目前主流的第三方IO测试工具有fio、iometer和Orion，这三种工具各有千秋。 fio在Linux系统下使用比较方便，iometer在window系统下使用比较方便，Orion是oracle的IO测试软件，可在没有安装oracle数据库的情况下模拟oracle数据库场景的读写。 如下是在Li
目前在做性能分析的事情，之前没怎么接触perf，找了几篇文章梳理了一下，按照问题的形式记录在这里。 方便自己查看。 什么是perf? linux性能调优工具，32内核以上自带的工具，软件性能分析。在2.6.31及后续版本的Linux内核里，安装perf非常的容易。 几乎能够处理所有与性能相关的事件。
目前，有一些朋友和笔者一样，公司暂时没有部署powerbi服务器，但是有时也需要使用powerbi共享一些看板。 如果直接将制作好的报告直接发布在公网上，又存在一定的风险，即便可能只是公布1天。 那么有没有办法，可以让咱们的报告能在短期内受到保护呢？ 今天，我们就花1分钟来学习一下，通过书签导航设置
目前官方只提供了angular和react俩种示例,所以本教程将来讲解如何在Vue的现有项目中使用，上期已经做好了react的教材！ 准备流程 Vue 项目创建流程 使用Vue创建一个Demo项目 全部选择默认No即可 然后项目名称就用demo了 npm init vue@latest cd dem
目前我们已进入保护模式,但依然会受到限制,虽然地址空间达到了4GB,但此空间是包括操作系统共享的4GB空间，我们把段基址+段内偏移地址称为线性地址，线性地址是唯一的，只属于某一个进程。在我们机器上即使只有512MB的内存，每个进程自己的内存空间也是4GB，这是指的虚拟内存空间。一直以来我们都是在内存
目前，华为云API Explorer平台已开放API编排的邀测，开发者可在邀测期间免费体验试用。
目前，DHorse的链路追踪功能是通过SkyWalking来实现。实现原理是DHorse在部署应用时，通过指定SkyWalking的Agent来收集服务的调用链路信息。下面就来具体看一下DHorse如何使用Agent的功能。 链路追踪配置 在“系统配置”菜单，打开“链路追踪模板”菜单，如图1所示：
目前市面上充斥着大量关于跳跃表结构与Redis的源码解析，但是经过长期观察后发现大都只是在停留在代码的表面，而没有系统性地介绍跳跃表的由来以及各种常量的由来。作为一种概率数据结构，理解各种常量的由来可以更好地进行变化并应用到高性能功能开发中。本文没有重复地以对现有优秀实现进行代码分析，而是通过对跳跃表进行了系统性地介绍与形式化分析，并给出了在特定场景下的跳跃表扩展方式，方便读者更好地理解跳跃表数据
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。
目前系统中有很多需要用到延时处理的功能：支付超时取消、排队超时、短信、微信等提醒延迟发送、token刷新、会员卡过期等等。通过延时处理，极大的节省系统的资源，不必轮询数据库处理任务。 目前大部分功能通过定时任务完成，定时任务还分使用quartz及xxljob两种类型轮询时间短，每秒执行一次，对数据库造成一定的压力，并且会有1秒的误差。轮询时间久，如30分钟一次，03:01插入一条数据，正常3:3
目前大部分运营后台的设计和开发都是由后端同学来做，产品经理对界面标准要求并不高，大多数都是能用就行。其实，只要花些心思，运营后台也可以做的很美，提升运营同学的日常使用体验。下面跟大家分享两个我做的运营后台中的订单详情设计
目前为止，介绍的`numpy`数组基本都是关于数值的，其实，`numpy`本身就是一个用于数值计算的基础库。 不过，除了数值计算之外，`numpy`也能够支持**结构化数组**。 # 1. 关联不同类型数据 `numpy`的数组为了提高计算性能，要求数组的数据类型要一致。但是现实情况下，我们经常遇到
R-CNN算法是目标检测领域的开山之作，为后续发展的各种目标检测算法指明了方向。本文将基于17Flowers数据集，在Pytorch框架下实现R-CNN目标检测功能。主要内容包括选择性搜索、目标特征提取及分类、边界框回归、模型训练、检测框预测等原理及代码实现。
目前业界有70%到90%的业务是通过开源代码和第三方API来实现的，因此在现代软件系统项目开发中，API接口成为了不可或缺的组成部分。
目前，DHorse([https://gitee.com/i512team/dhorse](https://gitee.com/i512team/dhorse))只支持Ingress-nginx的Ingress实现，下面介绍Ingress-nginx的安装过程。 #### 下载安装文件 首先，需要匹
目前，推荐算法部支持了主站、企业业务、全渠道等20+业务线的900+推荐场景，通过梳理大促运营、各垂直业务线推荐场景的共性需求，对现有推荐算法能力进行沉淀和积累，并通过算法PaaS化打造通用化的推荐能力，提升各业务场景推荐赋能效率，高效赋能业务需求。
目标 保证系统不因流量过载而挂。 现状：人工限流 正常的微服务限流工具都需要人工配置：支持应用负责人事先配置限流规则（接口 + 调用方 + 限流阈值），流量在阈值以下可以正常响应，超过阈值的流量会快速失败。这种方案存在如下问题： 问题 1. 接口多，无法全面覆盖 要想保证系统不因流量过载而挂，那就需
目前，大模型的技术应用已经遍地开花。最快的应用方式无非是利用自有垂直领域的数据进行模型微调。chatglm2-6b在国内开源的大模型上，效果比较突出。本文章分享的内容是用chatglm2-6b模型在集团EA的P40机器上进行垂直领域的LORA微调。
目前在家庭物联网这一块，绝大部分的电子消费品都是基于wifi联网的设备。从商家那里达到消费者手中之后，简单开机使用无法体现其全部价值，还是需要经过消费者给设备配网的过程，把设备从信息孤岛接入互联互通的世界。
