最近在结合 Python-3.12.0a6 版本开发一个多线程架构的后台服务；服务启动时会读取配置文件，并且要求所有线程共享同一份配置。
在Elasticsearch中，数据导入和导出是常见的操作，通常涉及到将数据从外部数据源导入到Elasticsearch索引中，或者从Elasticsearch索引导出数据到外部数据源。Elasticsearch提供了多种方法来进行数据导入和导出，包括使用官方提供的工具、API以及第三方工具。以下将详细描述这些方法和相关的代码片段或命令。
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
上一节我们实现了索引基本操作的类以及索引缓存工具类，本小节我们开始实现加载全量索引数据，在加载全量索引数据之前，我们需要先将数据库中的表数据导出到一份文件中。Let's code.
今天OpenAI又发布了一项新研究，并提出了超对齐（superalignment）研究方向，旨在利用深度学习的的泛化特性来控制具有弱监督能力的强模型。
作者｜茹炳晟 编辑｜支小亚 本文由极客时间整理自腾讯 Tech Lead 茹炳晟在 QCon+ 案例研习社的演讲《研发效能度量引发的“血案”》。 观看视频：https://time.geekbang.org/qconplus/detail/100110418 你好，我是茹炳晟。今天跟大家聊一聊研发效能度量。今天主要跟大家聊以下几个话题： 度量失败的案例 研发效能度量的“第一性原理” 关于度量的一些常见的误区 一、度量失败的案例 1. 历史上度量失败的案例 这张是英国街头房子的照片，这个房子
Python的Pandas库是数据科学家必备的基础工具，在本文中，我们将整理15个高级Pandas代码片段，这些代码片段将帮助你简化数据分析任务，并从数据集中提取有价值的见解。
如果您的Windows所处于的分区在(hd0,0)，可以在menu.lst 加如下的一段就能引导起来了；
这是一篇对 Rust 新手非常友好的 error handling 指南. 从基本的小例子开始,循序渐进,由浅入深地引导出 Rust 中是如何处理错误的.
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说Stack Trace简介[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
原本在win10之外装了一个Ubuntu，由于Ubuntu的安装十分方便，它使用的grub2会自动配置，所以安装非常顺利，制作了启动盘之后直接从BOOT界面启动就行了，傻瓜式，它会自动检测是否有安装其他系统，可自动选择硬盘连续空间安装（也可手动选择）。
****前言：**** 今晚快要下班的时候，cp文件夹到U盘里面，由于文件过大并且里面的文件都是代码小文件，想想接近700M大有多少小文件，然而电脑就发烧式的发烫，真不敢想象呢，前所未有的发热，于是我就想关机来让电脑来歇歇，万万没想到的就是，电脑关机出现异常了，这时候我已经意识到电脑maybe出了问题。然后我就立马开机，果然不出我所料，电脑系统进不了了。来公司前我安装了linux+win双系统，电脑开机默认进入的是win系统，看到提示，感觉是win除了问题，真是奇怪：上次使用win系统都没有问题的，让你w
本文阐述了关于产品开发中软件设计的重要性和方法，指出产品软件设计应关注架构、协作、可指导性和易用性等方面。强调产品软件设计不仅是写作文，更是做产品。通过系统化的深度思考，可引导团队协作，产出可指导开发人员和测试人员的关键信息。通过实践，可以找到在产品开发过程中引导出可指导开发人员、测试人员的关键信息的方法，提高产品开发的效率。
电脑蓝屏怎么办？ 相信大家都遇到过蓝屏的问题， 有时候电脑用着用着就突然蓝屏了， 或者某天开机突然蓝屏了…… 电脑蓝屏的原因非常的多， 到底是什么引起的呢？ 收集了一些最常见的几种蓝屏代码， 大家只需要如下两步就可以知道如何修复蓝屏： ①遇到蓝屏不要马上关闭电脑， 先看看蓝屏最下方“系统提供的代码”。 ②核对一下是以下哪个代码， 就可以知道是什么引起的啦！ 📷 常见的蓝屏代码及产生原因 0x0000000A 此问题百分之八十是驱动冲突， 显卡和芯片组的问题偏多， 如果出现这个蓝屏代码， 建议进安全模式，
很多同学可能第一反应就是，这个问题肯定不简单，应该有一些技巧，但技巧是啥呢，又一时想不出来。
云计算与外网的边界是重点防护的区域，病毒、异常扫描、DDOS攻击等一般会通过互联网出口进入私有云内网，因此做好边界的防护显得尤为重要。
我已经无语了，这次能险中求胜感觉都是靠运气，最近玩这个游戏反复去重装显卡驱动，我只记得有一次装完驱动系统特别卡顿然后直接被我强制关机了，就这么个操作我认为就是这次事件的原因，至于到底为什么我都没搞清楚。
