Jsch使用的时候碰到一个问题, 调试后发现 ssh到服务器非常的卡, 建立查询服务器内存,可能是内存不够用了。
Flutter 混合开发项目 : 在 Android 项目中 , 嵌入了 Flutter 页面 , 不小心运行了下 Flutter 项目 , 导致 Android 的 Native 项目运行出现如下报错 ;
修正记录: 2019/11/05 13:12 : 修改证书验证内容,目前双向验证还有问题 flutter issues 44164 2019/11/05 17:26 : 修改证书验证内容,处理双向验证失败的问题。
一、引言 Hadoop版本提供了对多种文件系统的支持,但是这些文件系统是以何种方式实现的,其实现原理是什么以前并没有深究过。今天正好有人咨询我这个问题:Hadoop对S3的支持原理是什么?特此总结一下。Hadoop支持的文件系统包括:
大年初三,客户反馈,自己的业务集群RED了,一直触发集群状态告警,需要紧急处理....
当研究一条DNA或蛋白质序列时,主要关注的是其包含的遗传信息;当研究两条或多条DNA或蛋白质序列时,则主要关注不同序列之间的差别与联系。在生物信息学中,对生物大分子的序列比对是非常基本的工作。
Hadoop版本提供了对多种文件系统的支持,但是这些文件系统是以何种方式实现的,其实现原理是什么以前并没有深究过。今天正好有人咨询我这个问题:Hadoop对S3的支持原理是什么?特此总结一下。Hadoop支持的文件系统包括:
在Linux中大部分的操作都是通过终端来实现的,或者直接使用命令行界面,一般使用Linux架构服务器的话,安装的都是命令行界面,不安装图形化界面的原因是因为没有必要,并且对于服务器来说越稳定越好,如果使用图形化界面就容易出bug漏洞,对于操作系统来说装的东西越多越容易出现bug漏洞。
文件长度:指文件的当前长度,长度的单位可以是字节、字或 块,也可能是最大允许的长度。
某日线上一个6.4.3版本的Elasticsearch集群,规模只有2核4G*3节点,分片有大约10000个,因为JVM堆内存使用率过高,导致节点频繁掉线,在重启了该集群后,分片逐渐恢复,但是最后只剩不到300个分片迟迟无法恢复,通过GET _cluster/allocation/explain 看到如下原因:
jdk-8u221 链接:https://pan.baidu.com/s/1uhrtDj-pG3BsTq8tMiZAlg 提取码:26k2
学习自: Dart Flutter教程_Dart Flutter入门实战视频教程-2019年新出. Flutter之path_provider
so-vits-svc是基于VITS的开源项目,VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)是一种结合变分推理、标准化流和对抗训练的高表现力语音合成模型。
ELK主要由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源软件组成。
文本挖掘模型结构示意图 1. 分词 分词实例: 提高人民生活水平:提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平 分词基本方法: 最大匹配法、最大概率法分词、最短路径分词方法
哈夫曼树(Huffman Tree)是一种带权路径长度最短的二叉树。哈夫曼树常常用于数据压缩,其压缩效率比较高。
最近,我们项目在接入微信 Matrix,刚开始接入的时候,还蛮顺利的。到了下午,运行项目,偶现 crash。看了一下报错信息,某些 class 文件在 dex 文件中没有找到,即 ClassNotFoundException 。
将文件属性从外存拷到内存中打开文件表的一表目中 将其编号返回给用户。 系统可利用该编号到打开文件表中去查找。
在软件开发过程中,我们经常需要处理和存储文件。通常情况下,我们会将文件保存在文件系统中,并在数据库中保存文件的路径。然而,有时候我们可能想直接在数据库中存储文件,尤其是当文件较小,或者我们想保证数据库和文件数据的一致性时。在这篇文章中,我们将探讨如何在MySQL数据库中设计一个表来存储文件,并分析这种方案的优缺点。
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家中领导负责的一个系统,在清理过期文件的时候,提示了个错误,是时候展示真正的技术了,
文件是一种抽象机制,它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。可能任何一种机制最重要的特性就是管理对象的命名方式。
在这个函数最开始的位置我没看到了,将84h的值赋值给ecx,84h表示循环次数。循环的主体是下面的两个push,其中每一个push能开辟8个字节(32位)的空间,两个字节能获得16个字节的空间。这样的空间一共申请了ecx(84h)次。
今天客户那边遇到一个问题:多选文件进行操作,数据量一大后台处理就特别慢,浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句,所以用以下方法来分析:
最近在做一个关键词查询功能。所以开始了解mysql的全文索引技术。接下来我将一步一步告诉大家。我是如何一步一步实现关键词检索的。
文件管理是操作系统的功能之一,由于系统的内存有限并且不能长期存储,故平时总是把数据以文件的形式存储在外存中,需要时再将其调入内存。文件管理的主要内容有:
一些基于大型语言模型的应用经常需要用到模型数据集中没有的数据。针对这一需求,LangChain提供了一系列的工具可以让你从各种数据源中加载新的数据,转换数据,存储数据以及访问数据。
