消息中间件RocketMQ原理解析 - 斩秋..................................................................................... 39 4.3 HA 异步复制 .................................................................................................. group)定时发送到, brokerAddrTable 集合中列出的 broker 上去 Producer 发送消息只发送到 master 的 broker 机器,在通过 broker 的主从复制机制拷贝到 broker 的 slave 上去 二:Producer 如何发送消息 Producer 轮询某 topic 下的所有队列的方式来实现发送方的负载均衡 et, storeTimestamp。 2.2.3 事物状态表 事物状态表是有 MapedFileQueue 将多个文件组成一个连续的队列,它的存储单元是定 长为 24 个字节的数据, tranStateTableOffset 可以认为是事物状态消息的个数,索引偏移量, 它的值是 tranStateTable.getMaxOffset() / TSStoreUnitSize0 码力 | 57 页 | 2.39 MB | 1 年前3
Ubuntu 桌面培训 2010版本:Daily 本课程由 Canonical 有限公司和 Ubuntu 培训社区创作 2008-2010。 这个协议受到知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享的约束 基于这个协议,您可以自由: • 复制、发行、展览、表演、放映、广播或通过信息网络传播本作品 • 创作演绎作品 惟须遵守下列条件: • 署名。您必须按照作者或者许可人指定的方式对作品进行署名(但是不得以任何方式暗示它们支持您 或者您作品的使用)。 OpenOffice.org 演示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 IV.I.IV OpenOffice.org 数据库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 目录 5 Ubuntu 桌面培训 目录 IV.I.V OpenOffice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 318 VII.8 选择要复制的照片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .0 码力 | 540 页 | 26.26 MB | 1 年前3
RocketMQ v3.2.4 开发指南........................................................................................ 14 6.3 数据存储结构 .............................................................................................. ........................................................................................ 15 6.5 数据可靠性 ............................................................................................... ............................................................................. 25 7.13 HA,同步双写/异步复制 ..................................................................................................0 码力 | 52 页 | 1.61 MB | 1 年前3
MySQL高可用 - 多种方案作为目前比较流行的高可用解决方案,lvs 提供负载均衡, keepalived 作为故障转移,提高系统的可用性。但是一般的 mysql 高可用为了实现 mysql 数据的一致性,一般都是采用单点写入,本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求。本方案实现的功能是当网络有问题、 mysql 有问题、服务器宕机、keepalived 服务停止后,服务器能自动跳转到备用机, 的端口等。 切换需要 1s 左右的时间。 2.4 方案实战 2.4.1 适用场景 这个方案适用于只有两台数据库服务器并且还没有实现数据库的读写 分离的情况,读和写都配置 VIP。这个方案能够便于单台数据库的管理 维护以及切换工作。比如进行大表的表结构更改、数据库的升级等都是 非常方便的。 2.4.2 实战环境介绍 服务器名 IP VIP 系统 Mysql Master 作为目前比较流行的高可用解决方案,lvs 提供负载均衡, keepalived 作为故障转移,提高系统的可用性。但是一般的 mysql 高可用为了实现 mysql 数据的一致性,一般都是采用单点写入,本方案采用 keepalived 中的 sorry_server 来实现写入数据库为单点的需求,读负载均衡通过 lvs 实现,读能自由 的实现负载均衡和故障切换。本方案实现的功能是当网络有问题、mysql 有问题、 服务器宕机、keepalived0 码力 | 31 页 | 874.28 KB | 1 年前3
Apache Pulsar,云原生时代的消息平台 - 翟佳
Apache Pulsar 是什么 streamnative.io Apache Pulsar 要解决的问题 • 企业需求和数据规模 • 多租户 - 百万Topics - 低延时 - 持久化 - 跨地域复制 • 解除存储计算耦合 • 运维痛点:替换机器、服务扩容、数据 rebalance • 减少⽂件系统依赖 • 性能难保障: 持久化(fsync)、⼀致性(ack: all)、多Topic • 云原⽣架构: • 存储计算分离 • 分层 + 分⽚ • ⾼性能 + 强⼀致性 • ⽀持统⼀的 Queue 和 Stream 的接⼝。 • 丰富的企业级特性 • 多租户隔离 — 百万Topics — 跨地域复制 — 鉴权认证 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 简介 • Pulsar 的⽣态和社区 • Pulsar 的根本不同 • Apache Pulsar 独⽴扩展 • 灵活扩容 • 快速容错 streamnative.io Broker 容错 ⽆感知容错 零数据catchup streamnative.io Bookie容错 应⽤⽆感知 并发可控 数据恢复 streamnative.io 瞬时存储扩容 应⽤⽆感知 数据均匀分布 ⽆re-balance Pulsar: 云原⽣的架构优势 https://jack-vanlightly0 码力 | 39 页 | 12.71 MB | 6 月前0.03
