👨🎓博主简介 🏅云计算领域优质创作者 🏅华为云开发者社区专家博主 🏅阿里云开发者社区专家博主💊交流社区：运维交流社区欢迎大家的加入！🐋希望大家多多支持，我们一起进步！😄🎉如果文章对你有帮助的话，欢迎点赞👍🏻评论💬收藏⭐️加关注+💗文章目录01Redis中的多线程02I/O多线程03Redis中的多进程04结论05文末福利06中奖名单--待定很多人都遇到过这么一道面试题：Redis是单线程还是多线程？这个问题既简单又复杂。说他简单是因为大多数人都知道Redis是单线程，说复杂是因为这个答案其实并不准确。难道Redis不是单线程？我们启动一个Redis实例，验证一下就知道了。Redis安装
一、开源OLAP综述近年来开源领域涌现出了众多优秀产品，如StarRocks、Doris、湖数据、湖格式、Spark以及早期的HBase、Presto等。种类繁多的开源工具为用户带来了便利，同时也带来了选择难题。上图中对各种数据库做了简单的分类。例如，StarRocks、Doris和CK等，它们在过去主要是存算一体的AP数据库。而Presto、Trino和Impala等则是经典的基于Hadoop的MPP引擎。此外，Kylin、Hbase和Druid等在预处理方面有较多应用。还有一类是近年来流行的湖格式（湖存储）工具，其中包括Deltalake、Hudi、Iceberg，以及几个月前刚孵化的Ap
本文由PingCAP黄东旭撰写，讨论了数据库技术在2023年的快速变革，并对2024年的数据库发展趋势进行了预测。文章重点关注了GenAI时代对数据库的影响，提出了在数据库选择上的两种路径：“向量数据库”和“向量搜索插件+SQL数据库”。文章强调了个性化数据服务的重要性，以及数据库在实时交互和弹性方面所起到的关键作用。如果我们用一个词来总结2023年的数据技术领域，那个词无疑是“急速变革”。我们见证了数据库内核技术与云原生架构的融合演进，AI+Data的浪潮涌现，以及用户工作负载的深刻转变。GenAI时代的到来，就像一股不可抗拒的潮流，推动着数据技术的每一朵浪花，朝着更智能化、更灵活化的巨浪之
区块链是区块链，加密资产是加密资产，尽管二者之间的关系紧密，区块链和加密资产却不能混为一谈。区块链并不是什么新技术，如果从创新的角度来看，顶多算是一种组合创新。但是，很少有一种技术像区块链这样，让很多人趋之若鹜，不论是技术人员还是普通大众，不论是公司或组织，甚至政府机构，都持续地保持着对这一领域的关注，到底是为什么呢？区块链的经济学视角鉴于跟踪交易属性、结算交易和执行跨越各种数字资产合同的能力，区块链技术成为一种通用技术。区块链上的数据条目可以代表货币、数字内容、知识产权、权益、信息、合同、金融和实物资产的所有权。例如，Ethereum使用自己的令牌Ether引导一个分散的计算能力和应用市场，
据我了解，正确的编程风格告诉我们，如果您想从另一个函数获取字符串(char[])，最好由调用者创建char*并将其与创建的字符串长度一起传递给字符串格式化函数。在我的例子中，字符串格式化函数是“getss”。voidgetss(char*ss,int&l){sprintf(ss,"aaaaaaaaaa%d",1);l=11;}int_tmain(intargc,_TCHAR*argv[]){char*f=newchar[1];intl=0;getss(f,l);cout>d;return0;}"getss"格式化字符串并将其返回给ss*。我认为getss不允许获得调用者创建的外部字符串
1.引言尽管在过去的一年里大模型在计算机视觉领域取得了令人瞩目的快速发展，但是考虑到大模型的训练成本和对算力的依赖，更多切实的思考是如果在我们特定的小规模落地场景下的来辅助我们提升开发和落地效率。本文从相关数据集构造，预刷和生成方向进行相关大模型落地的切入和思考。闲话少说，我们直接开始吧！2.构造数据集使用这些新的大模型的一个切实想法是保留我们的之前标准训练流程框架，举个栗子，通常在检测领域我们使用的Yolo检测器中，我们可以通过生成新的训练图像或生成新的标注来改进我们的训练数据集。具体流程如下：如上图所示：标准数据集由一组人工标注好的训练集和验证集组成数据集扩充将使用强大的通用大模型来添加自
犹记得2019年中旬进行知识点的学习和demo的练习，熟悉各种语法和并发调度的场景，在2019年末开始参与项目实战开发和逻辑梳理Go语言的接触也是更多探索和业务的拆件，做一些雏形工具，来慢慢的孵化业务生态后来陆陆续续，在主营业务是PHP的情况下，尽量在业务脚本的倾向上使用Go语言，虽然前期两种语言的混合使用，总会导致写法冲突，但好在这个磨合期平稳度过。后来也会将公司更多的业务倾向于Go来进行处理，比如新项目，或者老项目对并发要求高的项目会优先考虑。罗列下Go语言的特点：Go主要有静态语言、天生并发、内置GC、安全性高、语法简单、交叉编译和编译快速这几个方面的特性。这些特性决定了Go的三个高富帅
1.引言在过去的十年里，出现了许多涉及计算机视觉的项目，举例如下：使用射线图像和其他医学图像领域的医学诊断应用使用卫星图像分析建筑物和土地利用率相关应用各种环境下的目标检测和跟踪，如交通流统计、自然环境垃圾检测估计等上述应用所采用的计算机视觉的方法遵循统一的标准流程：首先定义需要解决的问题所属类别(分类、检测、跟踪、分割)以及相应输入数据的分辨率等接着需要人工标注数据选择一个网络进行训练，验证和进行一些统计值分析建立推理脚本并进行部署到2023年底，人工智能领域迎来了来自生成式AI的新爆发：大语言模型（LLM）和图像生成式模型。每个人都在谈论它，那么它对计算机视觉领域的应用有什么改变呢？本文我
背景在大环境不好的情况下,本司也开始了“降本增效”，本文探讨一下，在这种背景下Spark怎么做的降本增效。Yarn基于EMRCPU是xlarge，也就是内存和核的比例在7:1左右的，磁盘是基于NVMeSSDSpark3.5.0(也是刚由3.1升级而来)JDK8这里为什么强调NVMe，因为相比于HDD来说，他的磁盘IO有更高的读写速度。导致我们在Spark上做的一些常规优化是不起效果的注意：如没特别说明P99P95avg等时间单位是秒优化手段调整JVMGC策略因为我们内部存在于类似Apachekyuubi这种longrunning的服务，而且内存都是20GB起步，所以第一步就想到调整CMS策略为
椭球面上两点最短距离的三种算法思路 我们不妨以一个具体的情境去进行代码分析下列程序绘制椭球面及两点的程序. closealla=6000;b=5000;x=[22002900];y=[36003300];z=b*sqrt(1-(x.*x+y.*y)/(a*a))%计算P1,P2的z坐标v1=[x(1)y(1)z(1)];%向量OP1v2=[x(2)y(2)z(2)];%向量OP2[theta,alpha]=meshgrid(linspace(0,pi/2,50),linspace(0,2*pi,50));z=b*sin(theta);%根据椭球面参数方程绘制半椭球面x=a*cos(theta
