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pipiimmortal - Redis 5.0.5 配置文件

配置文件 # Redis configuration file example. # # Note that in order to read the configuration file, Redis must be # started with the file path as first argument: # # ./redis-server /path/to/redis.conf #

redis , 學習筆記

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奔放的炒粉 - 源庫與目標庫之間的數據完整性

在企業級數據集成領域，數據一致性（Consistency） 是技術決策者最為關注的核心問題之一。然而，這一看似簡單的需求背後， 卻隱藏着複雜的技術挑戰和架構設計。當使用SeaTunnel進行批流一體數據同步時，企業用户通常最關心以下問題：🔍 "如何保證源庫與目標庫之間的數據完整性？" "任務中斷或故障恢復後，能否避免數據重複或丟失？ "⚙️ "全量與增量數據同步過程中的一致性如何保障？"

restful , 程序員

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jackjiang 頭像

JackJiang - 擁抱國產化：轉轉APP的鴻蒙NEXT端開發嚐鮮之旅

本文由轉轉技術團隊趙衞兵分享，原題“鴻蒙新篇章：轉轉 APP 的 HarmonyOS Next 開發之旅”，下文進行了排版優化和內容修訂。 1、引言 2023 年在華為開發者大會（HDC.Together）上，除了面向消費者的 HarmonyOS 4 之外，華為還推出了面向開發者的 HarmonyOS Next 開發者預覽。而在去年的 6 月份華為開發者大會上，對外開啓了 HarmonyOS Ne

im , 網絡編程 , 即時通訊

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阿里雲大數據AI - 立馬耀：通過阿里雲 Serverless Spark 和 Milvus 構建高效向量檢索系統，驅動個性化推薦業務

作者：廈門立馬耀網絡科技有限公司大數據開發工程師 陳宏毅 背景介紹 行業 蟬選是蟬媽媽出品的達人選品服務平台。蟬選秉持“陪伴達人賺到錢”的品牌使命，致力於洞悉達人變現需求和痛點，提供達人選高傭、穩變現、速響應的選品服務。 業務特徵 個性化推薦：利用大數據和人工智能算法，根據用户的興趣和行為提供定製化的產品推薦。 數據驅動：通過分析用户和市場趨勢，優化推薦策略，提升用户滿意度。 精準營

spark , 大數據 , 搜索 , 阿里雲 , serverless

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湯青松 - Ubuntu 22.04 服務器 MySQL 3306遠程連接失敗排查與解決

一 背景 最近在一台阿里雲購買的 Ubuntu 22.04 服務器上就碰到了一個棘手的狀況：服務器重啓後，原本正常運行的 MySQL 數據庫無法通過 3306 端口進行遠程訪問。接下來，我將詳細記錄整個排查與解決的過程，希望能為遇到類似問題的小夥伴提供一些參考。 二 問題初現 服務器重啓後，嘗試使用客户端遠程連接 MySQL 數據庫，卻發現連接失敗。第一反應是檢查阿里雲的安全組設置，確認 3306

湯青松 , MySQL , iptables , Ubuntu

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pipiimmortal - Linux Redis 安裝、配置、教程（一）

下載安裝包 到 index of /releases/ 下載對應版本 安裝準備 安裝運行環境 yum install gcc-c++ 解壓 tar -zxvf redis-5.0.5.tar.gz 我放在了根目錄 編譯 進入解壓的文件夾,執行 make 命令 cd redis5.0.5 make MALLOC=libc

redis , Linux , 學習筆記

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feixi50 - 多媒體轉換工具 Shutter Encoder v18.2 中文免費版

多媒體轉換工具 Shutter Encoder v18.2 中文免費版 多媒體包含種類繁多的各種文件格式，每種格式都有其不同的特徵和所謂的“怪癖”。 因此，如果您使用多種圖像、視頻或音頻格式，找到一個集中的軟件來從一個地方處理所有這些格式可能會非常棘手。 這就是 Shutter Encoder 基本上允許你做的事情，這要歸功於廣泛的功能，這些功能旨在為一些最常用的媒體格式提供操作。 軟件截圖

pycharm

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feixi50 - 註冊表中 AWE_WINDOW_MEMORY 參數大小的定義

註冊表中 AWE_WINDOW_MEMORY 參數大小的定義 ....這個參數定義緩衝池使用普通內存的大小，不能太小。在數據塊大小為4K，緩衝池為1G(即使用262144個塊作緩衝池)大小的情況下，此參數定義為100M時，oracle不能啓動，定義為200M時正常啓動。根據我閲讀文獻後對這個情況的理解，數據緩衝區的每一個塊的塊頭信息都將存放於普通內存中，不能存放於間接內存中。如果此參數定義過

mariadb

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pipiimmortal - Windows 下向 VMware 的 CentOS7 虛擬機中複製文件報錯

