我们知道 Asp.net Core 在 windows 服务器上部署的方案有 4 种之多。这些部署方案对性能的影响一直以来都是靠经验。比如如果是部署在 IIS 下，那么 In Process 会比 Out Process 快；如果是 Self Host 那么使用 HttpSys 服务器会比 Kestrel 快。 那么真实结果是否如我们想象的那样呢？接下来就让我们来做一次 benchmarks 吧。
由于众所周知的原因，大佬们纷纷加入羊群，笔者也未能幸免，体验下来这绝对不是普通感冒的症状，身体不适，熬了几天，所以本周更新比较晚；另外精力有限，对于国际板块只有链接没有简介，十分抱歉！
DIY玩家认识服务器CPU最多的无疑是E3神教，今天我们就总结下Xeon E3神教的CPU后缀有什么特色。
随着数据量不断增长和业务复杂度逐渐攀升，数据处理效率面临巨大挑战。最典型的表现是面向分析型场景的数据仓库性能问题越来越突出，压力大、性能低，查询时间长甚至查不出来，跑批跑不完造成生产事故等问题时有发生。当数据仓库出现性能问题时便不能很好服务业务了。
编者按：文章来源自 Mapd，作者 Jonathan Symonds，AI 研习社编译。 █ 英伟达在 2016 年的强势崛起，GPGPU （GPU 通用计算）功不可没。 有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上，除了在核心领域（深度学习、VR、自动驾驶），为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。 搞清楚 GPU 的作用，要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生，这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商，英特尔的巨幅广告支出，直接
当你在花近万元剁手i7 5960x时，有没有想过，在华强北的某个角落，有一群人靠几百块收来的二手服务器配件，搭建了一台性能同等，甚至更强的服务器！ 首先，在看此帖之前，请确认你有攒机的经验和一颗经得起折腾的心（或者你很有钱）。 攒洋垃圾服务器的过程和普通电脑差不多（一般情况下），你只要有自己装机的经验即可。 长文、多图预警，不过里面句句都是笔者摸爬滚打多年的经验。 目录 1、捡垃圾概述 2、服务器CPU通览 3、配件（内存、硬盘）介绍 4、主板（含准系统）通览 5、LGA1366详述 6、LGA2011（含
在前面两篇文章《个人 CPU 的型号、代际架构与微架构》 和 《聊聊近些年 CPU 在微架构、IO 速率上的演进过程》 ， 我们介绍了个人台式机电脑中的 CPU 型号规则、核设计细节，以及各代 CPU 的关键变化。在这一节中，让我们进入到和大家手头工作相关度更高的服务器 CPU 原理部分。
本文使用docker来安装签到的服务端，首先需要一台Centos7的虚拟机或者云服务器。
不久前有土豪朋友找到对DIY比较了解的reizhi，为其配置一台办公电脑，主要用作制图和设计。在听闻普通PC也可以安装mac os之后兴趣大起，决定windows和mac os各来一份。于是就有了下文的装机实录。
某电子商务公司为了更好地管理用户，提升企业销售业绩，拟开发一套用户管理系统。该系统的基本功能是根据用户的消费级别、消费历史、信用情况等指标将用户划分为不同的等级，并针对不同等级的用户提供相应的折扣方案。在需求分析与架构设计阶段，电子商务公司提出的需求、质量属性描述和架构特性如下： (a)用户目前分为普通用户、银卡用户、金卡用户和白金用户四个等级，后续需要能够根据消费情况进行动态调整； (b)系统应该具备完善的安全防护措施，能够对黑客的攻击行为进行检测与防御； (c)在正常负载情况下，系统应在0.5秒内对用户的商品查询请求进行响应； (d)在各种节假日或公司活动中，针对所有级别用户，系统均能够根据用户实时的消费情况动态调整折扣力度； (e)系统主站点断电后，应在5秒内将请求重定向到备用站点； (f)系统支持中文昵称，但用户名要求必须以字母开头，长度不少于8个字符； (g)当系统发生网络失效后，需要在15秒内发现错误并启用备用网络； (h)系统在展示商品的实时视频时，需要保证视频画面具有1024x768像素的分辨率，40帧/秒的速率； (i)系统要扩容时，应保证在10人●月内完成所有的部署与测试工作； (j)系统应对用户信息数据库的所有操作都进行完整记录； (k)更改系统的Web界面接口必须在4人●周内完成； (l)系统必须提供远程调试接口，并支持远程调试。 在对系统需求、质量属性描述和架构特性进行分析的基础上，该系统架构师给出了两种候选的架构设计方案，公司目前正在组织相关专家对系统架构进行评估。
LogiKM(改名KnowStreaming) 是滴滴开源的Kafka运维管控平台, 有兴趣一起参与参与开发的同学,但是怕自己能力不够的同学,可以联系我,当你导师带你参与开源！ 。
很多深度学习入门者或多或少对计算机的配置需求有一些疑惑。入门的硬性需求是什么，应该买什么样的电脑，什么样的显卡比较适合，自己的笔记本可以使用吗等等问题。这些问题之前我也有很多疑惑，现在总结了下，为大家稍微讲解一下所需要的配置，以及推荐清单。
随着大数据时代的来临，数据量不断增长，传统小机上跑数据库的模式扩容困难且成本高昂，难以支撑业务发展。很多用户开始转向分布式计算路线，用多台廉价的 PC 服务器组成集群来完成大数据计算任务。 Hadoop/Spark 就是其中重要的软件技术，由于开源免费而广受欢迎。经过多年的应用和发展，Hadoop 已经被广泛接受，不仅直接应用于数据计算，还发展出很多基于它的新数据库，比如 Hive、Impala 等。 Hadoop/Spark 之重 Hadoop 的设计目标是成百上千台节点的集群，为此，开发者实现了很多复杂
拓展： NVL2()函数：Oracle/PLSQL中的一个函数,Oracle在NVL函数的功能上扩展，提供了NVL2函数。
[Server酱]英文名[ServerChan],是一款"程序员"和"服务器"之间的通信软件.
