本文是线上问题处理案例系列之一，旨在通过真实案例向读者介绍发现问题、定位问题、解决问题的方法。本文讲述了从垃圾回收耗时过长的表象，逐步定位到数据库连接池保活问题的全过程，并对其中用到的一些知识点进行了总结。
引言 net同僚对于async和await的话题真的是经久不衰，这段时间又看到了关于这方面的讨论，最终也没有得出什么结论，其实要弄懂这个东西，并没有那么复杂，简单的从本质上来讲，就是一句话，async 和await异步的本质就是状态机+线程环境上下文的流转，由状态机向前推进执行，上下文进行环境切换，
很早之前我们就聊过ToolFormer，Gorilla这类API调用的Agent范式，这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题，介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案。 真实世界的API数量庞大且多样：之前的多数工具调用论文，工具数量有限，工具相对简单具体，并且往往
核密度估计（KDE）方法，相当于用多个波包的组合形式来近似一个真实的概率密度，以获得一个连续可微分的概率密度函数。本文通过一些简单的概率分布的示例，演示了一下KDE的使用方法。其实KDE的思想在很多领域都会以不同的形式出现，是一个比较基础的概率分布近似手段。
https://www.cnblogs.com/alongdidi/p/rabbitmq_overview.html 原作者写的真好. 前言 本人是一名运维工程师，在此公司接触到 RabbitMQ ，平时针对此软件的工作内容就是集群的安装以及配置监控等，对其的理解也仅仅是知道其是一种消息队列的服务，
https://cloud.tencent.com/developer/article/1991011 千亿级参数AI大模型，竟然真的能获取代码了？！ 一觉醒来，AI圈发生了一件轰动的事情—— Meta AI开放了一个“重达”1750亿参数的大语言模型OPT-175B，不仅参数比GPT-3的3750
循环语句（While）一种基本控制结构，它允许程序在条件为真的情况下重复执行一段代码块，直到条件为假为止。循环语句在处理需要重复执行的任务时非常有用，它可以让程序更加高效地处理大量数据或者重复性操作。一般来说，While循环由一个条件表达式、一个代码块组成。在每次循环迭代开始时，程序会首先检查条件表达式的值，如果为真，则执行代码块，然后再次检查条件表达式的值。只要条件表达式为真，循环就会一直继续执
现在已经到了面试招聘比较火热的时候，后续会分享一些面试真题供大家复习参考。准备面试的过程中，一定要多看面经，多自测！ 今天分享的是一位贵州大学的同学分享的快手一面面经。 快手一面主要会问一些基础问题，也就是比较简单且容易准备的常规八股，通常不会问项目。到了二面，会开始问项目，各种问题也挖掘的更深一些
本篇作为 OPPO主题组件调试与预览 文档的补充，因为它真的很简单而且太老，一些命令已发生变化😪 1. 调试前准备 1. PC 端下载 adb命令工具 下载 https://adbdownload.com/，或从其他地方下载也可 解压，放在你想放的文件夹下 配置环境变量 右键 我的电脑/此电脑 选
摘要：企业版性能指标达到业界TOP1，行业领先30%，内核态实现真正多线程。 一．背景介绍 近年来，随着各行业业务需求急速增加，数据量和并发访问量呈指数级增长，原来只能依附于关系型数据库的传统“缓存”逐渐难以支撑上层业务，开源Redis也面临着如“容量有限”、 “可靠性有限”、 “数据重复拷贝，成本
前段时期我负责部门内部主干开发落地相关事宜，这个过程中，也真真切切的体会到了多人开发过程中，面对特性分支管理中，大家遇到的一些困扰，尤其面对敏捷迭代的开发方式，合并冲突，集成测试，代码重用等方面，都与高效两个字背离。当然，我在推进主干开发过程中，也遇到了一些问题和坎坷，在这里，集中的做一次分享。
先说损失，被刷了 70 多RMB，还好止损相对即时了，亏得不算多，PCDN 真可恶啊。 600多G流量，100多万次请求。 怎么发现的 先是看到鱼皮大佬发了一篇推文突发，众多网站流量被盗刷！我特么也中招了。 抱着看热闹的心情点开阅读了。。。心想，看看自己的中招没，结果就真中招了 。 被盗刷资源分
一：背景 1. 讲故事 早就听说过有什么 网络边缘计算，这次还真给遇到了，有点意思，问了下 chatgpt 这是干嘛的 ? 网络边缘计算是一种计算模型，它将计算能力和数据存储位置从传统的集中式数据中心向网络边缘的用户设备、传感器和其他物联网设备移动。这种模型的目的是在接近数据生成源头的地方提供更快速
只有让LLM（大模型）学会使用工具，才能做出一系列实用的AI Agent，才能发挥出LLM真正的实力。本篇，我们让AI Agent使用更多的工具，比如：外部搜索、分析CSV、文生图、执行代码等。
一、概述 在一般形式的回归问题中，会得到系列的预测值，它们与真实值（ground truth）的比较表征了模型的预测能力，为有效量化这种能力，常见的性能评价指标有可解释方差（EVS）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。值得一提的是，回归问题分单输
title: llama3源码解读 tags: DL 本来不是很想写这一篇，因为网上的文章真的烂大街了，我写的真的很有可能没别人写得好。但是想了想，创建这个博客就是想通过对外输出知识的方式来提高自身水平，而不是说我每篇都能写得有多好多好然后吸引别人来看。那作为对整个合集内容的完善，这篇博客会解析现在
最近还是很喜欢用golang来刷算法题，更接近通用算法，也没有像动态脚本语言那些语法糖，真正靠实力去解决问题。 下面这道题很有趣，也是一道链表题目，具体如下： 24. Swap Nodes in Pairs Solved Medium Topics Companies Given a linked
好家伙,本篇介绍如何实现"改" 我们先来看看效果吧 (这可不是假数据哟,这是真数据哟) (忘记录鼠标了,这里是点了一下刷新) First Of All 我们依旧先来理一下思路: 首先在"管理"页面中,我能看到所有的书本信息, 随后,在每一个信息后都有对应的"修改按钮" 当我点击这个按钮时,我要①拿到
https://blog.csdn.net/tony_vip/article/details/105484217?spm=1001.2014.3001.5502 光线在真空中，折射率为1，其光速为c=30万公里/秒；当光在其他介质里来面传播，其介质折射自率为n,光在其中的速度就降为 v=c/n;光纤
https://www.jianshu.com/p/80a779b3bf20 问题描述 今日在线上查询nginx日志文件的用户真实IP时，发现remote_addr和XFF地址一模一样，这点让我很是不理解，正常来讲remote_addr应该获取到的是上一个节点转发的IP地址，我们却是获得了用户的真实
