一、背景介绍 在实际的业务开发过程中，我们经常会需要定时任务来帮助我们完成一些工作，例如每天早上 6 点生成销售报表、每晚 23 点清理脏数据等等。 如果你当前使用的是 SpringBoot 来开发项目，那么完成这些任务会非常容易！ SpringBoot 默认已经帮我们完成了相关定时任务组件的配置，
一、背景介绍 2024 年 7 月 1 日，在编译基于 CentOS 7.6.1810 镜像的 Dockerfile 过程中，执行 yum install 指令时，遇到了错误：Could not resolve host: mirrorlist.centos.org; Unknown error。
1. 背景 1.1. 接手老系统 最近我们又接手了一套老系统，老系统的迭代效率和稳定性较差，我们打算做重构改造，但重构周期较长，在改造完成之前还有大量的需求迭代。因此我们打算先从稳定性和迭代效率出发做一些微小的升级，其中一项效率提升便是升级编译工具 和 GCC 版本。 老系统使用 Autotools
一、背景说明 工作原因，一直使用若伊前后端分离版框架进行二次开发。客户的服务器多数为windows server系统，少部分为linux系统。过去一直是使用nginx进行前端的部署，nginx的代理功能确实强大，但是在windows系统上发现一些小问题。前阵子机缘巧合之下发现了Windows ser
一、背景知识 CNAME CNAME 是 Canonical Name 的缩写，它是 DNS（域名系统）记录的一种类型。CNAME 记录用于将一个域名映射（别名）到另一个域名。换句话说，当你访问一个设置了 CNAME 记录的域名时，你实际上被重定向到了另一个域名。 例如，假设你有一个域名 www.b
事情要从一次不规范的代码开发开始说起 背景故事 时间 2024年某个风平浪静的周五晚上 地点 中国，北京，西二旗，某互联网大厂会议室 人物 小杰，小A，小B，老K 对话 老K：昨天提交的代码被测试打回来了！为什么小B没开发完的内容也一起提交上去了？ 小B：啊？我不清楚啊，我在开发分支B开发完一部分就
1、背景介绍 最近接手了一个项目，项目是使用Python开发的，其中使用到了Etcd，但是项目之前开发的方式，只能够支持单节点连接Etcd，不能够在Etcd节点发生故障时，自动转移。因此需要实现基于现有etcd sdk 开发一个能够实现故障转移的功能，或者更换etcd sdk来实现故障转移等功能。
1、背景 在当今快节奏的软件开发环境中，设计师与开发者之间的协同工作显得尤为重要。然而，理解并准确实现设计稿的意图常常需要耗费大量的时间和沟通成本。为此，开源社区中出现了一个引人注目的项目——screenshot-to-code，它利用AI人工智能技术（机器学习算法和视觉分析技术），将屏幕截图自动转
1、研究方向的背景是什么？ （1）互联网发展迅速，网络安全态势严重 （2）现在的入侵检测准确率不够高，不能适应现在的需求 2、前人做了哪方面的工作获得了什么成果？ 近代： 将网络作为入侵来源之后发展（基于异常网络的检测技术）： （1）基于数据挖掘与机器学习的入侵检测算法 （2）基于深度学习的入侵检测
近期参加NLP领域CCL2024评测，现将赛题背景和实现方法分享，推理文本纠错领域的发展。 1、背景信息 随着教育的发展和网络的普及，作文评价的规模越来越大，人工评改作文的成本和效率成为一大难题。为了解决这一问题，许多研究者和机构开始探索利用计算机技术来实现作文的自动评改，通过分析作文的语言、内容、
1. 背景 在HarmonyOS NEXT中，想要获取设备ID，有3种方式 UDID： deviceinfo.udid ，仅限系统应用使用 AAID： aaid.getAAID()，然而卸载APP/恢复设备出厂设置/后会发生变化 OAID：identifier.getOAID，同一台设备上不同的Ap
首先，我刚进公司没多长时间，然后介绍一下背景，这边是个工厂，上了很多个系统搞信息化，这边是有自己的研发团队的（C#），还做了一套系统出来搞生产管理。为了实现信息化呢，这边叫了很多个外包团队开发很多个系统，有些系统语言也不一样（java，C#，我甚至看到了jsp，不过也有springcloud），数据
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
一、背景 目前NLP主流范式是在大量通用数据上进行预训练语言模型训练，然后再针对特定下游任务进行微调，达到领域适应（迁移学习）的目的。 指令微调是预训练语言模型微调的主流范式 其目的是尽量让下游任务的形式尽量接近预训练任务，从而减少下游任务和预训练任务之间的Gap, 实现预训练语言模型适应下游任务，
> 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指
好家伙， 顶不住了，太多的bug， 本来是想把背景用canvas做成动态的，但是，出现了各种问题 为了不耽误进度，我们先把一个简单的登录注册界面做出来 来看看效果： （看上去还不错） 本界面使用Vue2(新建项目的时候记得把less勾上,项目里有用到) 1.项目目录: 2.MyLogin.vue组件
1. 【背景】AB实验SDK耗时过高 同事在使用我写的实验平台sdk之后，吐槽耗时太高，获取实验数据分流耗时达到700ms，严重影响了主业务流程的执行 2. 【分析】缓存为何不管用 我记得之前在sdk端加了本地缓存（使用了LoadingCache），不应该这样慢 通过分析，只有在缓存失效之后的那一次
1. 背景 公司有一个推荐系统Rec，这个系统的主要功能是： 向外部系统提供推荐接口 根据请求获取推荐策略 根据推荐策略完成推荐的召回、过滤、打分、排序阶段 Rec作为微服务中的一环，本身不存储召回的物料信息，也不存储用户和物料的特征信息，它负责就是对各个服务的组合和流转 其流程如下： 2. 问题
1. 背景 推荐系统的推荐请求追踪日志，通过ELK收集，方便遇到问题时，可以通过唯一标识sid来复现推荐过程 最近在碰到了几个bad case，需要通过sid来查询推荐日志，但发现部分无法在kibana查询到 2. 分析 推荐日志的整个收集流程如下： flowchart LR 线上机器日志 -->
1. 背景 另外一个推荐系统的推荐请求追踪日志，通过ELK收集，方便遇到问题时，可以通过唯一标识sid来复现推荐过程 在一次上线之后，发现日志大量缺失，缺失率达90%，确认是由上线引起的，但因为当时没立即发现这个问题，所以没有通过回滚解决 上线的内容改动了推荐请求日志，数据格式未变，增加了单条日志的
