中，但因为Cookie中只能存储字符串，所以想到了先把用户实体序列化成Json串，存储在Cookie中，用到的时候再拿出来反序列化。...Json串并反序列化成实体 //取出Cookie对象 HttpCookie userInfoCookie = System.Web.HttpContext.Current.Request.Cookies.Get...串反序列化为实体 UserInfoViewModel userInfo = JsonToObject(strUserInfo) as UserInfoViewModel; 说明：实体的属性值有中文时，序列化的字符串存储到...Cookie中时会产生乱码，为了防止产生乱码，我们在存入Cookie之前先用UrlEncode()和UrlDecode()对Json串进行编码与解码。...而且，一般的浏览器支持的Cookie存储的容量为4k（差也就差一两个字节），足够存储一个经过序列化的对象了。
因为做项目要用到数据库，因此存储过程是必不可少的，看了一点如何在.NET中调用存储过程的资料，颇有点心得，觉得这个东西是当用到数据库的时候必须要会的一项技术。...下面是它的定义： 存储过程（Stored Procedure）是一组为了完成特定功能的SQL语句集，经编译后存储在数据库中。用户通过指定存储过程的名字并给出参数（如果该存储过程带有参数）来执行它。...存储过程是数据库中的一个重要对象，任何一个设计良好的数据库应用程序都应该用到存储过程。....NET中调用存储过程。...在VS2005里面新建一个控制台程序，新建一个方法如下： public void nopara() { SqlConnection con = new SqlConnection
如果做得好，将存储在数据中的程序状态存储在控制流中，可以使程序比其他方式更清晰、更易于维护。 在说更多之前，重要的是要注意并发性不是并行性。...不管名称如何，这篇文章的基本观点是，根据多个独立执行的控制流编写程序，允许您将程序状态存储在一个或多个控制流的执行状态中，特别是在程序计数器（该部分正在执行的行）和堆栈上。...这个程序如此不透明的主要原因是它的程序状态被存储为数据，特别是在名为 state 的变量中。当可以在代码中存储状态时，这通常会导致程序更清晰。...在非并发程序中，这个 base64 解码器 parseQuoted 将陷入僵局：人们将不得不放弃对控制流状态的使用，而是回退到某种模拟版本。...在这些情况下，调用方一次传递一个字节的输入序列意味着在模拟原始控制流的数据结构中显式显示所有状态。 并发性消除了程序不同部分之间的争用，这些部分可以在控制流中存储状态，因为现在可以有多个控制流。
作为 Kubernetes 社区 sig-storage 的贡献者之一，才云科技在新版本中推出了基于 Local PV 的本地存储功能，为企业结合多种通用、专用存储解决方案满足使用需求提供了更强大的支撑...发布 | 才云 Caicloud 作者 | iawia002 在企业 IT 架构转型的过程中，存储一直是个不可避免的大问题。...在今年 3 月发布的 Kubernetes v1.14 中，社区对此的评价是： 出于性能和成本考量，分布式文件系统和数据库一直是 Local PV 的主要用例。...创建 StorageClass 时需要选择的节点和磁盘等信息会先记录在 parameters 中，数据结构定义如下（JSON 格式化成普通字符串后存储在 parameters 中）： ?...例如，若 NodeLocalStorage 对象的容量信息没有及时更新，导致选中的节点其实没有剩余容量了，那么相应的 LVM 的逻辑卷（LV）也创建不出来，provisioning 失败。
这是一个简单的接收客户端上传的头像文件并保存的例子，应该看过这个就已经大体会使用接收文件了
软件准备： 1.Tomcat 2.solr-5.2.1.tgz 3.hadoop-2.7.2 运行环境 centos7 看以前文档hadoop安装好 在hadoop-2.7.2/etc/hadoop...安装solr（看以前文档） 修改solrhome文件夹中tika/conf 下的solrconfig.xml 替换原有directoryFactory配置为如下 替换dataDir ${solr.data.dir:hdfs://172.xx.xx.xxx:9000/solr/tika/data} 在/.../WEB-INF/lib替换jar包： rm hadoop-*.jar rm protobuf-java-*.jar rm -rf htrace-core-3.0.4.jar 在hadoop...htrace-core-3.1.0-incubating.jar, protobuf-java-2.5.0.jar 复制到/apache-tomcat7-solr/webapps/solr/WEB-INF/lib中
