导读：随着互联网的高速发展和信息技术的普及，企业经营过程中产生的数据量呈指数级增长，AI 模型愈发复杂，在摩尔定律已经失效的今天，AI 的落地面临着各种各样的困难。本次分享的主题是分布式机器学习框架如何助力高维实时推荐系统。机器学习本质上是一个高维函数的拟合，可以通过概率转换做分类和回归。而推荐的本质是二分类问题，推荐或者不推荐，即筛选出有意愿的用户进行推荐。本文将从工程的角度，讲述推荐系统在模型训练与预估上面临的挑战，并介绍第四范式分布式机器学习框架 GDBT 是如何应对这些工程问题的。
随着泛在电力物联网的发展，越来越多的电力设备包括变压器，GIS，开关柜，高压电缆等需要进行局部放电的在线监测。
在互联网的推动下，各行各业已经衍生了多种产品与技术。云服务器的出现帮助人们解决了文件存储以及内存小等问题，但是云服务器是一种新鲜事物。人们还不是很熟悉它的使用方法，接下来一起了解下如何连接云服务器。
晚上我登陆网站时发现后台输入账号密码后一直现在在登陆中，我以为是账号密码不对，重新输入后还是同样的问题，网站可以正常的浏览，可后台就是无法登陆，一直显示登陆中，我以为是插件问题造成的，登陆服务器进行查看发现网站负载率一直是在80-100%之间，网站卡的很，至此问题找出来了，具体什么是负载率，咱接着往下看。
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随着大数据时代的来临，无论是个人还是企业，对于数据的需求都越来越大。这种需求也催生了如今异常热门的数据产业，也催生了日益完善的网络数据采集技术。
本文从腾讯游戏服务器性能测试的经历出发，对服务器性能测试的参考标准进行了介绍，并对常见问题进行了答疑和问题溯源！
关于 Buffered Query 和 Unbuffered Query： http://www.php.net/manual/zh/mysqlinfo.concepts.buffering.php
新升级的JetPack 4.6 ，支持所有 Jetson 模块，包括 Jetson AGX Xavier 工业模组。JetPack 4.6 包括对Triton 推理服务器的支持、新版本的 CUDA、cuDNN 和 TensorRT、支持新计算机视觉算法和 python 绑定的VPI 1.1、具有无线更新功能、安全功能和新的 L4T 32.6.1刷机工具。
如果遭遇 Local host name unknown：XXX的错误，修改/etc/hosts文件，把XXX加入进去
不过考虑到如何安全使用 Redis 也是这个比较基础的东西，新手如果配置不当，很容易造成线上的 Redis 服务处于「裸跑」状态，被黑客恶意攻击，导致 Redis 服务不可用，进而导致依赖 Redis 服务的 Session、缓存、队列、分布式锁等业务功能瘫痪，造成严重的生产事故，所以在深入探索 Redis 底层原理和集群构建之前，学院君准备给大家插播下 Redis 的安全使用。
谈到优秀的低延时网络架构，大家首先可能想到的是各家互联网大厂，比如腾讯阿里字节，总会觉得大厂做的肯定最好。但其实在在一般的互联网应用中，用户虽然也讨厌卡顿，但整体上来对延迟其实并不算太敏感，只要按钮点下后一秒之内能响应，用户就基本感觉不出来。甚至是两三秒才响应用户也都还能接受。
之前说到了主从集群，关于主从集群的搭建以及细节后面会再次分享，这次我们先初步来看看 分片集群
由于某些设计，系统不得不频繁读取整个用户表的数据做统计过滤使用，包括但不限于按部门找匹配员工、按项目找匹配员工等等等，直接查询表，sql优化的情况下查询倒是很快也不过是几百毫秒，But但是由于这些需求本身是服务于底层的比如权限功能，所以是特别高频的调用。直接读取数据库势必会造成数据库的连接暴增，很难保证DB的稳定性，说不定哪天就扛不住挂了。因此前人将他放到Redis的String结构上了，形成了一个大Value。Redis就不用多说了，单线程的，每秒读写都是上万的，但是这种大Value以及大Key都是很容易阻塞Redis的。
他整个大一期间基本都在学习前端。后来，我带他写了一次后端，结果就崩了，写了一堆 bug！
