Redis入门1.初始Redis1.1认识NoSQLSQL（关系型数据库）NoSQL（非关系型数据库）数据结构结构化（Structured）非结构化数据关联关联的（Relational）无关联的查询方式SQL查询非SQL事务特性ACIDBASE存储方式磁盘内存扩展性垂直水平使用场景1.数据结构固定2.相关业务对数据安全性、一致性要求较高1.数据结构不固定2.对一致性、安全性要求不高3.对性能要求高其中，非关系型数据库有很多种，比如：键值类型（Redis）文档类型（MongoDB）列类型（HBase）Graph类型（Neo4j）1.2认识RedisRedis诞生于2009年，全称为RemoteD
openGaussDeveloperDay20235月26日，一场数据库开发者年度盛会「openGaussDeveloperDay2023」在北京昆泰嘉瑞文化中心成功召开。大会汇聚产学研用各界知名专家分享openGauss社区的技术创新、优秀实践和生态成果，吸引了线上线下数千名开发者、技术爱好者、数据库从业者的关注。云和恩墨作为openGauss社区理事单位和重要合作伙伴，深度参与了本届大会。在主论坛上，openGauss社区理事会理事长江大勇以本次大会主题“聚数成峰共赢未来”为题发表演讲。他表示，openGauss开源三年以来，目前已有将近260家企业加入社区，近5000名开发者参与社区贡献
我正在尝试测试接受“错误”类型参数的函数。该函数在某些情况下应该会出现panic，我正在尝试测试场景。但是，当我尝试对nil值(可以将其传递到接受“error”类型的函数)使用reflect.Call时，它似乎会导致panic并显示以下消息:reflect:CallusingzeroValueargument我找到了以下帖子，但未能将其整合到我的功能中。https://groups.google.com/forum/#!topic/golang-nuts/apNcACpl_fIhttps://groups.google.com/forum/#!topic/golang-nuts/WOU
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我说的是Go标准库:output,err:=abc.Xyz()iferr!=nil{//byconventionis`output`alwaysits"zero"value?} 最佳答案 并不总是。例如，io.Reader:PackageiotypeReadertypeReaderinterface{Read(p[]byte)(nint,errerror)}ReaderistheinterfacethatwrapsthebasicReadmethod.Readreadsuptolen(p)bytesintop.Itreturnsth
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目录前言芯片引脚图文件结构图一、GPIOAPI接口GPIO基础案例简介GPIO中断GPIO中断案例简介PWM输出PWM案例简介二、ADC采样API函数ADC案例简介三、I2C读写NFC芯片APII2C案例简介四、UART读写APIUART案例简介总结前言之前学STM32时，学习过liteOS，对内核有过简单了解。学了内核之后，这次学习一些驱动子系统，GPIO，I2C，串口，ADC数据采集等。主要了解封装后的接口函数及其如何调用。相关概念有在stm32学习的时候总结过。GPIOADC与DACI2C串口更多的可以去HAL库专栏看。本文主要总结鸿蒙的API接口芯片引脚图首先放个芯片原理图，方便查看引
DAY24：信息搜集1、接受任务阶段一个ip #黑盒测试一个系统 #可能在内网一个平台 #甚至只有名字确定目标2、信息搜集当开始做信息收集之前，肯定是要先确定目标的，在红队项目或者HW项目中，一般目标都是一个公司的名称，然后通过这个公司的名称获取各种信息，接着开展外网打点、内网渗透等等工作。在我们得知目标公司名称后，就可以开展信息收集的工作了。2.1、搜索引擎（google、shodan、fofa、bing）Google语法：基础语法：intext： 把网页中的正文内容中的某个字符作为搜索的条件。intitle： 把网页标题中的某个字符作为搜索的条件。inurl： 搜索包含指定字符
过去半年，由ChatGPT引领的生成式大型语言模型技术，以其强大的「通用性」彻底颠覆了AI世界，普通人也可以很容易地使用AI工具来进行摘要、灵感创作、辅助编程、多语言翻译等任务。不过，训练这种超大规模的模型往往需要数百个、甚至数千个GPU来存储和计算数据，比如训练5300亿参数的Megatron-TurningNLG就使用了超过4000块NvidiaA100GPU想要高效地利用硬件资源需要设计复杂的优化系统，将模型划分割成适合于单个设备内存的片段，然后跨设备进行高效的并行计算；同时，为了能够让深度学习社区更方便地对大型模型进行训练，这些优化操作必须易于使用。2020年2月，微软开源了深度学习训
6月27日消息，微软研究人员日前推出了名为ZeRO++的新技术，用于优化在训练大型AI模型时，容易遇到的数据传输成本和带宽限制的难题，可显著减少大模型训练时间和成本。据悉，ZeRO++建立在现有的ZeRO传输技术基础上，并提供增强的通信策略，可提高训练效率，同时减少训练时间和成本。▲图源微软为了减少参数通信量，ZeRO++可对权重进行量化，其利用基于块的量化方法来保持训练精度，这种优化的量化过程相对原始Zero传输技术更快更准确。为了能够尽量减少通信开销，ZeRO++通过在每台机器上保持完整的模型副本，以向GPU显存换取通信带宽。而在梯度通信方面，ZeRO++引入了一种名为qgZ的新的量化梯度
