的数据放行，不符合的记录。 数据准备（
GPU是并行渲染的，这样的渲染很高效。但是在实际需求中，有时我们计算片元色值时，需要依赖周围像素点或者某个其他位置像素点的颜色信息，这样的话想要一次性完成绘制就无法做到，需要对纹理进行二次加工处理。
引言 在JavaScript编程中，Promise 是一种处理异步操作的常用机制。Promise 对象代表了一个尚未完成但预期将来会完成的操作的结果。在本文中，我们将探讨如何通过使用 ES2024 的 Promise.withResolvers API 来优化我们的 Promise 实现。 现有实现
领导让我帮忙支持下其他项目的SQL优化工作，呦西，是收集案例的好时机。 下面SQL都是在不能远程的情况下，按照原SQL的逻辑等价改写完成否发给现场同事验证。 案例一 慢SQL，4.32秒： SELECT MY_.*, RM FROM (SELECT ROWNUM RM, V_.* FROM (S
前言 本章讲一下在Semantic Kernel中使用DependencyInject(依赖注入)，在之前的章节我们都是通过手动创建Kernel对象来完成框架的初始化工作，今天我们用依赖注入的方式来实现。 实战 定义Native Plugins 我们用官网的LightPlugins插件来演示依赖注入
行为型模式的关注点在于对象之间的通信和职责分配（描述结构模型中对象的动态特征）。行为型模式关注的是对象之间的交云和协作，即它们是如何相互作用的，以及如何分配职责和算法来完成任务。
1、Redis 单线程 通常说 Redis 是单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，是由额外的线程执行的，所以严格来说，Redis 并不是单线程。 多线程开发会不可避免的带来并发控制和资源开销的问题，如果没有良好
