懒得看的朋友，先说最终解决办法，主力为 前端依靠插件 bookjs-easy（点击直接跳转官网）并跳转到下面的第三点查看 接下来详细记录下整个试探的方向和历程 项目需求：是生成一个页数达到大几十页的pdf，然后这个pdf包含表格、折线图、图片等，且横竖幅交叉，即竖版页面和横板页面交叉 1.首先我们讨
https://www.ittel.cn/archives/6326.html 现在基本每台电脑都配置了 SSD （固态硬盘），但如果用在服务器、NAS 等大容量存储设备中，HDD（机械硬盘）的性价比依然无人能敌。 一方面是因为它便宜量大，一方面是因为它可靠性强，数据存储时间长。而你是否真的了解 H
简介 在过去的几十年里，许多机器学习（ML）方法被引入来分析呼吸周期的声音，包括爆裂声、咳嗽声和喘息声[1-6]。然而，几乎所有传统的ML模型都完全依赖于手工制作的功能。此外，需要高度复杂的预处理步骤来利用设计的特征[4-6]。因此，仅仅基于ML的模型可能对肺部声音中的外部/内部噪声不具有鲁棒性，并
摘要：truncate执行慢，耗时长达几十到几百秒，这可怎么破？ 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)运维 -- truncate慢》，作者： 譡里个檔。 【现象】truncate执行慢，耗时长达几十到几百秒 【根因】truncate表被查询表的DML语句阻塞 【方案】建议truncate
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
前言 最近遇到一个需求，有几十个Excel，每个的字段都不一样，然后都差不多是第一行是表头，后面几千上万的数据，需要把这些Excel中的数据全都加入某个已经上线的Django项目 这就需要每个Excel建个表，然后一个个导入了 这样的效率太低，不能忍 所以我造了个自动生成 Model 和导入脚本的轮
https://www.infoq.cn/article/GFfVLVpkIGOcKYB85Opb “Mojo 可能是近几十年来最大的编程语言进步。” 近日，由 LLVM 和 Swift 编程语言的联合创始人 Chris Lattner 创办的新公司 Modular AI 发布了一种名为 Mojo
摘要：不少大公司的一个桶里都是几亿几十亿的对象，那他们都是怎么检索的呢？ 本文分享自华为云社区《对象存储只能按文件名搜索？ 用 DWR + ElasticSearch 实现文件名、文件内容、图片文字的模糊搜索！》，作者：云存储开发者支持团队 。 众所周知，由于对象存储的架构限制，要想检索对象存储里的
在Linux环境下C程序经常会出现A segmentation fault（段错误），如果我们的程序只有几十行，那么我们可以通过printf输出调试来找到哪个地方出现了异常，但如果是在项目中，如果我们还是通过print找查找错误，那么效率会很低。那么我们来学习一下Linux环境下通过core文件来找
通常选择XTTS做迁移的数据库都不会太小的，至少都是几T、几十T这样的规模，这种级别的数据量原有空间不够用，所以在迁移过程临时用作存放迁移数据库备份文件的空间也是需要提前考虑规划的问题。 最近就有客户有这样场景，数据库的数据量已经达到了60T+，也是优先选择XTTS的方案做U2L迁移测试。 至于这个
https://zhuanlan.zhihu.com/p/529872958 1、前言 作为一种超大规模集成电路，CPU在过去几十年里始终遵循摩尔定律——每过十八到二十四个月，硅片单位面积上晶体管数量翻倍。从产业界的表现来看，每过一到两年，英特尔、AMD和IBM等公司就会推出自己的新产品。 那么问题
1、缓存应用 一个系统中不同层面数据访问速度不一样，以计算机为例，CPU、内存和磁盘这三层的访问速度从几十 ns 到 100ns，再到几 ms，性能的差异很大，如果每次 CPU 处理数据时都要到磁盘读取数据，系统运行速度会大大降低。 所以，计算机系统中，默认有两种缓存： （1）CPU 里面的末级缓存
介绍 寄存器 最靠近 CPU 的控制单元和逻辑计算单元的存储器，就是寄存器了，它使用的材料速度也是最快的，因此价格也是最贵的，那么数量不能很多。 存储器的数量通常在几十到几百之间，每个寄存器可以用来存储一定的字节(byte)的数据。比如： 32 位 CPU 中大多数寄存器可以存储 4 个字节;64
https://www.modb.pro/db/619209 前几天有个客户的系统存在性能问题，从AWR报告上我们看到是CPU使用率过高，同时GLOBAL CACHE方面的争用比较严重。系统中的烂SQL很多，数据库中很多几十GB的大表也没有分区，总之问题很多。不过这套系统使用了闪存盘，虽然IOPS高
https://lequ7.com/guan-yu-linuxnuma-jia-gou-xia-de-nei-cun-yan-chi-qu-bie-ce-shi.html 当初的服务器物理机CPU个别都是多个CPU，核数也是十几甚至几十核。内存几十GB甚至是上百G，也是由许多的内存条组成的。那么我这
前几天有个客户的系统存在性能问题，从AWR报告上我们看到是CPU使用率过高，同时GLOBAL CACHE方面的争用比较严重。系统中的烂SQL很多，数据库中很多几十GB的大表也没有分区，总之问题很多。不过这套系统使用了闪存盘，虽然IOPS高达3-4万，不过磁盘IO的性能还可以。USER IO平均值为2
简介 Minio是一个go编写基于Apache License v2.0开源协议的对象存储系统,是为海量数据存储、人工智能、大数据分析而设计，它完全兼容Amazon S3接口，十分符合存储大容量的非结构化数据从几十kb到最大5T不等。是一个小而美的开源分布式存储软件。 特点 简单、可靠：Minio采
经常开发表格，是不是已经被手写Ant-Design Table的Columns整烦了？尤其是ToB项目，表格经常动不动就几十列。每次照着后端给的接口文档一个个配置，太头疼了，主要是有时还会粘错就尴尬了。那有没有办法能自动生成columns配置呢？
前端展示中实现批量标签动态生成 使用过报表的小伙伴，经常会有条码打印、标签打印的需求，一两个标签还好处理，但很多时候我们可能需要的是几十、上百个内容的批量打印，如下图所示： 今天我们就来为大家介绍，如何快速实现报表的标签条码批量打印。 项目实战 今天我们从Wyn出发，为大家展示整个功能的实现过程。
