摘要 最近有多个项目出现过因为序列号导致系统吞吐量上不去 性能下降的情况. 晚上想着学习总结一下, 已备忘, 避免后续继续掉坑里. 学习资料来源: https://cdn.modb.pro/db/516085 https://www.cnblogs.com/diabloxl/p/3623640.ht
containerd相关 一、修改containerd配置文件，添加私有仓库配置 查看containerd的默认配置 containerd config default k3s集群配置文件位置： /etc/rancher/k3s/registries.yaml /var/lib/rancher/k3
https://www.cnblogs.com/bonelee/p/6323587.html iostat是I/O statistics（输入/输出统计）的缩写，iostat工具将对系统的磁盘操作活动进行监视。它的特点是汇报磁盘活动统计情况，同时也会汇报出 CPU使用情况。同vmstat一样，ios
https://www.jianshu.com/p/9737cbe33304 chroot chroot就是可以改变某进程的根目录,使这个程序不能访问目录之外的其他目录。Docker是利用Linux的Namespace、Cgroups和联合文件系统三大机制来保证实现的,它的原理是使用Namespac
PD相关 Grafana 监控 PD —> PD Dashboard 是否存在异常状态的TiKV Grafana 监控 PD —> Region health 大表清理后，出现了大量的空region, 空的region会干扰pd的调度。所以要及时的merge Grafana 监控 PD —> Sta
资源相关 Grafana监控 TiKV-Details —> Cluster - Store Size / Available Size Grafana监控 TiKV-Details —> Cluster - Cluster - CPU/Memory/IO Util Grafana监控 TiKV-D
关于协调世界时UTC、北京时间、本机时间，如何转成想要的格式，以及时间与时间戳互相转换，这里都有。
前言 相信很多同学对MongoDB这个非关系型数据库都应该挺熟悉的，在一些高性能、动态扩缩容、高可用、海量数据存储、数据价值较低、高扩展的业务场景下MongoDB可能是我们的首选，因为MongoDB通常能让我们以更低的成本解决问题（包括学习、开发、运维等成本）。接下来的一个月博主将会从基础出发，编写
与堆和堆排序相关的问题 作者：Grey 原文地址： 博客园：与堆和堆排序相关的问题 CSDN：与堆和堆排序相关的问题 堆结构说明 堆结构就是用数组实现的完全二叉树结构，什么是完全二叉树？可以参考如下两篇博客： 使用二叉树的递归套路来解决的问题 快速求完全二叉树的节点个数 完全二叉树中如果每棵子树的最
作者：李玉亮 引言 数据库事务与大多数后端软件开发人员的工作密不可分，本文从事务理论、事务技术、事务实践等方面对常用的相关事务知识进行整理总结，供大家参考。 事务理论介绍 事务定义 在数据库管理系统中，事务是单个逻辑或工作单元，有时由多个操作组成，在数据库中以一致模式完成的逻辑处理称为事务。一个例子
定义： 相同文档结构（Mapping）文档的结合 由唯一索引名称标定 一个集群中有多个索引 不同的索引代表不同的业务类型数据 注意事项： 索引名称不支持大写 索引名称最大支持255个字符长度 字段的名称，支持大写，不过建议全部统一小写
引言 相信巨硬，我们便一直硬。Net版本到现在已经出了7了，8也已经在预览版了，相信在一个半月就会正式发布，其中也有很多拭目以待的新功能了，不仅仅有Apm和Tap的结合，TaskToAscynResult，以及UnsafeAccessor用来获取私有变量，性能比反射,EMIT更高，还有针对Async
摘要：相比于传统的软件开发，AI开发存在以下4个痛点：算法繁多；训练时间长；算力需求大；模型需手动管理，我们可以使用云上AI开发的方式来缓解以上4个痛点。 本文分享自华为云社区《git clone开启云上AI开发》，作者：ModelArts开发者。 已发布地址：https://developer.h
摘要：相比于传统的微服务架构，云原生和 serverless 技术更加灵活、高效，能够更好地满足用户的需求。 本文分享自华为云社区《《凤凰架构》学习和思考——云原生时代的服务架构演进史》，作者：breakDawn。 随着云原生的概念越来越火，服务的架构应该如何发展和演进，成为很多程序员关心的话题。大
摘要：相信未来REST规范将会变得更加流行和普及。 本文分享自华为云社区《云原生时代，远程服务调用和RESTful，如何分析和抉择？》，作者：breakDawn 。 随着云原生的概念越来越火，服务的架构应该如何发展和演进，成为很多程序员关心的话题。大名鼎鼎的《深入理解java虚拟机》一书作者于21年
摘要：相比于Q learning，DQN本质上是为了适应更为复杂的环境，并且经过不断的改良迭代，到了Nature DQN（即Volodymyr Mnih发表的Nature论文）这里才算是基本完善。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[4.1]：深度Q网络-DQN项目实战CartP
Notion相信大家都不陌生了，一款非常好用的笔记软件，TJ君也一直在用来记笔记和写文章。关于Notion的替代品，之前有给大家推荐AFFiNE ，但这个还是一个比较成型的软件。 那么如果想开发一个类Notion的工具，又或者在自己的应用中增加一个类Notion的内容编辑功能，是否有好用的开源工具呢
# 决策树相关概念及简单实现 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3（信息增益）, C4.5（信息增益率）和CART（Gini系数）等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 构造树的基本想法
论文提出了一种可扩展的多数据集目标检测器(ScaleDet)，可通过增加训练数据集来扩大其跨数据集的泛化能力。与现有的主要依靠手动重新标记或复杂的优化来统一跨数据集标签的多数据集学习器不同，论文引入简单且可扩展的公式来为多数据集训练产生语义统一的标签空间，通过视觉文本对齐进行训练，能够学习跨数据集的
翻遍整个互联网，我发现，关于领域驱动设计，大家都**理解错了**。 今天，我们尝试通过一篇文章的篇幅，给大家展示一个完全不同的视角，把“领域驱动设计”这六个字解释清楚。 ## 领域驱动设计学习资料现状 领域驱动设计的概念提出已经有20年的时间了，整个互联网充斥着大量书籍、文章和视频教程，这里我列举几
