我以为用docker搭建一个rabbitMq集群会非常简单，但是结果却出乎意料，我花了差不多两个半天才搞定。这还是依赖了AI的协助，否则难度不敢想象。 我的环境是Mac上的OrbStack。用了Kimi + 文心一言 + ChatGPT + Claude，还是Kimi价值最大。 back and f
压力测试模版 版本历史 版本号 修订内容 修改人 内容摘要： 结合渠道测试特色，介绍渠道压力测试报告中，应包含且不限于文档中的压测信息点。 压测结论及分析： 1.压测结论： 压力测试是否达标，说明详细的达标情况，目标TPS值，等。 2.压测分析： 压测瓶颈点，及产生的原因 压测过程中，发现的其他结论
1.简介 Python+Playwright系列的文章还没有结束，就有好的小伙伴或者童鞋们私信公众号留言，问宏哥什么时候出Java语言的Playwright的自动化测试文章。本来想趁热打铁将Python+Playwright完结后，就开始Java语言的Playwright的自动化测试文章，但是好多人
前言 SQL语句中，聚合函数在统计业务数据结果时起到了重要作用，比如计算每个业务地区的业务总数、每个班级的学生平均分以及每个分类的最大值等。然而，今天小编将为大家介绍窗口函数，与聚合函数相比，它们也是一组函数，但在使用方法和适用场景上有所不同。在本章节中，我将重点介绍窗口函数中的RANK和DENSE
大家好，我是章北海 今天高考，上午的语文结束，市面上又要来一场大模型参考的文章了。 我也凑凑热闹，让通义千问、Kimi、智谱清言一起来写一下高考作文。 公平起见，不加任何其他prompt，直接把题目甩过去。 感觉写的都很一般，通篇口水文，都能拿个及格分吧。 有点好奇，就加了几个国外选手参赛：Gemi
本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合LLM大模型等能力，来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力，以及文本向量生成等能力，这里基于灵积模型服务上的通义千问 API以及Embedding API来接入。 背景及实现思路 大语言模型（LLM）作为自然语言处理领域
1. 背景 五一结束后，本qiang~又投入了LLM的技术海洋中，本期将给大家带来LLM微调神器：Unsloth。 正如Unsloth官方的对外宣贯：Easily finetune & train LLMs; Get faster with unsloth。微调训练LLM，可以显著提升速度，其次显存
之前写过一篇文章MySQL如何获取binlog的开始时间和结束时间[1],文章里面介绍了如何获取MySQL数据库二进制日志（binlog）的开始时间与结束时间的一些方法。实际应用当中，我们可能还会遇到效率/性能方面的问题。最近对这个问题做了一些研究，这里就介绍一下如何快速获取MySQL二进制日志(b
随着人工智能技术的飞速发展，.Net技术与AI的结合已经成为了一个新的技术热点。今天，我要和大家分享一个令人兴奋的开源项目——AntSK，这是一个基于.net平台构建的开源离线AI知识库项目。在这个项目中，我们最近加入了一项强大的Rerank（重排）模型，进一步增强了我们的AI知识库的查询能力。如果
.NET 平台上的green thread 异步模型实验结果最近出来了，具体参见：https://github.com/dotnet/runtimelab/issues/2398 ，实验结果总结一下就是在.NET和 ASP.NET Core中实现Green Thread是可行的。Green Thre
两阶段提交的成立要基于以下假设： - 该分布式系统中，存在一个节点作为协调者，其他节点作为参与者，且节点之间可以进行网络通信。 - 所有节点都采用预写式日志，且日志被写入后即被保存在可靠的存储设备上，即使节点损坏也不会导致日志数据的丢失。 - 所有节点不会永久性损坏，即使损坏后也可以恢复。 ###
https://www.cnblogs.com/PatrickLiu/p/8527770.html 一、介绍 今天继续redis-cli使用的介绍，上一篇文章写了一部分，写到第9个小节，今天就来完成第二部分。话不多说，开始我们今天的讲解。如果要想看第一篇文章，地址如下：http://www.cnbl
https://www.cnblogs.com/lizexiong/p/15358894.html 1.现象 结论见 《kubernetes ingress-nginx 启用 upstream 长连接，需要注意，否则容易 502》。nginx 的访问日志间歇性出现 502 响应，查看 nginx 的
当我在终端里面运行某个命令的时候，结果不是很快就能出来的那种，或者是一大堆字在屏幕上狂翻。这个时候，有时ctrl+c也不起作用，那我会用ctrl+z退出来，这个很有效，但是说实话我不知道为什么这个可以退出，以及有什么后果，今天看到一篇博客，内容如下： linux下fg、bg、ctrl + z、job
业内权威机构 Synopsys 最近发布了一项研究报告，结果表明在进行4300次测试后，发现95%的应用程序中都至少都有一个影响安全的漏洞或配置错误，其中高危漏洞占20%，严重漏洞则占4.5%。在此次研究中，82% 的测试目标是 Web 应用程序或系统，13% 是移动应用程序，其余是源代码或网络系统
转载：大模型研发核心：数据工程、自动化评估及与知识图谱的结合 本文将介绍大模型研发中数据工程，包括数据以及自动化相关的内容，并介绍在当前的情况下，知识图谱的定位以及如何融入到大模型的整个研发当中。 分享将会围绕下面四个方面展开： 大模型研发中的数据工程，起底当前一些大模型的数据构造以及360的构造方
> 最近在学习实践精益Kanban方法，结合自己团队实践Srum的经历，整理些资料二者的差异。相较于Scrum, 我更推崇精益Kaban。 Agile是一套理论和原则，就像天边的北极星。Devops是一种软件开发和运维团队间自动化和集成过程的方法。当实现Agile和Devops方法时，Kanban和
最近某位大神在推特上发了一个帖子，结果引来了国内众多卖课机构、培训机构的狂欢，开始贩卖焦虑，其实「平台工程」也不是什么特别高深莫测的东西。闲得无聊，把这位大神的几个帖子薅了下来，你看过之后就会觉得没啥，都是熟悉的东西。 Sid Palas & 平台工程 这位大神的名字叫 Sid Palas，一位专门
之前通过 nvm 来管理了 nodejs 版本，结果安装 pnpm 之后，安装全局依赖报错，如下： PS C:\Users\Administrator> pnpm i -g commitizen ERROR Unable to find the global bin directory Run "p
这次介绍的小技巧不是统计，而是把统计结果作为**新列**和原来的数据放在一起。`pandas`的各种统计功能之前已经介绍了不少，但是每次都是统计结果归统计结果，原始数据归原始数据，没有把它们合并在一个数据集中来观察。 下面通过两个场景示例来演示如果把统计值作为新列的数据。 # 1. 成绩统计的场景