在企业 IT 架构转型的过程中，存储一直是个不可避免的大问题。 Kubernetes 中使用节点的本地存储资源有 emptyDir、hostPath、Local PV 等几种方式。...在今年 3 月发布的 Kubernetes v1.14 中，社区对此的评价是： 出于性能和成本考量，分布式文件系统和数据库一直是 Local PV 的主要用例。...，选择存储量足够大的节点，能够将使用本地存储的 Pod 调度到正确的拓扑域上，例如上面例子中的一个节点或者一个特定的区域。...创建 StorageClass 时需要选择的节点和磁盘等信息会先记录在 parameters 中，数据结构定义如下（JSON 格式化成普通字符串后存储在 parameters 中）： ?...例如，若 NodeLocalStorage 对象的容量信息没有及时更新，导致选中的节点其实没有剩余容量了，那么相应的 LVM 的逻辑卷（LV）也创建不出来，provisioning 失败。
根据我们的理解，存储选型的关键大致有以下几点： ✎充分理解业务需求;✎了解候选供应商的产品、技术特点;✎新设备能否良好兼容现有IT环境中的设备?...由于硬盘内外磁道的传输率差异，如果没有特别的优化技术，我们只能按磁盘内圈的最低水平来计算整套存储的性能。 可见针对VDI用途做NAS选型，与传统的OLTP业务对存储的考量点有着一些差别。...在满足用户现有需求的基础上，如果能提供未来扩展空间(容量/性能)也是一个有吸引力的地方。 在VDI应用中，集群NAS是否比传统单/双控NAS更好?它能够提供那些更多的价值?...员工的虚拟桌面获得更好的响应能力，在Citrix XenDesktop环境中的应用明显运行地更快。“作为迁移到戴尔Compellent存储的一个收益，我们看到20%的应用性能提升”，他表示。...如上图，在业界标准的SPECsfs NFS性能测试中，戴尔FS8600根据设备数量的配置不同，在2控、4控和8控的情况下，分别测得131,684、254,412和494,244每秒文件操作数(OPS)
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...在算法层面则需要关注确保模型的产出符合业务预期，一方面是提供高质量的内容产出，另一方面则需要确保内容是符合相关规范和要求的。 所以，大模型的这些技术特点，总结出来是存储系统中的“多快好省”。...腾讯云存储在大模型领域中的解决方案 为了应对大模型的技术需求，腾讯云在IaaS、PaaS和SaaS等不同产品方向均提供了多样的技术支持手段，主要体现为三个“快”： 数据读取快：GooseFS数据加速，提供高性能存储
全文概览 文章探讨人工智能和机器学习（AI/ML）数据管道中的存储解决方案，强调了固态硬盘（SSD）尤其是NVMe SSD在不同阶段的应用价值。...在这张表中，基于 FIO 的性能分析是通过执行不同的读写操作类型来测量存储设备在 AI/ML 工作负载中的表现。...这些数据帮助评估不同存储方案在 AI/ML 场景中的适用性。...在全闪存高性能层中，支持较低性能的 HDD在这个层次，SSD 主要作为高性能存储，与较低性能的硬盘（HDD）共同工作。...On-Prem（本地）： 右图 GPU 服务器与全 QLC 对象存储层在本地部署中，GPU 服务器通过 SSD 存储与全 QLC（四层单元）对象存储层进行数据交互。
对于一般的INT、CHAR、tinyint等数据类型，他们占用的存储空间都是以Byte字节为单位的，但是BIT类型由于只有0和1或者说false和true，这种情况只需要一个Bit位就可以表示了，那么在...例如这样一个表： CREATE TABLE tt ( c1 INT PRIMARY KEY, c2 BIT NOT NULL, c3 CHAR(2) NOT NULL ) SQL Server在存储表中的数据时先是将表中的列按照原有顺序分为定长和变长...在数据页中存储数据时先存储所有定长的数据，然后再存储变长的数据。...关于数据行的具体格式我就不在这里多说了，在《SQL Server 2005技术内幕 存储引擎》中有详细介绍。我们插入的数据从第5个字节开始，是01000000 016161。...SQL Server中按照列顺序存储，第一列和最后一列都是BIT数据类型列，不可以共用一个字节。 也就是说下面的表t1和表t2占用的空间是不同的，t1数据占用了7字节，t2数据占用了8字节。
