延时节点解决方案 删库跑路也是个老梗了，可见在运维数据库的过程中误删除数据，或者开发的代码有bug，造成数据的误删除屡见不鲜。...还有就是本小节要介绍的延时节点：在Replication集群中，可以设置一个延时节点，该节点的数据同步时间要慢于集群中的其他节点，当其他节点出现误操作后，若延时节点的数据还没有被影响就可以从延时节点进行恢复...本小节就简单演示一下如何搭建这种异构集群下的延时节点，我这里已经事先准备好了一个PXC集群和一个用作延时节点的数据库： ?...这里之所以还要介绍这种方案，是因为延时节点方案存在着一定的局限性：一旦在延时阶段没有发现问题并解决问题的话，那么当主从数据同步后，也无法利用从节点去实现误删除的恢复。...binlog_format = row binlog_row_image = full 模拟误删除数据 我这里有一张商品表，该表中有如下数据： ?
但当DNS遭受攻击时，阁下当如何应对？本文将会介绍如何通过腾讯云混沌演练平台进行DNS不可用/DNS篡改的模拟故障攻击，通过混沌实验帮助构建高韧性的系统。...在实际的生产环境中，已经有多次因DNS异常导致的业务中断。例如2021 年 Akamai 的中断导致达美航空、美国运通、Airbnb 等网站暂时无法访问。...那么运行 DNS 混沌如何帮助缓解与 DNS 相关的问题？首先，思考️一下 DNS 是如何失败的（这里是对不同类型 DNS 服务器的快速介绍）： 递归解析器已关闭，导致 DNS 查询超时或返回错误。...有多种方法可以缓解、避免DNS相关问题并从中恢复，例如： 使用后备 DNS 服务器配置系统。 使用多个 DNS 提供商。...经过DNS混沌验证之后，在遭受DNS攻击时，您也可以从容地应对～ 快速开始 可前往腾讯云混沌演练平台，选择CVM DNS不可用/域名解析篡改进行主机CVM的的DNS混沌演练。
但当我们的php项目有多个入口文件时，（假如有index.php, admin.php, app.php, api.php 四个入口文件），在不处理的状态下，url会呈现出这般景象： www.example.com...-e $request_filename) { ### 当项目有多个入口文件时
，即如何达到专注的境界。 一、练习的最好状态 你是否有过这样一种体验：自己沉浸在一件事情中，忘记自我，忘记了时间，好像周围的一切都与你无关？是否毫不费力地完成过一个困难的项目并获得强烈的愉悦感？...因此，正如我们第四周的文章所言，当一个概念被炒起来的时候，我们的心里得冷一点，首先要做的事情是去神秘化，仔细分析其中的内在机制，而不是人云亦云，进了坑而不自知。那，如何把握心流状态的内在机制呢？...当进入工作状态时，大脑会自然分泌“去甲肾上腺素”和“多巴胺”这两种激素，它们的工作相当关键，会帮助你更好地集中注意力，提高敏感度。...等你进一步深入，大脑会分泌“内啡肽”和“花生四烯酸乙醇胺”（也就是“大麻素”），前者可以减轻痛苦，在遇到困难时的一切不适感都会减弱很多，而后者可以帮助你建立遥远的连接，带来创造性的思考。...当我们真正进入心流状态时，慢慢地，大脑会分泌“血清素”和“催产素”，这两种激素会让我们感到和平和辛福，内心充满安全和祥和感。
估计大多数人心里都有一个标准：10000小时。 “一万小时”理论最先是在马尔科姆·格拉克维尔写的《异类》这本书中被提出来的，此书描述了成为顶级高手的各种宏观因素，影响巨大。...那么人的大脑有多少个神经元？860亿个。要知道，宇宙中如今能观测的行星都还只有850多亿，说人的大脑是个小宇宙，一点也不为过。...就算时过多年估计你也能很容易分辨。 ? 学习也是同样的道理，如图有很多的节点，代表了一个个知识概念，白色是已经稳固的节点，绿色表示与原有知识进行连接的节点。...对于如何提高记忆的质量，更好掌握知识，它谈不上有效。那么如何认清记忆的性质、提高记忆水平呢？...在此得引用一个大牛人物Scott Young的一篇博客文章，这个人曾用一年时间完成了MIT计算机系的四年本科课程，还出了一本书《如何高效学习：一年时间完成MIT四年33门课程的整体学习法》。
