在理想的 IaC 世界中，我们所有的基础设施实现和更新都是通过将更新的代码推送到 GitHub 来编写和实现的，这将触发 Jenkins 或 Circle-Ci 中的 CI/CD 流水线，并且这些更改会反映在我们常用的公有云中。但现实并没有这么顺利，原因可能有很多，例如： - 公司仍处于云自动化的初
本文介绍了Llama2模型集成LangChain框架的具体实现，这样可更方便地基于Llama2开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。 1.调用Llama2类 针对LangChain[1]框架封装的Llama2 LLM类见examples/llama2_for_langchain.py，调用代码如下
> 最近在学习实践精益Kanban方法，结合自己团队实践Srum的经历，整理些资料二者的差异。相较于Scrum, 我更推崇精益Kaban。 Agile是一套理论和原则，就像天边的北极星。Devops是一种软件开发和运维团队间自动化和集成过程的方法。当实现Agile和Devops方法时，Kanban和
Boost 库是一个由C/C++语言的开发者创建并更新维护的开源类库，其提供了许多功能强大的程序库和工具，用于开发高质量、可移植、高效的C应用程序。Boost库可以作为标准C库的后备，通常被称为准标准库，是C标准化进程的重要开发引擎之一。使用Boost库可以加速C应用程序的开发过程，提高代码质量和性能，并且可以适用于多种不同的系统平台和编译器。Boost库已被广泛应用于许多不同领域的C++应用程序
索引虽然能加速查询，但是会降低写操作的性能，以及耗费更多的磁盘空间。所以建立索引之前需要考虑是不是必要的。
MyBatis 在插入 Oralce 时报：ORA-01465: 无效的十六进制数字 解决方法： # 插入或更新时 String -> BLOB字段：RAWTOHEX(#{字段名}) String -> DATE：to_date(#{字段名},'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') # 查
-source 1.5 中不支持静态接口方法调用 (请使用 -source 8 或更高版本以启用静态接口方法调用) File -> Project Structure File -> Settings -> Build -> Compiler -> Java Compiler
ES使用Completion Suggest 做关键字自动补全时，实际应用中搜索性能更加高效，建议多开一个子字段，如下示例，假设要根据title字段做关键字自动补全，不要改原字段的类型，多开一个子字段title.suggest，类型设置为completion，然后之后的suggest针对title.suggest字段做操作
.net使用nacos配置，手把手教你分布式配置中心 Nacos是一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。 这么优秀的分布式服务管理平台，怎么能不接入呢？ nacos的安装和使用这里就不细说了，可以参考网上教程和官方文档。https://nacos.io/zh-cn/docs
作者：京东物流 刘红妍 导读： 在自动化测试实践中，为了更好的契合被测业务场景，需要不断优化框架分层结构。本文结合产品模块化思路，意在介绍通过策略模式改造原本复杂分支语句代码，通过理论讲解、思路分析、方案设计、及代码演示，提供自动化脚本重构的落地方案。 在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器
目前我们在构建一个多租户多产品类网站，为了让用户更好的找到他们所需要的产品，我们需要构建站内搜索功能，并且它应该是实时更新的。本文将会讨论构建这一功能的核心基础设施，以及支持此搜索能力的技术栈。
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。
没有正儿八经的设计过数据库表结构，这注定是个需要长期更新的一篇文章~ 朋友推荐了一个工具，设计表还挺好用的:EZDML，有兴趣也可以试试~ 先从登录所需要的表开始吧： 用户信息表：存储用户信息。 状态信息表：用于管理用户状态或者文章状态。（例如封禁，屏蔽，启用，禁用诸如此类的，目前的想法是这样的）
在 iOS 13 中 Apple 为 UITableView 和 UICollectionView 引入了 DiffableDataSource， 让开发者可以更简单高效的实现 UITableView、UICollectionView 的局部数据刷新。 新的刷新的方法为 apply 通过使用 app
前言 时间过得飞快，一转眼国庆假期也要过去了，再不更新博客就太咸鱼了…… 最近在开发AIHub的时候想找个C#能用的命名实体识别库，但一直没找到，AI生态方面C#确实不太丰富，这块还是得Python，但我又不想跟LLM一样用gRPC的方式来调用，感觉有点麻烦。 这时候发现好像JVM生态有不少这类NL
想必每个面过大厂的小伙伴都被考过算法，那么有没有更快了解算法的方式呢？这是一个老项目，hello-algo 用图解的方式让你了解运行原理。此外，SQL 闯关自学项目也是一个让你能好好掌握 SQL 技术的仓库。说回到面试，这个一周获得近 10k star 的 devops-exercises 定能让你好好刷一场面经。