在 Git 环境中，markdown 一般用于项目的简单介绍和构建说明。（自述文件）。本文介绍了如何将 Markdown 格式与模板一起用于架构文档。...您放入 Markdown 文档中的 UML 和 C4 图可以在预览窗口中看到。（带有一个名为“PlantUML”的插件）。此外，当您导出 pdf 或 html 时，您将能够将这些图表视为图形。...然后你可以在markdown文档中将此图作为绘图链接。您可以在使用其他工具制作的图纸中使用此方法。 Arch 42 模板 Arc 42 是架构文档的模板。...例如，我们可以使用第 3 章中的 C4 范围图，第 5 章中的容器图和组件图。第 6 章中可以使用 C4 动态图或 UML 序列图。部署图可以使用 C4 或 UML 符号在第 7 章。...结论 建议使用 Arch 42 模板以 Markdown 格式准备软件架构文档，并在代码中包含 Git 结构中的 C4 模型和 UML 图。
在 ClickHouse 中，一个节点配置的多块盘是有优先级的，默认情况下数据会优先落在最高优先级的盘上。这样实现了 Part 从一个存储介质转移到另外一个存储介质上。...在迁移的过程中，如果底层存储介质的写入性能差，整个迁移的流程也会拖得很长，对于整个 pipeline 或数据管理也会带来一些挑战。...需要注意的是以上测试中对象存储是通过 ClickHouse 的 S3 磁盘类型进行访问，这种方式只有数据是存储在对象存储上，元数据还是在本地磁盘。...用户对底层存储是分布式文件系统或者是本地磁盘是没有感知的。如果直接使用对象存储，不能很好地实现与上层应用的兼容。 04- 实操：ES + JuiceFS Step 1：准备多种类型节点，分配不同角色。...，在创建表或者修改这个表的 schema 时，可以在 SETTINGS 中设置 storage_policy 为前面定义的 hot_and_cold 存储策略。
在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...s', value=s);store.put(key='df', value=df) 既然是键值对的格式，那么可以查看store的items属性（注意这里store对象只有items和keys属性，没有...进行IO连接的store对象 store = pd.HDFStore('demo.h5') #查看指定h5对象中的所有键 print(store.keys()) 图7 2.2 读入文件 在pandas...()-start2}秒') 图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： 图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启...time.clock() df2 = pd.read_csv('df.csv') print(f'csv读取用时{time.clock()-start2}秒') 图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时
早前，ScaleFlux委托Percona对其最新的下一代可计算存储设备CSD 2000进行标准评测。一份客观的评测报告需要尽可能地直观并尊重事实，因此我们会着重关注测试中不同寻常的地方。...在我们这个案例中，作料包括运行Ubuntu 18.04 Linux OS的数据库主机和测试主机，PostgreSQL 12版本，模块化、跨平台、多线程的Sysbench测试工具集，以及一个用于对照的存储设备...当减小PostgreSQL中的填充因子（fillfactor）时，ScaleFlux CSD 2000可以节省可观的存储空间。...因为填充因子本质上是通过在PostgreSQL的页面中预留一部分空间，用于将来页面中元组的更新和删除，这样当页面还存在足够的空间时，更新/删除后新的元组就可以直接追加到页面尾部，而无需进行页面的分裂和空间申请等操作...ScaleFlux CSD 2000通过集成透明压缩功能，可将页面预留的空间（填充全0数据）进行高度压缩，在提升性能的同时，并不占用大量额外的物理存储空间，因此无须在性能和空间之间进行取舍。
