技术人当遇到具体问题，能给出的各种解决方案，有一种类型叫做workaround，翻译过来通常为“应变方法”、“变通方法”； 其实这种方式通常是没有找到根本的解决方案，但是为了快速恢复业务而采用的一种巧妙规避/跳过的方式。 举个具体的例子：我有测试需求要在主库创建一个新的PDB： 1.创建新的PDB
# 背景 公司之前部门拆分，但一些服务并没有拆分清楚。其中一个老服务，两个部门都在用，现在为了避免互相影响，决定克隆该服务。克隆就要克隆全套，当然也包括数据库，我们这个老服务，用的oracle，所以，就涉及到从旧的oracle中导出数据，然后再导入到另一套新的oracle实例中。 届时在线上肯定是要
在日常工作中，我们往往会遇到多个文件需要合并的情况，本文一起探讨一下利用M函数合并文件的案例。 由于需要合并的文件的格式不同，也需要选择不同的M函数来进行合并，本文将分享三个格式的合并案例。 首先介绍一下合并步骤， 1：对新建一个新查询，数据源选择为目标文件的路径。 2：点击转化数据 3：添加一个自
## 前言 众所周知，C#中有两种类型变量：那就是**值类型**和**引用类型**。对于值类型而言，copy就相当于是全盘复制了，真正的实现了复制，属于**深拷贝**；而对于引用类型而言，一般的copy只是**浅拷贝**，只是copy到了引用对象的地址，相当于值传递了一个引用指针，==新的对象通过地
转载：图灵奖得主姚期智领衔提出大模型「思维」框架！逻辑推理正确率达98%，思考方式更像人类了 前言 近日我国图灵奖得主姚期智院士团队发表首篇大语言模型论文，主要解决“让大模型像人一样思考”的问题，不仅要让大模型一步步推理，还要让它们学会“步步为营”，记住推理中间的所有正确过程。具体来说，这篇新论文提
LRU缓存替换策略 缓存是一种非常常见的设计，通过将数据缓存到访问速度更快的存储设备中，来提高数据的访问速度，如内存、CPU缓存、硬盘缓存等。 但与缓存的高速相对的是，缓存的成本较高，因此容量往往是有限的，当缓存满了之后，就需要一种策略来决定将哪些数据移除出缓存，以腾出空间来存储新的数据。 这样的策
序 微信公众号分为订阅号和服务号两种，虽然二者很大的不同，但是这两种公众号的底部却是差不多的：都有菜单栏，而且这些底部菜单也都是自定义配置的。 如CSDN的官方公众号的底部就有精彩栏目、新程序员、CSDN等菜单可供使用： 那这些菜单是如何生成的呢？微信以配置方式的不同把它分为了两类：自定义菜单、个性
Discovery第18期直播已于3月30日圆满结束，本期直播邀请天眼查做客直播间，从天眼查与华为Push用户增长服务合作历程切入，聚焦用户增长，分享提升应用活跃度和渠道ROI的经验与见解。一起来回顾本期精彩内容吧！ 【精彩对话】 Q1: 天眼查为什么选择华为Push用户增长服务实现拉新、促活和转化
最长公共子序列问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：最长公共子序列问题 CSDN：最长公共子序列问题 题目描述 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字
架构设计（三）：引入缓存 作者：Grey 原文地址： 博客园：架构设计（三）：引入缓存 CSDN：架构设计（三）：引入缓存 缓存是一个临时存储区域，如果请求的数据获取代价比较高或者数据的访问频率比较高，则会把响应结果存储在内存中，以便更快速地提供后续请求。 每次加载一个新的网页，都要执行一次或多次数
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 数据（包括股票、天气和体育比分）在不断更新为新信息时最为有用。比较通用的 JavaScript 电子表格组件，可以轻松地使用、显示并通过数据绑定提供实时数据更新。
前言 JavaScript中的浅拷贝和深拷贝是非常重要的概念，它们在处理对象和数组时具有不同的作用。在编程中，经常需要复制数据以便进行各种操作，但必须注意拷贝的方式，以确保得到预期的结果。 浅拷贝是创建一个新对象或数组，并将原始对象或数组的引用复制给它。这意味着新对象和原始对象将共享相同的内存地址，
我们现在来研究网络中的传播。事实上，在网络中存在许多从节点到节点级联的行为，就像传染病一样。这在不同领域中都有所体现，比如生物中的传染性疾病；信息技术中的级联故障与信息的传播；社会学中的谣言、新闻、新技术的传播以及虚拟市场。其中在信息技术中信息就会经由媒体来进行扩散（diffusion）。接下来我们看如何基于网络构建传播模型。以传染病为例，传染病会沿着网络的边进行传播。这种传播形成了一个传播树，也
动态链表是一种常用的动态数据结构，可以在运行时动态地申请内存空间来存储数据，相比于静态数组和静态链表，更加灵活和高效。在动态链表中，数据元素被组织成一条链表，每个元素包含了指向下一个元素的指针，这样就可以通过指针将所有元素串联起来。使用动态链表存储数据时，不需要预先申请内存空间，而是在需要的时候才向内存申请。当需要添加新的元素时，可以使用`malloc`函数动态地申请内存空间，然后将新的元素插入到
摘要：北京时间2023年1月9日，Volcano社区v1.7.0版本正式发布。 本文分享自华为云社区《Volcano 社区 v1.7.0 版本正式发布 | 云原生批量计算》，作者：华为云云原生团队 。 北京时间2023年1月9日，Volcano社区v1.7.0版本正式发布。此次版本增加了以下新特性：
人工智能、机器学习和深度学习覆盖的技术范畴是逐层递减的，三者的关系：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。 人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是最宽泛的概念，是研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学 机器学习（MachineLear
自 2014 年发布以来， JDK 8 一直都是相当热门的 JDK 版本。其原因就是对底层数据结构、JVM 性能以及开发体验做了重大升级，得到了开发人员的认可。但距离 JDK 8 发布已经过去了 9 年，那么这 9 年的时间，JDK 做了哪些升级？是否有新的重大特性值得我们尝试？能否解决一些我们现在苦恼的问题？带着这份疑问，我们进行了 JDK 版本的调研与尝试。
疯一样的向自己发问 - 剖析lsm 索引原理 lsm简析 lsm 更像是一种设计索引的思想。它把数据分为两个部分，一部分放在内存里，一部分是存放在磁盘上,内存里面的数据检索方式可以利用红黑树，跳表这种时间复杂度低的数据结构进行检索。 而当内存数据到达一定阀值的时候则会将数据同步到一个新的磁盘文件上。
微调类型简介 1. SFT监督微调：适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调，学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务，但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA微调：通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量，不改变预训练模型参数，新
本期热点速览的周榜部分的项目，基本上每周都会在 GitHub Trending 见到它们的身影，因为它们实在太火了。一般来说，这些火爆的项目大家都耳熟能详，但是为了防止有些小伙伴不怎么逛 GitHub，以及并没有翻阅之前的月刊或者是热点速览。借着这个大家不怎么搞新项目的假期，索性收集下常见的 5 个...
