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，
结构体 struct 是一种用户自定义的值类型，常用于定义一些简单（轻量）的数据结构。对于一些局部使用的数据结构，优先使用结构体，效率要高很多。
ADB Remote ATV Android TV 的遥控器，基于 ADB Shell 命令 ADB Remote ATV 是一个 Android TV 的遥控器，基于 ADB Shell 命令，泛用性更高。 下面的 shell 命令，是软件的基本原理，通过 shell 命令可模拟物理遥控器的基本按
Java中Synchronized锁升级通过偏向锁、轻量级锁到重量级锁的动态转变，优化了多线程同步性能。偏向锁减少无竞争场景的开销，轻量级锁借助CAS与自旋优化低竞争环境，重量级锁确保高竞争下的互斥性。合理设计并发模型，监控锁状态并结合其他并发工具以充分利用锁升级优势。
在工作、生活和娱乐中，我们经常遇到一些重复性的鼠标点击操作，我们可能会首先想到使用按键精灵类软件来解放双手，但是它们的使用门槛比较高，还要专门学一门脚本语言。本文介绍的软件完全不需要编程和脚本开发经验，看完就能配置出自己想要的辅助类脚本
0 导读 之前的文章中，我们介绍过分布式事务的基础知识，也了解了分布式场景下常见一致性问题和解决方案，对分布式锁和CAS模式有一定的了解，有兴趣的同学可以通过下面链接到作者的两篇相关文章。 五种分布式事务解决方案（图文总结） 高并发下的数据一致性保障（图文全面总结） 1 介绍 本文聚焦高并发场景下分
本文深入探讨了Kubernetes中的Pod调度机制，包括基础概念、高级调度技术和实际案例分析。文章详细介绍了Pod调度策略、Taints和Tolerations、节点亲和性，以及如何在高流量情况下优化Pod调度和资源管理。 关注【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识
Axure与墨刀是两款在原型设计领域广受欢迎的工具，各具特点和优势： Axure： Axure RP是一款功能强大的原型设计工具，广泛应用于交互设计和用户体验设计领域。它提供了丰富的交互元素库、高保真度的原型制作功能以及复杂的交互流程设计工具。 设计师可以使用Axure快速创建原型，并进行用户测试和
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书提到：通常情况下，在视频流解析之后，从AVCodecContext结构得到的宽高就是视频画面的宽高。然而有的视频文件并非如此，如果按照AVCodecContext设定的宽高展示视频，会发现画面被压扁或者拉长了。比如该书第10章源码playsync.
〇、前言 关于 Redis 在日常开发中还是用的比较多的，特别是在秒杀、消息队列、排行榜等数据交互时效要求较高的场景，Redis 都可以轻松应对。 本文将针对 Redis 进行简单介绍，以及如何安装，并罗列下全部配置项。后续还将另行发文汇总 Redis 的常用数据结构和常见问题等。 一、什么是 Re
本文分享自华为云社区《手拉手入门springboot+kafka》，作者：QGS。 安装kafka 启动Kafka本地环境需Java 8+以上 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 Kafka启动方式有Zookeeper和Kraft，两种方式只
指令微调 是一种技术，它能让大语言模型 (LLMs) 更好地理解和遵循人类的指令。但是，在编程任务中，大多数模型的微调都是基于人类编写的指令 (这需要很高的成本) 或者是由大型专有 LLMs 生成的指令 (可能不允许使用)。 我们推出了一个叫做 StarCoder2-15B-Instruct-v0.
完整车牌号识别程序，可以识别车牌和颜色，可以集成到项目中。可通过启动参数传入地址，通过控制台输出结果，通过捕获控制台输出流进行快速集成到项目中。 使用深度学习框架实现，识别效率快，识别率高。里面包含onnx模型文件，先识别车牌外型，再OCR提取车牌文字和颜色。 实现基本步骤 1. 数据标注，可以使用
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 此示例说明如何使用连续小波变换 (CWT) 和深度卷积神经网络 (CNN) 对人体心电图 (ECG) 信号进行分类。 从头开始训练深度 CNN 的计算成本很高，并且需要大量的训练数据。在很多应用中
检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统 什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augm
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 在当今高速发展的互联网时代，信息传播迅速，用户数量激增。在面对如此庞大的用户群体和高频的访问需求时，系统高并发访问的性能问题成为了无法回避的挑战。为了满足业务场景中对数据并发查询的即时性和准确性要求，越来越多的企业
经过 Tokenize 之后，一串文本就变成了一串整数组成的向量。OpenAI 的 Tiktoken 是 更高级的 Tokenizer ， 编码效率更高、支持更大的词汇表、计算性能也更高。 OpenAI在其官方GitHub上公开了一个开源Python库：tiktoken，这个库主要是用力做字节编码对
通过vmstat分析性能 如上图所示，我们在命令vmstat后面添加了两个参数，1表示间隔一秒获取一次，10表示总共获取10次 我们一列一列数据来看： r：代表目前实际运行的指令队列，很高表示CPU很繁忙通常会CPU使用率过高 这个数据如果高于服务器CPU核数就可能出现瓶颈（需要结合后五列CPU使用
前言 现代计算机基于计算、存储和调度的体系， 于是现代架构都是围绕这三大话题不断演进。 在基础架构部， 也是主要为了解决这三个难题，为业务事业部提供透明的、高可用、可快速伸缩的 三大能力， 我们组主要负责 [流量调度] 这个话题,下面是一些宏观的技术笔记。 在单体结构， 流量调度是直观且无感的(DN
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好，我是小彭。 上周是 LeetCode 第 333 场周赛，你参加了吗？这场周赛质量很高，但难度标得不对，我真的会谢。算法解题思维需要长时间锻炼，加入我们一起刷题吧~ 小彭的 Android 交流群 0
