目录Ceph配置与认证授权1. 为什么现在不采用修改配置文件的方式了呢？2. Ceph元变量3. 使用命令行修改配置3.1 全部修改(使用服务名)3.2 部分修改(修改进程)3.3 临时生效3.4 配置项3.5 老版本提供的配置文件3. Ceph网络3.1 对现有集群加入cluster networ
Kafka 是一个分布式流处理平台和消息系统，用于构建实时数据管道和流应用。它最初由 LinkedIn 开发，后来成为 Apache 软件基金会的顶级项目。 Kafka 特点是高吞吐量、分布式架构、支持持久化、集群水平扩展和消费组消息消费，具体来说： 高吞吐量：Kafka 具有高性能和低延迟的特性，
目录PomeloCli 是什么为什么实现太多的工具太少的规范基于二进制拷贝分发难以为继快速开始1. 引用 PomeloCli 开发命令行应用2. 引用 PomeloCli 开发命令行插件开发命令行插件搭建私有 nuget 服务发布命令行插件3. 使用 PomeloCli 集成已发布插件安装命令行宿主
刚开始接触并学习一门开发语言，带着不求甚解的想法，其实也挺有好处的：我并不是所有的东西都知道，但是代码跑起来了。 但是时间久了，还是带着这种想法，可能就会遇到一些棘手的问题。比如电脑上不知不觉已经安装了多个python版本，python3.8/3.10/3.11，甚至一些软件中也集成有python解
通常做题思路：问题转化为流网络，再通过最大流 / 最小割 / 费用流与问题之间的数量关系，求解出原问题。 网络流于其他算法不同，概念定理需要熟记于心，否则后面做题会有很大的障碍。 1. 流网络 一个流网络记作 \(G=(V,E)\)，其中 \(V\) 表示点集，\(E\) 表示边集。对于 \(\fo
前言注：本篇为知识性内容，A题附详解关于匈牙利算法求最大独立子集难以理解的建边问题的思考，若有不当之处感谢指出。暂时只写了A篇题解，以供帮助大家理解相关问题，剩余题解会进行补充。 又是小集训的一周，总要伴随着模拟赛... 还是五道题目： A. 攻击装置 B. 循环 C. 漫步 D. 穿越 E. 结队
一、表达式树的基本概念 表达式树是一个以树状结构表示的表达式，其中每个节点都代表表达式的一部分。例如，一个算术表达式 a + b 可以被表示为一个树，其中根节点是加法运算符，它的两个子节点分别是 a 和 b。在 LINQ（语言集成查询）中，表达式树使得能够将 C# 中的查询转换成其他形式的查询，比如
华夫饼图Waffle chart是一种独特而直观的图表，用于表示分类数据。它采用网格状排列的等大小方格或矩形，每个方格或矩形分配不同的颜色或阴影来表示不同的类别。这种可视化方法有效地传达了每个类别在整个数据集中的相对比例。本文介绍如何使用基于Python的PyWaffle库绘制华夫饼图。PyWaff
评估 LLM 应用 1.一般评估思路 首先，你会在一到三个样本的小样本中调整 Prompt ，尝试使其在这些样本上起效。 随后，当你对系统进行进一步测试时，可能会遇到一些棘手的例子，这些例子无法通过 Prompt 或者算法解决。 最终，你会将足够多的这些例子添加到你逐步扩大的开发集中，以至于手动运行
0x01 概要叙述 （1）鸿蒙系统 鸿蒙是华为公司开发的操作系统，在多端使用 以手机为中心，包括手表、平板等 “万物互联”思想 各类应用间接为用户带来操作系统的用途 “鸿蒙应用千帆起，轻舟已过万重山” （2）准备工作 a. 语言 鸿蒙系统应用的开发语言：ArkTS 是 TypeScript 的超集
Based on Deep Learning (2017, MIT) book. 本文基于Deep Learning (2017, MIT)，推导过程补全了所涉及的知识及书中推导过程中跳跃和省略的部分。 blog 1 概述 现代数据集，如网络索引、高分辨率图像、气象学、实验测量等，通常包含高维特征，
Kafka 线上性能调优是一项综合工程，不仅仅是 Kafka 本身，还应该从硬件（存储、网络、CPU）以及操作系统方面来整体考量，首先我们要有一套生产部署方案，基于这套方案再进行调优，这样就有了可靠的底层保证，才能保证 Kafka 集群整体的稳定性。 1. 线上部署方案 1.1 操作系统 我们知道
最近在维护一个小后台项目，有段JS需要压缩上传到CDN存储服务器。由于之前压缩的JS文件都比较少，都是手动压缩的。这次需要压缩的文件比较多，所以用了批量压缩。特此记录一下，方便大家和自己以后再用到的时候备忘。 v准备工作 安装nodejs 首先在本地安装node.js和npm，一般npm集成于nod
> 本文全面探讨了卷积神经网络CNN，深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化，详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层，最后列出其训练与优化的多项关键技术：训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与模型评估调优。旨在为人工智能学者使用卷积神经网络CNN提供全面的指
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型、多维数组上执行的数值运算。 开发环境 anaconda 集成
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据。 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所
SQL优化中，有一条放之四海而皆准的既定方针，那就是：永远以小数据驱动大数据。其本质其实就是以小的数据样本作为驱动查询能够优化查询效率，在SQL中，涉及到不同表数据的连接、转移、或者合并，这些操作必须得有个数据集作为“带头”大哥，即驱动数据，而这个驱动数据最好是数据量最小的那一个。 内大外小 在讨论
使用场景 前提场景 我们多个系统同时继承了某一个通用系统，通用系统的接口是不会允许随意改变的，其他子系统都依赖于Base系统的通用接口 目标需求场景 但是有一个业务，需要给某一个公共接口增加子系统独有的业务功能；比如某个接口完成之后会往其他的业务修改状态 解决方案 通常使用做法-01 集成BaseC
https://www.cnblogs.com/zisefeizhu/p/13261243.html 概述 随着程序功能的日益复杂，程序的配置日益增多：各种功能的开关、参数的配置、服务器的地址…… 对程序配置的期望值也越来越高：配置修改后实时生效，分环境、分集群管理配置，代码安全、审核机制…… 在这
https://www.cnblogs.com/zisefeizhu/p/13640250.html 前提 总是后知后觉，总是后知后觉。目前的现状是不论出现什么问题，都无法进行提前预警和在客户未知前介入处理。早上偶然和研发经理交流时突发灵感，写下此脚本，试图以此为开始进行提前的预警。 从生产k8s集
