# tikv-ctl的简单学习 ## 摘要 ``` 最近在学习使用 tidb. 有一个场景,单独使用了tikv作为键值对的数据库. 但是比较不幸.总是出现宕机的情况 因为这个环境是单独使用tikv 二进制进行安装的 没有grafana和dashboard的界面. 比较难以处理. 只能想着使用tikv
# Tidb 使用minio 进行br备份数据库的过程 ## 背景 ``` br 备份恢复时一般需要共享存储. 前段时间一直使用的是nfs 进行共享文件备份. 这样需要所有的机器在 相同的目录下面挂载相同的nfs. 并且是需要有读写权限. 所以nfs 就比较复杂了. 而且需要有宿主机的权限比较难以实
### XAML格式化的意义 在开发WPF应用过程中，编写XAML时需要手动去缩进或者换行，随着时间的推移或者参与开发的人增多，XAML文件内容的格式会越来越乱。要么属性全都写在一行，内容太宽一屏无法完整展现；要么属性单独占一行，难以直观的看清结构；另外xaml元素的属性无序，重要属性查找困难，手动
摘要：针对疫情期间存在的排查实时性差、排查效率低、无法追踪密接者等问题，可以使用基于YOLOv4的行人检测、行人距离估计、多目标跟踪的方案进行解决。 本文分享自华为云社区《基于ModelArts进行流感患者密接排查》，作者：HWCloudAI。 目前流感病毒患者密接难以排查，尤其是在人流量大的区域，
# 图像隐写术 本文为图像的隐写提供了一种思路。还有更多的思路，这里不做讲述。 项目源代码在：[jeefies/jimg-ivs](https://gitlab.com/jeefies/jimg-ivs) 中。 [TOC] ## 原理 利用了像素近似用肉眼难以察觉的前提（这就是为什么 `jpeg`
原文在[这里](https://go.dev/blog/rebuild)。 > 由 Russ Cox 发布于 2023年8月28日 开源软件的一个关键优势是任何人都可以阅读源代码并检查其功能。然而，大多数软件，甚至是开源软件，都以编译后的二进制形式下载，这种形式更难以检查。如果攻击者想对开源项目进行
从技术上讲，云一直都是自助式服务，但由于其在实践中的复杂性，许多开发人员并不喜欢。随着公司采用现代架构（云原生、无服务器等）和新的提供商（多云、SaaS 应用程序），以及云提供商发布更多服务，云变得更加难以使用。 这就是为什么有竞争力的工程团队现在都在想办法通过消除瓶颈来成倍提高其 DevOps、网
Kafka 和传统的消息系统(也称作消息中间件)都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时，Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能。
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
前言 最近我在做知识星球中的商品秒杀系统，昨天遇到了一个诡异的json反序列化问题，感觉挺有意思的，现在拿出来跟大家一起分享一下，希望对你会有所帮助。 案发现场 我最近在做知识星球中的商品秒杀系统，写了一个filter，获取用户请求的header中获取JWT的token信息。 然后根据token信息
摘要 评估和比较大语言模型 (LLMs) 是一项艰巨的任务。我们 RLHF 团队在一年前就意识到了这一点，当时他们试图复现和比较多个已发布模型的结果。这几乎是不可能完成的任务：论文或营销发布中的得分缺乏可复现的代码，有时令人怀疑，大多数情况下只是通过优化的提示或评估设置来尽量提升模型表现。因此，他们
定义 基于不同的输入参数，校验接口响应数据与预期数据是否一致。后端开发完成后可以先进行接口测试，提前介入测试，尽早发现问题。 接口测试学习内容 1.接口测试用例设计 2.工具实现接口测试，主要就是利用postman或者其他工具测试 3.代码实现接口测试，也就是接口自动化测试 URL 1.URL:是互
这个难度有些大，有两个policy，一个负责更新策略，另一个负责提供数据，实际这两个policy是一个东西，用policy1跑出一组数据给新的policy2训练，然后policy2跑数据给新的policy3训练，，，，直到policy（N-1）跑数据给新的policyN训练，过程感觉和DQN比较像，
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前言 开发者越来越难了，现在国内的docker镜像也都️了，没有镜像要使用docker太难了，代理又很慢 现在就只剩下自建镜像的办法了 GitHub上有开源项目可以快速搭建自己的镜像库，不过还是有点麻烦，还好Cloudflare暂时还活着 本文记录一下使用 Cloudf
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 今日 215/10000 为模型找到最好的超参数是机器学习实践中最困难的部分之一 1. 超参数调优的基本概念 机器学习模型中的参数通常分为两类：模型参数和超参数。模型参数是模型通过训
Smiling & Weeping 难怪春迟迟不来，原来是我把雪一读再读 一、大型语言模型（LLM）理论简介 1 大型语言模型（LLM）的概念 大语言模型（LLM，Large Language Model），也称大型语言模型，是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能。 LLM 通常指包含数百亿（或更多
工作中难免会遇到各种各样的数据结构，较为全面的了解数组操作，对于复杂数据结构的处理会非常有用且节省时间。所以想在这里总结一下工作中常用的数组操作，都是一些非常基础的知识，大家看个乐就好~
视觉AI很难做 近来一直在从事AI 视觉检测方面的工作，外行人可能觉得挺厉害，实际上这钱挣得基本等于搬砖 近两年以来，行业不景气、制造业利润上不去，那么在这个产业链中，老板就没有余钱来进行升级改造。 老板们是否愿意花钱投入视觉检测，一是老板的认知、二是是否有足够的资金实力； 就算最后，老板有需求，也
