概述 本次的文章会格外的长，网上大多的配置流程已经不可使用，本篇文章可以称为保姆级教程，而且通过shell脚本大大减少了部署mysql主从，双主的工作量。 如上图，VIP地址为192.168.10.100，如果主机192.168.10.129挂了，会自动切换到备机192.168.10.130上，由于
matplotlib的动画一直是一个强大但使用频率不高的功能，究其原因，一方面展示动画需要一定的媒介，没有图形和文字展示方便；二来大家更关心的是分析结果的最终图表，图表的动态展示则没有那么重要。 不过，随着短视频的兴起，在短视频平台上展示动画变得非常容易，所以，我们发现有越来越多的数据分析动画（比如
本文详细介绍了如何在Python的requests库中使用高匿代理和隧道代理，以及如何部署一个简易的代理IP池来提高爬虫的稳定性和匿名性。同时，文章还深入探讨了野生代理的来源及其潜在的安全风险和使用限制。这篇文章适合希望进一步了解代理技术及其在网络爬虫开发中应用的读者。
前言：麒麟ARM操作系统是国企和政务机关推行信创化选择率比较高的一款操作系统，然而ARM操作系统非主流的X86系统，除了命令一样，在架构方面差别极大，初次接触多多少少会踩坑，下面我将在公司中部署的实例列举出来，供大家参考，ip和设计机密信息不方便展示，统用虚拟信息代替。 经过多次验证，用了多种通用版
不管你是用.net framework还是用.net core或者更高版本.net环境，这篇文章也许都能帮到你！因为接下来我会提供一个简单粗暴的方式，来快速实现多款扫码器的通用扫码功能。目前本地测试过的包括基恩士系列、康耐视系列、以及其他支持以太网通信的多款小众厂家等。 下面开始重点操作： 首先，在
Flink 是一个流处理和批处理统一的大数据框架，专门为高吞吐量和低延迟而设计。开发者可以使用SQL进行流批统一处理，大大简化了数据处理的复杂性。本文将介绍Flink SQL的基本原理、使用方法、流批统一，并通过几个例子进行实践。 1、Flink SQL基本原理 Flink SQL建立在Apache
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://ost.51cto.com/posts/12514 我们在使用Redis时，总会碰到一些redis-server端CPU及内存占用比较高的问题。下面以几个实际案例为例，来讨论一下在使用Redis时容易忽视的几种情形。 一、短连接导致CPU高 某用户反映QPS不高，从监控看CPU确实偏
https://zhuanlan.zhihu.com/p/490569316 有时候Redis明明做了数据删除，数据量已经不大了，但是使用top命令的时候，还会发现Redis占用了很多内存？ PS:关于 Redis的高并发及高可用，到底该如何保证？可以参考下这个帖子：httss://http://z
https://aijishu.com/a/1060000000216862 这两天我手头正好有一台配置较高的工作站，2颗Xeon Gold 6258R 28核CPU、1TB（1024GB）内存，跑了下功耗压测。 在Windows下我习惯用AIDA64、Hwinfo这些监控软件。Linux下能看CP
https://zhuanlan.zhihu.com/p/532842415 分享嘉宾：王志斌 瀚高IvorySQL产品经理整理：墨天轮社区 导读 大家好，我是瀚高IvorySQL产品经理王志斌，IvorySQL是基于PostgreSQL的衍生开源项目。 我今天分享的内容主要分为三个部分：我们是谁？
https://www.cnblogs.com/Bozh/p/3752476.html 运维的同学和Team里面的一个同学分别遇到过Nginx在线上环境使用中会遇到TIME_WAIT过高或者CLOSE_WAIT过高的状态 先从原因分析一下为什么，问题就迎刃而解了。 首先是TIME_WAIT： 理解一
http://www.piaoyi.org/linux/aliyun-SSD-disk-test.html 正 文： 由于服务器需要高并发高IO，所以入手了阿里云的SSD云盘+IO优化的ECS实例。 阿里云SSD云盘：单盘最高提供20000随机读写IOPS、256MB/s吞吐量的存储性能。采用分布式
Nginx Http 模块中 Upstream 的 keepalive 参数配置注意事项 摘要 在高并发环境下 keepalive 参数配置不当容易产生大量 TIME_WAIT，导致端口耗尽，服务异常。 keepalive 值应该大于等于 upstream 中 server 的数量。（建议是 ser
关于IO性能的一些学习与了解 摘要 最近心气不高. 学习进度也拖的比较慢. 以后想能够多为自己着想.自己有自己的节奏, 不能只为别人考虑. 要改变一下自己的做事风格. 一些事情想帮则帮, 不想帮就当看不见. 互勉. 磁盘IO的指标 IOPS RT BW 部分监控指标的解释 iowait await
https://finance.sina.com.cn/wm/2023-02-28/doc-imyihfvp8075151.shtml ChatGPT 的爆火使得大家对 AI 进行了深度的讨论，大厂们也都在向公众展示他们所谓的 "生成性人工智能"已经准备好进入黄金时代。 近日，Meta 宣布推出大型
在排查网络问题时，我们还经常碰到的一个问题，就是内核线程的 CPU 使用率很高。比如，在高并发的场景中，内核线程 ksoftirqd 的 CPU 使用率通常就会比较高。回顾一下前面学过的 CPU 和网络模块，你应该知道，这是网络收发的软中断导致的。 要分析 ksoftirqd 这类 CPU 使用率比
https://www.jianshu.com/p/ee8b1bdfdb19 在PostgreSQL里，逻辑结构从高到底依次是：数据库、模式（又叫架构）、表、行。当我们打开PostgreSQL官方自带的客户端软件pgadmin的时候，点开一个实例的连接，如下所示： image.png 从图中我们可以
https://zhuanlan.zhihu.com/p/499313638 Redis作为NoSQL领域的代表，拥有很高的读写性能，支持比较丰富的数据类型，但是Redis也存在一些缺陷。 l 内存数据库，容量有限，成本很高 l 主从复制模型，存在数据丢失的风险 l 自身备份代价很大 l 集群模式存
简介 之前笔者有连续 2 篇文章： Prometheus 性能调优 - 什么是高基数问题以及如何解决？ 如何精简 Prometheus 的指标和存储占用 陆续介绍了一些 Prometheus 的性能调优技巧，包括高基数问题的解决以及精简 Prometheus 的指标和存储占用。 今天再介绍一个新的调
