我们先宽油做一个 MySQL 8.0.25 的实例. 此处我们忽略创建的步骤, 大家可参考以前的实验.
Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，它将所有信息都存储为时间序列数据；因此实现一种Profiling监控方式，实时分析系统运行的状态、执行时间、调用次数等，以找到系统的热点，为性能优化提供依据。
定义变量之后，内存增加，清除变量之后，内存恢复（有些可能不会恢复和以前一样），好像定义变量时申请了一次内存，其实不是这样的，php会预先申请一块内存，不会每次定义变量就申请内存。 首先我们要打破一个思维: PHP不像C语言那样, 只有你显示的调用内存分配相关API才会有内存的分配. 也就是说, 在PHP中, 有很多我们看不到的内存分配过程. 比如对于: $a = "laruence"; 隐式的内存分配点就有: 1.1. 为变量名分配内存, 存入符号表 2.2. 为变量值分配内存 所以, 不能只看表象. 第二, 别怀疑,PHP的unset确实会释放内存, 但这个释放不是C编程意义上的释放, 不是交回给OS. 对于PHP来说, 它自身提供了一套和C语言对内存分配相似的内存管理API:
含义：窗口函数也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing,联机分析处理），可以对数据进行实时分析处理。
在一次正常的活动促销之后，客服开始陆续反馈有用户反应在抢标的时候打不开网页或者APP，在打开的时候标的就已经被抢光了，刚开始没有特别的上心，觉得抢标不就是这样吗，抢小米手机的时候也不就这样吗？随着活动继续推进，有更多的用户强烈抗议，用户领了加息卷或者抵现卷之后抢不上标的，认为是平台作假故意不让使用以达到节省资源。 分析过程 其实以前也会有陆续的用户反馈不减少，给客户以小米抢手机为例子忽悠了过去，这次用户反馈太过强烈，才让我们重视了起来。我们前端一共三款产品，app、官网、H5，其中app使用量最大，官网其次
在前面的课程 FPS 游戏实现方框透视 中我们实现了对CS中游戏人物的透视效果，今天我们就来研究下狙击枪如何变成机关枪！原理很简单，直接去掉枪的上膛动画，配合无线子弹就完事了，这里只提供一种分析思路。
这本书主要讲述了阿里的全球化实践中的一些思考，最近无意中在图书馆看到这本书，正好最近也在做相关内容，把自己看完的一些感悟做些分享。
1. #spark.yarn.applicationMaster.waitTries 5
AtSubCommit_Portals(mySubid=4) 开始处理portal：
网上有很多文章类似于我今天要分享的课程，有架构师写的，有运维写的，还有开发些的，偏重点都不同，今天我以咱们运维角度全面讲解。
本文讲述了一位互联网金融公司技术团队的架构师在负责抢标活动过程中，通过优化Web服务器、数据库服务器以及应用服务器等基础设施，解决了高并发问题，并实现了抢标活动的顺利进行。通过采用分布式架构以及缓存技术，解决了数据库压力过大、请求响应慢等问题，提高了系统的稳定性。同时，采用负载均衡技术，提升了系统的处理能力，最终实现了平台的高可用性。
本文主要探讨MySQL InnoDB 引擎下ACID的实现原理，对于诸如什么是事务，隔离级别的含义等基础知识不做过多阐述。
在微博里发布一条带网址的信息，微博会把里面的网址转化成一个更短的网址。只要访问这个短网址，就相当于访问原始的网址。
DENSE_RANK() 函数用来表示排名，与RANK()不同的是，DENSE_RANK() 不会出现空缺数字。比如，如果出现了两个并列的1，DENSE_RANK() 的第三个数仍然是2，而RANK()的第三个数是3。
在深度学习项目中，CUDA内存溢出（OutOfMemoryError）是一个常见的难题，尤其在使用PyTorch框架进行大规模数据处理时。本文详细讨论了CUDA内存溢出的原因、解决方案，并提供了实用的代码示例。我们将围绕OutOfMemoryError: CUDA out of memory错误进行深入分析，探讨内存管理、优化技巧，以及如何有效利用PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量来避免内存碎片化。本文内容丰富，结构清晰，旨在帮助广大AI开发者，无论是深度学习的初学者还是资深研究者，有效解决CUDA内存溢出问题。关键词包括CUDA内存溢出、PyTorch、内存管理、内存碎片化、深度学习优化等，确保容易被搜索引擎检索到。
MySQL 作为一个关系型数据库，以最常见的 InnoDB 引擎来说，是如何保证 ACID 的。
一个HTTP Request从用户点击的一瞬间,到服务器返回请求,一般会经过以下类型的缓存
BATJTMD等大厂的面试难度越来越高，但无论从大厂还是到小公司，一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库，先“说一说你对SQL优化的见解吧？”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标，甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注，如果是你，在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢？
SQL 优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标，甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注，如果是你，在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢？
事务：一个最小的不可再分的工作单元；一个事务通常对应一个完整的业务，例如银行账户转账业务，该业务就是一个最小的工作单元
原文：https://www.enmotech.com/web/detail/1/809/1.html
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Android系统提供为程序提供了权限申请,即在manifest中使用uses-permission来申请即可.实现起来非常简单,但是有些问题会随之浮出水面. 常见的现象是,有时候新加一个权限,(在Google Play上)程序显示的支持的设备会减少.