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本周的时候监控脚本报警，有部分网页提示500错误，查看日志显示zk连接失败，telnet 各个zk节点，发现2个zk 节点当机，让OP启动zk节点，网站恢复正常。...先解决了线上的报错，开始查找问题，在开发机装了zookeeper，启动3个zk节点，建立了一个伪集群，停掉其中一个节点，刷新页面偶尔报500错误，现在可以确定zk有节点挂掉 ，网站就会出问题。...可是如果zk 节点挂掉，扩展应该自动去尝试另外一个节点，为什么脚本不会自动重新连接呢 第一个想法是php的zk 扩展版本太低，有BUG， 原来zk扩展用的是 0.5.0 , 看了下 pecl https
数据库优化--当写入数据增加时，如何实现分库分表？ 高并发下数据库的一种优化方案：读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份，增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。...数据库分表的方式有两种：垂直拆分和水平拆分。...有什么方法解决？...建立映射表，比如用户表是采用ID 作为分片键的，可以通过用户昵称和 ID 做一张映射表，当要查询的时候，先通过昵称找到ID ,然后找到对应的表，这样就能找到对应哪个库，哪个表的数据。...NoSQL 数据库 Hbase 、MongoDB 有自动分片特性，可以考虑代替传统关系型数据库。
之前做数据仓库的运维，上线部署时需要处理很多任务的依赖关系，所谓任务，就是一个一个 shell 脚本或者存储过程等批处理任务，他们之间是有依赖关系的，由于数据仓库的任务超级多，约 3000 多个任务，这么多的任务是无法使用一张有向无环图来表示...假如你准备面试先进数通这家公司，说你可以为该产品增加一项检查否有循环依赖的功能，我想这一定是个加分项。 那问题来了，如何编码检查任务依赖关系是否有循环依赖？...继续循环，直到所有的节点都被访问。如果循环结束，仍有节点未被遍历，说明存在循环依赖，无论如何他们的入度也不可能为 0。...现在考虑有环的情况 a->b->c->d->b，访问到 d 时，继续访问 b 发现 b 已经被访问，说明有环，退出即可。...想使用代码时不必辛苦的复制，回复「拓扑排序」获取可执行代码。 感谢你的点赞支持。
问：当使用面向客户的功能点时，这个生产率有什么方法确定呢？作为第三方评估，能够用基准数据中的生产率来估算大数据平台吗？...答：大数据生产率最好的方式是在企业内部进行历史数据考古；作为第三方评估来讲，北京软件造价评估联盟有历史数据支撑，但对外并没有把大数据作为专门应用类型发布生产率或功能点单价。...以上就是当使用面向客户的功能点时，这个生产率有什么方法确定呢？所有内容.
根据测试，当打开50万个单元格数据的时候，就会遇到OOM（OutOfMemory）的问题；或者当打开包含有20万个合并单元格（包含border或者背景色）的时候，也会遇到OOM（OutOfMemory）...在网上查了一下，有两个方法： 可以把文件转化为CSV然后导入。 把Excel文件风格为小的Excel文件，分别构建workbook，然后进行处理。 第一个办法，对于仅导入数据时很有效。...但当Excel是有样式的情况时，把Excel转成CSV就会导致样式丢失，所以pass了这个方法。 似乎可以考虑一下第二个办法，把文件分割成多个小文件，分别构建workbook，然后去处理。...经过一些尝试，发现是同一时间构建的workbook太多了，当减少到4个时，单元测试就可以正常跑完。 这样来看，POI的问题还真是让人挺头疼。...那可以分别使用这两个组件验证一下，我们主要想解决的问题有两个： 大量数据和样式的Excel文件能一次性打开 可以有办法保留样式或者操复制样式 对于问题1，EasyExcel和GcExcel都可以做的很好
在需要动态生成或修改 YAML 内容时，可以考虑以下最佳实践和工具： 使用模板引擎：可以使用模板引擎（如Jinja2或Handlebars）来动态生成 YAML 内容。...使用命令行工具：有一些命令行工具可以用于动态生成和修改 YAML 内容。例如，yq是一个强大的命令行工具，它可以通过简单的命令将 YAML 文件中的值更新或提取出来。
