https://www.jianshu.com/p/a819a777d33c 连接建立起来后，也就是TCP建链后也就进入数据传输阶段。数据收发操作是从应用程序调用write将要发送的数据交给协议栈开始的，协议栈收到数据后执行发送操作。 首先，协议栈并不关心应用程序传来的数据是什么内容。应用程序在调用
https://www.jianshu.com/p/f2db86f6df66 最近和某个页面开发battle了一下，页面响应时长的事情。转载一份 页面响应时间的标准，让开发看下业界的标准。 网页响应时间指的是客户发出请求到得到响应的整个过程的时间。在某些工具中，请求响应时间通常会被称为“TTLB”
布隆过滤器 介绍 布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的 它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中 优点： 可以高效地进行查询，可以用来告诉你“某样东西一定不存在或者可能存在” 可以高效的进行插入 相比于传统的List
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本，引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术，将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练)；更高效的推理(基于Multi-QueryAtte
华为开发者大会2022（HDC）上，HMS Core手语数字人以全新形象亮相，并在直播中完成了长达3个多小时的实时手语翻译，向线上线下超过一千万的观众提供了专业、实时、准确的手语翻译服务，为听障人士提供了无障碍参会体验。面对专业性强且词汇量大的科技大会，HMS Core手语数字人是如何准确且流畅地打
百分比堆叠式柱状图是一种特殊的柱状图，它的每根柱子是等长的，总额为100%。柱子内部被分割为多个部分，高度由该部分占总体的百分比决定。 百分比堆叠式柱状图不显示数据的“绝对数值”，而是显示“相对比例”。但同时，它也仍然具有柱状图的固有功能，即“比较”——我们可以通过比较多个柱子的构成，分析数值之间的
距离笔者的《使用CEF》系列的第一篇文章居然已经过去两年了，在这么长一段时间里，笔者也写了很多其它的文章，再回看《使用CEF（一）— 起步》编写的内容，文笔稚嫩，内容单薄是显而易见的（主要是教大家按部就班的编译libcef_dll_wrapper库文件）。笔者一直以来的个性就是希望自己学习到的知识，
摘要：服务发生性能恶化时，需要投入大量人力分析性能异常根因，分析成本高，耗时长。我们提出了一种先在异常调用链内部分析候选根因，再在全局拓扑环境下对候选根因进行汇聚的二级分析方法，克服了调用链之间异常相互影响导致根因难以确定的问题，快速识别和定位恶化接口的根因。 本文分享自华为云社区《【AIOps专题
并行优化在改善程序接口响应时间和吞吐量指标方面是个利器，所以本次结合前段时间做的一段长链路执行逻辑代码的优化，给大家讲讲程序并行优化的步骤及方法论。
对于各种类型的埋点来说，曝光埋点往往最为复杂、需要用到的技术也最全面、如果实现方式不合理可能造成的影响也最大，因此本文将重点介绍曝光埋点尤其是长列表（或滚动视图）内元素曝光埋点的实现思路及避坑技巧
最近在新发布某个项目上线时，每次重启都会收到机器的 CPU 使用率告警，查看对应监控，持续时长达 5 分钟，对于服务重启有很大风险。而该项目有非常多 Consumer 消费，服务启动后会有大量线程去拉取消息处理逻辑，通过多次 Jstack 输出线程快照发现有很多 BLOCKED 状态线程，此文主要记录分析 BLOCKED 原因。
问题描述 在Java应用中，使用 Lettuce 作为客户端SDK与Azure Redis 服务连接，当遇见连接断开后，长达15分钟才会重连。导致应用在长达15分的时间，持续报错Timeout 问题解答 这是 Lettuce 目前的一个未解决的已知问题，可以查看此 github issue来了解这个
Sunday 算法是一种字符串搜索算法，由`Daniel M.Sunday`于1990年开发，该算法用于在较长的字符串中查找子字符串的位置。算法通过将要搜索的模式的字符与要搜索的字符串的字符进行比较，从模式的最左侧位置开始。如果发现不匹配，则算法将模式向右`滑动`一定数量的位置。这个数字是由当前文本...
算法基础 \(\text{Update: 2024 - 07 - 22}\) 复杂度 定义 衡量一个算法的快慢，一定要考虑数据规模的大小。 一般来说，数据规模越大，算法的用时就越长。 而在算法竞赛中，我们衡量一个算法的效率时，最重要的不是看它在某个数据规模下的用时，而是看它的用时随数据规模而增长的趋
作为一个3D的项目，从用户打开页面到最终模型的渲染加载的时间也会比普通的H5项目要更长一些，从而造成大量的用户流失。为了提升首屏加载的转化率，需要尽可能的降低loading的时间。这里就分享一些我们在模型加载优化方面的心得。
你好，我是豌豆花下猫。前几天，我重新整理了 Python 潮流周刊的往期分享，推出了第 1 季的图文版电子书，受到了很多读者的一致好评。 但是，合集和电子书的篇幅很长，阅读起来要花不少时间。所以，为了方便大家阅读，我打算将合集进一步整理，分门别类将原始内容的标题罗列出来。 本文总计约 800 个链接
打开题目是三个页面 Hint中有提示 flag页面有个输入框抓包观察cookie发现多了一user就是回显内容 然后猜测有模板注入漏洞就开始尝试 '时代少年团队长乌萨奇的颜值一直被质疑'的文章内容 如何判断对方的模板？ 常见模板有Smarty、Mako、Twig、Jinja2、Eval、Flask、
1. RNN（Recurrent Neural Network） 时间轴 1986年，RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出，旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU） 核心原理 RNN 通过循环结构让网络记住以前的输入
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
之前公司需要一个内部的通讯软件，就叫我做一个。通讯软件嘛，就离不开通讯了，然后我就想到了长连接。这里本人用的是GatewayWorker框架。
