读一本好书《设计数据密集型应用》- Designing Data-Intensive Application
内存的关键指标包括内存大小，速度，较低的工作电压和更快的访问速度。DDR5支持8Gb至64Gb的内存，并结合了3200 MT / s至6400 MT / s的多种数据速率。DDR5的工作电压从DDR4的1.2V进一步降低到1.1V。
随着 Node 的发展，JavaScript 的应用场景早已不再局限在浏览器中。本文不讨论网页应用、命令行工具等短时间执行，且只影响终端用户的场景。由于运行时间短，随着进程的退出，内存会释放，几乎没有内存管理的必要。但随着 Node 在服务端的广泛应用，JavaScript 的内存管理需要引起我们的重视。
https://leetcode-cn.com/problems/linked-list-cycle-ii/
一项颠覆性的技术进入技术市场总会带来一阵震惊，但随之而来往往是被放弃。然而，Node.js 当然不是这样的情况，它是一个开源的、跨平台的基于 Chrome 的 JavaScript 运行时。Node.js 由 Ryan Dahl 于 2009 年开发，该平台现在已成为实时 Web 应用开发的独特选择，通过提供高度交互的用户体验来提高 ROI。
今天NVIDIA Jetson下载中心悄咪咪地发布了Jetson TX2 NX模组的相关资料：
DDR 代表双倍数据速率double data rate，GDDR 代表图形双倍数据速率graphics double data rate。但需要明确的是，DDR 和 GDDR 架构在速度、带宽等方面并不共享相同的标准spec。我们可以甚至将它们归类为完全不同的技术，因为 DDR 是为 CPU开发的，而 GDDR 是为图形开发的。全名 GDDR6 SDRAM 代表graphics double data rate type 6 synchronous dynamic random-access memory，其中 SDRAM 是台式机（DDR4 和 DDR5）、笔记本电脑（LPDDR4 和 LPDDR5）和图形处理单元（GDDR6 和 NVIDIA GPU 中的 GDDR6x）中使用内存的基础。
下载链接：https://developer.nvidia.com/embedded/downloads
为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。 如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。
在现代数字化时代，服务器的性能和能力变得越来越关键。随着数据处理和存储需求的不断增长，内存（RAM）在服务器性能中扮演着至关重要的角色。在过去的几十年里，内存技术经历了多次革命性的变革，其中包括DDR3、DDR4和DDR5等内存标准的推出。本文将深入探讨这三种内存标准，比较它们在性能、能效、适用场景等方面的差异，帮助您了解如何选择适合您服务器需求的内存。
数据分片就是按照一定的规则，将数据集划分成相互独立正交的数据子集。然后将数据子集分布到不同的节点上，通过设计合理的数据分片规则，可将系统中的数据分布在不同的物理数据库中，达到提升应用系统数据处理速度的目的。 因为单一的节点受到机器内存、网卡带宽和单节点请求量的限制，不能承担比较高的并发，因此我们考虑将数据分片，依照分片算法将数据打散到多个不同的节点上，每个节点上存储部分数据。 这样在某个节点故障的情况下，其他节点也可以提供服务，保证了一定的可用性。这就好比不要把鸡蛋放在同一个篮子里，这样一旦一个篮子掉在地上，摔碎了，别的篮子里还有没摔碎的鸡蛋，不至于一个不剩。
本人是火焰纹章、英雄无敌等战棋类游戏的业余玩家，虽然技术一般，但是乐在其中，玩过GBA三作，但是后来由于工作繁忙，一直没有时间体验最新作品，闲暇之余准备把一些经典拿出来体验一下，于是就开始了苍炎和晓女之行（当然是模拟器玩家），玩火纹这种战棋类游戏免不了使用S/L大法来避免全军覆没或者练出个奇葩，但是运气差的时候升级有可能一个点都没有，运气好的时候点数又会全满，不断读档凸点随机性太大而且很耗费时间，强迫症犯了就想如何能不用修改器让升级点数自然最大化（奇怪的症结）。当我体验了苍炎之后，发现同一个即时存档升级的时候点数总是一定的，因此也萌生了找到苍/晓的升级算法，并写一款可以预测升级点数工具的想法。
随着嵌入式技术的不断发展，嵌入式芯片的内存也越来越大。从最开始的51单片机，然后是STM32，现在逐渐的跑操作系统，例如Linux等等。这就需要嵌入式工程师掌握RAM相关的知识，如何利用好RAM是一个很大的难题，同时也是嵌入式必备的知识储备。下面就总结一下ram相关的概念。
想必大家对HashMap数据结构并不陌生，JDK1.7采用的是数组+链表的方式，JDK1.8采用的是数组+链表+红黑树的方式。虽然JDK1.8对于HashMap有了很大的改进，提高了存取效率，但是线程安全的问题不可忽视，所以就有了线程安全的解决方案，比如在方法上加synchronized同步锁的HashTable，或者并发包中的ConcurrentHashMap线程安全类，本文就来和大家一起探讨一下关于ConcurrentHashMap的源码，版本是JDK1.8，下面让我们正式开始吧。
