https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/pd-control PD Control 是 PD 的命令行工具，用于获取集群状态信息和调整集群。 安装方式 注意 建议使用的 Control 工具版本与集群版本保持一致。 使用 TiUP 可直接通过 tiup ctl
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/information-schema-tidb-hot-regions TIDB_HOT_REGIONS 表提供了关于当前热点 Region 的相关信息。历史热点信息可以在 TIDB_HOT_REGIONS_HISTOR
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/configure-memory-usage 目前 TiDB 已经能够做到追踪单条 SQL 查询过程中的内存使用情况，当内存使用超过一定阈值后也能采取一些操作来预防 OOM 或者排查 OOM 原因。你可以使用系统变量 t
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tune-tikv-memory-performance 本文档用于描述如何根据机器配置情况来调整 TiKV 的参数，使 TiKV 的性能达到最优。你可以在 etc/config-template.toml 找到配置文件
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tidb-limitations 本文会将详细描述 TiDB 中常见的使用限制，包括：标识符长度，最大支持的数据库、表、索引、分区表、序列等的个数。 标识符长度限制 标识符类型最大长度（字符） Database 64 T
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/three-nodes-hybrid-deployment#%E5%8F%82%E6%95%B0%E8%B0%83%E6%95%B4 在对性能要求不高且需要控制成本的场景下，将 TiDB、TiKV、PD 混合部署在三台机
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/grafana-monitor-best-practices 使用 TiUP 部署 TiDB 集群时，如果在拓扑配置中添加了 Grafana 和 Prometheus，会部署一套 Grafana + Prometheus
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tidb-best-practices 本文档总结使用 TiDB 时的一些最佳实践，主要涉及 SQL 使用和 OLAP/OLTP 优化技巧，特别是一些 TiDB 专有的优化开关。 建议先阅读讲解 TiDB 原理的三篇文章
想知道精致的AI插画是如何实现的吗？接下来，我将结合这个案例带你走进 Stable Diffusion 的世界，帮你系统性地了解并掌握这神奇AI绘画魔法。
摘要：最近看到K8s启动stable-diffusion的文章，想着在自己开发环境复现一下。没想到在内网环境还遇到这么多问题，记录一下。 本文分享自华为云社区《内网Docker启动Stable-Diffusion（AI作画）》，作者：tsjsdbd 。 最近看到K8s启动stable-diffusi
下载 下载地址: https://repo.clickhouse.tech/tgz/stable/ 下载的包: clickhouse-common-static clickhouse-server clickhouse-client 单机安装 tar -zxvf clickhouse-common-
https://www.easck.com/cos/2020/0801/567085.shtml 生产环境使用Stable version：最新稳定版。 注意各版本的区别：Nginx官网提供了三个类型的版本 1、Mainline version：Mainline 是 Nginx 目前主力在做的版本，
https://www.cnblogs.com/itelite/p/3798226.html Windows平台： Chrome 在线安装包： 最新稳定版（Stable Channel）Chrome在线安装: 【点击这里】 最新测试版（Beta Channel）Chrome在线安装： 【点击这里】
liunx 安装 redis & redis benchmark 1.下载安装包 点击官网，下载stable版本 wget http://download.redis.io/releases/redis-6.2.4.tar.gz 2.安装 解压，并编译 tar xzf redis-6.2.4.tar
TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集，听上去很抽象，但如果说主要是做SFT（Supervised Fine-tuning）、RM（Reward
说时迟那时快，微软第一时间发布开源库Visual ChatGPT，把 ChatGPT 的人工智能AI能力和Stable Diffusion以及ControlNet进行了整合。常常被互联网人挂在嘴边的“赋能”一词，几乎已经变成了笑话，但这回，微软玩了一次真真正正的AI“赋能”，彻底打通了人工智能“闭环
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/12728891.html Cilium架构 译自：http://docs.cilium.io/en/stable/architecture/ 本文档描述了Cilium的架构。它通过记录BPF数据路径(datapath)的钩
什么是VAE？ VAE，即变分自编码器（Variational Autoencoder），是一种生成模型，它通过学习输入数据的潜在表示来重构输入数据。 在Stable Diffusion 1.4 或 1.5 模型中，通过VAE对模型进行部分更新，以提升模型渲染眼睛的能力。通过这种更新，模型在生成图像
