Docker部署Jekyll

1. 起因 前两天终于下单买了个域名,10年的使用期限。既然有了域名,那自己的博客就可以搞起来了。 现在博客的记录用的是Jekyll+Github Pages,所以决定之后自己的博客网站也采用Jekyll来部署实现,为了之后的维护、升级,决定采用docker来部署Jekyll。 2. 部署 dock

我从 Python 潮流周刊提取了 800 个链接,精选文章、开源项目、播客视频集锦

你好,我是豌豆花下猫。前几天,我重新整理了 Python 潮流周刊的往期分享,推出了第 1 季的图文版电子书,受到了很多读者的一致好评。 但是,合集和电子书的篇幅很长,阅读起来要花不少时间。所以,为了方便大家阅读,我打算将合集进一步整理,分门别类将原始内容的标题罗列出来。 本文总计约 800 个链接

.NET 9 预览版 5 发布

微软在6月发布了.NET 9预览版的第五个版本。这个新版本的框架预计将在今年晚些时候正式发布,它是一个标准支持(STS)版本,将在2024年11月12日至2026年5月12日期间在多个操作系统上获得18个月的支持。这个预览版带来了性能改进和一些新特性,例如增强的AI能力、优先级无界通道、Search

算法金 | 时间序列预测真的需要深度学习模型吗?是的,我需要。不,你不需要?

大侠幸会,在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸,多个算法赛 Top 「日更万日,让更多人享受智能乐趣」 参考 论文:https://arxiv.org/abs/2101.02118 更多内容,见微*公号往期文章: 审稿人:拜托,请把模型时间序列去趋势!! 使用 Python 快速上手 LS

合合信息大模型“加速器”重磅上线

大模型技术的发展和应用,预示着更加智能化、个性化未来的到来。如果将大模型比喻为正在疾驰的科技列车,语料便是珍贵的“燃料”。本次世界人工智能大会期间,合合信息为大模型打造的“加速器”解决方案备受关注。 在大模型训练的上游阶段,“加速器”中的文档解析引擎将助力大模型突破在书籍、论文、研报等文档中的版面解

Python性能测试框架:Locust实战教程

01认识Locust Locust是一个比较容易上手的分布式用户负载测试工具。它旨在对网站(或其他系统)进行负载测试,并确定系统可以处理多少个并发用户,Locust 在英文中是 蝗虫 的意思:作者的想法是在测试期间,放一大群 蝗虫 攻击您的网站。当然事先是可以用 Locust 定义每个蝗虫(或测试用

Meilisearch 安装和使用教程

如今搜索功能已成为几乎所有应用不可或缺的一部分。无论是电商平台、内容管理系统,还是企业内部知识库,用户都期待能够快速、准确地找到他们需要的信息。然而,传统的搜索解决方案往往面临着诸多挑战:响应速度慢、相关性差、难以适应大规模数据、缺乏灵活性等。这些问题不仅影响用户体验,还可能导致用户流失,最终影响业

日常Bug排查-改表时读数据不一致

前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug的排查。笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧,同时顺便积累素材。 Bug现场 线上连续两天出现NP异常,而且都是凌晨低峰期才出现,在凌晨的流量远没有白天高峰期大。而出问题的接口又是通常的业务请求。于是,很自然的,我们就想凌晨有什么特殊的运维动作,翻了下时

Nuxt3 的生命周期和钩子函数(一)

摘要:本文是关于Nuxt3的系列文章之一,主要探讨Nuxt3的生命周期和钩子函数,引导读者深入了解其在前端开发中的应用。文章提供了往期相关文章链接,涉及Nuxt中间件、Composables、状态管理、路由系统、组件开发等多个方面,帮助读者全面掌握Nuxt3框架的特性和实践技巧。

