# 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
# ChatGPT学习之_shell脚本一例-查找版本冲突的第三方jar包 ## 背景 ``` 自从换了Java后 产品里面用到了非常多的第三方组建,也就是很多jar包. 产品内的研发规范要求, jar包不能带版本号和snapshot的标识 必须使用原始的文件名, 避免有多个版本导致java类加载器
前言 K8S 性能优化系列文章，本文为第三篇：Kubernetes 大型集群 CIDR 配置最佳实践。 系列文章： 《K8S 性能优化 - OS sysctl 调优》 《K8S 性能优化 - K8S APIServer 调优》 CIDR 配置 在安装大型集群或将现有的集群扩展到较大规模时，在安装集群
前言 K8S 性能优化系列文章，本文为第二篇：Kubernetes API Server 性能优化参数最佳实践。 系列文章： 《K8S 性能优化 - OS sysctl 调优》 参数一览 kube-apiserver 推荐优化的参数如下： --default-watch-cache-size：默认值
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
本文为系列文章-Grafana GaC(Grafana 即代码） 的第二篇 - Grafana Terraform Provider 基础。
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
# 背景 本篇是c3p0连接泄露问题的第二篇，在前面一篇里面，大体介绍了问题，问题就是，我们发现线上服务不响应的原因是拿不到连接。而为啥拿不到连接呢，因为空闲链表为空，那么为什么空闲链表为空呢？ 这个我一开始的猜测就是，估计是某处代码从连接池里获取了连接，用完了没有归还，那么，怎么才能找到这些罪恶的
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
https://www.cnblogs.com/simone331/p/17218019.html 在上一篇中，我们计算了两点的距离（链接为上篇文章），但是具体业务中，往往会存在一次性计算多组，上百甚至上千的距离。 所以我们需要利用python函数，批量去处理和传参，批量计算距离。前面的操作去第一篇
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
11月15日，HMS Core手语服务在2022（第二十一届）中国互联网大会 “互联网助力经济社会数字化转型”案例评选活动中，荣获“特别推荐案例”。 经过一年多的技术迭代和经验积累，HMS Core手语服务已与多个行业的开发者合作，将AI手语翻译能力应用在了教育、社交、新闻、政务办理等场景，助力开发
PeFile模块是`Python`中一个强大的便携式第三方`PE`格式分析工具，用于解析和处理`Windows`可执行文件。该模块提供了一系列的API接口，使得用户可以通过`Python`脚本来读取和分析PE文件的结构，包括文件头、节表、导入表、导出表、资源表、重定位表等等。此外，PEfile模块还可以帮助用户进行一些恶意代码分析，比如提取样本中的字符串、获取函数列表、重构导入表、反混淆等等。PE
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
InnoDB存储引擎最早由Innobase Oy公司开发（属第三方存储引擎）。从MySQL 5.5版本开始作为表的默认存储引擎。该存储引擎是第一个完整支持ACID事务的MySQL存储引擎，特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读，非常适合OLTP场景的应用使用。目前也是应用最广泛的存储引擎。
