https://zhuanlan.zhihu.com/p/259824108 腾锐 D3000，采用14nm工艺，单核性能提高一倍。 由于飞腾官方从来没有给出过自家任何CPU的单核心跑分数据，那么就只能参考飞腾粉丝说的： FT-2000/4 @ 3.0GHz 的 Spec2006 int 单核成绩接
AMD的三代服务器CPU都属于7000系列大锅，那么您如何知道要购买的产品呢？ 只要看一下右边的最后一个数字，数字1代表第一代那不勒斯EPYC，数字2代表罗马型号，数字3代表新米兰产品。 始终从右到左，第二个数字是性能指标。 在这种情况下，它可以是1、4、6或F。这三个数字表示各种性能步骤，其中6表
随着公司规模越来越大，员工需要使用的产品矩阵也会越来越丰富，不仅包括内部的 IT 系统，OA 系统，业务系统，还会有很多和外部产品集成的登录流程，更别提各种业务系统或者子系统中的账户体系了。如果使用简单粗暴的方法，让员工在每一个系统中单独注册一个独立的账户，不仅员工的用户体验简单粗暴，也会陡然提升员工密码管理的相关成本。
# javascript标识符的命名规则 变量、函数、属性的名字、或者函数的参数，都可称为标识符。标识符可以是按照下列格式规则组合起来的一个或者多个字符。 - 第一个字符必须是一个`字母`、`下划线_`、或`美元符号$`。 - `数字`不可以作为标识符的首字符。 - 其他字符可以是`数字`、`字母`
随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发，推理使用C++/CUDA，对外提供pyth
随着分发规模地逐步增长，各企业对CDN带宽的使用越来越多。并且，各类业务使用CDN的场景各式各样，导致带宽会不断地出现骤增骤降等问题。基于成本考虑，国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费，就算不用峰值点的带宽，也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此，控制CDN带宽的峰谷具有重要意义，降低峰值就意味着成本节省。
使用模拟退火解带约束条件的运筹优化问题，可线性也可非线性。
前言 通过工具规范git提交信息也是工程化的一部分，在前端领域有一些工具为我们提供了相关功能，在这里做一下使用总结。 commitlint commitlint是什么？ 就像eslint用来检查js代码是否标准，commitlint用来检查提交信息是否满足固定格式的工具。 同样，commitlint
排版四原则 对齐 对比 亲密 重复 背景图 案例
随着业务变化的速度越来越快各类IT系统的建设也越来越复杂大规模研发团队的管理问题日益突出如何提升研发效能成为时下各类技术团队面临的重要挑战 京东云DevOps专家将带您深入研发一线揭秘支撑京东集团万人级研发管理的行云DevOps平台 分享企业应该如何规划DevOps落地与演进 嘉宾介绍 孙长虹 京东
本文主要从命名规范、语法规范、后端系统开发规范、版本更新规范、上线邮件申请规范、项目启动规范来、文件目录规范七方面介绍
本篇旨在基于编码规范、工作中积累的研发经验等，整理在多线程开发的过程中需要注意的部分，比如不考虑线程池参数、线程安全、死锁等问题，将会存在潜在极大的风险。并且对其进行根因分析，避免每天踩一坑，坑坑不一样。
雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一ID的算法，生成的ID称为Snowflake IDs或snowflakes。这种算法由Twitter创建，并用于推文的ID。目前仓储平台生成ID是用的雪花算法修改后的版本。
我们团队一直在持续推进业务系统的体系化治理工作，在这个过程中我们沉淀了自己的DDD脚手架项目。本文主要是梳理和总结了DDD脚手架使用中的编码规范以及遇到的问题。
①动态规划 动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、
前言 C# 编码规范中，类和属性都是大写驼峰命名风格（PascalCase / UpperCamelCase），而在数据库中我们往往使用小写蛇形命名（snake_case），在默认情况下，EFCore会把原始的类名和属性名直接映射到数据库，这不符合数据库的命名规范。 为了符合命名规范，而且也为了看起
绝对的原创！罕见的Cplex-Python API混合整数规划求解教程！这是我盯了一天的程序一条条写注释一条条悟出来的•́‸ก 一、问题描述 求解有容量限制的的设施位置问题，使用Benders分解。模型如下： \[min\quad\sum^{locations}_{j=1}fixedCost_j//
Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2：数据持久化提高可用性 Redis系列3：高可用之主从架构 Redis系列4：高可用之Sentinel(哨兵模式） Redis系列5：深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致：Redis6.0的多线程模型 追求性能极致：客户端缓
在繁忙的周五，小悦坐在会议室里，面前摆满了各种文件和会议安排表。她今天的工作任务是为公司安排下周的50个小会议，这让她感到有些头疼。但是，她深吸了一口气，决定耐心地一个一个去处理。 首先，小悦仔细地收集了每个会议的相关信息，包括会议的主题、目的、预计参加人数、所需设备和预计的开始和结束时间等。她需要
杂项 目录杂项代码规范算法优化的本质记忆化搜索基于边的记忆化动态规划树上每一个点求答案计数题关于仙人掌 DAG 的拓扑序计数关于微扰贪心的证明组合数前缀和单位根反演\(O(n^2)\) 状态求和矩形式子求和\(O(n^2)\) 状态 \(O(n)\) 单点问题CDQ 分治FFT 循环卷积根号多项式算
