一.安装及编译流程 1.下载LTP LTP 项目目前位于 GitHub，项目地址：https://github.com/linux-test-project/ltp 。 获取最新版可以执行以下命令： git clone https://github.com/linux-test-project/lt
https://xie.infoq.cn/article/7026237b455c7d62f33afc4a9 NVMe 的由来 目前机械硬盘大多数使用 SATA (Serial ATA Advanced Host Controller Interface) 接口，接口协议为 AHCI，是 Intel
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
第二讲 Kafka架构 课程大纲 课程内容 学习效果 掌握目标 Kafka架构 Kafka就 掌握 Kafka ack Exactly once Kafka log Kafka log 掌握 Kafka log合并 Flume消息flush和Retention Kafka Leader Electi
第一讲 Kafka基础操作 课程大纲 课程内容 学习效果 掌握目标 Kafka简介 消息队列 掌握 Kafka简介 Kafka分布式环境 Kafka操作 Kafka shell 掌握 Kafka api Flume整合kafka 一、Kafka简介 （一）消息队列 1、为甚要有消息队列 2、消息队列
一、 确定优化目标 优化前，我会先问问自己，网络性能优化的目标是什么？实际上，虽然网络性能优化的整体目标，是降低网络延迟（如 RTT）和提高吞吐量（如BPS 和 PPS），但具体到不同应用中，每个指标的优化标准可能会不同，优先级顺序也大相径庭。 拿NAT 网关来说，由于其直接影响整个数据中心的网络出
https://xie.infoq.cn/article/7f178e0a1315f758d77c6c2bb 背景 公司的 gitlab 目前都是直接存储在物理盘上，为了确保数据不会丢失，需要重复多次备份到不同的地方，备份的过程中会有多次 IO，影响机器的性能，且随着数据量的增长，备份所需的时间也越
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://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/configure-memory-usage 目前 TiDB 已经能够做到追踪单条 SQL 查询过程中的内存使用情况，当内存使用超过一定阈值后也能采取一些操作来预防 OOM 或者排查 OOM 原因。你可以使用系统变量 t
https://www.cnblogs.com/the-tops/p/8798630.html 暂时目前的环境处理方法比较简单： 在root用户下添加计划任务： */10 * * * * sync;echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches; 每十分钟执行一次，先将脏数据写回
指定特定IP走特定网卡的方法 背景 目标: 能够在有VPN以及多个网卡的情况下, 使用特定的IP地址进行登录服务器. 作用: 便于审计以及安全管理, 避免出现安全风险. 方式方法: route 命令设置 VPN客户端的单独设置等 route命令 route命令是一个用于查看和操作网络路由表的命令。它
系列文章概述 通过一系列 Wireguard 文章，我们期望达到以下目的： 掌握知识： 什么是 VPN 什么是 WireGuard WireGuard 核心概念 什么是 Netmaker？为什么要用 Netmaker？Netmaker 和 WireGuard 的关系是什么？ 动手目标： 安装 Wir
生成树欺骗攻击与防御策略 工作目的 掌握交换机生成树选举的过程、欺骗原理、攻击过程和防范策略 任务分析 生成树的端口有五种状态。交换机的边缘端口不接收BPDU，选举时直接从堵塞状态转变为转发状态，不参与生成树的选举过程，默认情况下，交换机的所有端口均为非边缘端口，为避免生成生成树欺骗攻击，可以将交换
# 无所畏惧的求和题解 > 本题是本人目前出的题中难度最高的题。 > > 加强版紫色是肯定可以的。 > > 题目链接：[无所畏惧的求和 - 洛谷](https://www.luogu.com.cn/problem/U289496) > > 尽情享受吧！ 这道题其实做法有很多： - 待定系数法 + 矩
原型模式（Prototype Pattern）是一种创建型设计模式，其主要目的是通过复制现有对象来创建新对象，而不是使用构造函数。原型模式将对象的创建委托给原型对象，通过克隆（复制）来生成新对象，这种方式可以避免对象的重复初始化，提高性能，并使对象的创建更加灵活和动态。
GaussDB(DWS)支持多种兼容模式，为了兼容目标数据库，各模式之间或多或少存在一些行为差异。这里分享一个mysql兼容模式下的表达式函数因不同写法引发的结果差异案例。
再来一次优化，方向是质因数计算逻辑，目标是明显提升排名
吞吐量和停顿时长，这两个优化目标是有冲突的。那么有没有可能提高吞吐量而不影响停顿时长，甚至缩短停顿时长呢？答案是有可能的，提高内存占用（Memory Footprint）就有可能。
