https://www.cnblogs.com/fengzi7314/p/16337852.html 第一步，创建deploy apiVersion: extensions/v1beta1 #k8s版本不同，api可能也不同 kind: Deployment metadata: name: myng
https://www.cnblogs.com/fengzi7314/p/16541440.html 第一步，先创建限制的规则，我这里直接在nginx默认的配置文件目录下配置，如果想自定义，需要在主配置文件添加include xx/xxx/xxx/*.conf配置 [root@node5 nginx
https://www.jianshu.com/p/9e150d72ffc9 本文分为两个部分，第一是详细讲解Redis6的--bigkeys选项相关源码是怎样实现的，第二部分为自己对--bigkeys源码的优化项目redis-bigkey-online的介绍。redis-bigkey-online
https://www.cnblogs.com/PatrickLiu/p/8508975.html 一、介绍 redis学了有一段时间了，以前都是看视频，看教程，很少看官方的东西。现在redis的东西要看的都差不多看完了。网上的东西也不多了。剩下来就看看官网的东西吧，一遍翻译，一遍测试。不错的使用体
其实“多核”这个词已经流行很多年了，世界上第一款商用的非嵌入式多核处理器是2002年IBM推出的POWER4。当然，多核这个词汇的流行主要归功与AMD和Intel的广告，Intel与AMD的真假四核之争，以及如今的电脑芯片市场上全是多核处理器的事实。接下来，学术界的研究人员开始讨论未来成百上千核的处
https://cdn.modb.pro/db/523794 读取硬盘上的数据，第一步就是找到所需的磁道，磁道就是以中间轴为圆心的圆环，首先我们需要找到所需要对准的磁道，并将磁头移动到对应的磁道上，这个过程叫做寻道。然后，我们需要等到磁盘转动，让磁头指向我们需要读取的数据开始的位置，这里耗费的时间称
https://zhuanlan.zhihu.com/p/501536618 深入理解计算机系统（原书第3版） 京东 ¥91.80 去购买 整数主要有三种表示方法：原码、反码、补码，目前的计算机都采用补码表示方法。各种表示方法的定义如下： 原码 第一位表示符号，剩余位表示数值 反码 正数的反码是其
Java进程 OOM的多种情况 摘要 OOM 其实有多种: 第一类是JVM原生自发处理的, 这种也分为多种情况. 1. 堆区使用了比较多,并且大部分对象都还有引用, GC不出来可用内存, 这是要给对象申请较大的内存空间时就会出现OOM的报错. 2. 除了IP 下一条命令指针的内存的区域, 其他任何区
https://my.oschina.net/mengshuai/blog/615333 献给默默无闻，奋斗在第一线的苦逼程序员们！ 起因 无意间翻看了之前在 Evernote 的关于服务器端记录的开发笔记，感触良多。 2009-2010 的上面记录的大多都是关于 Nginx、Apache、MySQ
一、第一种方法 利用time包： import time def test(): start_time = time.time() # 记录程序开始运行时间 s = 0 for i in range(1000000): s += 1 end_time = time.time() # 记录程序结束运行
# kafka的学习之二_kafka的压测与GUI管理 ## 第一部分创建topic ``` cd /root/kafka_2.13-3.5.0 bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 10.110.139.184:9093 --command
对于反义疑问句： # 1.反义疑问句语法规则 第一个知识点是：在反义疑问句中，前面肯定描述，反义就是否定去问；前面否定描述，反义就是肯定去问。 简单记忆口诀就是“前肯后否，前否后肯”，举例来说： ```shell He is a teacher, isn't he? 他是一名教师，不是吗？ He i
编译自官方文档。 第 1 步：获取 Kafka 下载最新版本（当前为 v3.3.1）的 Kafka 并解压： $ tar -xzf kafka_2.13-3.3.1.tgz $ cd kafka_2.13-3.3.1 第 2 步：启动 Kafka 环境 注意：本地环境必须安装了 Java 8+。 A
日常数据清洗中，利用python清洗的第一步就是读取对应文件，今天一起复盘一下数据读取环节的常规操作。 csv和xlsx格式读取类似，所以用csv做案例 X-MIND图
Python 缺失值的检测与处理，分两部分笔记，第一部分是检测缺失值部分
本文通过people_daily_ner数据集，介绍两段式训练过程，第一阶段是训练下游任务模型，第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型，来实现中文命名实体识别任务。 一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER（Named Entity Recognition）和Pos（Part-of-S
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍，但是中文预训练数据的比例依然非常少，仅占0.13%，这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力，可以采用微调和预训练两种路径，其中： 微调需要的算力资源少，能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见，
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本，引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术，将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练)；更高效的推理(基于Multi-QueryAtte
作者：郑志杰 mybatis 操作数据库的过程 // 第一步：读取mybatis-config.xml配置文件 InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml"); // 第二步：构建SqlSes
作者：董子龙 前言 记得那是2022年秋天的第一场雨，比2021年来的稍晚一些，在那个秋雨朦胧的下午，正在工位上奋笔疾书的我突然听到了前面波哥对着手机听筒说出来的"温柔"的话语：说说你了解的spring-aop。话音刚落，aop这三个字便犹如一把利剑一样狠狠的扎到了我的心上，让我的脑海中顿时浮现了当
