本文主要从设计与原理方面分享优化过程中的思考，不涉及具体的代码实现。在分析过程中我会写一些当时思考的问题，在看后续答案时可以自己也先思考一下 老的限流方案 首先讲解一下原本网关限流功能的实现方案，省略其中的白名单，黑名单，令牌桶算法实现等一些细节 限流策略中包含多种策略，比如根据用户维度限流，ip维
在了解一些概念之前一直看不懂上交22年开源的TRTModule.cpp和.hpp，好在交爷写的足够模块化，可以配好环境开箱即用，移植很简单。最近稍微了解了神经网络的一些概念，又看了TensorRT的一些api，遂试着部署一下自己在MNIST手写数字数据集上训练的一个LeNet模型，识别率大概有98.
明确系统提供了哪些日志，cpu、meminfo、app、log等，我们怎么看日志，看日志的三步骤，怎么用工具提高分析日志的效率，bugreport和chkbugreport。
大家好，我是狂师！ 今天，我想和大家分享一个有些震撼、但也是我深思熟虑后做出的决定——我裸辞了！对，正如文章标题一样，你没看错，我裸辞了！ 很多人第一时间可能会很诧异，你的工作不是挺好的吗？而且近几年经济形势又不怎么好，为什么选择这个时候辞职呢？ 今天趁着这个机会，就来给大家好好聊聊我裸辞背后的一些
众所周知,对于前端来说css是最难的了，如果你遇到了一个脑洞大奇思妙想的产品，那就更难了。 很不巧，了不起就经受过这样的痛苦，产品经理看了HarmonyOS4的发布会，脑子一热就让设计师出了一套膨胀蓬松的UI 了不起经过调研，查找了上百个样式组件库，终于找到了一款合适的样式库——clay.css c
一：背景 1. 讲故事 前些天有位朋友找到我，说他的软件在客户那边不知道什么原因崩掉了，从windows事件日志看崩溃在 clr 里，让我能否帮忙定位下，dump 也抓到了，既然dump有了，接下来就上 windbg 分析吧。 二：WinDbg 分析 1. 为什么崩溃在 clr 一般来说崩溃在clr
T恤是今年园子周边的重头戏，经过三版设计（1，2，3），差点没戏，还好我们没有放弃，回归最初的设计，终于上架等穿上它的你。 在第三版设计预览发布之后，我们开始打样看实物效果，收到样品后，我们被星星的可爱惊呆了，比设计图中还要可爱的多，穿上它仿佛一下回到了童年。 为了让星星成为T恤主题唱独角戏，我们正
使用Docker安装Odoo 17(非Docker Compose) 前言 最近在学习Odoo,先是windows 安装企业版，多年不用windows的服务器操作系统，一看windows的ECS那么贵就想折腾一下用linux服务器来跑Odoo社区版.于是开始实践，这篇文件只记录结果。其中趟坑的滋味暂
这是一个系列文章《如何从零开始实现TDOA技术的 UWB 精确定位系统》第6部分。 重要提示（劝退说明）： Q：做这个定位系统需要基础么？ A：文章不是写给小白看的，需要有电子技术和软件编程的基础 Q：你的这些硬件/软件是开源的吗？ A：不是开源的。这一系列文章是授人以“渔”，而不是授人以“鱼”。文
开心一刻 其实追女生，没那么复杂 只要你花心思，花时间，陪她聊天，带她吃好吃的，耍好玩的，买好看的 慢慢你就会发现什么叫做 打水漂 不说了，我要去陪她看电影了 前情回顾 异构数据源同步之数据同步 → datax 改造，有点意思 主要讲到了2点 去 Python，直接在命令行用 java 命令来启动
代码 kubernetes 1.26.15 问题 混部机子批量节点NotReady（十几个，丫的重大故障），报错为： 意思就是 rpc 超了，节点下有太多 PodSandBox，crictl ps -a 一看有1400多个。。。大量exited的容器没有被删掉，累积起来超过了rpc限制。 PodSa
目录1. RBD1. RBD特性2. 创建rbd池并使用2.1 创建rbd2.2 创建用户2.3 下发用户key与ceph.conf2.4 客户端查看pool2.5 创建rbd块2.6 映射rbd并挂载先看一下块设备2.7 开机自动映射2.8 rbd create参数2.9 rbd映射基本操作3.
开心一刻 去年在抖音里谈了个少妇，骗了我 9 万 后来我发现了，她怕我报警 她把她表妹介绍给我 然后她表妹又骗了我 7 万 DataX DataX 是什么，有什么用，怎么用 不做介绍，大家自行去官网（DataX）看，Gitee 上也有（DataX） 你们别不服，我这是为了逼迫你们去自学，是为了你们好
写在前面 在大约一个月前，我在掘金上发了《我一个测试仔，做了20多天开发的感受......》这样一篇文章。 在文末我看到了很多评论，虽然，我没有给出任何回应，但每一条评论都有认真看，真的很感谢每一位朋友的关注。 向钱看齐，向钱看 这是评论区中，很多人的看法，都是本着自身利益最大化原则，一点毛病也没有
热点随笔： · 博客园商业化之路：融资做与众不同的众包平台，让开发能力成为一种服务 (博客园团队)· C#.NET体系图文概述—2024最全总结 (安木夕)· 博客园商业化之路-众包平台：从第一单看基于「开发任务」的定位 (博客园团队)· C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架2024年4
一、写在开头 我们在上一篇文章中提到了通过EasyExcel处理Mysql百万数据的导入功能（一键看原文），当时我们经过测试数据的反复测验，100万条放在excel中的数据，4个字段的情况下，导入数据库，平均耗时500秒，这对于我们来说肯定难以接受，今天我们就来做一次性能优化。 二、性能瓶颈分析 一
这道题其实挺有意思，多测里面还套了个多测。 思路就是用向量模拟删除过程，具体请看代码里的注释。 #include using namespace std; int k,q,a[105]; void solve() { int n; cin>>n; vector
LM出来后对爬虫程序有了新的要求，LLM也给爬虫带来了新的解决方案，本文分析Jina Reader和ScrapeGraphAI两块具有代表性的LLM时代的抓取工具功能、实现原理，带你看LLM时代的爬虫工具
写在前面 自从上一篇文章发出来之后，不少小伙伴开始用VuePress搭建自己的个人网站。 如果小伙伴也想用VuePress零代码零成本搭建个人网站，可以看过来 传送门 怎么零代码零成本搭建个人网站 当然了，也有小伙伴私信问我： 还有没有其他博客框架推荐，VuePress搭建起来的个人网站太文
时间序列数据是数据分析中经常遇到的类型，为了更多的挖掘出数据内部的信息，我们常常依据原始数据中的时间周期，将其转换成不同跨度的周期，然后再看数据是否会在新的周期上产生新的特性。 下面以模拟的K线数据为例，演示如何使用pandas来进行周期转换。 1. 创建测试数据 首先创建测试数据，下面创建一天的K