开章明义，当遇到反爬机制时，想要做到把数据爬下来，无非四个方法： 加代理 降速度 破解接口 多注册几个账户 好多文章为了显示自己高大上，吹些什么高并发呀，分布式，机器学习破解验证码的幺蛾子，都是扯淡。...难免有需要改框架或者不适用框架的时候，这时候依然可以复用单独的模块。 拿到抓取任务时的思路 言归正传，我们开始说当拿到一个站点需要爬取时该如何处理。 数据量较小的爬取 首先开始 easy 模式。...如果你要的数据稍微多一点时，这时候点开一个页面然后复制数据出来可能就比较复杂了。...这时候可以考虑写个小脚本，别直接 while True 写个死循环就了事儿，每爬一个页面至少 time.sleep(1) 是对对方网站最起码的尊重。当然你的老板可能要数据比较急，但是多少也要悠着点。...当我们爬取的速率比较快的时候，就可能被对方拉黑 IP, 这时候有可能是临时性拉黑，有可能是持续性拉黑，有可能是永久性拉黑。 永久性拉黑比较狠，也没啥办法，直接换 IP 吧。
有哪些模式构建更好的模型上下文？ 语言 API 应该包含那些内容？ 其它的一些问题，还包含如何通过小模型、传统 LLM 降低大模型花费？每个问题都是一个比较有意思的问题，也是我们在落地时要考虑的。...语言与生态的角度：LLM Service as a API vs FFI 已经有大量的企业尝试使用 Python + LangChain 去构建知识增强工具的 PoC。...而因为 Python 的动态特性，影响了 IDE 的智能分析，进而影响了开发效率 —— 哪怕是有了 Pydantic 这样的类型库。于是 ，我对于语言的第一个考虑是：与企业现有基础设施相结合。...因此需要考虑：如何去持续对它们进行建模？...转换不确定性的语言 API 在与 LLM 进行交互时，需要由自然语言作为 API。总体上可以分为两大类场景： LLM + Workflow。由 LLM 分析用户的意图，来选择合适的工具、API。
注意事项： 1.如上代码value绑定的是item的对象; 2.首先在el-option中添加:key="item.id"的属性; 3.然后在el-select...
通过几何和物理运动，系统可以计算出每个对象的振动，以及如何像扬声器那样通过振动来激发声波。其能计算由快速移动和振动表面抛出的压力波，但不能复制室内声学。...开发者在VR中制作声音时，就要以用户为中心，在整个球形的区域内安排声音位置。当其确定某一方向为基准后，画面内容与用户位置也就相对确定了。以此来定位的话，既有水平方向的环绕声，也有了垂直方向上的声音。...另一方面，用户只有一副耳机，该如何实现电影院里杜比全景声的效果呢？...而基于这样的原理，有不少的厂商已经进行了尝试来创造VR中的音频。...Valve Valve曾收购了音效公司Impulsonic，Impulsonic有一个基于物理的声音传播和3D音频解决方案，名为“Phonon”。
图片.png 解决办法其实很简单，将enabled属性改为false即可： dataLabels: { enabled: false } 图片.png 完成之后...
在 VSCode 里我用正则匹配到了想要的结果后，如何能够快速把这些行提取出来呢？ ---- 其实非常简单，Alt + Enter 即可选中所有已经匹配到的文字。...来，我们看这个具体的例子： 这里有一个几十万行的词库，我需要将其中的英文部分提取出来做成单独的词库。于是我使用正则表达式，匹配到所有英文词。
在前面的文章中，松哥和小伙伴们分享了 @Primary、@Qualifier 注解在处理该问题时的一些具体的方案，但是都是零散的，今天咱们来把这些方案总结一下，顺便再来看看是否还存在其他方案？ 1....问题呈现 假设我有 A、B 两个类，在 A 中注入 B，如下： @Component public class A { @Autowired B b; } 至于 B，则在配置类中存在多个实例...@Primary 表示当通过 type 注入的时候，如果当前 Bean 存在多个实例，则优先使用带有 @Primary 注解的 Bean。
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