前言 Windows 下向 VMware 的 CentOS7 虛擬機中複製文件報錯 error when getting information for file “//tmp/vmwarednd/c2d6jq/jdk-8u361-linux-x64.rpm”: no such file or directory 一、卸載預裝的“open-vm-tool”包 檢測是否預裝了open-vm

Linux , 學習筆記

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pipiimmortal - 【筆記】CentOS 7 中配置 YUM

在 CentOS 7 中配置 YUM（Yellowdog Updater Modified）主要涉及修改倉庫源以提升下載速度或添加第三方軟件源。以下是詳細步驟： 一、備份原有倉庫配置 sudo cp -r /etc/yum.repos.d /etc/yum.repos.d.backup 二、配置國內鏡像源（如阿里雲、清華大學） 1. 使用阿里雲鏡像 下載阿里雲倉庫文件： sudo

Linux , 學習筆記

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刊wo - Windows 環境下 Odoo 安裝保姆級教程

準備工作：確認硬件需求 在開始安裝前，請確保您的 Windows 電腦滿足以下最低配置： CPU：至少 2 核（Odoo 服務端需要多線程支持） 內存：至少 4GB（建議 8GB 以上，虛擬機分配 2GB+） 磁盤空間：50GB 以上可用空間（虛擬機系統盤建議分配 30GB） 軟件環境：關閉殺毒軟件實時防護（避免誤殺虛擬機文件） 第一步：安裝虛擬機管理軟件（以 VMware Workstation

部署

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阿里雲大數據AI - 阿里雲 AI 搜索開放平台新功能發佈：新增GTE自部署模型

一、背景與核心價值 隨着企業全球化業務擴展和多語言數據處理需求激增，精準的文本語義理解與向量化能力成為搜索服務的關鍵。阿里雲AI搜索開放平台正式推出GTE多語言通用文本向量模型（iic/gte\_sentence-embedding\_multilingual-base），來源於ModelScope模型庫，並開放自部署能力，助力企業構建更高併發、更低延遲的多語言搜索與分析系統。 二、新增功能詳解：

雲計算 , 搜索 , 阿里雲 , 人工智能

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異常君 - Java 併發編程必懂的隱形殺手：指令重排深度剖析

前段時間在做一個電商訂單系統的性能優化時，遇到了一個讓我抓狂的多線程問題。明明代碼邏輯很嚴謹，但在高併發場景下就是會隨機出現數據不一致。排查了整整三天後才發現，原來是 Java 中默默存在的"指令重排"在作怪。 今天我就把這個坑分享出來，從原理到實戰，聊聊 Java 中的指令重排到底是什麼、為什麼會發生，以及實際開發中如何規避這個隱形殺手。 什麼是指令重排？ 簡單説，指令重排是 JVM 和 CPU

JAVA , final , volatile , 併發編程 , 後端

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奔放的炒粉 - 概念解析

研發團隊協作常用軟件指的是為研發團隊提供全流程項目管理、任務分配、代碼託管、持續集成與實時溝通等功能的一體化平台。此類軟件基於敏捷、DevOps等先進理念，旨在提升項目透明度和團隊協同效率，同時通過數據驅動幫助管理者優化決策。產品不僅支持從需求分析到產品交付的全過程管理，還具備強大的第三方系統集成能力，為企業數字化轉型提供堅實支持。 當前市場上的研發團隊協作常用軟件主要可以劃分為兩大類。一類是針對

fiddler , yarn , tailwind-css

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奔放的炒粉 - 確保及時溝通與協作

跨部門溝通與協作機制 物力資源短缺往往會影響到多個部門的項目進度，因此，建立跨部門的溝通與協作機制尤為重要。部門間需要定期召開協調會議，討論資源使用情況，並根據需要及時調整資源分配。在跨部門溝通時，確保信息的透明和溝通的順暢，可以避免不必要的衝突與誤解，從而提高調配效率。 通過項目管理系統，部門間的資源需求、分配情況和進度可以實時共享，幫助各部門在資源緊張時達成共識，避免資源的重複爭奪。 設置應急

react , webkit , chrome-devtools

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sysin - JetBrains PyCharm 2025.1 發佈 - 面向專業開發者的 Python IDE

JetBrains PyCharm 2025.1 (macOS, Linux, Windows) - 面向專業開發者的 Python IDE JetBrains 跨平台開發者工具 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/jetbrains-pycharm/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin.org PyCharm 2025.1 正式發佈：統一版本

pycharm

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奔放的炒粉 - 存儲包含學習參數（權重、偏置）、優化器狀態和訓練元數據的模型狀態字典