前几天去参加了一个线下的聚会，参加聚会的基本都是从事互联网工作的。会上有人提到了区块链，从而引发了一场关于大数据方面的探讨。我也是从去年才正式接触大数据，一直在学习hadoop。相信接触过hadoop的人都知道，。单独搭建hadoop里每个组建都需要运行环境、修改配置文件、测试等过程，每个组件几乎都有坑，尤其是让新手甚是苦恼。此前有在微博上与一些博友了解过他们的配置过程，有的配置了好几天愣是没成功。
或者百度云下载：https://pan.baidu.com/s/15LPGaTLkdWWgVZW8A1E82g 提取码：nm1y
网络报文的分发以及保序一直以来是让人头痛的问题, 为了完整的解释Event Dev的背景,我们可以从两个基本概念的定义开始:
三不知 cat 了一下 redis 的储存文件（dump.rdb）；结果服务器终端瞬间全部乱码！！！
小傅哥，你的100道Java考题，我只考了16分，是不是没救了！给我个答案吧！那么鉴于不少小伙伴已经考完了，那么小傅哥就做一个考题解析，方便读者可以针对自己的问题进行补充学习。
X后缀=至高无上的至尊版
https://www.cnblogs.com/savorboard/p/cap-7-0.html)
Nexus Repository Manager是Sonatype公司的一个产品，简称NXRM，它是一款通用的软件包仓库管理服务，可以简单的理解为Maven的私服。
简介：数据中心网络带宽持续增加，加之CPU性能提升缓慢，导致数据中心网络无法沿用过去的搭建方法；那么如何设计性能优异且与网络速度同步的高效能分布式系统呢？最近出现的可编程网络交换(PNF)是一种潜在的解决方案。
Hi，大家好；今天是双12,大家剁手了没。今天给大家带来的是《Linux查看服务器上的硬件信息》本篇文章的示例全部是在服务器(Inspur SA5112M4)上实现的，有些命令在虚拟机上达不到效果
如今各种大型游戏对我们的电脑性能的要求越来越高，很多用了三四年的老电脑已经带不动最新的3A巨作了，这时候大家就需要考虑更换电脑或者是升级配置了。假如选择升级配置，效果最显著的就要数更换CPU和显卡了，今天编者就来谈谈由于种种原因，性价比很低几款CPU，假如大家想要更换以下的几款CPU可要三思了。
U是一种表示服务器外部尺寸的单位，是unit的缩略语，一般只有机架服务器使用该单位。服务器的厚度以4.445cm为基本单位。所谓“1U的PC服务器”，就是外形满足EIA规格、厚度为4.445cm的产品。
https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/16799234.html
今日，2017年CES消费电子展在美国赌城拉斯维加斯如期开幕。来自世界各地的科技厂商纷纷拿出自己最新的得意之作，希望能在这场科技盛宴中赢得更多关注和掌声，新兴的VR领域更是不出所料地硝烟弥漫。 在今日
来自Puppet Labs的Puppet是一种配置管理工具，可帮助系统管理员自动化服务器基础架构的配置，配置和管理。提前规划并使用Puppet等配置管理工具可以减少重复基本任务所花费的时间，并有助于确保您的配置在整个基础架构中保持一致和准确。一旦掌握了使用Puppet和其他自动化工具管理服务器的情况，您将有更多的空闲时间可用于改进设置的其他方面。
高并发环境下如果能处理好缓存就可以有效的减小服务器的压力，Java中有许多非常好用的缓存工具，比如Redis、EHCache等，当然在Spring Cloud的Hystrix中也提供了请求缓存的功能，我们可以通过一个注解或者一个方法来开启缓存，进而减轻高并发环境下系统的压力。OK，本文我们就来看看Hystrix中请求缓存的使用。 ---- 准备工作 本文的案例依然在前文所搭建环境的基础之上来进行，所以如果尚不明白如何搭建服务注册中心、服务提供者和服务消费者的话，请先阅读前文。 通过方法重载开启缓存 如果我们
机器之心报道 机器之心编辑部 芯驰科技新推出的芯片，或将重塑智能汽车的版图。 国产芯片领域再次传来好消息。 近日，车规芯片企业芯驰科技正式发布高端车规控制单元（MCU）E3 系列，该芯片是当前全球性能最高的车控 MCU 产品。 这款芯片主频最高可支持 800MHz，与当前业界同级产品相比，性能一次提升了几倍。芯驰科技首席架构师孙鸣乐表示，「E3 控之心是芯驰为未来智能汽车精心打造的车规 MCU，有四大优势：高可靠、高安全、高性能、广覆盖。」 E3 系列可应用于线控底盘、制动控制、BMS、ADAS / 自动驾
在 Ubuntu 终端采用 SSH 连接服务器时, ssh ubuntu@xxx.xxx.xxx.xxx, 出现类似于下面的错误:
