项目中有一个批处理任务，用来删除数据库中过期的数据（包括说话人的语音、模型、记录等），当程序被分布式部署后，就会有多个批处理线程同时进行删除，不过不同的线程，会根据元信息表得到不同的说话人信息，从而删除不同的数据，并不存在竞争的问题，但是，当项目使用oracle数据库在线上运行时，却频繁出现了ORA
https://docs.openeuler.org/zh/docs/22.03_LTS_SP1/docs/A-Tune/%E8%AE%A4%E8%AF%86A-Tune.html 认识A-Tune 简介 架构 支持特性与业务模型 简介 操作系统作为衔接应用和硬件的基础软件，如何调整系统和应用配置，
https://zhuanlan.zhihu.com/p/447836322 目录 收起 一、XLNet的优势 1）独得AR与AE两大绝学 2）集成了Tansformer-XL 二、XLNet的结构特点 1） 置换语言模型（PermutationLanguage Modeling，PLM） 2）
LVS入门篇（三）之LVS的工作模式和调度算法 https://www.cnblogs.com/linuxk/p/9358512.html 1、NAT模型 （1）原理图： ①.客户端（200.10.10.1）将请求发往前端的负载均衡器（114.100.80.10），请求报文源地址是CIP(客户端IP
https://www.jianshu.com/p/6daf35cbc46a ChatGPT的论文目前还没有发布，在其官方博客（https://openai.com/blog/chatgpt/）中对方法有这样的简述： 我们使用来自人类反馈的强化学习（RLHF）来训练这个模型，使用与Instructi
什么是RLHF？ **字面翻译：**RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ，即以强化学习方式依据人类反馈优化语言模型。 强化学习从人类反馈（RLHF）是一种先进的AI系统训练方法，它将强化学习与人类反馈相结合。它是一种通过将人类训练师的智
`https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8B%E8%BD%BD` 以ChatGPT、GPT-4等为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）掀起了新一轮自然语言处理领域
【本文正在参与炫"库"行动-人大金仓有奖征文】 开发者请集结丨炫“库”行动——2021人大金仓征文大赛悬赏万元等你来！ 最近一直在研究 Oracle 的 AWR 报告，觉得它功能很强大，尤其是 DB Time 模型和等待事件能够让性问题的分析变得十分方便，再也不需要依赖大量的运维脚本去分析和定位问题
https://wenfh2020.com/2021/09/25/thundering-herd/ 惊群比较抽象，类似于抢红包 😁。它多出现在高性能的多进程/多线程服务中，例如：nginx。 探索惊群 系列文章将深入 Linux (5.0.1) 内核，透过 多进程模型 去剖析惊群现象、惊群原理、惊
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/benchmark-tidb-using-tpcc TPC-C 是一个对 OLTP（联机交易处理）系统进行测试的规范，使用一个商品销售模型对 OLTP 系统进行测试，其中包含五类事务： NewOrder – 新订单的生成
https://zhuanlan.zhihu.com/p/631823381 数据生成的目的是依据某个数据模型，从原始数据通过计算得到目标系统所需要的符合该模型的数据。数据生成与数据模型是分不开的，数据生成的结果应该符合某个数据模型对于数据的具体要求。所以，随着数据模型的发展，数据生成的方法相应地也
https://zhuanlan.zhihu.com/p/499313638 Redis作为NoSQL领域的代表，拥有很高的读写性能，支持比较丰富的数据类型，但是Redis也存在一些缺陷。 l 内存数据库，容量有限，成本很高 l 主从复制模型，存在数据丢失的风险 l 自身备份代价很大 l 集群模式存
###背景 前一段时间ChatGPT类的应用十分火爆，这类应用在回答用户的问题时逐字打印输出，像极了真人打字回复消息。出于对这个效果的兴趣，决定用WPF模拟这个效果。 >真实的ChatGPT逐字输出效果涉及其语言生成模型原理以及服务端与前端通信机制，本文不做过多阐述，重点是如何用WPF模拟这个效果。
阿里云物联网平台专用工具基本涵盖了阿里云物联网平台提供你主要管理功能，可以方便创建产品、设备、物模型，查看设备实时属性，事件，发送服务和查看服务日志等等
2023年，网络安全仍然是企业在加强数字防御任务中的重点。随着勒索软件攻击持续上升，零信任模型变得更加普遍，越来越多的公司开始使用在线技术来自动化他们的运营，而这也导致大量数据存在于互联网中，在一定程度上造成了数据的泄露和失窃，这对于小型企业、个人和大公司来说竟已经是司空见惯的事情。在2022年第一
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 为何产生过度拟合 我们在做数据分析建模，或是量化策略回测的过程中，会模型在训练时过度拟合了历史数据（回测），导致在新数据上的预测（实盘）效果不佳。造成这种现象有以下几种原因： 一是这可能是因为模型过于复杂
Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2：数据持久化提高可用性 Redis系列3：高可用之主从架构 Redis系列4：高可用之Sentinel(哨兵模式） Redis系列5：深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致：Redis6.0的多线程模型 追求性能极致：客户端缓