PyTorch 模型可以保存為兩種格式：.pt：此格式保存整個模型， 包括其架構和學習參數。.pth：此格式僅保存模型的狀態字典，其中包括模型的學習參數和一些元數據。 PyTorch 格式基於 Python 的pickle模塊，該模塊用於序列化 Python 對象。 為了理解pickle 的工作原理，讓我們看以下示例： import pickle mode

react , webkit , chrome-devtools

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benfangdedigua - Bitcoin部署到openEuler RISC-V

Bitcoin項目源碼是用C++寫的，我對C++以及它的編譯工具又比較熟悉，這次我嘗試了在openEuler RISC-V 24.09上面部署Bitcoin。網上編譯Bitcoin源碼的很多都是以前舊版的，舊版編譯是用automake之類的工具，但是在最新版只需要用cmake就行，兩者的部署方式不相同，我分別記錄一下。最新版：  把項目拉下來之後，因為有比較多的依賴沒有下載，於是只能邊跑邊看看缺什

webkit

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異常君 - Spring Boot 定時任務全攻略：從@Scheduled 到分佈式調度，一文搞定！

在企業級應用開發中，定時任務是一個非常常見的需求。比如每天凌晨統計前一天的訂單數據、定期清理臨時文件、發送營銷郵件等。Spring Boot 提供了多種實現定時任務的方式，本文將從入門到進階，全面剖析幾種主流的實現方案，並通過實際案例幫助你選擇最適合自己項目的方案。 一、Spring Boot 實現定時任務的四種方式 Spring Boot 中實現定時任務主要有四種方式： @Scheduled

quartz , 定時任務 , springboot , JAVA , 後端

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f702 - Prometheus中系統CPU使用率如何計算？

先放結論，Prometheus中採集的原始指標無法直接表示CPU使用率，需要通過promQL語言二次計算，計算公式如下： sum by(instance)(rate(node_cpu_seconds_total{mode!="idle"}[15s])) / sum by(instance)(rate(node_cpu_seconds_total[15s])) 該公式的計算原理與top命令中計算cp

prometheus , cpu

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benfangdechaofen 頭像

奔放的炒粉 - 模型與動態哲學：數字世界的“道”與編程新範式

一、重新思考編程的本質 傳統的編程語言建立在靜態類型、預定義類和編譯時約束的基礎上，而動態模型提出了一種全新的編程範式： 先有對象，後有類：在動態模型中，事物（對象）可以先存在，之後再通過描述者（類）來定義其行為和結構，這與現實世界的認知方式更為接近。 萬物皆可執行：任何模型都可以轉化為動作（函數），這使得數據和邏輯的界限變得模糊，系統可以在運行時動態調整自身行為。 無限遞歸的解

webkit

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極限實驗室 - Easysearch Rollup 相比 OpenSearch Rollup 的優勢分析

背景 在處理時序數據時，Rollup 功能通過數據聚合顯著降低存儲成本，並提升查詢性能。Easysearch 與 OpenSearch 均提供了 Rollup 能力，但在多個關鍵維度上，Easysearch Rollup 展現出更優的表現。本文將從查詢體驗、索引管理、聚合能力、性能優化和任務管理五個方面，分析 Easysearch Rollup 相較於 OpenSearch Rollup 的優勢。

performance , rollup

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Swift社區 - 【微服務架構】從鏈路追蹤到日誌關聯：打造分佈式系統問題定位利器

摘要 微服務架構為系統帶來了靈活性與擴展性，但也讓問題定位變得更加複雜。服務間缺乏日誌關聯性是微服務調試和運維中的核心痛點之一。本文章將深入探討如何通過分佈式追蹤、鏈路ID等技術實現服務間日誌關聯，並通過示例代碼與工具展示如何落地這些方法。 引言 微服務架構中，系統被拆分為多個服務模塊，每個服務都有獨立的日誌記錄機制。然而，在複雜的分佈式系統中，單個服務的日誌信息往往不足以定位跨服務問題。為此，引

微服務 , 分佈式系統

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Swift社區 - 【日誌分析】從手動解析到智能檢測：日誌異常模式挖掘全解

摘要 本文探討了如何結合日誌分析工具和機器學習技術實現自動化日誌異常模式檢測。通過介紹相關技術背景、工具選擇及應用場景，輔以完整的代碼示例，指導開發者高效分析日誌中的異常模式，提升系統運維效率與穩定性。 引言 在現代複雜的分佈式系統中，日誌是系統行為和事件的核心記錄。傳統手動分析日誌效率低，面對海量日誌易造成錯漏。為解決這一痛點，自動化工具與機器學習逐漸成為日誌分析中的關鍵手段。本篇文章將通過具體

日誌分析

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