我们讨论过代码编写的难和繁的原理问题，现在关注性能问题，运行速度当然是非常重要的事情。 我们知道，软件不能改变硬件的性能，CPU 和硬盘该多快就多快。不过，我们可以设计出低复杂度的算法，也就是计算量更小的算法，计算机执行的动作变少，自然也就会快了。本来要做 1 亿次运算，如果有个好算法能把计算量降低到 100 万次，那快出 100 倍就不奇怪了。但是，光想出算法还不够，还要把这个算法实实在在地用某种程序语言写出来，否则计算机不会执行。 然而，如果采用的程序语言不给力，就有可能真地写不出来，这时候就干瞪眼忍受低速度。
C++反汇编第二讲,不同作用域下的构造和析构的识别 目录大纲: 1.全局(静态)对象的识别,(全局静态全局一样的,都是编译期间检查,所以当做全局对象看即可.)
在分析上述代码时，可以发现程序会在特殊的情况调用sort()方法即改进后得快速排序，接下来就来分析sort()快速排序的代码实现。
对象Number、String、Boolean分别对应数字、字符串、布尔值，可以通过这三个对象把原始类型的值变成（包装成）对象:
上一节，我们学习了如何搭起简单的 Http、TCP 以及 UDP 服务。是不是发现在 Swoole 中搭建这三种服务非常地简单方便。对于 Http 客户端来说，我们可以直接使用浏览器来进行测试，或者普通的 Curl、Guzzle 也可以方便地从代码中进行 Http 的测试。因此，我们也就不会过多地说 Http 客户端的问题。等到进阶相关的文章时，我们会再看看在 协程 中的 Http 客户端如何使用。
在我们内部产品中，一直有关于网络性能数据监控需求，我们之前是直接使用 ping 命令收集结果，每台服务器去 ping (N-1) 台，也就是 N^2 的复杂度，稳定性和性能都存在一些问题，最近打算对这部分进行重写，在重新调研期间看到了 Pingmesh 这篇论文，Pingmesh 是微软用来监控数据中心网络情况而开发的软件，通过阅读这篇论文来学习下他们是怎么做的。
ip address 192.168.3.100 255.255.255.0 配置IP地址
下载安装必要文件，比如虚拟机virtualbox,vm等，还有镜像i386或者x86_64的，按需下载吧
描述:VMware基础设施上需要的更多虚拟化管理，关键在于任务的自动化;虽然VMware ESX主机可以管理与vSphere客户端用户界面，数据中心管理员往往喜欢登录到VMware服务控制台和使用ESX命令行来解决，如网络配置问题或重新配置主机。
Oracle/PLSQL中的一个函数。 格式为： NVL( string1, replace_with) 功能：假设string1为NULL，则NVL函数返回replace_with的值，否则返回string1的值，假设两个參数的都为NULL ，则返回NULL。 注意事项：string1和replace_with必须为同一数据类型，除非显示的使用TO_CHAR函数。 例：NVL(TO_CHAR(numeric_column), ‘some string’) 当中numeric_column代指某个数字类型的值。 例：nvl(yanlei777,0) > 0 NVL(yanlei777, 0) 的意思是 假设 yanlei777 是NULL， 则取 0值 通过查询获得某个字段的合计值，假设这个值为null将给出一个预设的默认值 比如： select nvl(sum(t.dwxhl),1) from tb_jhde t 就表示假设sum(t.dwxhl) = NULL 就返回 1 还有一个有关的实用方法 declare i integer select nvl(sum(t.dwxhl),1) into i from tb_jhde t where zydm=-1这样就能够把获得的合计值存储到变量 i中，假设查询的值为null就把它的值设置为默认的1 orcale中: select nvl(rulescore,0) from zwjc_graderule where rulecode=’FWTD’; 假设记录中不存在rulecode =’FWTD’的数据.则查不出数据. select nvl(rulescore,0) into rule_score from zwjc_graderule where rulecode=’FWTD’;会报查不到数据的错 select nvl(sum(rulescore),0) from zwjc_graderule where rulecode=’FWTD’; 假设记录中不存在rulecode =’FWTD’的数据.还是能够得到一行列名为nvl(rulescore,0),值为0的数据. select nvl(sum(rulescore),0) into rule_score from zwjc_graderule where rulecode=’FWTD’; 不会报错
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