PicList是一款云存储/图床平台管理和文件上传工具，基于PicGo的进行了深度二次开发，保留了PicGo的所有功能的同时，为相册添加了同步云端删除功能，同时增加了完整的云存储管理功能，包括云端目录查看、文件搜索、批量上传下载和删除文件，复制多种格式文件链接和图片/markdown/文本/视频预览等，另外还有更加强大的相册和多项功能新增或优化。
Typora在Mac、Windows上都发布了对应的软件，属于跨平台的软件，并且Typora可以与其他图片上传软件形成组合拳。
上周组内技术分享我选择了ClickHouse这个主题，对我来说，是个纯新的技术，从零开始，无论是原理理解上，还是环境搭建，碰到了很多问题，顶多是踉踉跄跄踏入了ClickHouse，
Core Data 是 Apple 为其生态提供的拥有持久化功能的对象图管理框架。具备稳定（ 广泛应用于苹果的各类系统软件 ）、成熟（ Core Data 发布于 2009 年，其历史可以追溯到上世纪 90 年代 ）、开箱即用（ 内置于整个苹果生态系统 ）等特点。
倒序索引也被称为“反向索引”或“反向文件”，是一种索引数据结构。倒序索引在“内容”和存放内容的“位置”之间的映射，其目的在于快速全文索引和使用最小处理代价将新文件添加进数据库。通过倒序索引，可以快速根据“内容”查到包含它的文件。这种数据结构被广泛使用在搜索引擎中，倒排索引有两种不同的索引形式：
在Linux或Unix系统中，您可以使用cat命令或tail命令来查看日志文件的内容。以下是常用的命令示例： 使用cat命令查看完整的日志文件内容： cat /path/to/your/logfile.log 使用tail命令查看日志文件的末尾部分（默认显示最后10行）： tail /path/to/your/logfile.log 您也可以使用-n参数指定显示的行数，例如显示最后20行： tail -n 20 /path/to/your/logfile.log 如果日志文件比较大，可以使用less命令进行分页查看： less /path/to/your/logfile.log 使用space键向下翻页，使用b键向上翻页，使用q键退出查看。 如果您希望在实时监视日志文件的更新，可以使用tail命令的-f参数： tail -f /path/to/your/logfile.log 这将实时显示日志文件的末尾部分，并持续监视文件的更新。
Git是一个分布式版本控制系统，可以帮助开发人员在任何规模的项目上进行协作。Linux内核的开发人员Linus Torvalds在2005年创建了Git，以帮助控制Linux内核的开发。
如果你希望将数据快速提取到HDFS或云存储中，Hudi可以提供帮助。另外，如果你的ETL /hive/spark作业很慢或占用大量资源，那么Hudi可以通过提供一种增量式读取和写入数据的方法来提供帮助。
导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析，而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星，在去重服务上的技术思路和迭代方案，希望与大家一同交流探讨。文章作者：王方晓，腾讯运营开发工程师。 一、背景 奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统，在营销活动效果分析中，奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重，并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的，但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。 比如A活动时间是1-10号
导语 | 腾讯内部每日都需要对海量的游戏营销活动数据做效果分析，而活动参与人数的去重一直是一项难点。本文将为大家介绍腾讯游戏营销活动分析系统——奕星，在去重服务上的技术思路和迭代方案，希望与大家一同交流探讨。
奕星 (EAS) 是腾讯内部专注于游戏营销活动分析的系统，在营销活动效果分析中，奕星遇到一个最大的问题就是对活动参与人数的去重，并给出对应的活动号码包。单个营销活动的周期是固定的，但活动与活动之间时间很少会有完全相同的情况。
官网地址：https://help.github.com/categories/github-pages-basics/
反应式编程在客户端编程当中的应用相当广泛，而当前在服务端中的应用相对被提及较少。本篇将介绍如何在服务端编程中应用响应时编程来改进数据库操作的性能。
LevelDB是一种快速的键-值存储库，由Google开发，用于提供高性能的数据持久性存储。它通常被用作支持各种应用程序的底层数据库引擎，包括分布式数据库、区块链、分布式文件系统等。在本文中，我们将深入介绍LevelDB的核心概念、用途、特点以及如何在Go编程语言中使用LevelDB。
MYSQL 目前被攻击最多的就是他的OLAP的性能, 在OLTP中MYSQL 本身的性能是OK的,尤其高并发中符合MYSQL数据库的表设计和提取的方式,则数据的获取的速度是非常快的.