记得不久前跟大家大分享了一波个人在平时日常工作、学习、开发、写文字、做视频等过程中，一些好用高效的在线工具和网站，并且把自己的浏览器收藏夹书签离线文件都导出给大家了。
在当今数字化时代，游戏行业蓬勃发展，游戏服务器成为了游戏体验的关键组成部分。但对于许多游戏开发者和运营者来说，选择合适的游戏服务器却是一项挑战。本文将带您深入了解游戏服务器的价格与配置，为您提供完美的指南。
上篇文章介绍了基准测试的一些思路和方法策略，这篇聊聊基准测试的MVP（最小可行性方案）。
ClickHouse 是基于 MPP 架构的分布式 ROLAP分析引擎，真正的列式数据库管理系统。让查询变得更快，最简单且有效的方法是减少数据扫描范围和数据传输时的大小， 而clickhouse的数据始终是按列存储的，同时使用了数据压缩，和日志合并树，稀疏索引和 CPU 功能
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
前几天，我司出了个篓子。当时正值某喜闻乐见的关键比赛结束，一堆人打开我司app准备看点东西，结果从来没有感受到过这么多关注量的该功能瞬间幸福到眩晕，触发了熔断，结果就是大量兴致冲冲打开app准备看该比赛结果的人被迫刷了十分钟三天前的野外跑酷，负责内容的人火大到直接骂娘。
nodejs的进程在重启的时候，用户去访问服务，就会出现短暂的 502 bad gateway
因为前端优化的方案非常多，本文不会太深入讲解，否则就篇幅太长了，主要还是让大家对大的脉络有一些认识。具体里面的小点以后我会另写文章讲解。
现在只要涉及到互联网的行业都离不开服务器，其中有很多企业和站长会选择服务器租用，而对于服务器租用，有一些朋友在租用时，存在一些误区，这样可能会到这租用的服务器最终是不满意的，下面赵一八笔记就来看看都有什么常见误区。
本文分成两部分，上一部分传送门：《八百元八核的服务器？二手服务器搭建指南》 在上一部分我们已经学习了搭建二手服务器的基础知识，这部分，我们将深入学习各种配件的详细参数、选择适合的配置、学习搭建八百元八核的服务器。 不过，在我们开始之前，让我先对上一部分中，同学们提出的问题做一下回答。 1、最多人质疑的一点：功耗和噪音问题。 我估计这里大家指的“功耗”应该是“功耗性能比”。受限于老一代的制程，1366的功耗性能比是较低的，而到了2011 V2，事实上已经跟民用级的Core i7-3900系同是22nm制程了，
自小程序2017年1月9号正式上线以来，不论是中小商家，还是各大品牌巨头，都在抢占小程序这波风口，打造属于自己的小程序。截至目前，全国正式上线小程序超过100万个，小程序日均活跃用户稳居在2亿左右，而整个微信流量在10.5亿左右。微信小程序一路走来，功能越来越多，越来越开放。
（1）是文档型的非关系型数据库，使用json结构。其优势在于查询功能比较强大，能存储海量数据，缺点是比较消耗内存。1.mongodb 端口（27017）
分析一下问题出现在哪儿呢？ 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。
前端，笔者在使用Jaeger进行Trace监控的时候，当数据量增大到一定数量级时，出现了一次CPU暴增导致节点服务器挂了的经典案例，这里对案例进行一个简单的抽象，供大家参考：
完整高频题库仓库地址：https://github.com/hzfe/awesome-interview
Socket编程进行的是端到端的通信，基于网络层和传输层的实现。在网络层，Socket 函数需要指定到底是 IPv4 还是IPv6。传输层需要指定是tcp还是udp。 基于TCP协议的socket调用过程：
虽然Redis 支持持久化，但是Redis的数据存储全部都是在内存中，成本昂贵。建议根据业务场景只将高频热数据存储到Redis 中，其他低频数据可以使用es、mongoDb等存储方式，不仅节省内存成本，而且数据量小操作速度更快，效率更高。
JDK诞生 Serial追随 提高效率，诞生了PS，为了配合CMS，诞生了PN，CMS是1.4版本后期引入，CMS是里程碑式的GC，它开启了并发回收的过程，但是CMS毛病较多，因此目前任何一个JDK版本默认是CMS 并发垃圾回收是因为无法忍受STW
