今天来说一个老生常谈的问题，来看一个实际案例：业务中往往都会通过缓存来提高查询效率，降低数据库的压力，尤其是在分布式高并发场景下，大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。
Dreamteck Splines实现沿路径移动功能 最近有一个“让物体沿固定路径移动”的需求，因此接触到了Dreamteck Splines插件。 Dreamteck Splines可以很方便地绘制各种插值曲线，但在实现物体移动的时候却遇到了很多坑，因此在这里记录一下。 1. 绘制路径线 首先，让
发生内存泄漏或者内存溢出，如果对Java内存结构不清楚，那将会是一件非常麻烦的事情！本文笔者将为大家详解Java内存结构。
1 简要介绍 随着互联网的快速发展，网络应用的流量规模不断攀升，特别是在电商大促、明星直播、重大赛事、头条热搜等热点事件中，秒级100w请求成为了常态。在这样的流量冲击下，如何确保系统稳定、高效地处理每一个请求，为用户提供极致的体验，成为了技术团队面临的重要挑战。本文将深入探讨在超高流量下如何保证系
实现Unity AssetBundle资源加载管理器 AssetBundle是实现资源热更新的重要功能，但Unity为其提供的API却十分基(jian)础(lou)。像是自动加载依赖包、重复加载缓存、解决同步/异步加载冲突，等基础功能都必须由使用者自行实现。 因此，本篇博客将会介绍如何实现一个Ass
我曾经多次向人推荐Vim，其热情程度有些类似现在卖保险的，有的时候，人们会因为一些弥足珍贵的美好暗暗渴望一个巨大的负面，比如因为想重温手动挡的快乐而渴望买下一辆二十万公里的老爷车，比如因为所谓完美的音质而舍不得一个老旧的有线耳机，比如因为一个铜炉火锅而期待北京那漫长而寒冷的冬天。
https://cloud.tencent.com/developer/article/1991011 千亿级参数AI大模型，竟然真的能获取代码了？！ 一觉醒来，AI圈发生了一件轰动的事情—— Meta AI开放了一个“重达”1750亿参数的大语言模型OPT-175B，不仅参数比GPT-3的3750
最近接到了一个新需求，要求提供查询关注对象的粉丝列表接口功能。该功能的难点就是关注对象的粉丝数量过多，不少店铺的粉丝数量都是千万级别，并且有些大V粉丝数量能够达到上亿级别
介绍 在WebGPU中，GPUBuffer是您将要操作的主要对象之一。它与GPUTextures一同代表了您的应用程序向GPU传递用于渲染的大部分数据。在WebGPU中，缓冲区用于顶点和索引数据、uniforms、计算和片段着色器的通用存储，以及作为纹理数据的临时存储区域。 本文档专注于找到将数据有
0 序言 在几经选择、对比之后，我选择：Obsidian + Remotely Save插件 + 第三方存储/OSS(七牛云) 的方案来搭建自己的【知识管理系统】。 对比分析知识管理工具的过程，详情参见： [知识管理] 个人知识管理之知识管理工具的全面分析 - 博客园/千千寰宇 【推荐】 知识管理与
平地起惊雷！！！ 目录英雄的迟暮大人时代变了JDK 21 LTS 前 JAVA并发编程模型JDK 21 LTS 中的 JAVA 并发编程模型虚拟线程 VS 线程池The Last 你可以称呼它为：JDK 8 之后的神，它也是很多人认为的 JDK 8 之后，最值得升级的版本。 以前大家都说： 他发任他
摘要：风沙肆虐，沙漠侵蚀神州大地，华东师范大学基于昇腾AI基础软硬件平台研制的种树机器人成为沙漠“卫士”，穿越戈壁，跨越千里，为荒漠治理贡献力量！华师大携手昇腾AI共同植起绿色希望！ 本文分享自华为云社区《千年荒漠变绿洲，看沙漠“卫士”携手昇腾AI植起绿色希望》，作者： 昇腾CANN 。 引言：风沙
前言 “千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金。”在这快速变化的互联网行业，身边的朋友有的选择了勇敢创业，有的则在技术的海洋中默默耕耘。时常在深夜反思，作为一个开发者，我们的价值何在？答案或许就在那行代码中，润物细无声。以下是我在日常开发中封装的一个弹窗管理工具——CLPopoverManager，希望能为
好家伙, 在写项目的时候,我发现自己的平台的组件写的实在是太难看了,于是想去gitee上偷点东西,于是我们本期的受害者出现了 gitee项目地址 https://gitee.com/jjxliu306/ng-form-elementplus-sample.git 组件库以及引擎完全开源,非常牛逼的项
最近因为业务需求，我们需要将我们的订单表（一千三百万数据，并且每天已五万条速度增加）已订单类型分组迁移到新的业务表中，以降低我们订单表的大小，同时暂时杜绝订单表所带来的数据瓶颈问题，需求下来了，基本思路也要确定下来，我打算先将三天前的历史数据先跑到表里，待整个业务线迁移过后，我再将剩下的数据跑进去，
当有千万条海量数据时，前端调取接口发现接口响应的太慢，前端这时让你优化一下接口，你说有几千万条数据，觉得自己尽力了，前端觉得你好菜，别急，读完这篇文章，让前端喊你一声：大佬，厉害！！！ 常用的方法总结 通过合理的分页加载、索引优化、数据缓存、异步处理、压缩数据等手段，可以有效地优化接口性能，提升系统
方法1 win + R 打开运行，输入 shell:startup 会打开一个文件夹 将想要启动的程序快捷方式放进文件夹 在设置里面搜索“启动”，可以看到开机启动项，确认已经打开。 以上，针对不用管理员权限启动的程序，有效。 方法2 下面看需要管理员权限的： 按Win+R，输入regedit，打开注
在5月30日博客园T恤上架后，考虑到有些园友上班不能穿T恤，我们将周边下一站锁定在 polo 衫。 锁定容易设计难，polo 衫容不得半点复杂的设计，我们没有想到更好的创意，于是偷懒地沿用T恤的设计，去掉「废话少说」(TALK IS CHEAP)，删掉「放码过来」(Show me the code.
本教程演示如何使用向量检索服务（DashVector），结合LLM大模型等能力，来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力，以及文本向量生成等能力，这里基于灵积模型服务上的通义千问 API以及Embedding API来接入。 背景及实现思路 大语言模型（LLM）作为自然语言处理领域
一图胜千言，5类水晶头和6类水晶头从外观上看并没有很大的区别，但实际上里面还是有很大的不同。 5类水晶头的8根线芯是一字排开的，而6类水晶头的8根线芯是呈现上、下交错的形式排列。 原因其实特别简单，标准的超五类网线线径是0.51mm，六类网线的线径是0.57mm，超六类网线的线径是0.58mm。 那
