efcore如何优雅的实现按年分库按月分表 介绍 本文ShardinfCore版本 本期主角: ShardingCore 一款ef-core下高性能、轻量级针对分表分库读写分离的解决方案，具有零依赖、零学习成本、零业务代码入侵适配 距离上次发文.net相关的已经有很久了,期间一直在从事java相关的
这个测试板在前面介绍过, 使用的是 HC32L110C4 芯片. 测试功能很简单, 定时发送字符串`ashining`, 没有参数修改选项. 因此仅仅适用于两块测试底板之间的测试, 无法配合其它 NRF24L01 硬件设备进行收发测试. 一直想重写这个底板的功能, 增加更多的测试项, 但是太懒了一直...
18.5 项目工作绩效域 在整个项目期间 一、预期目标: ①高效且有效的项目绩效; ②适合项目和环境的项目过程； ③干系人适当的沟通和参与; ④对实物资源进行了有效管理； ⑤对采购进行了有效管理; ⑥有效处理了变更; ⑦通过持续学习和过程改进提高了团队能力. 二、绩效要点: 1.项目过程 1.1 需
前言 多线程是C#中一个重要的概念，多线程指的是在同一进程中同时运行多个线程的机制。多线程适用于需要提高系统并发性、吞吐量和响应速度的场景，可以充分利用多核处理器和系统资源，提高应用程序的性能和效率。 多线程常用场景 CPU 密集型任务. I/O 密集型任务. 并发请求处理. 大数据处理等. 什么是
前言 最近在了解零知识证明方面的内容，这方面的内容确实不好入门也不好掌握，在了解了一些基础的概念以后，决定选择一个应用了零知识证明的项目来进行进一步的学习。最终选择了 Tornado Cash 这个项目，因为它著名且精致，适合入门的同学进行学习。 学习 Tornado Cash 项目，涉及以下方面：
GitLab 项目提供了上传 NuGet 包的途径，能够在组织内部轻松管理程序包依赖和产出，支持持续集成和发布。同时适合承载无法访问或不在 nuget.org 上的程序包。
总的来说，DROP 用于删除整个数据库对象（表结构和数据全部删除），DELETE 用于删除表中的数据，而 TRUNCATE 也是删除表中的数据，但比 DELETE 更快，且无法指定条件删除。根据需求，选择适当的命令来删除数据或对象。 DROP： 1. DROP 用于删除数据库对象，例如表（table
一、简介 之前有介绍到 ARM 平台移植 ubuntu 的操作流程，在 RK 系列的平台同样适用，所以这里就不介绍怎么一步步的去对 ubuntu 进行移植，而是怎么将移植的过程编写成脚本，这样便可以在 SDK 中通过一行命令即可生成 rootfs.img 镜像，管理起来也也比较方便，需要裁剪摸个工具
安装必备工具 确保已安装以下软件的正确版本： CMake 3.24 或更高版本 Go 1.22 或更高版本 GCC 11.4.0 或更高版本 使用 Homebrew 安装这些工具（适用于macOS和Linux）： brew install go cmake gcc 可选：启用调试与详细日志 构建时开
abstract抽象的 abstraction抽象性、抽象件 access访问 access level访问级别 access function访问函数 adapter适配器 address地址 address-of operator取地址操作符 aggregation聚合 algorithm算法
出于个人知识掌握程度与时间成本等多方面整体考虑，本篇文章对线程生命周期与线程通信的阐述并非非常详细，故可能并不适合所有博友，一些知识点在文中给出的【启发博文】中可能更容易找到答案。 如果文中阐述有不妥或不对的，多多交流。
本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)向量化执行引擎详解》，作者： yd_212508532。 前言 适用版本：【基线功能】 传统的行执行引擎大多采用一次一元组的执行模式，这样在执行过程中CPU大部分时间并没有用来处理数据，更多的是在遍历执行树，就会导致CPU的有效利用率较低。而在面对OLA
本文分享自华为云社区《对接HiveMetaStore，拥抱开源大数据》，作者：睡觉是大事。 1. 前言 适用版本：9.1.0及以上 在大数据融合分析时代，面对海量的数据以及各种复杂的查询，性能是我们使用一款数据处理引擎最重要的考量。而GaussDB(DWS)服务有着强大的计算引擎，其计算性能优于MR
最近在用next写一个多语言的项目，找了好久没找到简单实现的教程，实践起来感觉都比较复杂，最后终于是在官方文档找到了，结合网上找到的代码demo，终于实现了，在这里简单总结一下。 此教程适用于比较简单的项目实现，如果你是刚入门next，并且不想用太复杂的方式去实现一个多语言项目，那么这个教程就挺适合
## 中台框架前台项目 admin.ui.plus 的初识 > 基于 vue3.x + CompositionAPI setup 语法糖 + typescript + vite + element plus + vue-router-next + pinia 技术，内置支持一键生成微服务接口，适配手
[TOC] # 前景提示 * 一个朋友参加面试,在成都面的一家，问我如何给一篇没有标题的文章取个标题,是根据内容分析内容,然后获取标题,写个程序让程序分析内容，提炼出一个最适合的标题. * 提示:先找出高频率的关键词，然后再根据段首段尾段中的不同权重结合同一个关键词出现的频率来综合判断，最后取一个权
业界良心OpenAI开源的Whisper模型是开源语音转文字领域的执牛耳者，白璧微瑕之处在于无法通过苹果M芯片优化转录效率，Whisper.cpp 则是 Whisper 模型的 C/C++ 移植版本，它具有无依赖项、内存使用量低等特点，重要的是增加了 Core ML 支持，完美适配苹果M系列芯片。
云端炼丹固然是极好的，但不能否认的是，成本要比本地高得多，同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高，这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源，并且对超参数的调整也要求较高，更适合在云端进行。 在推理阶段，模型的权重和参数不再调整。相反，模型根据输入数据的特征进行计算，并输出预测结果
https://www.cndba.cn/dave/article/3239 SSL VPN，与传统的IPSec VPN技术各具特色，各有千秋。SSL VPN比较适合用于移动用户的远程接入（Client-Site），而IPSec VPN则在网对网（Site-Site）的VPN连接中具备先天优势。这两
https://switch-router.gitee.io/blog/bbr1/ 简介 BBR (Bottleneck Bandwidth and Round-trip propagation time)是 Google 在 2016 年发布的一套拥塞控制算法。它尤其适合在存在一定丢包率的弱网环境