最近在项目中做了一个监控模块的功能，大致流程就是后端调用普罗米修斯的接口，获得k8s pod， container，node, workload, cluster的一些监控指标，如cpu使用率，内存使用率，网络出入，磁盘使用，API Server 延迟与请求次数. 图表如下图。
Doris中，Leader节点与非Leader节点和Observer节点之间的元数据高可用和一致性，是通过bdbje(全称:Oracle Berkeley DB Java Edition)的一致性和高可用实现的。
说起HashMap，大家肯定都不会陌生，我们用的最多的大概就是这个容器类来存储k-v数据，正如它的名字所说的那样，它是基于散列表实现的，散列表的强大之处在于查找时的时间复杂度为O(1)，因为每个对象都有一个对应的索引，我们可以直接根据对象的索引去访问这个对象，而这个索引就是我们对象的hash值。
指内存所采用的内存类型，不同类型的内存传输类型各有差异，在传输率、工作频率、工作方式、工作电压等方面都有不同。目前市场中主要有的内存类型有 SDRAM、DDR SDRAM和RDRAM三种，其中DDR SDRAM内存占据了市场的主流，而SDRAM内存规格已不再发展，处于被淘汰的行列。RDRAM则始终未成为市场的主流，只有部分芯片组支持，而这些芯片组也逐渐退出了市场，RDRAM前景并不被看好。
HashMap作为Java中使用最频繁的数据结构之一，它的技术原理与细节在面试中经常会被问到。笔者在面试美团时曾被面试官问到HashMap扩容机制的原理。这个问题倒不难，但是有些细节仍需注意。
想象一下，你用 Linux 版本的 Tensorflow 建立了一个美妙的 RNN 模型，然后无缝切换到 Windows 用 Excel 直接编辑结果，画了一幅 fancy 的图给你的老板。在此期间，你的所有模型文件已经被自动同步到了 Onedrive/百度云/Dropbox 上了！整个过程丝毫没有使用虚拟机的“膈应”感！
人们经常会问Flink是如何处理背压(backpressure)效应的。 答案很简单：Flink不使用任何复杂的机制，因为它不需要任何处理机制。它只凭借数据流引擎，就可以从容地应对背压。在这篇博文中，我们介绍一下背压。然后，我们深入了解 Flink 运行时如何在任务之间传送缓冲区中的数据，并展示流数传输自然双倍下降的背压机制(how streaming data shipping naturally doubles down as a backpressure mechanism)。 我们最终通过一个小实验展示了这一点。
双倍经验:https://www.luogu.org/problemnew/show/P4145
我们利用局部性原理将计算机存储器组织成为存储器层次结构(memory hierarchy)。存储器层次结构由不同速度和容量的多级存储器构成。 如果存储器需要的数据存放在高层存储器中的某个块中，则称为一次命中。命中率是在高层次存储器中找到数据的存储访问比例，是存储器层次结构性能的重要衡量指标。
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在Java和Android编程中，我们经常使用类似ArrayList,HashMap等这些容器。这些容器少则存储几条，多则上千甚至更多。作为性能调优的一部分，容器调优往往被我们忽略，本文将尝试探索阐述一些关于容器调优中的扩容问题。虽然以Java为例，但是也同样适用于其他编程语言。
海洋和陆地颜色仪器 (OLCI) 地球观测全分辨率 (EFR) 数据集包含 21 个光谱带的顶部大气辐射，中心波长范围在 0.4μm 和 1.02μm 之间，空间分辨率为 300m，每 2 天覆盖一次全球范围。
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时，会发现内存使用一直处于较高的水平，即使此时系统并没有运行多少软件。
在Windows下资源管理器查看内存使用的情况，如果使用率达到80%以上，再运行大程序就能感觉到系统不流畅了，因为在内存紧缺的情况下使用交换分区，频繁地从磁盘上换入换出页会极大地影响系统的性能。而当我们使用free命令查看Linux系统内存使用情况时，会发现内存使用一直处于较高的水平，即使此时系统并没有运行多少软件。这正是Windows和Linux在内存管理上的区别，乍一看，Linux系统吃掉我们的内存（Linux ate my ram），但其实这也正是其内存管理的特点。
作为全球电脑与数字技术首屈一指的领导品牌，华硕电脑一直致力于超算产品的开发，采用做工精良的超算级主机板及CPU+GPU协同计算架构，以领先业界的技术和严格的工业品质，为科研人员提供可单独使用的高性价比平台。至2009年设立超算用途的独立产品线以来，华硕ESC超算产品已被全球范围内众多顶级科研机构所采用，越来越多的科研人员正在通过华硕ESC超算平台实现计算效能的成倍提升。 解密一，极致的计算性能及支持能力 华硕ESC4000G2超算服务器采用了2U结构设计，基于Intel Xeon E5-
（1）在采用“年数总和法”计算折旧时，每年的折旧率都是一个分数，分母是折旧年限的前N项和；分子依次是“折旧年限”、“（折旧年限－1）”、“（折旧年限－2）……”；