批量删除指定前缀的Key有两中方法，一种是借助 redis-cli，另一种是通过 SCAN 命令来遍历所有匹配前缀的 key，并使用 DEL 命令逐个删除它们。
其实本部分的标题也可以换成批处理+预排序。clickhouse通过block的设计来实现批处理，通过lsm算法来实现预排序。我们分别来分析一下，这个组合对查询速度的影响。
PG数据库和应用之间常见的部件有连接池、负载平衡组件、路由、防火墙等。我们常常不在意或者认为涉及的网络hops对整体性能产生的额外开销是理所当然的。但在很多情况下，它可能会导致严重的性能损失和拖累整体吞吐量。相当长一段时间，我试图对这种开销进行良好的评估，之前写过how the volume of data transmission as part of SQL execution, as well as the cursor location, affects the overall performance:
Go生态圈有好几个K/V数据库，我们经常用它来做我们的存储引擎，但是这些数据库引擎的性能如何呢？本文试图用性能而不是功能的数据考察这些数据库，我测试了几种场景： 并发写、并发读、单一写并发读、并发删除，得出了一些有趣的数据。
Apache Doris 是一个开源实时数据仓库。它可以从各种数据源收集数据，包括关系数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle等）、日志和来自物联网设备的时间序列数据。能够进行报告、即席分析、联合查询和日志分析，因此可用于支持仪表板、自助式 BI、A/B 测试、用户行为分析等。
Sentry 已经在名为 Search，Tagstore（用于事件标签）和 TSDB（时间序列数据库，为大多数图形提供动力）的抽象服务接口上运行。这些服务中的每一个都有自己的生产实现，这些实现由标准关系性 SQL（用于 Search 和 Tagstore ）和 Redis（用于 TSDB ）支持，这些服务在 Sentry 中已经使用了很多年。
注意：ClickHouse并非无所不能，查询语句需要不断的调优，可能与查询条件有关，不同的查询条件表是左join还是右join也是很有讲究的
主要也是参考下面链接最终成功恢复。 这篇文章的步骤稍微有点多。有些是恢复不必要的，这里做一下自己的整理。
PVS-Studio支持分析用C， C++，C#和Java开发的项目。你可以在Windows，Linux和macOS下使用它。本文将为大家简单演示，如何在Linux环境下使用PVS-Studio来分析C和C++代码。
什么是事务日志? 事务日志是每个SQL Server数据库的文件组成部分。它包含在SQL Server数据库中日志记录过程中生成的日志记录。当涉及到灾难恢复时，事务日志是SQL服务器数据库中最重要的组
ClickHouse是一个真真正正的列式数据库，同时也是一个完美的数据库管理系统；因为它允许在运行的时候创建数据库和表，同时加载数据和运行查询，而且无需重新配置和重启服务。
分表 - 从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，每一个小表都是完正的一张表。分表后数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。分表后单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢，因为查寻一次所花的时间变短了，如果出现高并发的话，总表可以根据不同 的查询，将并发压力分到不同的小表里面。
都以两个 consumer 计算： 一条消息占用内存：140+ 535*2 + 536*2 =2282byte存储三天：TPS * 86400 * 3=TPS*259200 条 总存储：2282*TPS*259200≈ 百GB
2. 「Hudi系列」Apache Hudi入门指南 | SparkSQL+Hive+Presto集成
蔡岳毅，携程酒店大数据高级研发经理，负责酒店数据智能平台研发，大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
Apriso 从 2022 版本开始在基础架构中增加了对 Redis 内存数据库的支持，用于存放会话状态、快速缓存存储。2022 之前版本是存储在 ASP.NET State Service 和 DELMIA Apriso State Service 中。将用户会话存储在系统服务外的 Redis 数据库中可以避免故障转移集群切换节点时丢失用户会话，避免用户重新登录。