整理并发布本科四年的课程资料

可恶,我的本科课程资料 repo 已发布半年,但是发现的人实在是太少了。 如此高质量的课程资料,埋没在互联网中实在可惜,于是写一篇博客引流→ tag: 东南大学 | 计算机科学与技术 | 09 系 | 2019 级 | 专业课 | 往年真题 | 课程笔记 | 期末大作业 数据结构 | 计算机组成原理

希望六月:参加阿里云 PolarDB 与「AI函数计算」动手活动,送博客园T恤

没想到今年六月是园子与阿里云的推广合作季,同时有好几个推广项目在合作,比如: 阿里云开发者社区有奖征文活动,期待您出文相助 「指间灵动,快码加编」:阿里云通义灵码,再次降临博客园 阿里云618创新加速季,5亿补贴享不停,上云礼包抢先领 再加上今天发布的 PolarDB 与 AI函数计算 动手活动,还

设计模式学习(二)工厂模式——工厂方法模式+注册表

目录工厂方法模式的瑕疵注册表 工厂方法模式的瑕疵 在前一篇笔记中我们介绍了工厂方法模式,示例的类图如下: 考虑一种情况:现在要在程序运行时,根据外部资源,动态的实例化对象。也就是说在编译期我们无法知道要实例化的对象的类型。因此在实例化的过程中,就需要加以判断。 例如,在我的例子中,要根据连接到主机的

上周热点回顾(5.27-6.2)

热点随笔: · 「废话少说,放码过来」:博客园2024夏季T恤上架预售 (博客园团队)· 从大龄程序员现状聊聊出路 (程序员半支烟)· 一文带你了解.NET能做什么? (追逐时光者)· 《HelloGitHub》第 98 期 (削微寒)· 程序员转型正当时, 35+开启第二职业 (车骑)· C#开发

通过钩子函数+Traceid实现Flask链路追踪

背景 在flask web中我们通常需要一个traceid作为调用参数传递给全链路各个调用函数 需要针对一次请求创建一个唯一的traceid:这里用uuid去简化代替 我们需要保证traceid不被污染,在每个请求期间存在,在请求结束销毁且线程独立:这里通过flask中的g对象来存储线程内的数据 由

爪哇,我初学乍道

>>上一篇(学校上课,是耽误我学习了。。) 2016年9月,我大二了。 自从我发现上课会耽误我学习,只要我认为不影响我期末学分的,我就逃课了。 绝大多数课都是要签到的,有的是老师突击喊名字,有的是手机打卡签到。 如果上课老师一开始就喊名字签到,签到环节结束,我就偷偷溜走了。 中途突击喊名字,要是被抓

利用英特尔 Gaudi 2 和至强 CPU 构建经济高效的企业级 RAG 应用

检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation,RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式,有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。 通过本文,你将了解到英特

基于Python的性能优化

通过多线程、协程和多进程可以显著提升程序的性能。多线程适用于I/O密集型任务,尽管受限于Python的GIL,但能在I/O等待期间提高并发性。协程则更为轻量和高效,特别适合处理大量异步I/O操作。

「Python实用秘技17」快速获取国内节假日安排

本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills 这是我的系列文章「Python实用秘技」的第17期,本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会,每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的

13年过去了,Spring官方竟然真的支持Bean的异步初始化了!

你好呀,我是歪歪。 两年前我曾经发布过这样的一篇文章《我是真没想到,这个面试题居然从11年前就开始讨论了,而官方今年才表态。》 文章主要就是由这个面试题引起: Spring 在启动期间会做类扫描,以单例模式放入 ioc。但是 spring 只是一个个类进行处理,如果为了加速,我们取消 spring

学校上课,是耽误我学习了。。

>>上一篇(文科生在三本院校,读计算机专业) 2015年9月,我入学了。 我期待的大学生活是多姿多彩的,我会参加各种社团,参与各种有意思的活动。 但我是个社恐,有过尝试,但还是难以融入各种社交活动。 学习,我是有想过的。 学校开设的C++课程已经上了一段时间,但我无法理解双层for循环执行过程、亦无