term 索引词，在elasticsearch中索引词(term)是一个能够被索引的精确值。foo，Foo Foo几个单词是不相同的索引词。索引词(term)是可以通过term查询进行准确的搜索。
关于无锁队列的实现，网上有很多文章，虽然本文可能和那些文章有所重复，但是我还是想以我自己的方式把这些文章中的重要的知识点串起来和大家讲一讲这个技术。下面开始正文。
lighthouse测试报告中可以看到Preformance、Accessibility、Best Practices、SEO都高于70，虽然比其他两个框架低，但不得不说已经是一个比较好的数据，Best Practices 得分nuxt则是高于其他俩个
最近在评论区收到不少朋友反应RaySync FTP文件传输的效果挺好，谢谢大家的鼓励。也有部分熟悉技术的同学希望介绍下原理，有部分同学咨询RaySync传输协议会不会是通过超量发包来达到快速传输，担心网络流量利用率低，比如net-speeder的双倍发包来抵抗网络丢包。
开场闲话，可略过。在本科的时候，接触了Ubuntu Linux，觉得这种非桌面主流产品的操作系统只有Geek才会去碰他，直到现在还对使用Linux并且在Linux下工作的同行保持高度仰慕。当时感觉在Linux下安装软件问题多多，GNome桌面没那么上手，甚至也没法顺畅的玩上喜爱的Warcraft，于是也逐步的对Linux丧失了热情，决心好好的钻研Windows。三分钟热度永远成不了大神，被Windows各种复杂的机制绕的够晕，够混。工作后，恰巧有Linux下的产品，一回生二回熟，渐渐的喜欢上了Linux，虽然没有Windows华丽丽的桌面，但高效的Shell，透明的Kernel，让我感觉到工作效率的提高和期待对Linux知根知底的热情。
一个整数数组 original 可以转变成一个 双倍 数组 changed ，转变方式为将 original 中每个元素 值乘以 2 加入数组中，然后将所有元素 随机打乱 。
攻防皆有道，百战护山河。 掐指一算，FreeBuf双倍稿费活动还是在去年网站页面改版正式上线之际。如今攻防演习正当时，「双倍稿费」活动又又来啦~ 每年的这个时候，想必大家都会有很多创作的灵感和写作的素材，比如演习时独特的经验之谈、实用的干货指南，又或是企业攻防的实战之道……好了，话不多说，快把稿件砸过来吧。 分享内容，瓜分多重好礼！ 福利一：「双倍稿费」重磅来袭 活动时间：2021年4月19日 - 5月2日 活动期间投递和“攻防演习”相关的原创奖励计划稿件，即可获得「双倍稿费」。在投递稿件时，请在你的文
本文将一一介绍顺序表基本功能的接口实现，帮助大家提高编程能力，加深对数据结构的理解
多线程编程是多CPU系统在中应用最广泛的一种编程方式，在传统的多线程编程中，多线程之间一般用各种锁的机制来保证正确的对共享资源（share resources）进行访问和操作。
在WinForm中，可以使用Graphics类的DrawImage方法来绘制图像。具体步骤如下：
全球洪水数据库包含 2000-2018 年间发生的 913 次洪水事件的范围和时间分布图。有关详细信息，请参阅 相关期刊文章。
HTML5学堂：2015年，IE6已经黯然退市。不过，IE6的兼容问题，个人认为还是应当有所了解的。一方面，前端这个工作，并不能够仅仅了解现在，应当有一个较好的知识沉淀。另一方面，我们几个讲师一直将IE6作为辅助测试的工具-如果子级盒模型大小超出了父级大小，那么在IE6下必然是崩溃的。对于这种低级错误，虽然其他浏览器都能够处理和调整，但是却绝不是一个专业开发人员会犯的~ margin双倍间距bug IE6存在不少的兼容问题，今天要说的是IE6的横向双倍外边距。 触发条件 当浮动元素的浮动方向和浮动边界的方向
HashMap是基于哈希表实现的，每一个元素是一个key-value对，其内部通过单链表解决冲突问题，容量不足（超过了阀值）时，同样会自动增长。
最近由于需要开发测试环境管理工具，研究了下k8s的设计概念，过程中接触到了蓝绿部署、金丝雀部署、滚动部署等名词。
3386/1752: [Usaco2004 Nov]Til the Cows Come Home 带奶牛回家 Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 39 Solved: 14 [Submit][Status][Discuss] Description 贝茜在谷仓外的农场上，她想回到谷仓，在第二天早晨农夫约翰叫她起来挤奶之前尽可能多地睡上一觉．由于需要睡个好觉，贝茜必须尽快回到谷仓．农夫约翰的农场上有N(2≤N≤1000)个路标，每一个路标都
强制类型转换，就是当传输的源数据和目的数据数量不一样的时候，就需要告诉 CPU 如果数据太多的话哪些数据需要截断。
这篇是这段时间看的侯捷关于C++标准模板库的课程《C++标准库: 体系结构与内核分析》的笔记, 课程内容大家自己找吧. 这个课程质量很高, 除了介绍STL的基础操作外, 更进一步介绍了STL的工作原理并展示了部分源代码. 尽管这门课所介绍的都是较老版本的STL内容, 但是毕竟底层思想多年来也没有太大改变, 对今天仍有很大意义.
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