在做一套库的迁移准备，测试的时候有些异常，记录一下处理办法。 如果有处理不对的地方，请不吝赐教。
目前大多数的应用程序或多或少看起来是上图所示这样的，最常见的交互场景有（浏览器与Web应用程序、Web应用程序与WebApi通讯、本地应用程序狱WebApi通讯、基于浏览器的应用程序与WebApi 通讯、基本服务器的应用程序与WebApi通讯、WebApi与WebApi通讯）。
前言：公司（某银行旗下第三方支付平台）最近在做运维大数据项目，需要将各个监控系统的实时采集数据汇总到大数据平台进行智能告警和根因定位，Zabbix作为整个公司数据量最大的监控系统，超过12000的nvps，每周约产生400G左右的监控数据，如何将Zabbix的实时监控数据抽取出来并且不影响到Zabbix的性能？
> 将系统按模块划分，每个模块需要多少时间，加上沟通的时间和测试、实施的时间，综合在一起的时间多算上30％，是系统总时间。
大语言模型（Large Language Models, LLMs）在过去两年内迅速发展，涌现出一些现象级的模型和产品，如 GPT-4、Gemini、Claude 等，但大多数是闭源的。研究界目前能接触到的大部分开源 LLMs 与闭源 LLMs 存在较大差距，因此提升开源 LLMs 及其他小模型的能力以减小其与闭源大模型的差距成为了该领域的研究热点。
科技发展至今，安装黑苹果的方式多种多样，最开始的变色龙引导，到现在的clover引导，正所谓通往罗马的路不止一条啊，今天我们要说的是黑苹果安装方式，那黑苹果怎么安装？下面，小编跟大家讲解安装黑苹果的操作流程了。
大家是不是有这么一种感觉，当草坪上如果都是草满眼的绿色，绿的发慌。有一天蒲公英盛开了，或者小野花也开了，映入眼帘的景色就多了，人也看的舒服。当前这个例子很low,大家看看就好。主要是想引导出大家对审美的看法。
说到腾讯的翻译大家都不陌生，QQ和微信聊天平台上的翻译，QQ浏览器上的翻译全页等功能都是由腾讯云的机器翻译提供强大支持的，但腾讯云的机器翻译到底是啥？它和百度，有道那些翻译APP有啥不同？我相信有这些疑惑的不止我一个人。所以，今天我要和大家分享的就是我初次接触使用腾讯云机器翻译的一些认识，希望本文章能给想要了解腾讯云机器翻译的伙伴们提供一些小小的帮助。
后疫情时代，商业的经营在不断的求生存中发展出了一套新的生意经营逻辑。在各种业态中，百货商场面临的挑战无疑是巨大的，城市的购物中心百货商场经历了闭店潮、掉铺、空置等严峻形式。在疫情期间，消费者出门成本层层加码，到实体门店购物的需求逐步下降，供求矛盾显现，百货商场只能在这逆境中不断求变，调整商业结构、升级租户品质、优化品牌业态占比……才能在激烈的市场竞争中生存下来，甚至有所突破。
这个功能刚上线不久，起初查询和导出速度都是蛮快的，把这个SQL放到测试环境也是挺快的。
摘自｜古典古少将 (演讲/古典 新精英生涯创始人、著名生涯规划师，视频时长30分48秒) 2040年的职业环境将从信息时代转向概念时代，改变会更多、更猛，更快、更不可测，是以幸福与自我实现为核心的生涯。我们都希望孩子不要输在起跑线上，那么我们当下对孩子的教育，真正能够让他们胜任这么一个理性减退、概念增加，专业、行业、职业都迅速变化，真正追求幸福，而不是追求成功的年代吗？未来世界的主人翁到底需要什么教育呢？ 一、什么是教育？ 在一开始我先来谈一个问题，就是教育的英文单词Education是怎么来的。我在新东
近日，由 Zebra BI 发起组织的世界首届 “行为驱动型” 报表大会完毕。会中给出了非常重要的见解，在此与大家分享探讨。
3月8日，十三届全国人大二次会议在北京人民大会堂举行第二次全体会议。第三场“部长通道”在人民大会堂举行，部长们在这里直面热点，回应关切。 文化和旅游部部长雒树刚在“部长通道”接受采访。 新华社记者金立旺摄 山东广播电视台记者： 众所周知，山东是一个旅游大省，而且山东的旅游和文化结合得非常紧密，在这两年采访过程中，我们发现人民群众对于出行的体验感的期望值也是越来越高。 去年两会之后，文化和旅游部组建。一年时间过去了，文化和旅游融合得怎么样？在未来日子，我们在提升文化和旅游的服务品质方面又要怎么做呢？
我们以前在讲HR的各个能力赋能的时候都是从HR的角度出来做分析，特别是HRBP要支持业务部门，BP需要哪些技能，我们应该如何的去赋能这些BP，今天我们换个角度，从业务部门的角度出发，业务部门到底需要一个什么样的HRBP，能最终的来支持业务提升绩效。
如果发现表中已经有此行数据（根据主键或者唯一索引判断）则先删除此行数据，然后插入新的数据，否则直接插入新数据。