在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向...图7 2.2 读入文件 在pandas中读入HDF5文件的方式主要有两种，一是通过上一节中类似的方式创建与本地h5文件连接的IO对象，接着使用键索引或者store对象的get()方法传入要提取数据的key...图11 在写出同样大小的数据框上，HDF5比常规的csv快了将近50倍，而且两者存储后的文件大小也存在很大差异： ?...图12 csv比HDF5多占用将近一倍的空间，这还是在我们没有开启HDF5压缩的情况下，接下来我们关闭所有IO连接，运行下面的代码来比较对上述两个文件中数据还原到数据框上两者用时差异： import pandas...图13 HDF5用时仅为csv的1/13，因此在涉及到数据存储特别是规模较大的数据时，HDF5是你不错的选择。
问题 我想将一个命令保存到一个变量中，以便稍后再使用（不是命令的输出，而是命令本身）。...grep: No such file or directory ls: cannot access '^': No such file or directory 我如何将这样(带有管道/多个命令)的命令存储在变量中以供以后使用...回答 对于带有管道或重定向的组合命令最推荐的方式是将其封装到一个函数里，然后在需要时直接调用即可。...一个高赞回答是使用 eval，代码如下： x="ls | wc" eval "$x" y=$(eval "$x") echo "$y" 但是其中 eval 是一个非常容易引发错误的内置命令，在没有警告用户可能存在不可预料的解析行为风险的情况下...朋友们有踩到过 eval 命令的坑吗，可以在评论区留言交流一下。 参考 stackoverflow question 5615717 help eval
在如道路、工厂、楼宇、学校、港口、农场、景区等场景实施的信息化系统中，已基本全采用B/S架构，迫切需要在浏览器中嵌入多路摄像头RTSP流的超低延迟(小于500毫秒)播放功能，而在IE及Chrome 49...然而美好总是短暂的，从2015年开始Chrome及Firefox等浏览器纷纷取消了NPAPI插件的支持，而IE又在与Chrome及Firefox等浏览器竞争的过程中不断被用户抛弃，到现在市场份额已降到可怜的个位数...在Chrome、Edge、Firefox等当前主流的高版本浏览器中，即使是HTML5标准的Video也并未对RTSP流播放提供原生支持，从而导致如何在当前主流的浏览器中实现低延迟、低成本并可同时播放多路...二、现有方案 在浏览器中实现播放RTSP实时视频流，大体上有如下几个方案： 浏览器插件方案 此方案主要适用于在IE及Chrome 49以下版本的浏览器，在2015年前是绝对主流的选择。...最大的问题是在Chrome网页中对播放控件的控制很难实现，只有网页和播放控件都是在IE内核环境下才可以，而IE对当前一些新技术和前端主流框架的兼容已经不行了，况且IE对运行和下载安装ActiveX控件经常弹出警告
Yarn和MapReduce 1 对master上的hadoop/etc/hadoop下的hdfs-site.xml做如下配置 在hdfs上每个block的备份数量...name>mapreduce.framework.name yarn 至此，所有的配置全部完成，此时在master...3 在浏览器中进行查看 如果浏览信息如果所示。那么从此请开启的大数据之旅。
这与传统的企业计算有很大不同，在传统的企业计算中，CPU 和内存通常占据成本考虑的主导地位。GPU 的核心作用正在重塑我们对数据中心架构的思考方式，尤其是在功耗、冷却、数据访问和存储性能方面。...并行数据访问的挑战 存储架构师面临的最大挑战之一是支持高度并行的数据访问模式。在典型的人工智能基础设施设置中，多个 GPU 可能会同时请求访问相同的数据集，从而对大规模的高带宽和低延迟产生需求。...这种级别的并行访问会产生许多传统存储系统根本无法处理的性能要求。 在考虑人工智能工作负载的各个阶段时，挑战变得更加复杂。在训练阶段，存储系统必须处理对大型数据集的持续、高吞吐量读取。...在推理场景中，他们可能需要管理更多随机访问模式，并具有更严格的延迟要求。真正有效的存储解决方案必须适应这些需求，而无需不断重新配置。 数据类型的演变 挑战不仅在于性能要求。...企业数据本身的价值在过去十年中发生了显著变化，经历了三个不同的阶段： 结构化数据时代: 以传统的数据库和结构化数据存储为特征，通常通过光纤通道连接的块存储提供服务。
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