清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单要怎么做? 效果如何? 一 能做什么? 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式,采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式,实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析,常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘,常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等,用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质:以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet 平衡性能:在模型大小和 性能之间取得平衡,适合 mini 小型化设计:轻量级模型, 适合资源有限的环境。 快速响应:优化推理速度, 适合实时交互场景。 通用性强:适用于多种自 然语言处理任务,如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码,提取特定网页内容; 2、撰写python脚本; 3、提取并合并网址; 4、提取网址内容; 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务: 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前3
使用 Docker 建立 MySQL 集群使用 Docker 建立 Mysql 集群 软件环境介绍 操作系统:Ubuntu server 64bit 14.04.1 Docker 版本 1.6.2 数据库:Mariadb 10.10 (Mariadb 是 MySQL 之父在 MySQL 被 Oracle 收购之后 创建的分支,性能上优于 MySQL 开源版本) 第一步 安装 Docker 对于 Ubuntu,建议直接联网安装 Docker 第二步 运行 Mariadb 容器 首先要将数据镜像拉下来 docker pull mariadb:latest 注意,如果不加:latest 标签,docker 会把所有的镜像版本都拉下来。 然后我们就可以启动镜像了,参数方面需要注意的有一下几点: 1,-name <给容器取个好记的名称> 2,-e MYSQL_ROOT_PASSWORD =‘<给数据库一个 root 用户密码>’ 3,-p <映射到本机的端口>:3306 <映射到本机的端口>:3306 4,-v <本机的数据库存放目录>:/var/lib/mysql 5,设定 MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORD、MYSQL_DATABASE 环境变量可以使容器在 运行时同时创建你所需要的数据库和带有全部权限的用户及其对应密码 6,设定 TERM 环境变量的值可以解决容器不能进入 mysql 控制台的问题。 对于不是自己建立的镜像,建立出来的容器未必能一次达到要求,建议是将0 码力 | 3 页 | 103.32 KB | 1 年前3
Kubernetes Operator 实践 - MySQL容器化小结 搜狗商业平台 技术体系广 服务多迭代快 搜狗产品矩阵 商业平台 信息流广告 搜索广告 品牌广告 代理商 广告主 技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python 质量要求高 业务响应快 故障恢复快 Cluster1 搜狗商业平台业务系统 搜索推广 信息流 MySQL-Operator 集群管理 Master High Availability Ø 目前最常用的高可用实现 Ø 支持大多数 MySQL 版本 Ø 使用 mysql 半同步复制 Ø 有数据丢失风险 Mysql Group Replication Ø MySQL 官方提供 Ø 5.7 新特性 Ø 基于 Paxos 协议 Ø 写入延迟相对高 MySQL 高可用的实现方式 pod Ceph MySQL-Operator 数据存储 分布式存储 • 使用 Ceph RBD,基于产品线 创建 StorageClass • 优点:可靠性高,容器漂移时 数据不变 • 缺点:读写延迟较高 本地存储 • 基于 Host Path Volumes • 优点:读写延迟低 • 缺点:单点数据,容器漂移时 数据丢失 踩到的坑 • 现象:执行 docker 命令时,docker0 码力 | 42 页 | 4.77 MB | 1 年前3
强大的音视频处理工具: FFmpeg需经过播放器处理解析显示(=VSFilter渲染) 外挂字幕 以单独的字幕⽂件形式存在,播放时经播放器处理解析 显示(=VSFilter渲染)到视频上 硬字幕=内嵌字幕 指字幕被以图形⽅式硬编码到视频中 变成视频数据本身=视频数据的⼀部分 特点 过程不可逆 ⽆法再把字幕提取出来 播放时不需要额外的播放器读取解析显示(=VSFilter渲染) 字幕 crifan.com,使⽤署名4.0国际(CC BY 4.0)协议发布 ⼀般指字幕⽂件与视频⼀同封装在MKV⽂件 中,播放时需经过VSFilter渲染 外挂字幕 字幕⽂件以单独形式存在,播放时经VSFilter 渲染到视频上 内嵌字幕 指字幕被以图形⽅式硬编码到视频中 变成视频数据本身=视频数据的⼀部分 特点 过程不可逆 ⽆法再把字幕提取出来 获取 36 播放时不需VSFilter等渲染 常⽤字幕制作软件 Aegisub Jubler VisualSubSync 半透明效果 先勾选 边框-》不透明效果 再去:颜⾊-》 点击:边框 或 阴影,弹出设置框,改动你要的颜 ⾊,尤其是调整 透明度 从左边的 样式库 中 默认的样式:Default,选中,点击下⾯的 复制到当 前脚本 获取 45 然后再去放⼤,即可以看到效果了: 继续编辑字幕 获取 46 直到调节出你要的效果。 编辑好ass后,另存为,得到最终的ass⽂件。 具体过程详⻅: 【0 码力 | 73 页 | 11.57 MB | 1 年前3
清华大学 DeepSeek 从入门到精通们通常具备额外的技术,比如强化学习、神经符号推理、元学习等,来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型: 适用于大多数任务,非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理,而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练,掌握语言规律并能够生成合适的内容,但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 全局视野 概率预测(快速反应模型,如ChatGPT 4o) 链式推理(慢速思考模型,如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快,算力成本低 慢速思考,算力成本高 运算原理 基于概率预测,通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维(Chain-of-Thought),逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况,实时做出决策 创造力 通用模型适配策略 1. 决策需求 需权衡选项、评估风险、 选择最优解 目标 + 选项 + 评估标准 要求逻辑推演和量化分析 直接建议,依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容(文本/ 设计/方案) 主题 + 风格/约束 + 创新 方向0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3
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