使用Kubesec检查YAML文件安全，YAML文件是Kubernetes配置的主要载体，因此，检查YAML文件的安全性对于确保Kubernetes集群的安全至关重要，Kubesec简介，使用Kubesec检查YAML文件安全，kubesec scan podyamlsafe.yaml
Lru-k与lru的区别在于多维护一个队列，及每个元素多维护一个次数选项，对于性能的影响不大，仅仅多耗一点cpu，但是可以相应的提高命中率，下一章将介绍LFU按频次的淘汰机制。
我们知道LLM（大语言模型）的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的，对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答，此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题，一般的解决方案是采用RAG做检索增强。
0、思考与回答 0.1、思考一 对于 Cotex-M4 内核的 MCU 在发生异常/中断时，哪些寄存器会自动入栈，哪些需要手动入栈？ 会自动入栈的寄存器如下 R0 - R3：通用寄存器 R12：通用寄存器 LR （Link Register）：链接寄存器，保存返回地址 PC （Program Cou
一、摘要 在家中睡眠期间对人体生命体征进行实时监测对于实现及时检测和救援至关重要。然而，现有的用于监测人类生命体征的智能设备存在高复杂性、高成本、侵入性或低准确性的缺点。因此，迫切需要开发一种简化、无干扰、舒适、低成本的睡眠实时监测系统。在本研究中，基于低成本的压电陶瓷传感器开发了一种新型智能枕头。
前面两篇随笔介绍了EAV模型（实体-属性-值）的设计思路和Winform前端对于通用查询的处理，本篇随笔继续深入EAV模型（实体-属性-值）设计的探讨，介绍实体属性的定义，以及根据不同属性的定义构建不同的输入控件处理，以及列表界面的展示。旨在结合关系型数据库的熟练使用、性能优势和MongoDB数据库...
迭代器的一些简单理解 使用迭代器最方便的地方就是和算法库结合，对于实现只需要聚焦于算法，而不用过多考虑数据结构的实现。 举一个常见的的例子，std::copy_n 用作于范围元素的复制，适配于各个容器类型，并且演化出了 back_inserter/front_inserter/inserter 这类
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 胎心率(FHR)对于评估胎儿的健康状况具 有重要意义。然而，基于传统的分类标准并不准确。 随着计算机信息技术的飞速发展，计算机技术对于胎 儿电子监护(EFM)中的胎心率分析至关重要。胎心率 分为正常、可疑
可以理解的是，概率密度函数，一般情况下都是连续的。但是对于采样或者随机试验来说，其实都是离散采样。大数定理通过取一个极限，将概率密度函数跟试验联系了起来。这篇文章主要介绍的是常用的几个概率密度函数的期望值和方差的计算，以及大数定理的基本概念。
一般我们在开发的时候，习惯上使用常规的关系型数据库来设计数据库表，对于一些业务表的字段比较固定的场景，是一种非常不错的选择，而且查询的时候，由于是基于固定的表字段进行查询，性能基本上是最优的。不过有一些场景下，业务信息的经常变化，使用常规的关系型数据库来创建表字段、删除字段的模式，肯定不是合适的处理...
前言 在上一篇 vue3早已具备抛弃虚拟DOM的能力了文章中讲了对于动态节点，vue做的优化是将这些动态节点收集起来，然后当响应式变量修改后进行靶向更新。那么vue对静态节点有没有做什么优化呢？答案是：当然有，对于静态节点会进行“静态提升”。这篇文章我们来看看vue是如何进行静态提升的。 什么是静态
闲来无聊在我的Biwen.QuickApi中实现一下极简的事件总线,其实代码还是蛮简单的,对于初学者可能有些帮助 就贴出来,有什么不足的地方也欢迎板砖交流~ 首先定义一个事件约定的空接口 public interface IEvent{} 然后定义事件订阅者接口 public interface I
继上一篇文章从Torch的两个Issue中找到一些类似的问题之后，可以发现深度学习框架对于自定义反向传播函数中的传参还是比较依赖于必备参数，而不是关键字参数，MindSpore深度学习框架也是如此。但是我们可以使用一些临时的解决方案，对此问题进行一定程度上的规避，只要能够自定义的传参顺序传入关键字参...
theme: smartblue 最近在做交易数据的统计分析时，多次用到数据行之间的一些操作，对于其中的细节，简单做了个笔记。 1. shfit函数 shift函数在策略回测代码中经常出现，计算交易信号，持仓信号以及资金曲线时都有涉及。这个函数的主要作用是将某列的值上下移动。默认情况下，shift函
1.综述 本文以HiveSQL语法进行代码演示。 对于其他数据库来说同样也适用，比如SparkSQL，FlinkSQL以及Mysql8，Oracle，SqlServer等传统的关系型数据库。 已更新第一类聚合函数类，点击这里阅读 ①SQL窗口函数系列一之聚合函数类 ②SQL窗口函数系列二之分组排序窗
在项目中经常能遇到，需要对某些数据集合进行多维度排序的需求。对于集合多条件排序解决方案也有很多，今天我们就介绍一种，思路大致是设置一个分值的集合，这个分值是按照需求来设定大小的，再根据分值的大小对集合排序。 v需求背景 我们来模拟一个需求，现在需要查询一个用户列表，该列表需要实现的排序优先级如下：
https://www.jianshu.com/p/3c16e39a005a 单队列调度算法多队列调度算法 deadline mqdeadlines cfq bfq noop none kyber 对于磁盘I/O，Linux提供了cfq, deadline和noop三种调度策略 cfq: 这个名字是
MySQL事务的开启与提交，autocommit自动提交功能 https://www.cnblogs.com/deverz/p/6547866.html 对于一个MySQL数据库（InnoDB），事务的开启与提交模式无非下面这两种情况：1、若参数autocommit=0，事务则在用户本次对数据进行操
文章系转载，便于整理和归类，原文地址：https://blog.csdn.net/sD7O95O/article/details/78096956 对于任何应用服务和组件，都需要一套完善可靠谱监控方案。 尤其redis这类敏感的纯内存、高并发和低延时的服务，一套完善的监控告警方案，是精细化运营的前提
不建议用于生产. 单机部署形态是一种非常特殊的部署形态，这种形态对于可靠性、可用性均无任何保证。由于只有一个数据副本，一旦发生数据损坏、丢失，只能通过物理备份恢复数据。这种部署形态，一般用于数据库体验用户，以及测试环境做语法功能调测等场景。不建议用于商业现网运行。 图 1 单机部署形态图
