JVM内存配置的再次思考 摘要 最近研究过不少内存分配相关的处理 今天晚上突然感觉还不是非常系统. 还是想能够细致的在学习一下. 希望能够慢慢的拾遗,提高自己 操作系统内存的使用情况 本文主要想思考linux相关的. 暂时不考虑Windows相关的机器配置. 也不考虑混用的情况 仅考虑专用的应用服务
Redis命令监控与简单分析 前言 为了能够快速识别分析redis的命令 自己在环境上面进行了一些简单的跟踪以及脚本 这里不全是进行metrics, 细致到具体的命令分析 脚本部分-1 mkdir -p /redismonitor/ cd /redismonitor/ find . -mtime +
# Oracle AWR学习之二-ChatGPT提升效率之n ## 背景 ``` 之前生成awr报告比较麻烦, 想着能够一键生成. 再辅以部分shell或者是python处理就可以进行细致的分析. 这一块其实还是比较简单的, 在ChatGPT加持下的确能够极大的提高自己的工作效率. 但是怀疑国内的学
`https://blog.csdn.net/bandaoyu/article/details/106750990` 目录 有什么用？ 1、文件映射 2、分配内存（匿名文件映射） mmap基础概念 mmap内存映射原理 mmap和常规文件操作的区别 mmap优点总结 mmap相关函数 mmap使用细
Exemplars 简介 Exemplar 是用一个特定的 trace，代表在给定时间间隔内的度量。Metrics 擅长给你一个系统的综合视图，而 traces 给你一个单一请求的细粒度视图；Exemplar 是连接这两者的一种方式。 假设你的公司网站正经历着流量的激增。虽然超过百分之八十的用户能够
上篇文章 - [源端为备库的场景下Duplicate失败问题](https://www.cnblogs.com/jyzhao/p/17420831.html) 我只在中间备库环境应用了PSU，解决了级联备库从中间备库duplicate数据库的问题： 细心的朋友已经发现，因为是备库环境，并没有做数据库
前言 今天我们将探讨C#中两个常用的字符串处理方法：IsNullOrEmpty和IsNullOrWhiteSpace。这两个方法在处理字符串时非常常见，但是它们之间存在一些细微的区别。在本文中，我们将详细解释这两个方法的功能和使用场景，并帮助您更好地理解它们之间的区别。 IsNullOrEmpty
信息化时代，外部市场环境不断变化，企业数字化营销转型进程加快。数据孤岛的打破以及细颗粒级的用户精细化运营帮助越来越多的开发者实现业务增长。 本文我们将介绍如何以华为分析服务的预测能力为前提，结合实际场景，通过Push、应用内消息、远程配置等多样化的用户触达方式，多触点运营促进业务的可持续增长。 场景
设计模式学习（十二）：享元模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（十二）：享元模式 CSDN：设计模式学习（十二）：享元模式 享元模式 享元模式是一种结构型模式。 一个应用场景是：运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象。主要解决 在有大量对象时，有可能会造成内存溢出，我们把其中共同的
Matplotlib 文本和标注可以为数据和图形之间提供额外的信息，帮助观察者更好地理解数据和图形的含义。 文本用于在图形中添加注释或提供更详细的信息，以帮助观察者理解图形的含义。标注则是一种更加细粒度的文本信息，可以被用来为特定的数据点或区域提供更详细的信息。 本篇通过示例依次介绍文本和标注的常用
APC（Asynchronous Procedure Call）异步过程调用是一种`Windows`操作系统的核心机制，它允许在进程上下文中执行用户定义的函数，而无需创建线程或等待OS执行完成。该机制适用于一些频繁的、短暂的或非常细微的操作，例如改变线程优先级或通知线程处理任务。在`APC机制`中，当某些事件发生时（例如文件IO，网络IO或定时器触发），这些事件将被操作系统添加到一个`APC队列`
https://www.bilibili.com/video/BV1w54y1Q7cZ?p=6 星空背景绘制 绘制矩形框 背景不再被拖动 处理前先复制一份，用于后面做激光效果 星星效果 再次组合 按Shift 变小，放页面中间 渐变激光 插入一个矩形 绘制流星 复制新幻灯片 细直线，设置透明度，0.
空了挺长时间没写了。一些琐事耽误，然后另一方面就是在写前端。因为我不是学前端出身，所以前端相对比较弱，一下子我也搞的不是很全面，最主要的是没法讲的很细致，前端这东西吧，都说简单，但是想做的很好看那还是需要一些深入学习的。上一篇的文章是邮箱发送，意在做注册的时候发送验证码。现在页面基本完成了，毕竟登录
数据可视化分析之新技能——魔数图 大家在使用数据可视化工具进行数据设计的时候，有没有遇到过这些设计场景：部门人员的履历细信息、工厂各个产线的生产状态和生产信息、公司各个部门的KPI信息……这些数据都有一个共同的特点：数据结构相同，但是内容各有不同；布局相同，但展示的样式相同。在传统场景中我们要实现这
UCS（On-Premises）旨在将云上的服务能力延伸至各行业的客户的本地数据中心，结合volcano的AI作业管理及智能调度能力、xGPU的GPU虚拟化能力，帮助用户快速在IDC构建云原生的AI基础设施，更细粒度的使用GPU资源，让用户聚焦AI的业务开发，最大限度释放AI大模型算力潜能。
作为 C 端前端研发，除了攻克业务难点以外，也要有更深层的自我目标，那就是性能优化。这事儿说大不大，说小也不小，但难度绝对不一般，所涉及的范围优化点深入工程每个细胞。做好前端性能优化绝非简单之事！文章主要内容介绍前端性能考核指标及优化方案。
利用AI帮你读文章、利用AI帮你分析非结构化数据，这些最为潮流的AI辅助工具，相信很多读者都在各种媒体上看到过了。但还是有不少人并没有真正的使用过，这里有很多原因导致，具体就不细说了，懂的都懂。 今天TJ就给大家推荐一个你可以在线使用，也可以自己搭建的AI辅助工具：[**Quivr**](https
我们都知道测试自动化对软件开发有好处（就像坚果对我们的身体一样！），很遗憾很多公司在不考虑细微差别的情况下就赶着上线测试自动化。如果您不遵循一些规则，您可能会弄巧反拙。
在Java中，Executors 类提供了多种静态工厂方法来创建不同类型的线程池。在学习线程池的过程中，一定避不开Executors类，掌握这个类的使用、原理、使用场景，对于实际项目开发时，运用自如，以下是一些常用的方法，V哥来一一细说： newCachedThreadPool(): 创建一个可缓存
写在前面 前段时间跟领导讨论技术债概念时不可避免地提到了代码的质量，而影响代码质量的因素向来都不是单一的，诸如项目因素、管理因素、技术选型、人员素质等等，因为是技术债务，自然就从技术角度来分析，单纯从技术角度来看代码质量，其实又细分很多原因，如代码设计、代码规范、编程技巧等等，但我个人觉得这些都是技
