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
前言 K8S 性能优化系列文章，本文为第一篇：OS sysctl 性能优化参数最佳实践。 参数一览 sysctl 调优参数一览 # Kubernetes Settings vm.max_map_count = 262144 kernel.softlockup_panic = 1 kernel.sof
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
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
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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
本文分享自华为云社区《【云图说】 | 第273期 初识华为云安全云脑——新一代云安全运营中心》，作者：阅识风云。 安全云脑（SecMaster）是华为云原生的新一代云安全运营中心，集华为云三十多年安全经验，基于云原生安全，提供云上资产管理、安全态势管理、安全信息和事件管理、安全编排与自动响应等能力，
## 前言 这是StarBlog系列在2023年的第一篇更新😃~ 在之前的文章里，我们已经完成了部分接口的开发，接下来需要使用 curl、Postman 这类工具对这些接口进行测试，但接口一多，每次测试都要一个个填入地址和对应参数会比较麻烦… 我们需要一种直观的方式来汇总项目里的所有接口，并且如果
上传Git的忽略文件下载 千万不能忘记配置忽略文件，不然可能会搞得你一个项目10多个G，很烦人 先梳理下我们需要新建的项目如下。接口层一般I(i)开头，实现层不需要。后面还会增加扩展类或者其他的。 API程序层：FastEasyAPI 服务接口层：FastEasy.IService 服务实现层：Fa
最近.NET7.0和C#11相继发布，笔者也是第一时间就用上了C#11，其中C#11的有一个更新能解决困扰我多年的问题，也就是文章的标题原始字符串。 在使用C#11的原始字符串时，发现的一些有意思的东西，超出了我原本对它的期待，话不多说，我们一起来看看。 多年的困扰 我不知道大家有没有写过这样的代码
本文分享自华为云社区 《【云享问答】第3期：大模型时代，如何快速开发AI应用》，作者：华为云社区精选。 大模型快速普及应用的当下，AI浪潮汹涌而至，对于开发者来说，开发一款属于自己的AI应用并不是遥不可及。华为云AI生态技术专家、中科院计算所博士坐阵，从数据处理、算法开发、模型训练到部署，全方位拆解
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书的“第11章 FFmpeg的桌面开发”介绍了如何在Windows环境对Qt结合FFmpeg实现桌面程序，那么Windows系统通过Visual Studio开发桌面程序也是很常见的，下面就介绍如何在Visual Studio的C++工程中集成FFm
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书在第10章介绍了轻量级流媒体服务器MediaMTX，通过该工具可以测试RTSP/RTMP等流媒体协议的推拉流。不过MediaMTX的功能实在是太简单了，无法应用于真实直播的生产环境，真正能用于生产环境的流媒体服务器还要看SRS或者ZLMediaKi
Python潮流周刊从 2023.05.13 连载至今，本周即将发布第 60 期，这意味着我们又要达成一个小小的里程碑啦！ 每周坚持做分享，周复一周，这对自己的精力和意志是一项不小的挑战。于是，为了让自己获得一些仪式感，我给自己定了一个较为合理的时间目标，就是每 30 期周刊作为一季。 划分出“每一
