本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 随着互联网和大数据技术的发展，越来越多的企业开始重视数据的价值。伴随着企业数字化转型的大趋势，数据分析需求将进一步爆发。据国际权威调研机构的报告预测，在未来两年内，企业
社区中有两个流行的 零冗余优化器（Zero Redundancy Optimizer，ZeRO） 算法实现，一个来自 DeepSpeed，另一个来自 PyTorch。Hugging Face Accelerate 对这两者都进行了集成并通过接口暴露出来，以供最终用户在训练/微调模型时自主选择其中之一
📚️Reference: IoT 边缘计算系列文章 什么是边缘容器？ 边缘容器的概念 边缘容器是分散的计算资源，尽可能靠近最终用户或设备，以减少延迟、节省带宽并增强整体数字体验。 可以访问互联网的设备数量每天都在增加。有包括但不限于： 智能电视 智能家居 智能手机 智能汽车 物联网 IoT 创造的
本文属于OData系列文章 Intro 前面写了很多有关OData使用的文章，很多读者会有疑问，直接将实体对象暴露给最终用户会不会有风险？$expand在默认配置的情况下，数据会不会有泄露风险？ 答案是肯定的，由于OData的特性，提供给我们便捷同时也会带来一些风险。很多地方推荐使用DTO模式来隔离
最终季来了，快来追更！这篇文章属于系列文章《Python 内置界面开发框架 Tkinter入门篇》的第四篇，也是最后一篇了。
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.infoq.cn/news/s2fa603MsEENsCmibTYI 长期以来，NGINX 可以说是网站安全和托管服务提供商 Cloudflare 的核心，是其所使用的基础软件的一部分。 “Cloudflare 将 NGINX 用于其提供的所有 Web 服务，并在世界各地的数
Excel 改变图标的形状 最终效果  过程有点杂乱，不再重新整理，基本照着下面的设就完事了。 未完成的想用柱型
探索 MutationObserver API 与传统轮询等待最终被创建的节点方法相比的优劣。 有时候，您需要操作尚未存在的 DOM 的某个部分。 出现这种需求的原因有很多，但你最常看到的是在处理第三方脚本时，这些脚本会异步地将标记注入页面。举个例子，我最近需要在用户关闭Google reCAPTC
etcd：增加30%的写入性能 本文最终的解决方式很简单，就是将现有卷升级为支持更高IOPS的卷，但解决问题的过程值得推荐。 译自：etcd: getting 30% more write/s 我们的团队看管着大约30套自建的Kubernetes集群，最近需要针对etcd集群进行性能分析。 每个et
虽然在开发过程中遇到了不少技术挑战，但最终我成功构建了一个针对金仓数据库的社区检索咨询助手。这个助手不仅解决了普通web搜索无法满足特定数据库问题的需求，还提高了我解决问题的效率和质量。在未来的工作中，我将继续优化这个助手，使其更加智能和强大。
在目录结构中，我们精心创建的每一个文件最终都会经过处理，转化为相应的页面路由。然而，值得注意的是，某些特殊文件格式在生成过程中并不会被当作路由路径来处理。 app |-auth login page.tsx password page.tsx //最后生成的路由路径 //·localhost:300
最近，跟踪了15个月的项目，预算2000万，最终投标失败。投标价是倒数第二低，中标方是投标价倒数第一低，中标价基本是预算的50%左右，中标单位还是一个行业内有名的企业。 最近群友交流，反馈也是比较难做，如下图： 我们回顾过去，原来的程序员开发程序按代码行数收费，原来会OFFICE就可以找到工作，原来
我个人比较推崇本地消息表模式来实现最终一致性。首先本地消息表的设计不仅可以解决事务一致性的问题，对于消息队列常见问题中的消息丢失与消息幂等其实都是可以通过本地消息表来解决；其带来的好处是多重的。 ### 什么是分布式事务一致性 大白话就是对数据源进行拆分后，多库多机器的多数据库事务一致性问题。因为此
这是我们计划在今年晚些时候发布的最终.NET 8版本之前的两个候选版本中的第一个。大部分计划中的功能和变更都包含在这个候选版本中，可以供您尝试使用。您可以在文档中找到完整的ASP.NET Core在.NET 8中的新功能列表。一些领域（尤其是Blazor）仍然有一些重大的变更待完成，我们预计将在下一
以前使用Neo4j图数据库，考虑到生产环境需要最终选择了NebulaGraph图数据库。对于数据要求比较高的领域，比如医疗、财务等，暂时还是离不开知识图谱的。后面主要围绕LLM+KG做一些行业解决方案和产品，涉及的技术主要是对话、推荐、检索这3个大的方向，可用于客服系统和聊天机器人等。 1.安装Ne
到目前为止，我们已经使用过的所有复合数据，最终都是从数值出发构造起来的（比如我们在上一篇博客所介绍的链表和树就基于数来进行层次化构造）。在这一节里，我们要扩充所用语言的表达能力，引进将任意符号作为数据的功能。本节内容包括符号求导、如何设计集合的表示和Huffman编码树。
业务监控是指通过技术手段监控业务代码执行的最终结果或者状态是否符合预期，实现业务监控主要分成两步：一、在业务系统中选择节点发送消息触发业务监控；二、系统在接收到mq消息或者定时任务调度时，根据消息中或者任务中的业务数据查询业务执行的结果或状态并与业务预期的结果相对比。目前供销系统的方案如下：
使用Redis还是Zookeeper来实现分布式锁，最终还是要基于业务来决定，可以参考以下两种情况： （1）如果业务并发量很大，Redis分布式锁高效的读写性能更能支持高并发 （2）如果业务要求锁的强一致性，那么使用Zookeeper可能是更好的选择
CoT 推理范式 默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。 如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的最大功效，甚至可以让它的
