最近笔者在实际项目开发中会频繁涉及到服务之间的远程调用、域名的配置和请求的转发等与计算机网络相关的知识。 这些其实在读本科和考研的时候都有学习过理论，但为了更透彻地掌握便于在工作中使用，我还是决定写一篇文章来分享实际开发中是怎么应用的。
一、AOF1、AOF 是什么以日志的形式来记录每个写操作，将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录)，只许追加文件但不可以改写文件，Redis启动之初会读取该文件重新构建数据，换言之，Redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。 2、AOF默认不开
来自Sergey Tepliakov的 https://sergeyteplyakov.github.io/Blog/csharp/2024/06/14/Custom_Task_Scheduler.html 如果你不知道什么是TaskScheduler 或你的项目中没有它的自定义实现，你可能可以跳过
前言 最近有个网友问了我一个问题：系统中大事务问题要如何处理？ 正好前段时间我在公司处理过这个问题，我们当时由于项目初期时间比较紧张，为了快速完成业务功能，忽略了系统部分性能问题。项目顺利上线后，专门抽了一个迭代的时间去解决大事务问题，目前已经优化完成，并且顺利上线。现给大家总结了一下，我们当时使用
探索MinIO：高性能、分布式对象存储解决方案 注：本文除代码外多数为AI生成 最近因为有项目需要换成Amazon S3的云存储，所以把之前做过的minio部分做一个记录，后面也会把基于这版改造的S3方法发出来记录。 MinIO简介 MinIO是一款高性能、分布式对象存储服务器，设计用于在大规模环境
最近笔者刷到一则消息，一位测试员在某乎上分享，从月薪5K到如今的20K，他总共跳了10次槽，其中还经历过两次劳动申诉，拿到了大几万的赔偿，被同事们称为“职场碰瓷人”。 虽说这种依靠跳槽式的挣钱法相当奇葩，但不得不说，跳槽成为了职场上越来越常见的现象。在智联招聘调查数据中我们看到，93.2%的白领有跳
MoneyPrinterPlus可以使用大模型自动生成短视频，我们可以借助Azure提供的语音服务来实现语音合成和语音识别的功能。 Azure的语音服务应该是我用过的效果最好的服务了，微软还得是微软。 很多小伙伴可能不知道应该如何配置，这里给大家提供一个详细的Azure语音服务的配置教程。 项目已开
PaddleOCR 是目前最好的开源OCR框架, 但paddle框架的兼容性实在不怎么好, 部署的时候容易出现各种各样的问题. 如果能把PaddleOCR转成ONNX, 就可以跳过paddle框架坑的同时, 又可以白嫖PaddleOCR的强大检测性能. 本文会介绍一下, 如何把最新的PP_OCRv4
RocketMQ 是阿里巴巴在 2012 年开源的分布式消息中间件，目前已经捐赠给 Apache 软件基金会，并于 2017 年 9 月 25 日成为 Apache 的顶级项目。 作为经历过多次阿里巴巴双十一这种“超级工程”的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件，以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来...
liwen01 2024.06.23 前言 在嵌入式Linux设备中，经常使用jffs2文件系统来作为参数区的文件系统格式。至于为什么要使用jffs2来作为参数区的文件系统，我猜大部分人都没有做过多的思考。 jffs2在2021年被设计出来，距今已过二十多年，现在在嵌入式设备中它还在被大量使用、说明
客户遇到在OEL8安装Oracle缺包问题，使用dnf安装也没有，甚至连oracle-database-preinstall-21c都装不上。本质是DNF配置问题。 早期为了解决这类问题，专门写过很多yum配置的文章，后来汇总一篇《Linux的yum源配置总结》，包含当时的各种版本各种配置，只要有人
开发业务系统时，是绕不开RDBMS（关系型数据库）的。虽然现在诞生了各种NoSQL的数据库，RDBMS在业务系统中的严谨和优势依然无法取代。 近几年大大小小的项目中，常用的三种RDBMS（SQLite，MySQL，Postgres）都有多次接触过，一些使用心得记录如下，供大家参考。 1. SQLit
在第一篇计算组的文章中，给大家介绍了，POWERBI的计算组功能的基本概念和作用。 本文，旨在通过简单案例，介绍计算组功能的具体应用场景。 没有看过第一篇的同学，可以先简单过一下第一篇，补齐一下概念和打开计算组功能。 https://www.cnblogs.com/simone331/p/18146
（注：本小节不是对划线算法事无巨细的证明，如果你需要更加系统的学习，请跳转至文末的参考部分） 如果你是一名曾经学习过图形学基础的学生，那么你一定对画线算法稔熟于心，中点划线算法，Bresenham算法。其中，现代光栅化器中使用最多的就是Bresenham算法，它以去除了除法和浮点运算而著称。 但如果
在上一小节中，我们完成了对BMPImage类的构建，成功实现了我们这个小小引擎的图像输出功能。 你已经完成了图像输出了，接着就开始路径追踪吧。。。 开个玩笑XD 对于曾经学习过一些图形学经典教材的人来说，下一步应当开始着手于画线算法了，但对于本文来说，肯定是要走一些不走寻常路的。 所谓万事开头难，我
前言 上一章节我们了解了一下Semantic Kernnel中Plugins插件的概念以及学习了的 Semantic Kernel 模板插件的创建,本章节我们来学习 Native Plugins 原生函数插件使用。 通过函数定义插件 在之前的章节中我们介绍过在在 Semantic Kernel 中应
这一期的话题有点深奥，不过按照老周一向的作风，尽量讲一些人鬼都能懂的知识。 咱们先来整个小活开开胃，这个小活其实老周在 N 年前写过水文的，常阅读老周水文的伙伴可能还记得。通常，咱们按照正常思路构建的应用程序，第一个启动的线程为主线程，而且还是 UI 线程（当然，WPF 默认会创建辅助线程。这都是运
当前，在各个大厂纷纷卷LLM的情况下，各自都借助自己的LLM推出了自己的AI Agent，比如字节的Coze，百度的千帆等，还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理？是否想过自己如何实现一套AI Agent？当然，借助LangChain就可以。
引言 传统的并发控制手段，如使用synchronized关键字或者ReentrantLock等互斥锁机制，虽然能够有效防止资源的竞争冲突，但也可能带来额外的性能开销，如上下文切换、锁竞争导致的线程阻塞等。而此时就出现了一种乐观锁的策略，以其非阻塞、轻量级的特点，在某些场合下能更好地提升并发性能，其中
