ChatGPT是一个由 OpenAI训练的大型语言模型，本文将向您展示如何使用 ChatGPT 帮助开发人员完成从编码到文档和测试等各种任务。
JVM优化的目标就是：尽可能让对象都在新生代里分配和回收，尽量别让太多对象频繁进入老年代，避免频繁对老年代进行垃圾回收，同时给系统充足的内存大小，避免新生代频繁的进行垃圾回收。
通用模型框架层由实力大厂主导、行业/工艺层由具有行业Know-How的应用开发商ISV来承担、企业用户层由系统集成商SI/企业IT人员来实施，发挥各自优势。
TopSQL为DWS的监控系统，记录DWS中各个作业、算子级别的资源使用数据、耗时数据，包括下盘信息、内存、网络、耗时、警告、基础信息等作业执行的数据。
Health Kit文档全新升级，开发场景更清晰，聚焦你关心的问题，快来一起尝鲜！ 文档入口请戳：[文档入口~](https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMSCore-Guides/description-000000155
网络状况的良好与否直接关系到企业的日常收益。如何快速发现网络问题与定位异常流量已经成为大型企业内必须优先解决的问题，诸多网络流量分析技术也同时应运而生。
通过这个预警系统，我们能够提前发现并主动处理对账事后异常，其技术难度并不高， 更多的讲究的是一个方法。对此方法起了一个名字叫"先知预警"，也希望此理论能对您的系统有所帮助。
1、根据传入时间获取该时间所在季度的第一天 /** * 根据传入时间获取传入日期所在季度的第一天的日期 * * @param startDate * @return */ public static String quarterStart(String startDate) { SimpleDate
在生活中，如果电路的负载过高，保险箱会自动跳闸，以保护家里的各种电器，这就是熔断器的一个活生生例子。在Hystrix中也存在这样一个熔断器，当所依赖的服务不稳定时，能够自动熔断，并提供有损服务，保护服务的稳定性。在运行过程中，Hystrix会根据接口的执行状态（成功、失败、超时和拒绝），收集并统计这些数据，根据这些信息来实时决策是否进行熔断。
## 系列文章 * [Cilium 系列文章](https://ewhisper.cn/tags/Cilium/) ## 前言 将 Kubernetes 的 CNI 从其他组件切换为 Cilium, 已经可以有效地提升网络的性能. 但是通过对 Cilium 不同模式的切换/功能的启用, 可以进一步提
# V1.2.10 Known是基于C#和Blazor开发的前后端分离快速开发框架，开箱即用，跨平台，一处代码，多处运行。 - Gitee： [https://gitee.com/known/Known](https://gitee.com/known/Known) - Github：[https:
摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 甘特图对于业务场景中的工程项目管理、预算执行、生产计划等都能将原有的表格数据，转变为直观的甘特图模式。作为纯前端表格控件SpreadJS 的插件，甘特图可以作为一
WITH 子句通常被称为 "Common Table Expressions"（CTE），俗称内存临时表，当使用 WITH 语句时，应注意具体的数据库版本和支持情况。以下是对 MySQL、Microsoft SQL Server（MSSQL）和 Oracle 数据库的 WITH 语句用法示例，以及在
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quarkus框架下，进程内同步、异步发布和消费事件的操作
概述 cut是一个选取命令，。一般来说，选取信息通常是针对“行”来进行分析的，并不是整篇信息分析的。 语法 cut [-bn] [file] 1 或 cut [-c] [file] 1 或 cut [-df] [file]1 cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段写至
问题描述 在AKS集群中创建 PVC(PersistentVolumeClaim)和 PV(PersistentVolume) 示例 问题解答 在Azure Kubernetes Service(AKS)的官方网站中，关于存储的选项介绍中，并没有具体的yaml实例来创建PV, PVC。特别是使用自定
哈喽大家好，我是咸鱼 之前写了个 shell 版本的 SSL 证书过期巡检脚本 （文章：《[SSL 证书过期巡检脚本](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNzI1MzE2Mw==&mid=2247486153&idx=1&sn=52911a79b77c11d7
在.NET中，堆栈（stack）、托管堆（managed heap）、非托管堆（unmanaged heap）和垃圾回收机制配合使用来保证程序的正常运行。
本文介绍MindSpore常用的分布式并行训练技术，以及如何将并行技术应用到大模型预训练中。