对于传统的关系数据库如oracle，在大量数据导入方面的效率，我们一般有一个大概的认知，即1分钟以内可以导入千万条数据，而对于MySQL数据库，普遍观点以为性能相对较差，尤其时对于千万级别的数据量，几十分钟、几个小时，都是可能的。是否如此，本文会给出答案。
大家都知道我们常用的 SpringBoot 项目最终在线上运行的时候都是通过启动 java -jar xxx.jar 命令来运行的。
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中，我们分析了插入排序，知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b，最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的常
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中，我们分析了插入排序，知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b，最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的
break 是 mark 码的 bit7 置 1 得来，也就是： break = mark + 0x80
Centos可能自带了jdk，但是版本可能会较低,执行下面的命令检测是否已经安装了jdk
前段时间我写了一篇文章《如何用研发效能搞垮一个团队》引起了业界同行大量的讨论与关注，今天想继续聊聊研发效能提升过程中另一个话题：“度量”。讨论度量的目的不是争论对错，而是希望能够引发大家对这一话题的深入思考。
互联网是个制造流行概念的行业，“数据产品”也不幸免。其实，数据产品的“实”早就存在，只是“名”是后面几年慢慢流行起来的。 我看到过很多讨论数据产品的文章，但大家基本没有统一的认识，对概念的理解也不太认同，所以这里想简单写写自己的观点，主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。 一、什么是数据产品 要谈清楚数据产品，首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义认知。我的理解是：广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展
互联网是个制造流行概念的行业，“数据产品”也不幸免。其实，数据产品的“实”早就存在，只是“名”是后面几年慢慢流行起来的。我看到过很多讨论数据产品的文章，但大家基本没有统一的认识，对概念的理解也不太认同，所以这里想简单写写自己的观点，主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。 1、什么是数据产品 要谈清楚数据产品，首先不可回避的“俗套问题”便是数据产品的定义认知。我的理解是：广义来看，数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展
这相当于每秒可以传输约236个1TB硬盘的数据；同时也相当于NASA等重量级科研机构专用网络速度的20多倍。
随着互联网流量红利殆尽，C端市场产品已经触及迅猛增长的天花板，B端产品逐渐成为新风口，To B企业却受限于缺乏长期体系化的客户运营思维，在传统粗放型的营销运营体系中，有需求的用户线索才会得到销售人员的持续跟进，对于目前暂时没需求或者需求不匹配的用户往往被忽略，不会继续深挖客户可能存在的潜在需求，缺乏长期有效的用户资源整合运营管理方式，造成客户资源的无端浪费。
我看到过很多讨论数据产品的文章，但大家基本没有统一的认识，对概念的理解也不太认同，所以这里想简单写写自己的观点，主要内容也是不会在其它网文看到的一家之谈。
柯洁与AlphaGo的两场比赛，皆以失败告终，之后柯洁还将与AlphaGo进行最后一场大战。柯洁的失败可以说是在人们的意料之中，甚至在开赛前期，就有圈内人士预测柯洁的胜率不足10%。与其他围棋高手怕输
要搞大模型AI助手，像ChatGPT一样对齐微调已经是行业标准做法，通常分为SFT+RLHF两步走。
小白：你知道吗？数据在传输的时候是分割成一小块一小块传输的，我们把这一小块的数据称之为一个分组。我们在传输这块分组的时候，主要面临两个问题。
由于上一期的动态规划我觉的太过于繁琐，所以这次简化一下操作，题目概念解析将不会再写，我直接写题目的意思和直接引导出做法，当然，其中我觉得很重要的地方会讲的深入一点，希望读者能够好好的理解。
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