大模型材料收集 360安全大模型 推动大模型 B 端落地，360 想怎么做？ 企业安全智控系统 安全问答 安全运营 通用大模型 数据安全问问题 专业知识缺乏 成本控制难 专业大模型 垂直专业性 安全合规性 使用成本 知识确权 B端：面向消费者 C端：面向商家 小米大模型 雷军：小米手机已跑通大模型，
服务器使用二进制的 protobuf 协议，如何使用脚本模拟请求？答案是将它转成 json 再用 jq 处理，一起来看看吧~
本文已经收录进 JavaGuide（「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。） 少部分内容参考了 MongoDB 官方文档的描述，在此说明一下。 MongoDB 基础 MongoDB 是什么？ MongoDB 是一个基于 分布式文件存储 的开源 NoSQL 数
本文已经收录进 JavaGuide（「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。） 参加过校招面试的同学，应该对这个问题不陌生。一般提问 JVM 知识点的时候，就会顺带问你双亲委派模型（别扭的翻译。。。）。 就算是不准备面试，学习双亲委派模型对于我们也非常有帮助。
耗时两周，新版的操作系统常见知识点/问题总结总算搞完了，手绘了30多张图。大家可以用来复习操作系统或者准备操作系统面试。对于大部分公司的面试来说基本够用了，不过，像腾讯、字节这种大厂的面试还是要适当深入一些。 这篇文章总结了一些我觉得比较重要的操作系统相关的问题比如 用户态和内核态、系统调用、进程和
> 本文已经收录进 [JavaGuide](https://javaguide.cn/)（「Java学习+面试指南」一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识。） Redis 持久化机制属于后端面试超高频的面试知识点，老生常谈了，需要重点花时间掌握。即使不是准备面试，日常开发也是需要经常用
实现原理 基于k8s的日志收集主要有两种方案，一是使用daemoset，另一种是基于sidecar。两种方式各有优缺点，目前DHorse是基于daemoset实现的。如图1所示： 图1 在每个k8s集群中启动一个daemoset组件，即Filebeat的服务，监控/var/log/container
如今，组织在收集、存储敏感的个人信息以及在外部环境（例如云）中处理、共享个人信息时， 越来越关注数据安全。这是遵守隐私法规的强需求：例如美国加利福尼亚州消费者隐私法 (CCPA)、欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 和世界各地的其他新兴法规，以及中国的《数安法》《个保法》等，都对安全处理敏感数据提出了要求。
通过这个预警系统，我们能够提前发现并主动处理对账事后异常，其技术难度并不高， 更多的讲究的是一个方法。对此方法起了一个名字叫"先知预警"，也希望此理论能对您的系统有所帮助。
刚开始收到磁盘告警的时候，怀疑是日志级别问题，业务日志输出过多导致磁盘打满。但是查看我们自己的业务日志文件目录，每个日志文件内容都不是很大。
当Broker收到生产者的消息发送请求时，会对请求进行处理，从请求中解析发送的消息数据，接下来以单个消息的接收为例，看一下消息的接收过程。 数据校验 封装消息 首先Broker会创建一个MessageExtBrokerInner对象封装从请求中解析到的消息数据，它会将Topic信息、队列ID、消息内
如果企业提供 IT 在线服务，那么可观测性能力是必不可少的。“可观测性” 这个词近来也越发火爆，不懂 “可观测性” 都不好意思出门了。但是可观测性能力的构建却着实不易，每个企业都会用到一堆技术栈来组装建设。比如数据收集，可能来自某个 exporter，可能来自 telegraf，可能来自 OTEL，
本文已收录至GitHub，推荐阅读 👉 Java随想录 微信公众号：Java随想录 原创不易，注重版权。转载请注明原作者和原文链接 目录双写一致问题缓存读写策略Cache-Aside Pattern（旁路缓存模式）Read/Write Through Pattern（读写穿透模式）Write Be
目录K8s部署EFK（elasticsearch + filebeat + kibana）日志收集一.准备镜像二.搭建Elasticsearch + kibana1.在可执行kubectl命令的服务器准备安装的yml文件2.在elasticsearch-kibana目录下创建配置文件elastics
⭐️ 本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 和 BaguTree Pro 知识星球提问。 学习数据结构与算法的关键在于掌握问题背后的算法思维框架，你的思考越抽象，它能覆盖的问题域就越广，理解难度也更复杂。在这个专栏里，小彭与你分享每场 LeetCode
摘要：本文介绍了实现分页列表缓存的三种方式。 本文分享自华为云社区《分页列表缓存，你真的会吗》，作者： 勇哥java实战分享 。 1 直接缓存分页列表结果 显而易见，这是最简单易懂的方式。 我们按照不同的分页条件来缓存分页结果 ，伪代码如下： public List getPage
摘要：快来加入云推官，开启你的技术变现之旅吧~ 活动时间 即日起 - 6月30日24点 参与活动对象 已加入华为云奖励推广计划的个人推广者 参与返现条件 加入奖励推广后，推荐好友注册并下单购买指定产品，即可获得相应返现奖励 活动奖励-基础现金奖励： 6月新加入的云推官最高奖励比例31%，单月奖励封顶
随着Java的进化过程，涌现出各种不同的垃圾回收器，从串行执行到并行执行，从高吞吐到低延迟，终极目标就是让开发人员专注于程序的代码书写而无需关注内存管理。
现象 最近收到一个慢sql工单,慢sql大概是这样：“select xxx from tabel where type = 1”。 咦，type字段明明有索引啊，为啥是慢sql呢？ 原因 通过执行explain，发现实际上数据库执行了全表扫描，从而被系统判定为慢sql。这时有一定开发经验的同事会说：
