什麼是RAC架構呢? 共享同一個份物理存儲,把連接和計算層,作為instance做多實例部署。 這樣有什麼好處呢? 第一個好處是增加可靠性 第二個好處是增加連接數 第三個好處是分散計算壓力。 前兩者是顯而易見的,畢竟節點數增加了。 第三個,就需要一定的技術支撐了。
一、GitLab簡介: GitLab 是一款開源的「代碼託管 + DevOps 平台」,核心功能覆蓋「代碼管理、團隊協作、自動化 CI/CD、項目管理」全流程,簡單説就是:既可以當代碼倉庫(類似 GitHub、Gitee),又能一站式實現從「代碼提交」到「自動構建、測試、部署」的全自動化流程。 二、GitLab組織架構與關係模型: GitLab
前提 在網上找到很多mac安裝oracle的版本是amd架構,奈何本人的電腦是arm架構。查看自己的電腦是什麼架構可以進入終端 輸入uname -m 可以看到本人的是arm架構 安裝步驟 1、打開終端,拉取 Oracle 19c 鏡像(ARM64 架構),安裝的時間可能有點久,需要等待一會 這一步驟參考文章:MacBook M
元旦將至,想起往年朋友圈裏全是“人擠人”的商場、火鍋店、KTV包房……我就直皺眉。今年可不行!放棄那些熱門景點的人山人海,我和女朋友果斷選擇了"躺平"——發現了一種更有意思的過節方式。 我在杭州,她在北京,典型的異地戀。以前每到節假日,不是我飛過去就是她飛過來,機票貴不説,假期本來就短,來回折騰大半天就沒了。今年我們商量着換個玩法——各自宅在家裏,來一場特別的"雲約
一、ERP就是OA嗎? ERP與OA是企業內部管理系統中的兩個重要概念。但是,很多人對於它們之間的關係一直存在着一些誤解。有人認為ERP就是OA,也有人認為OA就是ERP,那麼它們之間到底有什麼聯繫和區別呢?本文將從不同的維度來探討這一問題。 維度一:概念定義 ERP,即企業資源計劃系統,是一種綜合性的企業信息化管理軟件,主要涉及企業內部各個領域的管理,如財務、
當文檔庫規模擴張時向量數據庫肯定會跟着膨脹。百萬級甚至千萬級的 embedding 存儲,float32 格式下的內存開銷相當可觀。 好在有個經過生產環境驗證的方案,在保證檢索性能的前提下大幅削減內存佔用,它就是Binary Quantization(二值化量化) 本文會逐步展示如何搭建一個能在 30ms 內查詢 3600 萬+向量的 RAG 系統,用的就是二值化 embedding。 二
1.首先保證 ECS MySQL 狀態準備; 2.設置 RDS mysql 參數: (1)開啓後可以實現按時間點恢復。默認為開啓。 (2)可選範圍:7~730天。默認為7天。必須小於等於數據備份天數。 3.查看日誌備份 (1)訪問RDS實例列表,在上方選擇地域,然後單擊目標實例ID。 (2)在左側導航欄中單擊 備份恢
雲服務器安裝寶塔面板教程 一、前期準備 1.擁有一台雲服務器(如阿里雲、騰訊雲、華為雲等主流雲服務商提供的雲服務器均可)。 2.知曉雲服務器的外網 IP 地址、登錄用户名(通常默認用户名是 root)以及登錄密碼。 二、連接雲服務器 (一)Windows 系統連接 1.打開 Windows 系統自帶的“遠程桌面連接”工具(可通過在開
(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能教育自適應學習系統中的學習效果評估指標體系構建與應用/center) 引言: 嘿,親愛的 Java 和 大數據愛好者們,大家好!我是CSDN(全區域)四榜榜首青雲交!凌晨兩點,北京海淀區某重點中學初三學生張曉陽完成了英語語法專項訓練。基於 Java 構建的智能教育系統,在 1.8 秒內完成了對其學習過程的深度解碼:通過分
cvui 組件使用指南 cvui 是一個基於 OpenCV 繪圖原語的輕量級 UI 庫。 基本使用流程 #define CVUI_IMPLEMENTATION #include "cvui.h" #define WINDOW_NAME "Demo" int main() { cv::Mat frame = cv::Mat(600, 800,
上週線上服務扛不住流量,運維羣裏一頓排查,最後發現是內核參數沒調。 默認配置跑個開發環境還行,生產環境就是在給自己挖坑。 把這次調優過程記錄一下,都是踩過的坑。 背景 我們有台服務器,配置不差: 32核CPU 64G內存 萬兆網卡 但是一到高峯期,CPU才30%,連接數就上不去了,大量請求超時。 看了一圈
開篇小測驗 下面這樣一個小SQL 你該怎麼樣添加最優索引 兩個表上現在只有聚集索引 bigproduct 表上已經有聚集索引 ProductID bigtransactionhistory 表上已經有聚集索引 TransactionID 你是否一眼就能看出來呢? 答案將在文章中逐步揭曉~~~ 簡單粗暴的添加索引 首先