接上篇文章https://blog.csdn.net/dhaibo1986/article/details/107564968 在上一篇文章中,由于系统宕机,导致大量索引出现了Unassigned 状态。在上一篇文章中,我们通过reroute API进行了操作,对主分片缺失的索引,经过上述操作之后,分配了主分片。但是在接下来的操作中,对于副本分片,reroute出错! 如下是索引 alarm-2017.08.12,第0个分片的副本没有分配:
今天发现早年在大象笔记中写的一篇笔记,之前放在ijavaboy上的,现在它已经访问不了了。前几天又有同事在讨论这个问题。这里拿来分享一下。
与添加节点之后的修复类似的是,TreeMap 删除节点之后也需要进行类似的修复操作,通过这种修复 来保证该排序二叉树依然满足红黑树特征。大家可以参考插入节点之后的修复来分析删除之后的修复。
前几天在看 2018 云栖大会,来自中科院计算所的陈世敏研究员在“数据库内核专场”做了一场《NVM在数据库领域的研究和探索 》的报告演讲。在30分钟的演讲中,其中有近10页PPT的内容和B+Tree这种索引有关。
登录框作为hw出现场次最多的角色,也是最容易出洞的,下面介绍一些自己常用的测试方法
Trie树,又称单词查找树、字典树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种,是一种用于快速检索的多叉树结构。典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高。
Development Memo工具目前包含Notes开发笔记和Todos开发任务待办两部分,这里以待办Tab页为例简单介绍工具的使用:
我们生活中的数据总体分为两种:结构化数据和非结构化数据。 结构化数据:指具有固定格式或有限长度的数据,如数据库。 非结构化数据:指不定长或无固定格式的数据,如word文档等磁盘上的文件 结构化数据搜索
问题描述:从源库(兼容MySQL协议的TDSQL,select version()=5.7,test表字符集是utf8,test是个分区表)通过如下指令,导出一份数据,SQL格式的,文件6G,
Options(选项): –version 显示程序的版本号并退出 -h, –help 显示此帮助消息并退出 -v VERBOSE 详细级别:0-6(默认为 1) Target(目标): 以下至少需要设置其中一个选项,设置目标 URL。 -d DIRECT 直接连接到数据库。 -u URL, –url=URL 目标 URL。 -l LIST 从 Burp 或 WebScarab 代理的日志中解析目标。 -r REQUESTFILE 从一个文件中载入 HTTP 请求。 -g GOOGLEDORK 处理 Google dork 的结果作为目标 URL。 -c CONFIGFILE 从 INI 配置文件中加载选项。 Request(请求):: 这些选项可以用来指定如何连接到目标 URL。 –data=DATA 通过 POST 发送的数据字符串 –cookie=COOKIE HTTP Cookie 头 –cookie-urlencode URL 编码生成的 cookie 注入 –drop-set-cookie 忽略响应的 Set – Cookie 头信息
MySQL数据库是日常开发或者面试中最常遇到的数据库之一,你在使用过程是否有过类似的疑问:为什么它的索引使用的设计结构是B+树而不是B树呢?下面一起来看看吧。
哈希表结构(链表散列:数组+链表)实现,结合数组和链表的优点。当链表长度超过 8 时,链表转换为红黑树。
SQLmap这个工具的使用。(结尾有彩蛋) URL---> 判断注入的参数, 判断是使用的那种SQL注入 识别出那种数据库 根据用户的选择,读出数据 五种注入模式---> 基于时间的盲注,即不能根据页面的返回内容判断任何信息,用条件语句产看时间延迟语句是否执行,即页面会返回错误信息,或者把注入的语句结果返回在页面中。 基于布尔的盲注,即可以根据页面判断条件的真假的注入。 基于报错注入,即页面会返回错误信息,或者把注入的语句的结果直接返回在页面中。 联合查询注入,可以使用union的情况下可以注入。 堆查询注
关于hashmap的其他有关问题我在源码研究专栏中都有讲解,深入到源码层次的讲解,绝对一看就懂 链接: 深入源码,探究设计思想
分块(Chunking)是构建检索增强型生成(RAG)(https://zilliz.com.cn/use-cases/llm-retrieval-augmented-generation)应用程序中最具挑战性的问题。分块是指切分文本的过程,虽然听起来非常简单,但要处理的细节问题不少。根据文本内容的类型,需要采用不同的分块策略。
为了突破LLM的局限性,目前有两种范式可行:RAG(检索增强生成)和Finetune(模型微调)。
LaneLets是自动驾驶领域高精度地图的一种高效表达方式,它以彼此相互连接的LaneLets来描述自动驾驶可行驶区域,不仅可以表达车道几何,也可以完整表述车道拓扑,同时可以集成交通规则和人的驾驶习惯。
Lucene是一个基于Java开发全文检索工具包。 就是将不规范的文档的内容单词进行分割,建立单词-文档索引,这样查询某个单词内容时可以通过索引快速查找相关文档,内容 对于一些网站内部的内容检索有需要 这项技术其实有更成熟的封装,比如专门的服务器等,这里只是普及一下相关概念,后面会解释进行其他的基于lucene的上层封装的相关技术 工程:https://github.com/Jonekaka/javaweb-Lucene-1-61
本案例要求编写一个文件管理器,实现文件的批量操作。 文件管理器具体功能要求如下:
STAR较CellRanger有着更快的运行速度和更广泛的运用场景。单细胞转录组的比对可以通过STAR-solo来实现,在solo Features 可以同时获取Gene expression和RNA velocity 信息,帮助我们进行拟时序分析。
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