https://baijiahao.baidu.com/s?id=1676074602279880529&wfr=spider&for=pc 再刚刚落幕的ABC SUMMIT 2020百度智能云智能计算峰会上，百度智能云正式对外发布百度智能云数据库品牌——GaiaDB，实现对既有产品能力和方案的整合
职场经验与见闻感悟 痞子衡在嵌入式行业也摸打滚爬了不少年，有一些个人经验可以给大家参考。所谓他山之石可以攻玉，希望痞子衡的经验对大家的职场之路有所帮助。 职场经验篇（持续更新中...4/4） 职场上有效地向师傅请教问题的几点建议 关于做技术的工作态度方面的几点建议 工作多年的工程师且看这四条进阶之路
本文介绍在Chrome浏览器中，通过迅雷自动批量选中网页中全部下载链接并进行下载的方法~
https://blog.csdn.net/u011966339/article/details/122969685 最近在工作中遇到了，sql server 2016 不能把CPU 的核心全部用到的问题.通过分析工具看到 总共CPU核心有72核，但sql 只能用到40核心，想信也有很多人遇到这问题
博主给大家推荐一套全部开源的H5电商项目waynboot-mall。由博主在2020年开发至今，已有三年之久。那时候网上很多的H5商城项目都是半开源版本，要么没有H5前端代码，要么需要加群咨询，属实恶心。于是博主决定自己开发一套完整的移动端H5商城，包含一个管理后台、一个前台H5商城、一套后端接口。
> 本文的知识点其实由golang知名的for循环陷阱发散而来， 对应到我的主力语言C#， 其实牵涉到闭包、foreach。为了便于理解，我重新组织了语言，以倒叙结构行文。 先给大家提炼出一个C#题：观察for、foreach闭包的差异 连接数之后会突然急速下降到几百。在应用上的表现就是大量的连接报错，系统失去
现象： controller节点与其他两个broker的通信失败。公网ip，宿主机ip，服务名，各种网络方式，都无法成功。 两点提示： 1.bug原因：因为单机内存不够用，设置了较低的 KAFKA_HEAP_OPTS 参数值128M，导致broker通信失败！ 2.kafka容器启动中，增加 BIT
本文基于网络密码课上的实验 本来想水一水就过去，代码就网上找找，不行就GPT写，但是！一份都找不到，找到的代码都是跑不了的，总会是就是乱七八糟。所以准备认真的写一份。 代码编译成功的前提是要预先装好openssl库！ 本随笔主要有三个内容： 编写程序，模拟计算NTResponse、Authentic
返回全部 申砾产品技术解读2017-06-06 为什么要进行调度 先回忆一下 三篇文章了解 TiDB 技术内幕 - 说存储 提到的一些信息，TiKV 集群是 TiDB 数据库的分布式 KV 存储引擎，数据以 Region 为单位进行复制和管理，每个 Region 会有多个 Replica（副本），这
返回全部 边城元元案例实践2022-08-02 复杂业务查询对于传统的关系型数据库来说是一种考验，而通过 TiKV 行存与 TiFlash 的列存结合使用就能很好地应对。本文根据 TUG 用户边城元元在 TiDB 社区技术交流石家庄站的分享整理，详细介绍了 TiKV & TiFlash 加速复杂业务
获取当前进程的全部线程 jps 获取jvm的进程信息. top -Hp $pid -bn 1 > 1.txt 可以获取当前特定进程的所有子进程. 注意linux与Windows的不太一样. linux下面的线程实现,其实是子进程的模式. Windows的更是process-thread的映射模式.
因为dpdk是把网卡操作全部拿到用户层，与原生系统驱动不再兼容，所以被dpdk接管的网卡从系统层面（ip a/ifconfig）无法看到，同样数据也不再经过系统内核。 如果想把数据再发送到系统，就要用到virtio user。这种把数据从dpdk再发送到内核的步骤，就叫做exception path
阅读本文有门槛，以下是需要掌握的全部信息，全文的主旨是组合前端现有的技术，共同对抗 GPT 的故事。
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
Avalonia XPF 通过我们的跨平台UI框架，释放现有WPF应用程序的全部潜力，使WPF应用程序能够在macOS和Linux上运行，而不需要昂贵和有风险的重写。 工作原理 我们使用 Fork of WPF 使 WPF 应用程序能够在 macOS 和 Linux 上运行，这使我们能够保持 API
当我们需要处理一个大量的数据集合时，一次性将其全部读入内存并处理可能会导致内存溢出。此时，我们可以采用迭代器`Iterator`和生成器`Generator`的方法，逐个地处理数据，从而避免内存溢出的问题。迭代器是一个可以逐个访问元素的对象，它实现了`python`的迭代协议，即实现了`__iter__()`和`__next__()`方法。通过调用`__next__()`方法，我们可以逐个访问迭代
