目錄 Zookeeper 是一個開源的分佈式協調服務框架 ，主要用來解決分佈式集羣中應用系統的一致性問題和數據管理問題。可以從設計角度認知Zookeeper是一個基於觀察者模式設計的分佈式服務管理框架，它負責存儲和管理大家都關心的數據，然後接受觀察者的註冊，一旦這些數據發生變化，Zookeeper將負責通知註冊在其之上的那些觀察者作出相應的操作，Z
UPnP媒體渲染基礎知識 一、UPnP 媒體渲染器的基本架構 二、在 upmpdcli 源碼中的對應實現 三、三者協作流程示例 四、在 upmpdcli 中的依賴關係 五、擴展提示 一、UPnP 媒體渲染器的基本架構 根據 UPnP AV Architecture v1/v2 規範，一個
消息持久化顧名思義就是把發佈的消息進行落地，這樣activeMQ宕機也不會導致那些未被消費的消息給弄消失，這樣保證消息都能被消費。 activeMQ消息持久化有JDBC，AMQ，KahaDB和LevelDB等這幾種，默認採用的是KahaDB，本篇講的是如何採用jdbc的新式把消息存入數據庫的例子； activeMQ默認採用的KahaDB，消息會落地到安裝目錄下的\da
在 Nginx 中配置負載均衡，主要是通過 upstream 模塊來定義一組後端服務器，並選擇合適的負載均衡算法，然後在 location 塊中通過 proxy_pass 指令將請求轉發給這個服務器組。 下面這個表格整理了 Nginx 常用的負載均衡算法，你可以根據業務場景快速選擇。
目錄 一、性能巔峯：刷新"最快.NET"紀錄 1. JIT編譯：37.5%的速度飛躍 2. GC優化：52%的暫停時間縮減 3. 服務端冷啓動：43.75%的速度提升 二、語言升級：C# 14與F# 10的簡潔之道 C# 14核心特性：少寫代碼，多做事情 F# 10亮點：併發與性能雙提升 三、框架革新：Bl
通過今天的學習，讓我更深層次地接觸Git,從剛開始的盲目不能理解為什麼需要進行代碼的執行，甚至代碼還經常打錯，到後面漸漸理解GitHub.首先應該創建本地分支，之後在本地分支上編輯修改，然後提交，推送提交Push到 Github，創建發佈請求（Pull Request），説明該分支包含了哪些更改，合併（Merge）分支內容到主分支，將主分支上的最新提交拉取（pull）到本地
目錄 一、為什麼需要Word轉HTML？ 二、核心工具對比與選擇 1. 基礎方案：python-docx 2. 進階方案：pandoc 3. 專業方案：Mammoth（針對.docx） 三、完整轉換流程實現 1. 基礎轉換實現 2. 圖片處理方案 3. 表格轉換優化 四、進階優化技巧 1.
核心概念 Claims是？Token是？Security Token是？Security Token Server (STS)是? 聲明與令牌無關，但通過封裝在安全令牌中來進行網絡傳輸！ SSL證書是？ ADFS的是什麼？又不是什麼？(簡單來説就是就是給需要身份認證的應用頒發安全令牌SecurityToken，是一種SecurityToke
1、使用git 來運行 curl 安裝 git 軟件 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1zB2NcOfwXTg90R5PRGHhZg 提取碼：xxxx 111111 在windows上安裝SpaceVim時，提示需要安裝Git和curl， 安裝了Git， 原本以為要通過mingw或者cygwin來安裝cur
數據中心動環系統MySQL遷移SOP：Windows 5.7 / Linux8.0→ Linux 8.0，覆蓋測試與生產（零停機mysqldump邏輯備份實戰）。 一、遷移背景 一、源庫信息（From） 操作系統：windows server 2022 數據庫版本：MySQL 5.7.32 服務器 IP/主機名： 端口：3306 庫
1、應保持儀表垂直安裝。在安裝超聲波液位計時，要保證換能器的發射面和被測的平面平行，這樣可以保證垂直髮射到被測物體表面的聲波以最大的能量返回。 2、實際安裝時，如果現場工況有蒸汽，易有水珠附着在探頭表面，並且探頭的量程比實際要測量的距離大很多，這時可以傾斜3°左右，以避免水珠結水的影響。 3、在安裝時，應注意超聲波液
這篇博客是繼續Chainlit+LlamaIndex實戰教學，帶你從零搞定一個多模態RAG系統。啥是RAG？簡單説，就是讓AI不光會聊天，還能從你的文件堆裏挖寶——PDF裏的表格、PPT的幻燈片、圖片的隱藏秘密，全都一網打盡。想想看，你的AI助手像個超級偵探，能從亂七八糟的文檔中提取情報，還能生成聰明回答。這不比純文本聊天有趣多了？接下來我們就正式開始講解。 一、學習內容總
在使用Python實現之前，我們先理解AI的運作模式，假如你面前有一個非常聰明，但完全不識字的“外星大腦”（AI）。它的記憶力超強，算得飛快，但它一開始完全不懂“蘋果”、“愛”、“運行”這些詞是什麼意思。你的任務就是教會它理解人類説的話。 這個過程我們可以分為幾個關鍵的步驟： 第一步：把話拆成“零件” —— 分詞 你對着外星人説：“我今天吃了一個大蘋果。
蛙蛙 上午發的一片 蛙蛙推薦：[算法練習]最長不完全匹配子串頻率計算 ， eaglet 看了以後，也寫了一個算法，用蛙蛙給的兩個參數測試，速度大概比蛙蛙的快800倍左右。如果字符串更長，速度差異會更明顯。 算法描述：找出一個長字符串裏的某個特定的子串出現的頻率，匹配的子串的上一個字符和下一個字符不需要緊緊相鄰，只要滿足下一個字符在當前字符的後面就行
一位行業朋友最近愁眉不展地問我："我發現我們的競爭對手在的業務規模下，軟件許可成本比我們低30%，這讓我們在市場競爭中處處受限，怎麼破？" 2025年初，一位經營着中型企業的老總在問我的問題，彷彿他説的是20年前的困惑。而現在，軟件許可優化這一話題已經成為企業數字化轉型中大多數公司CEO極其關注的核心議題。 一、認清成本差距的本質：不只是算術問題 我
