## 背景 最近一组业务redis数据不断增长需要扩容内存，而扩容内存则需要重启云主机，在按计划扩容升级执行主从切换时意外发生了数据丢失与master进入只读状态的故障，这里记录分享一下。 ## 业务redis高可用架构 该组业务redis使用的是一主一从，通过sentinel集群实现故障时的自动主
作为IT运维人员，尤其是数据库岗位，数据的备份重于一切。 现在很多用户会有一个普遍误区，认为现在类似ADG这类灾备已经很完善，且实时性也更佳，往往就忽略了传统的备份效用。 但实际上，我们千万不能因为有了容灾建设就盲目忽略备份的作用，二者其实有着本质区别。很多场景，灾备都是无法替代传统备份的，二者是缺
# 背景 公司之前部门拆分，但一些服务并没有拆分清楚。其中一个老服务，两个部门都在用，现在为了避免互相影响，决定克隆该服务。克隆就要克隆全套，当然也包括数据库，我们这个老服务，用的oracle，所以，就涉及到从旧的oracle中导出数据，然后再导入到另一套新的oracle实例中。 届时在线上肯定是要
日常工作中，有时我们会遇到需要地图来展示我们的数据场景，利用POWERBI，我们可以快速的制作自己的业务地图。 Powerbi自带了三大地图，今天我们用到的是形状地图。 步骤讲解： 第一步：下载对应的地图资源，可以是全国的，也可以是具体省市的，这个根据我们的具体业务来进行选择。 http://dat
一：XMIND 二：设置索引 示例数据，假设我们有一个DataFrame对象，如下： import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"], "age": [25, 30, 35, 4
PowerBI是一款强大的数据分析和可视化工具，它可以帮助我们快速地创建各种报表和仪表盘，展示数据的洞察和价值。 在PowerBI中，有许多内置的函数可以帮助我们处理和转换数据，其中一个常用的函数就是Format函数。 Format函数的作用是将一个值按照指定的格式进行显示，例如日期、时间、货币、百
PowerBi是一款强大的数据分析和可视化工具，它可以帮助我们快速地制作出各种图表和报表，展示数据的价值和洞察。 但是，有时候我们的数据量太大，导致图表上的数字难以阅读和比较。例如，如果我们想要查看某个月的销售额，而数据是以元为单位的，那么可能会看到一串很长的数字，如123456789元。 这样的数
一：本文思维导图及示例数据图 1.1思维导图 1.2 示例数据图 二：度量值示例 2.1 函数简介 RANKX 首先为的每一行计值表达式，将结果临时存储为一个值列表。然后在当前筛选上下文中计值，将得到的结果与列表中的值进行比较，根据排名规则和的设置，返回最终排名。 2.2 产品排名(稠密)度量值 这
Redis系列1：深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2：数据持久化提高可用性 Redis系列3：高可用之主从架构 Redis系列4：高可用之Sentinel(哨兵模式） Redis系列5：深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致：Redis6.0的多线程模型 追求性能极致：客户端缓
简介 在计算机软件开发的世界里，多线程编程是一个重要且令人兴奋的领域。然而，与其引人入胜的潜力相伴而来的是复杂性和挑战，其中之一就是处理共享数据。当多个线程同时访问和修改共享数据时，很容易出现各种问题，如竞态条件和数据不一致性。 本文将探讨如何在Java中有效地应对这些挑战，介绍一种强大的工具——并
说明 在try-catch语句块中，创建XmlDocument对象，并使用LoadXml方法加载xml字符串。如果没有异常，则说明xml字符串是有效的，返回true，反之为false。 代码实现 /// /// Xml字符串格式验证 /// ///
本文通过people_daily_ner数据集，介绍两段式训练过程，第一阶段是训练下游任务模型，第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型，来实现中文命名实体识别任务。 一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER（Named Entity Recognition）和Pos（Part-of-S
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍，但是中文预训练数据的比例依然非常少，仅占0.13%，这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力，可以采用微调和预训练两种路径，其中： 微调需要的算力资源少，能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见，
文本是参考文献[1]的中文翻译，主要讲解了Falcon-7B大型语言模型在心理健康对话数据集上使用QLoRA进行微调的过程。项目GitHub链接为https://github.com/iamarunbrahma/finetuned-qlora-falcon7b-medical，如下所示： 使用领域适
目录 一、Health Kit健康数据采样, 原子采样数据问题 二、Health Kit查询历史数据查询数据和返回数据不一致 三、Health Kit关于获取历史数据问题 四、调用Health Kit接口出现获取不到数据的情况 问题解答 Q1：Health Kit健康数据采样, 原子采样数据问题 【
服务器使用二进制的 protobuf 协议，如何使用脚本模拟请求？答案是将它转成 json 再用 jq 处理，一起来看看吧~
随着技术的不断的发展，大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark，它们在分区策略方面有着一些相似之处，但也存在一些不同之处。
MySQL Replication（主从复制）是指数据变化可以从一个MySQL Server被复制到另一个或多个MySQL Server上，通过复制的功能，可以在单点服务的基础上扩充数据库的高可用性、可扩展性等。
本文介绍了互联网业务数据效果评估的几种常见问题及方法，并基于分层抽样的逻辑优化出一套可应用于解决用户不均匀的“事后达尔文"分析法，可适用于无法ab测试或人群不均匀的ab测试等场景下的效果评估中，本文会基于实际应用案例，来给大家仔细阐述相关方法模型的思考过程，实现原理，应用结果，希望能够帮助大家，如果能对大家在各自领域中的业务效果评估有所助益的话，那就更棒了！