MOO 音乐是 TME 旗下的新锐音乐服务，其团队是公司内最早实践 Flutter 的先行者之一。本系列文章将提炼 MOO APP 开发中遇到的情况，就 Flutter 内存占用治理方面，分享日常开发的一些基本认知、注意要点、排查方法和优化方案。内存治理篇文章共分上、中、下三篇，本篇为中篇。 四、内存泄漏的排查实战 为了便于我们定位具体问题代码，Android Studio 或 VS Code 插件帮我们包装了相关内存工具，这些工具都基于 debug 模式下 Dart VM service 暴露的接口开
去年年底，英伟达正式发布了「减量不减价」的中国特供版消费级旗舰显卡——RTX 4090 D。
前言: 首先跟大家说说我对游戏辅助的理解。什么是游戏辅助呢？一是通过修改程序中的数据达到变态功能，比如变态血量，变态射速，飞天遁地；二是通过修改游戏程序代码的执行顺序，实现变态功能。比如jmp掉死亡判定，子弹不减，子弹无后座等等。本篇文章主要以steam中的PixelStrike3D为例实现子弹无限，子弹无后座，子弹连发，以及方框透视。由于笔者的水平有限，其中一些功能可能不是很完善，但主要是提供一种思路，望大佬见谅。
仅仅是要减小nodes之间的traffic，实际很难减少呀，但是做到能减少一点是一点。
国庆假期临近，组里的小伙伴们都开开心心请假回家了，然后cgi很应景的出现了多台机器的频繁full gc，所以只能上阵用力撸一把了。
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最近QC同学在跑游戏的过程中发现玩的时间久了游戏会发生闪退，经过搜集信息后排除了功能性bug的
由于中国大陆疫情防控政策放松，新冠感染人数迅速上升，虽然大部分都仅有持续数日发烧等较轻症状，但这也使得一些工厂因众多员工感染请假而出现缺工问题，因此也不得不减产或停工应对。
MySQL无疑是RDMS数据库中开源、免费的扛把子，从db-engines.com排名上可以看出，除Oracle外，长期占据第二把交椅。
自从我上次更新大家有关.NET在Bing技术栈中的状态以来已经过去了一年多，尤其是位于核心位置的高性能工作流执行引擎。在这段时间里，这个引擎的应用范围只增不减，特别是随着Microsoft Copilot的发布。虽然我们的工作流引擎起源于Bing，但现在可以说它支撑了许多Microsoft应用程序中搜索和数据栈的相当大一部分。
4月6日消息，据中国台湾媒体报道，受益于库存去化节奏加快，加上业界传出存储大厂三星有意改变先前“坚决不减产”的态度，考虑着手减产，近期急单涌现，台系两大存储产业链大厂力成、群联率先甩开低谷。力成CEO谢永达表示，客户开始加大下单力道，今年状况将优于预期；群联也透露，客户提前回补库存，订单量明显回升约两成。
在这个大数据时代，我们保存的数据量有时候往往是非常庞大的，存储它将会耗费非常多的内存，读取速度也相对减慢了。
A1 正交假定：误差项矩阵与X中每一个x向量都不相关 高斯-马尔科夫定理：若满足A1和A2假定，则采用最小二乘法得到回归参数估计是最佳线性无偏估计 方程估计值b1和b2可以看做偏回归系数，也是相应自变量对y的一种偏效应 偏效应：在控制变量下，各自变量X对因变量Y的净效应 残差项：针对具体模型而言，被定义为样本回归模型中观测值与预测值之差 误差项：针对总体真实回归模型而言，它由一些不可观测因素或测量误差所引起 纳入无关自变量并不影响OLS估计结果的无偏性，但是如果无关自变量如果与其他自变量相关，会导致相应回归系数（b1,b2）的标准误增大；换句话说，如果总体中无关自变量对y没有偏效应，那么把它加入模型只可能增加多重共线性问题，从而减弱估计的有效性。 因此，不要加入无关自变量，原因是
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。
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
**内存临时表排序：**在MySQL中，使用InnoDB引擎执行排序操作时，当处理的数据量较小，可以在内存中完成排序时，MySQL会优先使用内存进行排序操作。在这种情况下，MySQL会创建一个临时内存表来存储排序结果，这样可以快速地对数据进行排序，提高查询效率。
mysql数据库已经没得连接了, 却使用了超过 80%的内存...., 导致其它应用没得内存用了, 触发了os的oom....
ELK作为日志UI产品，自诞生就备受关注，时至今日也热度不减，在Github上有着高达 54.7k的关注。
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【译者注】在本文中，作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原，介绍算法的步骤，同时应用在图像上，通过对比还原前后的图像，来证明k-means算法的有效性。以下为译文： k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面。所以你可以很容易地用不同的图像来做实验。在Git
k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面。所以你可以很容易地用不同的图像来做实验。在GitHub上有完整可用的执行代码。 K-Means 算法 k-mean算法是一种非监督型学习算法，将相似的数据分成不同的类别或集群。它是无监督型算法，因为数据没有被标记，而且算法不需要
作者 | Klevis Ramo 译者 | Teixeira10 在本文中，作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原，介绍算法的步骤，同时应用在图像上，通过对比还原前后的图像，来证明k-means算法的有效性。 k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面
作者 | Klevis Ramo 译者 | Teixeira10 在本文中，作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原，介绍算法的步骤，同时应用在图像上，通过对比还原前后的图像，来证明k-means算法的有效性。 k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。在这个领域不需要任何基础知识，因为可执行应用程序文件（大小为150MB,这是由于长时间的Spark依赖）已经提供了友好的用户界面。所
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