腾讯云异构计算实例搭载GPU、FPGA等异构硬件，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适合于深度学习、科学计算、视频编解码和图形工作站等高性能应用，InstanceTypes分享腾讯云NVIDIA GPU实例配置性能包括CPU、内存、使用场景及购买注意事项等信息：
随着硅基半导体技术的飞速发展，摩尔定律似乎已经走向了尽头。而作为行业老大的 Intel 也不能幸免，被冠上了牙膏厂的名头。虽然产品性能提升越来越缓慢，但我们可以看到 Intel 在微型化和高能效比方向发展的决心。今天我们看到的这一款手掌大小的迷你电脑就是一个很好的例子，LattePanda 不过一部智能手机的大小，却能够运行完整的 Windows 系统，这在几年前几乎是不可想象的。
AOF日志和快照都是为了在服务器down机后能恢复数据，但是AOF有一个问题，在恢复数据时，需要一条条执行AOF命令来恢复，这个过程会比较耗时。而快照是将内存中现有的数据进行序列化，在恢复时直接反序列化恢复到内存中即可，这种方式比AOF的恢复方式更加快。
【摘要】基于边缘计算研究传感器高频次采集数据的传输、存储和处理技术架构，提出了传感器高频采集设备的软硬件模块组成，并形成通用数据分析处理软件框架，以长时间综合分析多个高频采集设备的数据，为物联网应用对大规模传感器数据进行挖掘处理和分析判决提供基础。
ENVI 是图像处理和分析软件的行业标准。图像分析师、GIS专业人员和科学家使用它从地理空间图像中提取及时、可靠和准确的信息。
信号发生器是一种自身就可以产生频率信号源的设备。若按输出波形分类有正弦信号发生器、方波信号发生器、函数信号发生器等多种。若按输出信号的频率范围分，有超低频信号发生器、低频信号发生器、视频信号发生器、高频信号发生器和超高频信号发生器等。高频信号发生器也称为射频信号发生器，信号的频率范围在350MHz～4G之间，广泛应用在高频电路测试中。为了测试通信设备，这种仪器具有一种或一种以上的组合调制（包括正弦调幅、正弦调频以及脉冲调制）功能。其输出信号的频率、电平、调制度可在一定范围内调节并能准确读数。SYN5651型信号发生器
以下是一些常见的crontab -e命令编辑的选项，以 Markdown 表格的形式列出其名称、介绍以及优缺点：
Cache在大家最开始接触开发的时候应该就听过许多了，比如浏览器缓存、OS中的缓存、什么缓存一致性等等，各式各样的Cache，看起来各种高大上的样子，看着群里或者某乎的大佬们在不断的讨论或者推缓存相关的blog。 近期对于缓存相关研究了不少，自己也在试着写一个Cache中间件来研究下。过程中整理了一下，准备做成一个系列文章发一下，也希望大家给我多多指正。 在正式开始开始写缓存之前，当然是先研究领域内现有的一些Cache 相关的内容，作为一个引言。 后续分别从OS 中的缓存、JVM中的缓存、Web 应用中常见缓存、现有常作为独立缓存的Redis／MemCache、InnoDB中的存储引擎、浏览器中的缓存、分布式缓存的实现案例 进行对应的浅析及相应Cache设计主题的引入。下面先大体的介绍一下各个场景及实现方式，后续会独立推送对应的浅析文章。
现在很多站点都已经弃掉 HTTP/1.1，转而使用 HTTP/2 协议了，比如某Hub、B站、爱奇艺、腾讯视频、淘宝等等。
齐来补。举个例子：new出了一个对象，内存只占用18字节，但是规定要能被8整除，所以padding=6。
近日，Stackoverflow 发布了“2022 开发者调查报告”。此次报告共有来自 180 个国家 / 地区的超 70000 名开发人员参与了调查。
组内资源有限，不像京东主页的秒杀团队，动辄能有几万核资源的调度，那么我就要做一些妥协了...
进程是资源（CPU、内存等）分配的基本单位，具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。
如今很多互联网公司都会选择高防服务代替普通服务器，因为高防服务器在配置、网络资源等方面都明显好于普通服务器，更重要的是，其防御网络攻击能力强于普通服务器。
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