前言 自BERT出现以来，nlp领域已经进入了大模型的时代，大模型虽然效果好，但是毕竟不是人人都有着丰富的GPU资源，在训练时往往就捉襟见肘，出现显存out of memory的问题，或者训练时间非常非常的久，因此，这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上面的大模型。 这篇文章源自Vadim Irtlach大佬在kaggle的开源notebook，感谢原作者的分享，本nlp小白觉得受益良多，因此搬运到知乎分享给大家，已取得作者授权，大部分内容是照搬翻译过来的，小
在本文中，我将与您分享我在GitHub Pages上发布Angular应用程序时学到的东西。我发现GitHub Pages是发布网站的非常有效且简单的一个平台。因此，在本文中，我将以发布应用程序的相同方式来解释该过程。
活跃的社区和广大的用户群，使 Kubernetes 仍然保持3个月一个版本的高频发布节奏。高频的版本发布带来了更多的新功能落地和 bug 及时修复，但是线上环境业务长期运行，任何变更出错都可能带来巨大的经济损失，升级对企业来说相对吃力，紧跟社区更是几乎不可能，因此高频发布和稳定生产之间的矛盾需要容器团队去衡量和取舍。
我们之前的文章介绍了如何在 Kubernetes 上部署 Fabric ，在社区里面流传较广，很多朋友按照我们文章中的原理实现了 Kubernetes 运维 Fabric 的能力。
操作系统：CentOS 7 Mysql版本：Mysql 8.0.x Docker版本：Docker version 20.10.10
如下图所示,我摩恩碰到需要执行耗时特别久，且结果不频繁变动的SQL，就特别适合将运行结果放入缓存，这样，后面的请求就去缓存中读取，使得请求能够迅速响应.
之前的文章：刨根问底 | Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置深入详解有过解读。本文再参考7.1版本官方文档总结一下：
现在这段时间是全员 hw 时期，刚好前几天也有幸参与了某个地方的 hw 行动，作为攻击方，这里就简单总结一下最近挖洞的思路吧。因为可能怕涉及到敏感的东西，这里就有的地方不会细说了。
目前我们的图数据库数据量为 顶点 20 亿，边 200 亿的规模。在迁移之前我们使用的 AgensGraph 数据库 一个主库四个备库，机器的配置都比较高，256G 内存 SSD 的磁盘，单机数据量为 3T左右。 在数据量比较小的情况下 AgensGraph 表现非常稳定优异，我们之前一主一备的情况下支撑了很长一段时间。 但随着公司业务的急速发展，图越来越大，占用的磁盘越来越多，对应的查询量也越来越大，随之这种方案的问题就暴露出来了
近年来，微服务已经成为一种非常流行的构建软件的方法。微服务用于构建可伸缩、灵活的软件。然而，跨多团队随机构建微服务可能会带来很大的挫折和复杂性。不久前我还没有听说过领域驱动设计——DDD，但现在无论走到哪里似乎每个人都在谈论它。
从SwiftUI诞生之日起，预览（Canvas Preview ）一直是个让开发者又爱又恨的功能。当预览正常工作时，它可以极大地提高开发效率；而预览又随时可能因为各种莫名其妙的原因崩溃，不仅影响开发进程，同时又让开发者感到沮丧（很难排查出导致预览崩溃的故障）。
Redis相关知识：https://www.runoob.com/redis/redis-tutorial.html
上一篇介绍了4种进行MySQL性能优化排查的小技巧，本篇就通过从增、删、改、查的语法中如何进行优化，帮助大家更好理解MySQL语法，进行性能优化。
Sentry 为 Docker 提供了一个抽象，以在开发中运行所需的服务，称为 devservices。
在发布的Apache Hudi 0.10.0版本中共解决了388个issue，包括众多重磅特性支持以及Bug修复。
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。
学了那么多的爬虫库，怎么能没有数据库这个东东呢？在开发过程中，数据是必不可少的，数据库也是应运而生了，数据和数据库这两个兄弟是缺一不可的
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