作者:遠雲 隨着 LLM 應用的飛速發展,越來越多的 Agent 應用開始走近每個人。圍繞着 Agent 應用的核心,目前業界有零代碼、低代碼和高代碼三條主流的技術路線。AgentScope 作為 Python 社區中受到廣泛應用的高代碼框架,在 Java 生態下的需求也越來越大。 今天,我們很高興地宣佈AgentScope Java v0.2 版本正式發佈了,具備了
一、遊戲開發項目管理的核心痛點與工具需求 《2024年中國遊戲產業報告》顯示,國內遊戲市場實際銷售收入已達3257.83億元,同比增長7.53%。在市場規模持續擴大的背景下,遊戲開發項目的複雜度也同步攀升,崗位細分多、項目週期長、市場變化快成為制約效率的“三座大山”。從系統策劃、建模動畫等十幾種研發崗位的協同,到長達一年以上的開發週期管控,再到節日活動等臨時需求的快速響應,傳統管理方式已難以
“硬件描述語言是連接邏輯與電路、抽象與實現的關鍵設計語言。” 在數字電路設計的世界裏,硬件描述語言(HDL, Hardware Description Language) 是一類非常特殊的編程語言。與傳統的軟件編程語言不同,HDL 不僅能描述功能邏輯,還能建模電路的並行性與時間特性,因此它被廣泛應用於芯片設計與驗證。 HDL 的獨特之處 普通編程語言關注的是指令順序和數據處理,而 H
在Kubernetes(k8s)中,PodDisruptionBudget(PDB)是一種資源對象,用於限制在自願中斷(voluntary disruptions)期間同時終止的Pod數量,從而保障應用的可用性。以下是詳細説明: 我們為Deployment配置了PDB(PodDisruptionBudget),目的是在自願中斷(如節點維護、升級)時,保證一定數量的Pod副本可用。但是,PDB並不
引入:聊天消息列表場景 在日常應用中,我們經常需要展示動態數據列表,比如聊天消息、商品列表、新聞資訊等。這些場景的共同特點是:數據量可能很大,需要根據數據狀態動態渲染不同的UI組件。在HarmonyOS開發中,ForEach循環渲染和if/else條件渲染正是解決這類問題的核心工具。 一、ForEach循環渲染 核心概念 ForEach接口基於數組類型數據
下一代AI心理產品,會長什麼樣? 本文共 1903 字,閲讀預計需要 3 分鐘。 你認為的下一代 AI 心理產品會是什麼樣? 很多人會先想到:更會聊、更像人,然後按小時、按次數收費。 這條路能走,但不算**“下一代”。** 真正的分歧在於: 人類諮詢按小時計費,核心原因是稀缺;而 AI 不稀缺。 它的價值不該被鎖在“你開口説話的一小時”,
"生產環境能不能搞故障演練?" 這問題問老闆,老闆肯定説不行。但Netflix、Google都在生產環境搞,而且搞得很兇。 區別在於:有準備的搞破壞叫演練,沒準備的叫事故。 為什麼要故障演練 真實案例: 雙十一前一個月,我們信心滿滿,覺得系統扛得住。結果當天: Redis主節點掛了,failover花了30秒 這30秒,訂單服
羅永浩的錄音至今沒有公佈,華與華華杉在社交媒體上卻異常活躍。 昨日,華杉在社交媒體上開炮,稱覺得蜜雪冰城紅色設計low,是思想絕症華與華華杉怒懟質疑:覺得蜜雪冰城紅色設計low是思想絕症…… 他表示:紅色是顏色之王,確實是我最喜歡,也使用最多的顏色。紅配黃更好!那是國旗的顏色。 「但是,因為紅色顯得普通,好像顯不出自己“品位”,反而被一些人指為“LOW”
深度學習的效果越來越好,在一些方面甚至超過了人類水平,為了更好地理解神經網絡如何識別特定模式的圖像,以及為什麼識別結果可以如此準確,需要從更深層次,即識別過程去了解神經網絡.一旦瞭解了識別過程,我們就可以對神經網絡做進一步的改進,另一方面也有助於人類理解機器作出決策的過程及原因,這一點在智能醫療中顯得尤為重要. 特徵圖的顯著激活 一旦神經網絡中的某個特徵圖
docker 部署nacos1.4.7 一、docker環境 二、下載nacos-server:1.4.8 三、在nacos目錄中新建DockerFile 五、問題:運行後,容器直接不啓動 一、docker環境 1、docker鏡像源 { "builder"
可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表,並提供簡單的 SQL 查詢功能,將 SQL 語句轉換為 MapReduce/Tez/Spark 任務運行。 SQL接口:使用 HiveQL(類似 SQL)進行查詢 大數據處理:處理 PB 級別的數據 數據倉庫:適合離線批處理和數據倉庫建設 擴展性:可自定義 UDF、UDAF
俗話説,科技的發展沒有善惡,但用的人卻有道德差異,比如AI技術,這一本好經,讓我們看到了新一輪的技術革命,也讓我們看到了道德的極限滑坡。 一方面,它正在刷新着人類文明的新高度,而另一方面,有些唸經的和尚心歪了,他們正在瘋狂地利用AI技術,刷新着人類道德的新下限。 短短几年時間,生成式AI已經把信息世界攪得天翻地覆了,甚至可以説信息世界,正在進入一個史無前例的混