容错性 可用性 一致性 理论

前言 VictoriaMetrics是一个快速、高效和可扩展的时序数据库，可作为Prometheus的长期存储。查询promsql，使用grafana看图时，可以直接用VictoriaMetrics源替换掉prometheus源。 架构 这里介绍集群版本的架构： 主要有3个模块： vmstorage ......

1.监控系统的重要性 1. 无论是小公司，也会招聘专门的监控运维岗、或是对运维软件有一定的技术要求 2. 或者是大公司，假设北京总部有70个运维，里面可能有20个SRE高级运维，3个devops运维开发，3个监控运维（维护zabbix、prometheus）、剩下的就是桌面运维（维护硬件资产、发放笔 ......

介绍 当前大模型主流推理方式包括：vllm、tgi、原生transformer 回顾 目前主流大模型都是由transformer演变过来，transformer核心是attention，参考《Attention is All You Need》 ，attention核心则是3个矩阵：Query、Ke ......

要想保证缓存和数据库「实时」一致 当数据发生更新时，我们不仅要操作数据库，还要一并操作缓存，数据库和缓存都更新，又存在先后问题，那对应的方案就有 2 个： 先更新缓存，后更新数据库 先更新数据库，后更新缓存 先不考虑并发问题，正常情况下，无论谁先谁后，都可以让两者保持一致，但现在我们需要重点考虑「异 ......

系统基础优化 #系统版本：Ubuntu22.04 #docker版本：20.10 #kubeadm版本：1.27.2 root@k8s-master1:~# cat /etc/sysctl.conf ################################################## ......

Kylin&CDH理论基础 一、维度与度量 维度是观察数据的角度。比如电商的销售数据，可以从时间维度来观察，进一步细化时间和地区维度来观察。 度量是被聚合的统计值，也是聚合运算的结果。知道维度和度量，可以对数据模型上的所有字段进行分类，要么维度，要么度量，由此就出现了根据维度、度量做预计算的Cube ......

文章很长，且持续更新，建议收藏起来，慢慢读！疯狂创客圈总目录 博客园版 为您奉上珍贵的学习资源 ： 免费赠送 :《尼恩Java面试宝典》 持续更新+ 史上最全 + 面试必备 2000页+ 面试必备 + 大厂必备 +涨薪必备 免费赠送 :《尼恩技术圣经+高并发系列PDF》 ，帮你 实现技术自由，完成职 ......

概述 大模型有两个流程：预训练和推理。 预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。 推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。 GLM模型原理的理解 ......

一、链表理论基础 学习： 1. 链表定义 线性表的一种存储方式，在逻辑上连续的数据在物理存储中可以不连续。 class ListNode { int val; ListNode next; ListNode() { } ListNode(int val) { this.val = val; this ......

在人工智能的迅猛发展中，大语言模型和传统机器学习是不同发展阶段下的产物。大语言模型，如广为人知的GPT系列和BERT，主要依赖于复杂的神经网络结构，它们能够处理和生成人类语言，为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型的发展标志着从简单的任务特定模型向更通用、更灵活的解决方案的转变。相比之下，传统机 ......

Java-Redis是如何保证高可用的？ ​​ 高性能 基于内存的存储 Redis是基于内存的存储系统，所有数据都保存在内存中，这使得Redis可以快速读取和写入数据。与传统的基于磁盘存储的系统相比，Redis的读写性能更高。 单线程的设计 是单线程的设计，所有的读写请求都由同一个线程处理，避免了多 ......

先贴代码 代码1 func main() { fmt.Println(" start chantest3") chanA := make(chan int) chanC := make(chan string) go chanHandleA(chanA) fmt.Println(" before c ......

问题描述 在kubernetes-dev-worker-2节点某次重启服务器之后发现kubelet不可用，其/var/lib/kubelet/pki/kubelet-client-current.pem证书中的内容空了（不知道咋回事），所以不能再注册到kube-api中。 处理过程： 1.在mast ......

这次是把高度场和bar图拼在一起，想着高度场共享一个色标bar，就没有同时使用 gsn_panel(wks,plot(0:3),(/2,2/),resPanel)，而是先用 gsn_panel(wks,plot(0:1),(/1,2/),resPanel)弄一排，然后再在后面用 gsn_panel( ......

在线工具推荐：3D数字孪生场景编辑器 - GLTF/GLB材质纹理编辑器 - 3D模型在线转换 - Three.js AI自动纹理开发包 - YOLO 虚幻合成数据生成器 - 三维模型预览图生成器 - 3D模型语义搜索引擎 1、问题 从事3D建模相关工作的朋友们在工作中经常会遇到以下几种问题： 1、 ......

