背景 Helm 是一个 Kubernetes 的包管理工具，有点类似于 Mac 上的 brew，Python 中的 PIP；可以很方便的帮我们直接在 kubernetes 中安装某个应用。 比如我们可以直接使用以下命令方便的在 k8s 集群安装和卸载 MySQL： helm install my-s
空了挺长时间没写了。一些琐事耽误，然后另一方面就是在写前端。因为我不是学前端出身，所以前端相对比较弱，一下子我也搞的不是很全面，最主要的是没法讲的很细致，前端这东西吧，都说简单，但是想做的很好看那还是需要一些深入学习的。上一篇的文章是邮箱发送，意在做注册的时候发送验证码。现在页面基本完成了，毕竟登录
摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 前言 把数据导出至 Excel 是很常见的需求，而数据的持久化，往往又放在数据库中。因此把数据库中的数据导出到 Excel中，成了非常普遍的一个需求。 以关系型数
前言 很多项目一开始选型的时候没有选择EFCore，不过EFCore确实好用，也许由于种种原因后面还是需要用到，这时候引入EFCore也很方便。 本文以 StarBlog 为例，StarBlog 目前使用的 ORM 是 FreeSQL ，引入 EFCore 对我来说最大的好处是支持多个数据库，如果是
线上经常偶发死锁问题，当时处理一张表，也没有联表处理，但是有两个mq入口，并且消息体存在一样的情况，频率还不是很低，这么一个背景，我非常容易怀疑到，两个消息同时近到这一个事务里面导致的，但是是偶发的，又模拟不出来什么场景会导致死锁，只能进行代码分析，问题还原的方式去排查问题。
平行坐标系是一种统计图表，它包含多个垂直平行的坐标轴，每个轴表示一个字段，并用刻度标明范围。通过在每个轴上找到数据点的落点，并将它们连接起来形成折线，可以很容易地展示多维数据。随着数据增多，折线会堆叠，分析者可以从中发现数据的特性和规律，比如发现数据之间的聚类关系。 尽管平行坐标系与折线图表面上看起
原文在这里。 由 Ian Lance Taylor 发布于2023年9月26日 slices 包函数签名 slices.Clone 函数很简单：它返回一个任意类型切片的副本： func Clone[S ~[]E, E any](s S) S { return append(s[:0:0], s...
近期内部项目基础项目依赖升级，之前使用的路由缓存不再适用，需要一个适配方案。而在此过程中react re-render算是困扰了笔者很久。后来通过多方资料查找使用了freeze解决了此问题。本文主要论述react re-render问题一般的解决方案和freeze在react内部的实现原理。reac
Transformer和BERT可谓是LLM的基础模型，彻底搞懂极其必要。Transformer最初设想是作为文本翻译模型使用的，而BERT模型构建使用了Transformer的部分组件，如果理解了Transformer，则能很轻松地理解BERT。 一.Transformer模型架构 1.编码器 （
背景 本文简单记录下最近在内网服务器离线安装docker及配置nexus作为docker私服，踩的一些坑。docker和k8s这块技术我跟得不是很紧，18年的时候用过一阵docker，后来发现它并不能解决当时我们遇到的问题，后来就没用了，再一个就是，在宿主机上啥命令都有，也太爽了，反观docker里
不知不觉，入住博客园已经17年零10个月了。最开始知道博客园还是2006年参加北京Tech.ed2006微软技术大会。大会三天两晚，也就是在晚上住宿的时候，见到一个那个时候还很清瘦的年轻人，听别的MVP说，那就是博客园的创始人杜勇同学。后来和博客园最接近的一次是，2018年去云溪小镇见“硬功馆”的朋...
大家好，我是蓝胖子，我一直相信编程是一门实践性的技术，其中算法也不例外，初学者可能往往对它可望而不可及，觉得很难，学了又忘，忘其实是由于没有真正搞懂算法的应用场景，所以我准备出一个系列，囊括我们在日常开发中常用的算法，并结合实际的应用场景，真正的感受算法的魅力。 今天我们就来看看堆这种数据结构。 源
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 关于《Strimzi Kafka Bridge(桥接)实战》 在strimzi技术体系中，桥接(bridge)是很要的功能，内容也很丰富，因此将桥接相关的
前言 我们的程序，在实际的网络部署时，一般比较复杂，会经过很多的网络设备，防火墙就是其中的一种。做开发的同事，一般对这块了解不多，也很可能被防火墙坑到。比如，应用一般需要访问数据库，为了避免频繁建立连接，一般是会提前建立一个连接池，每次来一个请求，就从连接池取一个连接来用，用完再归还到池子里。 连接
前言 外观模式，英文名称是：Facade Pattern。我们先从名字上来理解一下“外观模式”。我看到了“外观”这个词语，就想到了“外表”这个词语，两者有着很相近的意思。就拿谈恋爱来说，“外表”很重要，如果第一眼看着很舒服、有眼缘，那就有交往下去的可能。如果长的“三寸钉、枯树皮”，估计就够呛了。在这
贝塞尔曲线的切线及其AABB问题 先聊点别的 2023 年抖音上居然还看到很多前端培训 各种直播前端教学（虽然是录播）但看起来还是有大批前往前端卷啊 说明了什么，很可能说明其它行业更难卷 这不是行业不景气业务下降了么.. 互联网行业是肉眼可见的不景气 业务量也下降了，业务相关的工作也变的不再饱和 我
敏感词过滤在社区发帖、网站检索、短信发送等场景下是很常见的需求，尤其是在高并发场景下如何实现敏感词过滤，都对过滤算法提出了更高的性能要求，Ahocorasick算法能够实现毫秒级的万字过滤匹配，能够很好的满足各种场景下的敏感词过滤需求。 Aho-Corasick算法通过将模式串预处理为确定有限状态自
定义 定义一系列的算法，将他们一个个封装起来，使他们直接可以相互替换。 算法：就是写的逻辑可以是你任何一个功能函数的逻辑 封装：就是把某一功能点对应的逻辑给抽出来 可替换：建立在封装的基础上，这些独立的算法可以很方便的替换 通俗的理解就是，把你的算法（逻辑）封装到不同的策略中，在不同的策略中是互相独
一：背景 1.讲故事 在B站，公众号上发了一篇 AOT 的文章后，没想到反响还是挺大的，都称赞这个东西能抗反编译，可以让破解难度极大提高，可能有很多朋友对逆向不了解，以为用 ILSpy,Reflector,DnSpy 这些工具打不开就觉得很安全，其实不然，在 OllyDbg,IDA,WinDBG 这
一：背景 1. 讲故事 上一篇写完了之后，马上就有朋友留言对记录行的 8060byte 限制的疑惑，因为他的表记录存储了大量的文章，存储文章的字段类型用的是 nvarchar(max)，长度很显然是超过 8060byte 的，请问这个底层是怎么破掉 8060byte 的限制的? 说实话这是一个好问题
