大家好，我是沙漠尽头的狼。 本文首发于Dotnet9，介绍使用Lib.Harmony库拦截第三方.NET库方法，达到不修改其源码并能实现修改方法逻辑、预期行为的效果，并且不限于只拦截public访问修饰的类及方法，行文目录： 什么是方法拦截？ 示例程序拦截 非public方法怎么拦截？ 总结 1.
Matplotlib 提供了大量配置参数，这些参数可以但不限于让我们从整体上调整通过 Matplotlib 绘制的图形样式，这里面的参数还有很多是功能性的，和其他工具结合时需要用的配置。 通过plt.rcParams，可以查看所有的配置信息： import matplotlib.pyplot as
《存储工具系列文章》主要介绍存储相关的测试和调试工具，包括不限于dd、fio、vdbench、iozone、iometer、cosbench等性能负载工具，及strace等调试工具。 dd，是 device driver 的缩写，它可以称得上是“Linux 世界中的搬运工”，它用来读取设备、文件中的
《存储工具系列文章》主要介绍存储相关的测试和调试工具，包括不限于dd、fio、vdbench、iozone、iometer、cosbench等性能负载工具，及strace等调试工具。 1. 概述 vdbench是一个I/O工作负载生成器，通常用于验证数据完整性和度量直接附加（或网络连接）存储性能。
《存储工具系列文章》主要介绍存储相关的测试和调试工具，包括不限于dd、fio、vdbench、iozone、iometer、cosbench等性能负载工具，及strace等调试工具。 1 概述 Iometer 是一个免费的开源的测试磁盘性能的工具。和其他磁盘工具相比，可以测试 I/O 的传输率和平均
《存储工具系列文章》主要介绍存储相关的测试和调试工具，包括不限于dd、fio、vdbench、iozone、iometer、cosbench等性能负载工具，及strace等调试工具。 1 概述 IOzone是一个文件系统的benchmark工具，可以测试不同的操作系统中文件系统的读写性能。可以测试
众所周知，B站是学习网站 最近发现一宝藏Up主，主要做科普，主题包括但不限于：大模型的底层算法、量子计算底层原理和硬件设计，以及其他物理或者自然科学主题，总体偏向于理工科。 值得推荐的理由：Up主对底层技术的了解非常透彻，因此举的例子也非常生动（即使如傅里叶变换这类复杂的数学公式，也能用生活中的
前言 核心板与底板之间的连接方式至少就有四种以上，包括且不限于：DIP直插、板对板连接器、邮票孔和金手指。 常用连方式介绍 DIP直插 DIP就是以前的元器件封装，直接DIP插入焊接，宿便找了个，如下图： 可以定制自己的，一般来说，没有高速电路问题不大，但是这种方式对于复杂的底板可能布线就比较麻烦，
前言 加密解密是前后端开发经常需要使用到的技术，应用场景包括不限于用户鉴权、数据传输等，不同的应用场景也会需要使用到不同的签名加密算法，或者需要搭配不一样的签名加密算法来达到业务目标。所以了解加解密，以及常用的加解密函数库，可以根据不同的业务场景，选择适合当下业务场景的加解密函数库。 安全性威胁 这
在机器学习中，我们经常会使用余弦函数来计算向量之间的相似性。从推荐系统到自然语言处理，再到计算机视觉，余弦相似性在多种机器学习应用中都有其独特的价值。它不仅限于特定领域，而是几乎可以在任何需要比较向量相似度的场景下使用。
压力测试模版 版本历史 版本号 修订内容 修改人 内容摘要： 结合渠道测试特色，介绍渠道压力测试报告中，应包含且不限于文档中的压测信息点。 压测结论及分析： 1.压测结论： 压力测试是否达标，说明详细的达标情况，目标TPS值，等。 2.压测分析： 压测瓶颈点，及产生的原因 压测过程中，发现的其他结论
一、前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 作为一名从业已达六年的老码农，我的工作主要是开发后端Java业务系统，包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中，我设计过单/多租户体系系统，
实时数据一致性的定义以及面临的挑战 数据一致性通常指的是数据在整个系统或多个系统中保持准确、可靠和同步的状态。在实时数据处理中，一致性包括但不限于数据的准确性、完整性、时效性和顺序性。 下图是典型的实时/流式数据处理的流程： 流式数据以各种方式推送到kafka中 flink流式数据处理引擎将数据处理
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神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重
本文将详细指导大家如何逐步为 dotnet 系列应用创建满足 UOS 统信系统软件安装包的要求。在这里，我们所说的 dotnet 系列应用是指那些能够在 Linux 平台上构建 UI 框架的应用，包括但不限于 CPF 应用、UNO 应用、Avalonia 应用等
https://www.cnblogs.com/charlieroro/p/14096252.html 提高UDP交互性能 这是一篇个人认为非常非常厉害的文章，取自这里。讲述了如何提升UDP流的处理速率，但实际涉及的技术点不仅仅限于UDP。这篇文章中涉及的技术正好可以把前段时间了解的知识串联起来。作
`https://blog.csdn.net/younger_china/article/details/71129541` 《存储工具系列文章》主要介绍存储相关的测试和调试工具，包括不限于dd、fio、vdbench、iozone、iometer、cosbench等性能负载工具，及strace等调
背景 2020 年 12 月初，Kubernetes 在其最新的 Changelog 中宣布，自 Kubernetes 1.20 之后将弃用 Docker 作为容器运行时。 弃用 Docker 带来的，可能是一系列的改变，包括不限于： 容器镜像构建工具 容器 CLI 容器镜像仓库 容器运行时 专题文