一、数组理论基础 学习前： 1. 数组定义 一些在内存上连续存储的相同数据类型的数据的集合 2. 数组特征 便于查询数组元素，不便于增删数据元素 学习后： 对于Java，二维数组不一定在内存上连续。如int[i][j],唯一确定的是int[i][]在内存上连续 二、704. 二分查找 LeetCod ......

一、通知脚本notice.sh 1 #!/bin/bash 2 3 # 定义需要检查的 URL 和关键字 4 hostname=`awk 'NR==3 {print $1}' /etc/hosts` 5 url="http://$hostname:login.html" 6 keyword="记住密 ......

API 的调用稳定性被视为数据服务的最重要的指标。该指标的影响因素是多种多样的，「袋鼠云数据服务平台 DataAPI」不仅多次对于调用性能和稳定性进行压测和调优，而且还提供了多种配置项优化手段供客户进行自行调优。但是当遇到不可预期的大流量或其他突然情况时还是会遇到 API 调用失败的情况。 当随着流 ......

1.安装前准备 系统相同 数据库软件版本补丁相同 数据库目录相同 数据库恢复模式为完整 主备可以ping通，可以相互通过SMSS登录对方 2.创建证书 2.1.主服务器和镜像服务器创建主密钥 USE master GO CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD ......

方法：Lorenz特征判断 Lorenz混沌轨道和非混沌轨道在相空间中占据不同的吸引区域，动态生成图（代码见下）。要判断一个轨迹是否为Lorenz混沌轨道。通过计算主成分分析，按特征值大小排序，从而判断出混沌性。 input: % Lorenz混沌轨道和非混沌轨道在相空间中占据不同的吸引区域,动态生 ......

洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变，但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......

双摆杆运动模型。初始条件的微小差异，会导致千差万别的运动现象，这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......

【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型 双摆杆是混沌理论的典型运动模型之一。涉及重力加速度、摆杆长度和质量。 1.双摆杆的摆角分析 input: % 已知物理参数 L1 = 5;L2 = 3; %两摆杆长度和质量 m1 = 3;m2 = 5; g = 9.80665; % 物理重力加速度m/ ......

​ 【matlab混沌理论】1.2.洛伦兹吸引子 Lorenz洛伦兹吸引子。定义洛伦兹函数组后，通过ode45函数求解此微分方程方程。 input: % Lorenz函数的洛伦兹吸引子 % 2.定义模型参数 sigma = 10; beta = 8/3; rho = 28; % 定义一组初始条件和一 ......

​混沌理论 1.简介 混沌理论是一个跨学科的科学研究领域和数学分支，专注于对初始条件高度敏感的动力系统的基本模式和确定性定律，曾被认为具有完全随机的无序和不规则状态。混沌理论指出，在混沌复杂系统的表面随机性中，存在潜在的模式、互连、恒定反馈回路、重复、自相似、分形和自组织。蝴蝶效应是混沌的一个基本原 ......

两个容量不同的磁盘（如931G和953G）进行对拷，如下图（例如将磁盘2中克隆到磁盘1），会造成原始磁盘中的分区大小在新磁盘中发生变化。 为使两个硬盘中的分区尽量保持一致，可以考虑「逐个分区」进行备份。这样可以实现仅最后一个分区的大小不同。 一、删除目标磁盘的所有分区 备份目标磁盘上有用的数据； 打 ......

描述 最近在vivado中设计一个计算器: 28bit有符号加减法,结果出现行为仿真和时序仿真不一致情况 代码 r_a, r_b : 对计算数据a, b的寄存器存储, 也是计算器的数据输入 s_bit : 符号位 cout : 28bit计算器的进位输出 cout[27] : 最高位进位, 用来判断 ......

人工智能：机器学习、对环境的感知、实现动作 机器学习 学习： 2.机器学习三要素：数据、算法、模型 机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法，自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。 3.深度学习是在机器学习的基础上实现的，得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的 ......

配置 Always On 分布式可用性组 要创建分布式可用性组，必须创建两个具有各自侦听程序的可用性组。 然后将这些可用性组合并到分布式可用性组中。 两个可用性组无需处于同一位置：它们可以跨物理机、虚拟机；跨内网、云上；跨有域、无域；甚至跨平台（如Linux、Windows）。只要两个可用性组可以进 ......

参考地址： https://www.cnblogs.com/CoronaZero/p/16656816.html https://blog.csdn.net/lichen849/article/details/109626205 https://blog.csdn.net/chaoren00001/ ......