https://bbs.huaweicloud.com/blogs/146367 【摘要】 1 问题背景nginx的应用程序移植到TaiShan服务器上，发现业务吞吐量没有达到硬件预期，需要做相应调优。 2 原因分析l 网卡配置该应用场景下网络吞吐量大，网卡的配置能对性能提升起到很大的作用。l 操作
Jmeter学习笔记（九）——响应断言 https://www.cnblogs.com/pachongshangdexuebi/p/11571348.html Jmeter中又一个元件叫断言，用于检查测试中得到的响应数据等是否符合预期。断言又13种，目前在使用过程中使用到的是响应断言。 有时候请求成
https://www.cnblogs.com/pachongshangdexuebi/p/11582891.html jmeter中有个元件叫做断言（Assertion），它的作用和loadrunner中的检查点类似； 用于检查测试中得到的响应数据等是否符合预期，用以保证性能测试过程中的数据交互与
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/configure-memory-usage 目前 TiDB 已经能够做到追踪单条 SQL 查询过程中的内存使用情况，当内存使用超过一定阈值后也能采取一些操作来预防 OOM 或者排查 OOM 原因。你可以使用系统变量 t
简介：TiDB统计表的大小，列出了一些方法： 1、第一种的统计方式： 基于统计表 METRICS_SCHEMA.store_size_amplification 要预估 TiDB 中一张表的大小，你可以参考使用以下查询语句： SELECT db_name, table_name, ROUND(SUM
目录 交互的概念与Linux中的运用Here Document 免交互tee命令重定向输出加标准输出支持变量替换多行注释Expect实例操作免交互预设值修改用户密码创建用户并设置密码实现 ssh 自动登录 交互的概念与Linux中的运用 交互：当计算机播放某多媒体程序的时候，编程人员可以发出指令控制
https://zhuanlan.zhihu.com/p/633219396 2023 年 5 月 28 日NVIDIA宣布推出 NVIDIA DGX GH200，这是首款 100 TB级别的GPU 内存系统。据英伟达称，Meta、微软和谷歌已经部署了这些集群，预计在 2023 年底之前全面上市。
###背景 应用开发过程中，常常会对用户输入内容进行验证，通常是基于类型、范围、格式或者特定的要求进行验证，以确保输入符合预期。例如邮箱输入框校验输入内容是否符合邮箱格式。在WPF中，数据模型允许将`ValidationRules`与`Binding`对象关联，可以通过继承`ValidationRu
本文例举了通过 IIS 配置和 C# 代码实现后端允许跨域配置，并介绍了代码实现相关的配置项。最后简单介绍了一下预检请求 Options。
通用漏洞评分系统（CVSS）是当前应用最频繁的评分系统以评估安全漏洞的严重性。但是，由于该系统在评估漏洞和优先级排序方面存在不足而遭受批评。因此，有部分专业人士呼吁使用漏洞利用预测评分系统（EPSS）或将 CVSS 与 EPSS 结合来推动漏洞指标变得更加可执行和高效。与 CVSS 一样，EPSS
国际权威知名调研机构 Gartner 在《2023年最重要的10个技术趋势》报告中将平台工程（Platform Engineering）列为高速发展的技术趋势之一，并预测到2026年80%的软件企业都将搭建平台团队以为内部的工程师提供可复用的服务、组件以及工具来帮助应用交付。 图源：Gartner
在当今高速发展的技术环境中，企业越来越依赖技术作为创新和竞争优势的战略驱动力。首席信息官（CIO）在企业中负责监督信息和计算机技术的管理和实施，以交付预期的业务成果。在技术是业务核心的公司中，CIO 这一职位对于推动战略、技术和管理计划以实现业务增长至关重要。 在现有的解决方案中，平台工程逐渐成为现
大家好，我是沙漠尽头的狼。 本文首发于Dotnet9，介绍使用Lib.Harmony库拦截第三方.NET库方法，达到不修改其源码并能实现修改方法逻辑、预期行为的效果，并且不限于只拦截public访问修饰的类及方法，行文目录： 什么是方法拦截？ 示例程序拦截 非public方法怎么拦截？ 总结 1.
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 为何产生过度拟合 我们在做数据分析建模，或是量化策略回测的过程中，会模型在训练时过度拟合了历史数据（回测），导致在新数据上的预测（实盘）效果不佳。造成这种现象有以下几种原因： 一是这可能是因为模型过于复杂
本书由B站京西漫步老师推荐，并提供了相应的学习资源，有同感兴趣的朋友，可以加我好友免费分享资源。 本书主要以总结笔记，原文+译文+部分案例实操为主。 预计更新时间为23年6月-23年7月。 本系列笔记背景，笔者在经过一年左右的陆陆续续的学习和实践中，对Powerbi有了初步的应用和学习，但是零散的学
2023年7月18日Meta开源了Llama2，在2万亿个Token上训练，可用于商业和研究，包括从7B到70B模型权重、预训练和微调的代码。相比Llama1，Llama2有较多提升，评估结果如下所示： 基于Llama2模型的开源模型如下所示： 1.WizardCoder Python V1.0 h
本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程，包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone，然后在下游接入各种任务，包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下
之前写过一篇文章《devops｜中小公司不要做研发效能度量》，主要是从基础设施方向考虑，因为很多条件都不具备，贸然高投入去做研发效能度量可能达不到我们的预期效果，给出的建议是先做好当下打好基础。今天想到一个好例子，可以类比下。 两个人小家庭 1）人少 2）收入清晰 3）支出清晰，买了什么东西，花了多
