Linux 下，在使用yum 安装时，可能会报以下错误： [root@localhost tmp]# yum --di sab1 erepo=* erase 1ibX11 rpmdb: Program version 4.7 doesn't match environment version 720
https://blog.csdn.net/drbing/article/details/52153766 1、在文件的首行插入指定内容： :~$ sed -i "1i#! /bin/sh -" a 执行后，在a文件的第一行插入#! /bin/sh - 2、在文件的指定行（n）插入指定内容： :~$
在有一个陈旧的系统的情况下，如果升级API可以优先使用微服务的形式，将数据库进行独立拆分，将原来的数据库原原本本地固定在旧系统中，然后在独立的微服务中运行与部署新系统。 如果原有的数据需要在更换结构的前提下在不同的版本的系统下进行共享，那可以使用数据库的卷影复制等功能。如果两个数据表的结构不完全一样
摘要：我们就一起看下在高并发下Simple Date Format类为何会出现安全问题，以及如何解决Simple Date Format类的安全问题。 本文分享自华为云社区《【高并发】SimpleDateFormat类到底为啥不是线程安全的？》，作者：冰 河。 首先问下大家：你使用的Simple D
本文分享自华为云社区《CCE云原生混部场景下在线任务抢占、压制离线任务CPU资源、保障在线任务服务质量效果测试》，作者：可以交个朋友。 背景 企业的 IT 环境通常运行两大类进程，一类是在线服务，一类是离线作业。 在线任务：运行时间长，服务流量及资源利用率有潮汐特征，时延敏感，对服务SLA 要求高，
一：背景 1.讲故事 前几天群里很热闹，看了下在争论两个问题： 电脑里要不要装杀毒软件 ? 应该装什么杀毒软件 ? 不管杀毒软件流氓不流氓，在如今病毒肆虐的当下互联网，装一个还是能帮我们拦截很多意想不到的东西，为了眼见为实，这一篇我们就聊一个窃听 键盘事件 的恶意代码。 2. 思路 实现思路非常简单
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书提到：通常情况下，在视频流解析之后，从AVCodecContext结构得到的宽高就是视频画面的宽高。然而有的视频文件并非如此，如果按照AVCodecContext设定的宽高展示视频，会发现画面被压扁或者拉长了。比如该书第10章源码playsync.
昨天一个小伙伴和我讨论了一下OKR和绩效管理，所以这次想简单明了地说下在中国怎么做比较合适，很多高大上的理论无法落地也是空中楼阁。 首先说一些，我个人的理解 道德品质和能力素质决定了一个人的职位行为 职位行为决定了业务结果 不同级别/工作性质的人员，绩效考核应该有不同权重组合 团队管理者的绩效不得高
https://www.jb51.net/article/243661.htm 这篇文章主要介绍了Nginx禁止ip访问或非法域名访问,需要的朋友可以参考下 在生产环境中，为了网站的安全访问，需要Nginx禁止一些非法访问，如恶意域名解析，直接使用IP访问网站。下面记录一些常用的配置示例： 1）禁止
https://www.cnblogs.com/pachongshangdexuebi/p/11759316.html 有时候我们写性能报告的时候需要一些性能分布图，JMeter是可以生成HTML性能报告的。这篇博客，简单介绍下在利用jmeter进行性能测试时，是如何生成HTML的可视化测试报告的
每每谈到Oracle MAA，大家条件反射般就会想到Oracle的RAC和ADG等核心选件，当然，这些技术有口皆碑，也的确是MAA的构建基础，但本文我们不再过多谈这些耳熟能详的技术，而是来跟大家探讨下在此基础之上，我们如何将基础MAA优化到业务连续性MAA这个程度，最终实现应用程序的连续可用性。 在
Dapr 提供了一组构建块，用于抽象分布式系统中常用的概念。这包括服务、缓存、工作流、复原能力、机密管理等之间的安全同步和异步通信。不必自己实现这些功能，可以消除样板，降低复杂性，并允许您专注于开发业务功能。在您的时间有限并且您只想进行实验的情况下，在Dapr初始设置上花费大量时间可能会令人沮丧。更
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 抱个拳，送个礼 预警：今天文章的描述可能会让你有点别扭；如感到不适，请及时停止 在我行走江湖的行囊中，有两件利器，tableau与matplotlib，它们足以让我应对各种数据可视化的较
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 抱个拳，送个礼 在现代自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率，而自注意力机制是其中的核心组件。 今个儿我们将
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大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 开篇引言 正则化定义 正则化通俗理解 正则化类型 L1正则化（Lasso回归） L2正则化（Ridge回归） Elastic Net Lp正则化 Early Stopping Dropo
