序 踩内存问题，大家都知道，是一个比较难分析的问题。 踩内存问题被发现，通常是程序崩溃的时候，能够生成coredump分析，知道是哪个内存被踩了，但通常是很难分析出是哪段代码出现了踩内存的问题。 本文会介绍几种分析踩内存问题的工具，有些工具是最近发现的，我还没有大量使用过，所以只是个简单的介绍，各位
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/17109943.html 最新发现一个比较有意思的库ksniff，它是一个kubectl 插件，使用tcpdump来远程捕获Kubernetes集群中的pod流量并保存到文件或输出到wireshark中，发布网络问题定位。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/273829162 注：本文比较硬核但是很值得大家花心思看完，看完你一定会有所收获的 红黑树是面试中一个很经典也很有难度的知识点，网传字节跳动面试官最喜欢问这个问题。很多人会觉得这个知识点太难，不想花太多功夫去了解，也有人会认为这个数据结构在
在硬盘不能启动的时候，就要选择用其他介质（比如光盘）进入救援模式 1、救援模式作用： 更改root密码； 恢复硬盘、文件系统操作 系统无法启动时，通过救援模式启动 2、放入系统光盘，进入BIOS，设置从光盘启动： 3、选择救援模式 “troubleshooting” ==> "Rescue a Re
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）
# Python学习之十九_程序运行时间的验证 ## 背景 ``` 最近一段时间比较忙. 而且还遇到了一个lua脚本优化redis访问的场景. 想着自己还在学习python(时断时续) 所以想借着这个场景,学习一下python连接redis,以及验证lua脚本和原生redis命令的效率问题. 虽然方
https://finance.sina.com.cn/wm/2023-02-28/doc-imyihfvp8075151.shtml ChatGPT 的爆火使得大家对 AI 进行了深度的讨论，大厂们也都在向公众展示他们所谓的 "生成性人工智能"已经准备好进入黄金时代。 近日，Meta 宣布推出大型
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
在 C# 9.0 中又诞生了比较多的特性（feature），这些特性确实大大简化了我们编码的代码量，但有一些东西改变了我们对 C# 的认知，那么本文就简单介绍下。
对于将数据以 Excel 表格文件输出，还是比较常用的，也存在诸多情况，比如列固定或不固定、数据类型为 List
在日常开发中，对于 Json 的使用还是比较频繁的，特别是 Json 对象和字符串或者实体对象之间的转换。今天一起来看下吧。
在 GO 语言中，glog 日志库还是比较常用的，下面来详细介绍下。
# 背景 上周都是查测试环境的问题，比如，我上一篇写的[问题排查：nginx的反向代理感觉失效了一样 ](https://www.cnblogs.com/grey-wolf/p/17655238.html)，就是说这个事的。在文章里，最终查到是nginx的全连接队列满了（每个监听端口有个队列，完成三
Java 中的 Comparable 和 Comparator 都是比较有用的集合排序接口，但是这俩接口使用却有着明显区别，具体使用哪一个接口，今天我们来一起了解下。 Comparable 接口 Comparable 是一个排序接口，位于 java.lang 包下面，实现该接口的类就可以进行自然排序
简介 之前我们提到了flutter提供了比较简单好用的AnimatedContainer和SlideTransition来进行一些简单的动画效果，但是要完全实现自定义的复杂的动画效果，还是要使用AnimationController。 今天我们来尝试使用AnimationController来实现一
[toc] # 简介 很多时候，我们需要一些特效功能，比如给图片做个滤镜什么的，如果是h5页面，那么我们可以很容易的通过css滤镜来实现这个功能。 那么如果在flutter中，如果要实现这样的滤镜功能应该怎么处理呢？一起来看看吧。 # 我们的目标 在继续进行之前，我们先来讨论下本章到底要做什么。最终
对于使用avalonia的时候某些功能需要到一些提示，比如异常或者成功都需要对用户进行提示，所以需要单独实现弹窗功能，并且可以自定义内部组件，这一期将手动实现一个简单的小弹窗，并且很容易自定义 创建项目 实现我们需要创建一个avaloniaMVVM的项目模板 并且取名PopoverExample 然
本篇博客只实现基本的低代码，比如新增组件，动态修改组件参数 创建项目 首先创建一个空的Blazor Server，并且命名LowCode.Web 实现我们还需要引用一个Blazor组件库，由于作者用Masa Blazor比较多所以使用Masa Blazor 安装Masa Blazor 将Masa B
评估一个训练好的模型需要评估指标，比如正确率、查准率、查全率、F1值等。当然不同的任务类型有着不同的评估指标，而HuggingFace提供了统一的评价指标工具。 1.列出可用的评价指标 通过list_metrics()函数列出可用的评价指标： def list_metric_test(): # 第4
HuggingFace本身就是一个模型库，包括了很多经典的模型，比如文本分类、阅读理解、完形填空、文本生成、命名实体识别、文本摘要、翻译等，这些模型即使不进行任何训练也能直接得出比较好的预测结果。pipeline是HuggingFace提供的一个非常实用的工具，但是封装程度太高，需要看源码才能理解其
