总的来说，DROP 用于删除整个数据库对象（表结构和数据全部删除），DELETE 用于删除表中的数据，而 TRUNCATE 也是删除表中的数据，但比 DELETE 更快，且无法指定条件删除。根据需求，选择适当的命令来删除数据或对象。 DROP： 1. DROP 用于删除数据库对象，例如表（table
> 本文全面探讨了Transformer及其衍生模型，深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构，并列举了其编码实现加深理解，最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理，并展示其在人工智能领域的广泛影响。 > 作者 TechLe
本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。 ## 序列到序列(seq2seq) Transformer能实现的核心
题目大意 对于一个正整数N，需要找到三个不同的数字A，B，C，使得三个数当中任意两个数字相乘都是N的约数，另外还要使得A，B，C三个数字乘积是N的整数倍数。最后输出三个数字（如果有多种组合，输出任意一种即可），如果找不到满足条件的则输出-1。 思路 注意到1必然是其中一个约数，另外我们可以注意到素数
http://arthurchiao.art/blog/linux-tracing-basis-zh/ 1 引言 1.1 热点与调用栈分析（perf record/report/script） 1.2 符号（symbols） 1.3 小结 2 极简程序 hello-world：探究符号 2.1 C
https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8Transformers%E6%8E%A8%E7%90%86 Pages 32 中文文档 模型合并与转换 在线模型合并与转换（Colab） 手动模型合并与转换 模
https://zhuanlan.zhihu.com/p/428267241 LSM-Tree，全程为日志结构合并树，有趣的是，这个数据结构实际上重点在于日志结构合并，和 tree 本身的关系并不是特别大(除了各种可能的天外飞仙式的工程优化，一般来说只有 level0 采用了平衡树的结构) LSM-
前言 Traefik是一个现代的HTTP反向代理和负载均衡器，使部署微服务变得容易。 Traefik可以与现有的多种基础设施组件（Docker、Swarm模式、Kubernetes、Marathon、Consul、Etcd、Rancher、Amazon ECS...）集成，并自动和动态地配置自己。
前言 Traefik 是一个现代的 HTTP 反向代理和负载均衡器，使部署微服务变得容易。 Traefik 可以与现有的多种基础设施组件（Docker、Swarm 模式、Kubernetes、Marathon、Consul、Etcd、Rancher、Amazon ECS...）集成，并自动和动态地配
实践中, 往往会有这样的需求, 用户输入的url是ewhisper.cn/alert-manager/#/alerts, 但是转发到后端要变成/#/alerts, 如何基于 Traefik on K8S 实现?
有关Transforms使用的简介
property_tree 是 Boost 库中的一个头文件库，用于处理和解析基于 XML、Json 或者 INFO 格式的数据。 property_tree 可以提供一个轻量级的、灵活的、基于二叉数的通用容器，可以处理包括简单值（如 int、float）和复杂数据结构（如结构体和嵌套容器）在内的各种数据类型。它可以解析数据文件到内存中，然后通过迭代器访问它们。在 Boost 库中，propert
> 大家好，我是蓝胖子，在golang中可以使用go pprof的工具对golang程序进行性能分析，其中通过go trace 命令生成的trace view视图对于我们分析系统延迟十分有帮助，鉴于当前对trace view视图的介绍还是很少，在粗略的看过trace统计原理后，我将对这部分做比较详细
之前写过一篇有关TRE优化模型详解的博文： https://www.cnblogs.com/zoubilin/p/17270435.html 这篇文章里面的附录给出了非线性模型化线性的方式，具体内容如下： 首先是篇文章的变量和原模型（具体见我上面那篇笔记）： 其次这篇文章附录给出的非线性化线性的方法
一、技术介绍 NVIDIA Triton Inference Server是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。 支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Run
Merkle 树（Merkle Tree）是一种树状数据结构，通常用于验证大规模数据集的完整性和一致性。它的名字来源于其发明者 Ralph Merkle。Merkle 树在密码学、分布式系统和区块链等领域得到广泛应用，尤其在区块链中，它用于验证交易和区块的完整性，确保数据不被篡改。 下面是 Merk
一：背景 1. 讲故事 在面试中我相信有很多朋友会被问到 truncate 和 delete 有什么区别 ，这是一个很有意思的话题，本篇我就试着来回答一下，如果下次大家遇到这类问题，我的答案应该可以帮你成功度过吧。 二：区别详解 1. 思考 从宏观角度来说, delete 是 DML 语句, tru
一：背景 1. 讲故事 最近在分析一个 linux 上的 dump，最后的诱因是大量的lock锁诱发的高频上下文切换，虽然问题告一段落，但我还想知道一点信息，所谓的高频到底有多高频？锁竞争到底是一个怎样的锁竞争？ 如果了解这些信息对我们后续分析此类问题非常有帮助。 要想获取此类信息，看 dump 肯
