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我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。。 本文作者：木杪 有限状态机（FSM） 是计算机科学中的一种数学模型，可用于表示和控制系统的行为。它由一组状态以及定义在这些状态上的转换函数组成。FSM 被广泛用于计算
我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。。 本文作者：奇铭(掘金) 需求背景 前段时间，离线计算产品接到改造数据同步表单的需求。 一方面，数据同步模块的代码可读性和可维护性比较差，相对应的，在数据同步模块开发新
本文简要的介绍了卡方分布、卡方概率密度函数和卡方检验，并通过SPSS实现了一个卡方检验例子，不仅对结果进行了解释，而且还给出了卡方、自由度和渐近显著性的计算过程。本文用到的数据"2.2.sav"链接为: https://url39.ctfile.com/f/2501739-875711187-f3d
主要整理了N多年前（2013年）学习CUDA的时候开始总结的知识点，好长时间不写CUDA代码了，现在LLM推理需要重新学习CUDA编程，看来出来混迟早要还的。 1.CUDA 解析：2007年，NVIDIA推出CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设
架构设计（九）：估算 作者：Grey 原文地址： 博客园：架构设计（九）：估算 CSDN：架构设计（九）：估算 估算在系统设计中非常重要，这决定了你的设计是否可以满足要求，要实现比较靠谱的估算，就需要对如下几个概念熟练掌握 第一个概念：二的幂 尽管在处理分布式系统时，数据量可能是巨大的，但计算都可以
编者按：本内容源自葡萄城客户——政采云前端技术团队。政采云公司以全球领先的云计算、大数据、人工智能等数字技术为基础，搭建了全国首个政府采购云服务平台——政采云平台，目前该平台已成为行业内服务范围最广、用户数量最多、交易最活跃的跨区域、跨层级、跨领域的一体化采购云服务平台。 ## 前言 数据可视化包含
让我们继续在`《内核读写内存浮点数》`的基础之上做一个简单的延申，如何实现多级偏移读写，其实很简单，读写函数无需改变，只是在读写之前提前做好计算工作，以此来得到一个内存偏移值，并通过调用内存写入原函数实现写出数据的目的。以读取偏移内存为例，如下代码同样来源于本人的`LyMemory`读写驱动项目，其中核心函数为`WIN10_ReadDeviationIntMemory()`该函数的主要作用是通过用
通过运用`LyScript`插件并配合`pefile`模块，即可实现对特定PE文件的扫描功能，例如载入PE程序到内存，验证PE启用的保护方式，计算PE节区内存特征，文件FOA与内存VA转换等功能的实现，首先简单介绍一下`pefile`模块。pefile模块是一个用于解析Windows可执行文件（PE文件）的Python模块，它可以从PE文件中提取出文件头、节表、导入表、导出表、资源表等信息，也可以
C++ STL 中的非变易算法（Non-modifying Algorithms）是指那些不会修改容器内容的算法，是C++提供的一组模板函数，该系列函数不会修改原序列中的数据，而是对数据进行处理、查找、计算等操作，并通过迭代器实现了对序列元素的遍历与访问。由于迭代器与算法是解耦的，因此非变易算法可以广泛地应用于各种容器上，提供了极高的通用性和灵活性。
浮点运算单元是从80486处理器开始才被集成到CPU中的，该运算单元被称为FPU浮点运算模块，FPU不使用CPU中的通用寄存器，其有自己的一套寄存器，被称为浮点数寄存器栈，FPU将浮点数从内存中加载到寄存器栈中，完成计算后在回写到内存中。FPU有8个可独立寻址的80位寄存器，分别名为`R0-R7`他们以堆栈的形式组织在一起，栈顶由FPU状态字中的一个名为TOP的域组成，对寄存器的引用都是相对于栈顶
RDTSC时钟检测同样可实现反调试检测，使用时钟检测方法是利用`rdtsc`汇编指令，它返回至系统重新启动以来的时钟数，并且将其作为一个64位的值存入`EDX:EAX`寄存器中，通过运行两次`rdstc`指令，然后计算出他们之间的差值，即可判定对方是否在调试我们的程序。
摘要：有序存储是指将数据按照某些字段排序后再存储。在此基础上，我们可以实现某些高性能算法，利用数据有序的特征来降低计算复杂度，从而大幅提高计算性能。 本文分享自华为云社区《有序存储对于高性能的意义》，作者： 陈橘又青 。 有序存储是指将数据按照某些字段排序后再存储。在此基础上，我们可以实现某些高性能
摘要：华为云数据库营销专家Tony Chen和华为云数据库高级产品经理佳恩开展了一场关于云原生数据库与Serverless结合的直播对话。 云计算的迅猛发展推动了数据库的变革，云原生数据库成为当前数据库发展的重要方向之一。云原生数据库与Serverless的结合，则进一步加速了云原生数据库的演进。虽
拖两个动态面版 最外层【动态面板】用来定义显示区域，高度：692 （根据实际来） 里面的【动态面板】，用来放内容，高度根据实际情况来，示例中是：1920 如下图所示 里面的【动态面板】添加垂直滚动 外面面板高 - 内部面板高 = 692 - 1920 = -1228 免计算 [[LVAR1.heig
RocketMQ的消费方式包含Pull和Push两种 Pull方式：用户主动Pull消息，自主管理位点，可以灵活地掌控消费进度和消费速度，适合流计算、消费特别耗时等特殊的消费场景。缺点也显而易见，需要从代码层面精准地控制消费，对开发人员有一定要求。 在 RocketMQ 中org.apache.ro
boosting 查询可以帮助我们去影响查询后的 score - positive：只有匹配上positive的查询的内容，才会被放到返回的结果中 - negative：如果匹配上和positive并且也匹配上了negative，就可以降低这样的文档 score. - negative_boost：指定系数，必须小于 1.0 关于查询时，分数是如何计算的： - 搜索的关键字在文档中出现的频次越高，
1 背景与目标 1.1 背景 国际财务泰国每月月初账单任务生成，或者重算账单数据，数据同步方案为mysql通过binlake同步ES数据，在同步过程中发现计费事件表，计费结果表均有延迟，ES数据与Mysql数据不一致，导致业务页面查询数据不准确，部分核心计算通过ES校验失败 1.2目标 解决binl
云原生下的流水线是通过启动容器来运行具体的功能步骤，每次运行流水线可能会被调度到不同的计算节点上。这会导致一个问题：容器运行完是不会保存数据的，每当流水线重新运行时，又会重新拉取代码、编译代码、下载依赖包等等。在云原生场景下，不存在本地宿主机编译代码、构建镜像时缓存的作用，大大延长了流水线运行时间，浪费很多不必要的时间、网络和计算成本。
Chatgpt的风靡，也让其背后LLM（大型语言模型）技术中的数据隐私保护问题进一步受到关注。作为国内隐私计算行业领军者，京东科技全程深度参与了「4大报告+3大标准」的编写研制工作，取得丰硕成果。
