概述之前，我们对比了阿里云RDS的经济版（ARM）与x86版的性价比，这次我们来看看华为云的RDSMySQL的“通用型”(x86)与“鲲鹏通用增强型”(ARM)版本的情况如何。这里依旧选择了用户较为常用的4c16g的规格进行测试，测试工具使用了sysbench的oltp_read_write模型进行测试。配置参数与选项，均尽量使用RDS购买过程中的默认选项，以给出更加接近用户使用时的配置。具体的，使用了华为云SSD云盘存储，选择了MySQL8.0实例。结论华为云的x86与鲲鹏架构的RDS规格价格几乎是相同的。在本次测试中，鲲鹏版本的RDS相比x86版本约有15~45%的性能差距。不过，也必须要
引言最近准备给自己之前写的项目做重构，这是一个单体架构的小项目，后端采用的是最常见的三层架构。因为项目比较简单，其实采用三层架构就完全够了。但是呢，小编最近在做DDD架构的项目，于是就先拿之前写的一个老项目试试手。在重构的过程中，对DDD设计思想也有一些体会。于是我就写了这一个系列的博客来记录我从学习DDD架构思想再到将这种架构思想投入到实践的过程。这一篇博客主要是先学习一下DDD架构思想（也就是先入个门），我会先介绍DDD架构思想中的一些概念，然后再介绍根据DDD架构思想所设计出来的常见的架构分层，最后就是入门实战，根据上面介绍的架构分层搭建一个单体架构项目。DDD分层架构前言介绍DDD（D
在前面的随笔，我对我们开发的审批工作流做了不少的介绍，其中有包括WInform的、Vue+Element、BootstrapAsp.net的，在各个框架上，我们都尽量争取界面能够一致化，以便客户能够在不同的前端上有相同的用户体验，并结合不同的前端特点，做了一些优化处理，本篇随笔对WPF应用框架中工作流模块进行介绍。1、回顾工作流的介绍内容审批工作流的概念我们先来回顾一下。在工作流处理表中，首先我们区分流程模板和流程实例两个部分，这个其实就是类似模板和具体文档的概念，我们一份模板可以创建很多个类似的文档，文档样式结构类似的。同理，流程模板实例为流程实例后，就是具体的一个流程表单信息了，其中流程模
关于OOM(OutofMemory)相关的介绍及处理方法OOM（Out-of-Memory）机制是内核的一部分，用于处理内存消耗过度的情况。OOM机制的责任是选择一个或多个高内存消耗的进程，并终止它们以释放内存。在Linux中，进程的OOMScore决定了在出现内存不足的情况下，进程是最可能被终止的。OOMScore越高的进程被终止的可能性也就越大。你不应该直接修改一个进程的OOMScore。通常，你可以通过以下方式来影响OOM的行为：调整系统级别的内存限制（例如sysctl调整vm.overcommit_memory限制）调整内存使用（例如在应用程序代码中管理内存，或使用可调整的进程或容器限
文章目录概述Seq2Seq（Sequence-to-sequence）Encoder-Decoder的缺陷Attention机制的引入Transformer中的Encoder-Decoder概述Encoder-Decoder并不是一个具体的模型，而是一个通用的框架。Encoder和Decoder部分可以是任意文字，语音，图像，视频数据模型可以是CNN，RNN，LSTM，GRU，Attention等等所谓编码，就是将输入序列转化转化成一个固定长度向量，解码，就是讲之前生成的固定向量再转化出输出序列。注意点：不管输入序列和输出序列长度是什么，中间的「向量c」长度都是固定的。这是Encoder-de
陈老老老板🦸👨💻本文专栏：赠书活动专栏（为大家争取的福利，免费送书）👨💻本文简述：生活就像海洋,只有意志坚强的人,才能到达彼岸。👨💻上一篇文章：第16期赠书活动👨💻有任何问题，都可以私聊我，在文章最后也可以加我的vx。感谢支持！🦹我认为人人都可以学好编程，我愿意成为你的领路人！一、图书推荐相信大家都对未来的职业发展有着憧憬和规划，要做架构师、要做技术总监、要做CTO。对于如何实现自己的职业规划也都信心满满，努力工作、好好学习、不断提升自己。相信成为一名优秀的架构师是很多程序员的目标，架构师的工作包罗万象，从开发基础框架到设计软件架构，从优化系统性能到修复重要Bug，从新技术选型到做出关
目录一.openelb简介二.主要介绍layer2模式1.简介2.原理3.部署（1）先在集群master上开启kube-proxy的strictARP（2）应用下载openelb.yaml（需要修改镜像地址）（3）编写yaml文件来添加eip地址池（4）创建service（5）验证暴露到外部并且负载均衡实现（6）卸载openelb 一.openelb简介OpenELB是一个开源的企业级负载均衡器，它为Kubernetes集群提供了强大的负载均衡功能。OpenELB通过与KubernetesAPI交互来获取服务和端点信息，并与Kubernetes的内部组件（如etcd）进行通信，以获取集群状态信
目录前言一、名词解释1-1、StableDiffusion介绍1-2、ControlNet介绍1-2-1、ControlNet介绍&工作原理1-2-2、ControlNet控制方法介绍1-3、案例分析1-3-1、室内装修设计1-3-2、品牌创意海报1-4、stable-diffusion-webui的参数解释二、生成方法2-1、图像到图像2-1-1、二维码生成2-1-2、选择云端平台来启动StableDiffusion的WebUI2-1-3、使用StableDiffusion来修饰二维码2-2、使用控制网络将文本转图像2-2-1、二维码生成2-2-2、安装插件——AfterDetailer2-
作者简介Terry，携程自然语言处理和大语言模型算法方向专家，有多年的自然语言处理项目经验和AI落地经验。一、背景随着OpenAI的ChatGPT火遍全球，大语言模型（LargeLanguageModel，下文简称LLM）成为了人工智能领域的热门话题。大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它能够模拟人类的语言能力并生成连贯的文本。这种技术的出现引起了广泛的关注和应用。大型语言模型在机器翻译、文本生成、智能对话等领域发挥着重要作用。在这些领域中，它们能够理解和生成自然语言，使得机器能够更好地与人类进行交流和合作。无论是在学术研究还是商业领域中，LLM都有潜力成为一个强大的工具，帮助我们
在WPF开发中，经典的编程模式是MVVM，是为WPF量身定做的模式，该模式充分利用了WPF的数据绑定机制，最大限度地降低了Xmal文件和CS文件的耦合度，也就是UI显示和逻辑代码的耦合度，如需要更换界面时，逻辑代码修改很少，甚至不用修改。与WinForm开发相比，我们一般在后置代码中会使用控件的名字来操作控件的属性来更新UI，而在WPF中通常是通过数据绑定来更新UI；在响应用户操作上，WinForm是通过控件的事件来处理，而WPF可以使用命令绑定的方式来处理，耦合度将降低，WPF技术的主要特点是数据驱动UI,所以在使用WPF技术开发的过程中是以数据为核心的，WPF提供了数据绑定机制
