远程过程调用（RPC），比较朴素的说法就是，从某台机器调用另一台机器的一段代码，并获取返回结果。 实现了rpc的通信过程，完成度比较高。 针对大流量的服务端还有优化空间，比如NIO的使用来管理长连接会更加有效。
驱动表与被驱动表的含义 在MySQL中进行多表联合查询时，MySQL会通过驱动表的结果集作为基础数据，在被驱动表中匹配对应的数据，匹配成功合并后的临时表再作为驱动表或被驱动表继续与第三张表进行匹配合并，直到所有表都已匹配完毕，最后将结果返回出来。匹配算法：Nested-Loop Join（嵌套循环连
目录有监督学习含义回归单元线性回归含义代价函数梯度下降法将梯度下降法与代数函数结合在一起多元线性回归含义多元假设函数多元代价函数多元梯度下降法将多元梯度下降法与代数函数结合在一起特征缩放啥是特征缩放？公式均值归一化学习率的调整的建议介绍建议正规方程解释公式如何选择梯度下降法或正规方程？两者之间的优缺
哈喽大家好，我是咸鱼 好久不见甚是想念，2023 年最后一次法定节假日已经结束了，不知道各位小伙伴是不是跟咸鱼一样今天就开始“搬砖”了呢？ 我们知道元组（tuple）是 Python 的内置数据类型，tuple 是一个不可变的值序列 tuple 的元素可以是任何类型，一般用在存储异构数据（例如数据库
概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽
我早前写过一篇介绍 GitHub 上开源游戏的文章：《误入 GitHub 游戏区，结果意外地收获颇丰》，文中介绍了 5 款有趣、好玩的开源游戏，虽然当时那篇文章收获了广大读者的肯定，但也有读者反馈：“这些游戏看着是真有意思，但是不会安装，玩不上干着急啊！” 读者的需求就是我前进的方向，与其“讲道理”
转载请注明出处： docker ps --no-trunc与docker ps之间的区别在于输出结果的格式。 docker ps: 默认情况下，docker ps命令以截断的方式显示结果。这意味着容器名称和镜像名称可能会被截断，并且不会显示完整的信息。它适用于简洁的输出，特别是当您只关注容器ID和基
组合数学基础 本文部分运用到了生成函数的知识 如果直接食用本文结论，请忽略下列链接。 生成函数参考博客：普通型生成函数 - Ricky2007 - 博客园 我认为讲的不错 组合数学非常有用！我们先从一点点简单的性质开始 简单原理 加法原理 这非常简单，我们举一个例子即可：考虑我有 $5$ 个红苹果和
摘要：本案例是CenterNet-Hourglass论文复现的体验案例，此模型是对Objects as Points 中提出的CenterNet进行结果复现。 本文分享自华为云社区《CenterNet-Hourglass (物体检测/Pytorch)》，作者：HWCloudAI。 目标检测常采用An
摘要：东方通应用服务器通过将鲲鹏的 KunpengAcceleratorEngine硬件加速能力与负载均衡现有功能进行结合，提升了鲲鹏环境下业务系统处理的性能和稳定性。 本文分享自华为云社区《信创产业生态，看国产中间件如何亮剑》，作者：云商店。 当今时代，信创产业是数据安全、网络安全的基础，也是“新
摘要：DWS的PL/pgSQL函数/存储过程中有一个特殊的语法PERFORM语法，用于执行语句但是丢弃执行结果的场景，常用于一些状态判断的场景。 本文分享自华为云社区《GassDB(DWS)功能 -- 函数出参 #【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】》，作者：譡里个檔。 DWS的PL/pgSQ
摘要：在技术领域中，没有银弹。我们需要不断探索和研究新的技术，结合具体问题和需求，选择最适合的解决方案。 本文分享自华为云社区《知乎问题：如何说服技术老大用 Redis ？》，作者：勇哥java实战分享。 最近在某问答平台看到一个技术讨论：如何说服技术老大用Redis? “他总觉得用Redis每次都
摘要：华为云PaaS技术创新团队基于UniXcoder模型，在公开测试数据集（CodeXGLUE）上的代码搜索任务评测结果上取得突破，在CodeXGLUE榜单上排名中第一。 本文分享自华为云社区《代码语义搜索算法哪家强？华为云UniXcoder-VESO-v1算法取得突破，问鼎CodeXGLUE榜单
测试过程中，我们会遇到这样一种情况，我的作业都执行很久了，为啥还不结束，是不是作业hang掉了？
基于RocketQA的CrossEncoder(交叉编码器)训练的单塔模型，该模型用于搜索的排序阶段，对召回的结果进行重新排序的作用。
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。
并行优化在改善程序接口响应时间和吞吐量指标方面是个利器，所以本次结合前段时间做的一段长链路执行逻辑代码的优化，给大家讲讲程序并行优化的步骤及方法论。
本文通过介绍体验度量模型升级研究过程、研究方法及研究结果等内容，结合实际C端产品应用，观测新模型运行周期的表现，验证了其在高速发展的业务形态和日益变化的用户需求上的适用性和有效性。
通过本文可以了解FutureTask任务执行的方式以及Future.get已阻塞的方式获取线程执行的结果原理，并且从代码中可以了解FutureTask的任务执行状态以及状态的变化过程。
本文旨在通过一个简化场景（“单服务应用”）下的负载测试，为“JSF业务线程池大小配置”提供基准测试结果，并形成一些普遍适用的结论。
