大家好，我是栈长。今天分享一篇国内外程序员区别对比的好文：https://www.zhihu.com/question/497793332/answer/2216734220原文作者是知乎的一位匿名用户，个人感觉绝大部分内容写的还是挺中肯的，没有故意贬低或者抬高哪一边。下面是正文。我是在美国工作过两年，回国经历了逆文化冲击，现在勉强算是适应了国内互联网公司的节奏。随便聊聊，没有崇洋媚外的意图，只是刚好最近被剥削得很不爽，趁机吐槽一下。推荐一个开源免费的SpringBoot实战项目：https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice年龄

Flinkonk8s部署日志详解及与Yarn部署时的日志生成模式对比最近需要将flink由原先部署到Yarn集群切换到kubernetes集群，在切换之后需要熟悉flinkonk8s的运行模式。在使用过程中针对日志模块发现，在k8s的容器中，flink的系统日志只有jobmanager.log/taskmanager.log两个，而当时在使用Yarn集群部署时，flink的日志会有多个，比如:jobmanager.log、jobmanager.err和jobmanager.out，TaskManager同理。因此，有同事就提出为什么在k8s中部署时，只有.log一个文件，能不能类似Yarn部署

近日，沐曦发布了一篇名为《沐曦与智谱AI完成兼容性测试共建软硬件一体化解决方案》的公众号，表示曦云®C500千亿参数AI大模型训练及通用计算GPU与智谱AI开源的中英双语对话语言模型ChatGLM2-6B完成适配。测试结果显示，曦云®C500在智谱AI的升级版大模型上充分兼容、高效稳定运行。据悉，在2023年算力大会期间算能科技、寒武纪等国产GPU厂商也获得了ChatGLM2-6B模型适配认证，下面我们就国产化GPU和高端GPU到底有多大差距和ChatGLM2-6B模型是什么模型，能决绝那些问题等方面展开聊一下。文章目录什么是GPU？国产化GPU羲彩®G100（图形处理GPU）羲云®C500（

写在开头这几个月AI相关新闻的火爆程度大家都已经看见了，作为一个被裹挟在AI时代浪潮中的程序员，在这几个月里我也是异常兴奋和焦虑。甚至都兴奋的不想拖更了。不仅仅兴奋于AI对于我们生产力的全面提升，也焦虑于Copilot等AI辅助编码工具，会将程序员这个工种和我们所熟悉的传统软件开发流程彻底颠覆，用计算机的极高效率碾压人类的低效率。当然这些也都是后话了，我们目前能做的，就是保持敏锐的嗅觉，尝试去迎接AI时代的来临。做“未来世界的幸存者”。本文是我深度体验了GithubCopilot,ChatGPT等产品后，对于这些AI辅助开发工具的一次横向评测。写本文的初衷是帮助大家快速筛选出一款合适你的AI辅

TCP/IP协议和OPC协议是两种重要的网络协议，它们在不同的网络层级上运行，并为数据传输和通信提供了不同的功能。TCP/IP协议（TransmissionControlProtocol/InternetProtocol，传输控制协议/互联网协议）是互联网通信的基础协议，它定义了互联网中数据传输的基本规则和标准。TCP/IP协议包括四层结构，即应用层、传输层、网络层和链路层。每层都有各自的功能和作用，例如，应用层负责处理应用程序之间的数据传输，传输层负责数据包的传输和端到端的数据控制，网络层负责路由和转发数据包，链路层负责将数据包转换为网络硬件可以识别的帧。TCP/IP协议的特点包括开放性和无

记录计算方法大作业，练习C++，欢迎指正。1，共轭梯度法介绍共轭梯度法（ConjugateGradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点。共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。在实际应用中，共轭梯度法不仅可以去求解方程组，还可以推广到非二次目标函数的极小值求解。在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数。2，共轭梯度法原理求解Ax=b时，最简单粗暴的

一、背景描述在版本开发中，时间段大致的划分为：需求，开发，测试；需求阶段：理解需求做好接口设计；开发阶段：完成功能开发和对接；测试上线：自测，提测，修复，上线；实际上开发阶段两个核心的工作，开发和流程自测，自测的根本目的是为自己提前解决可能出现的问题；如果缺少自测和提测两个关键步骤，那么问题就会被传递给更多的用户，产生更多的资源消耗；自测是于开发而言，提测是对专业的测试人员而言，如果尽可能在自测阶段就发现问题，并解决问题，那么一个问题就不会影响到团队协作上的更多人员，如果一个简单的问题上升到团队协作层面，很可能会导致问题本身被放大。工欲善其事必先利其器，开发如果要做好自测流程，学会使用工具提高

本文是我深度体验了GithubCopilot,ChatGPT等产品后，对于这些AI辅助开发工具的一次横向评测。写本文的初衷是帮助大家快速筛选出一款合适你的AI辅助工具。相信我，请不要再怀疑这些工具是否能给你带来效率提升。当你尝试使用后，很快就会习惯它们，甚至是离不开它们。本文评测的工具有：GithubCopilotChatGPT(GPT-3.5)NewBingCursor.so这些工具可以结合起来使用，提升你的开发效率。所以这些工具之间并不是互斥关系。文章的最后会给出总结以及我的一些想法。GithubCopilotGithubCopilot是由Github和OpenAI合作推出的一个人工智能代

阿里云、腾讯云、华为云、Ucloud（优刻得）的轻量应用服务器性能测试和价格对比。测试项目有：CPU性能，内存读写速度、硬盘IO速度测试用的脚本和软件有：lemonbench、Geekbench5、CPU-Z、Unixbench、宝塔面板、phoronix-test-suite本次测评对比的轻量应用服务器配置统一为2核4G，系统统一为Centos7（CPU-Z测试时用Windowsserver2019），华为云因为没有轻量选的是HECS云耀云服务器，应该跟轻量差不多，Ucloud也是没有轻量所以选的是共享型云服务器，全部服务器都是自费购买。这篇文章目的是为大家提供一个参考，方便大家选择适合自己

在我们的一个应用程序中，我们需要保存一些普通的表格数据，并且我们需要能够对其中一列执行用户端自动完成。我们提出的最初解决方案是将MySQL与Solr结合起来以实现此目的(MySQL用于保存数据，而Solr仅用于保存标记化的列并返回ID作为结果)。但是最近发生了一些不愉快的事情(开发人员开始将一些数据存储在Solr中，因为MySQL表和对它所做的操作是Solr无法提供的)我们认为也许我们可以将它们合并在一起并消除两者之一。所以我们必须:(1)将所有数据移动到Solr(2)使用MySQL进行自动完成(1)听起来很糟糕，所以我尝试了(2)，我开始将单个列的数据加载到MySQL中，禁用MySQ