问题描述：公司业务需要基于Gitlab自建代码托管服务器，CentOS 7 + docker ，搭建Gitlab流程 完成后，发现Xshell远程登录总是掉线，很是奇怪。 问题排查： step1： 通过linux命令 Top查看内存,可按M切换内存显示，不看不知道一看吓一跳。途中可以看出，4G的内存，只剩下194M的余量了，于是怀疑是不是docker造成的呢？ top step2: 查看docker状态 。执行查询命令。从结果看，是Gitlab这个容器占用了大量内存。通过查找资料发现，可以通过参

在git中，将一个分支的更改集成到另一个分支有两种主要方式：合并（merge）和变基（rebase）。在本节中，将学习什么是变基，如何执行变基操作，为什么它是一个非常强大的工具，以及在哪些情况下不希望使用它。 基本变基 如果回到基本合并的一个早期示例，会发现工作分叉了，并在两个不同的分支上进行了提交。 正如我们已经介绍过的那样，最简单的集成分支的方法是使用合并（merge）命令。它在两个最新的分支快照（C3和C4）与两者的最近公共祖先（C2）之间执行三方合并，创建一个新的快照（和提交）。 然而，

56. 合并区间 题目链接/文章讲解：代码随想录 视频讲解:贪心算法，合并区间有细节！LeetCode：56.合并区间_哔哩哔哩_bilibili class Solution { public int[][] merge(int[][] intervals) { // 如果区间数组为空，直接返回空数组 if (intervals.length == 0) { return new int[0][0]; }

博客主页：花果山~程序猿-CSDN博客 文章分栏：测试_花果山~程序猿的博客-CSDN博客 关注我一起学习，一起进步，一起探索编程的无限可能吧！让我们一起努力，一起成长！ 目录 性能指标 1. 并发数 (Concurrency) 2. 吞吐量 (Throughput) / QPS (Queries Per Second) 3. 响应时间 (Response Time) 指标之间的关系 性能测试分类 基准测试 并发测试 负载测试 压力测试 jmeter安装 配件之间的优先级 网页请求默认值 JSO

Golang日志管理：使用log/slog实现高级功能和性能优化 简介 基础使用 初始化和配置 日志级别 高级技巧 自定义日志格式器 条件日志处理 实战案例 场景一：API请求日志记录 场景二：错误跟踪和用户通知 性能优化 优化日志记录的性能 异步日志处理 选择合适的日志级别 使用高性能的日志框架 错误处理和调试 利用 `log/slog` 进行有效的错误处理 记录错误信息 使用日志级别区分错误严重性 日志和调试技巧 添加足够的上下文信息 利用日志分析工具 与其他库的集成 集成 `log/slo

IOC IOC将对象的创建，依赖关系的管理和生命周期的控制从应用程序代码中解耦出来了 IOC容器的依赖注入(DI) 在程序运行过程中动态的向某个对象中注入他所需要的其他对象 依赖注入是基于反射实现的 Spring IOC 容器使用的是Map（concorrentMap）来存储Bean(Object) 概念 IOC，就是控制反转，也被称为依赖注入 在 Spring没出现之前，当一个对象需要使用其他对象来完成某些操作，就需要我们自己去创建或查找这些依赖的对象。 现在，有了 Spring，我们的对象交

1. 转置操作 (Transpose) 概念：将矩阵的行和列互换 应用场景： 在卷积神经网络中转换特征图维度 矩阵乘法运算前的维度调整 数据预处理过程中的特征重排 原始矩阵 A = [[1, 2, 3], 转置后 A^T = [[1, 4], [4, 5, 6]] [2, 5], [3, 6]] 代码： import numpy as np

警告： 下文出现的「数组版链表」在生产代码里出现，会被同事打； 代码仅用于加深对「索引」与「指针」本质的理解； 作者不提供心理咨询服务。 1. 用数组实现链表 —— 史上最没用的炫技 1.1 思路吐槽 普通链表： malloc 一把梭，节点散落在堆的各个角落，缓存局部性稀烂。 数组版链表： 一次 malloc 一个数组，所有节点整整齐齐排好队，用「下标」假装「指针」。 优点： 没有野指针，没有段错误，妈妈再也不担心我越界。 缺点： 插入/删除还是要搬数据，时间复杂度没变； 代码可读性下降 300

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、Vim 的起源与定位 二、Vim 的核心特点与优势 三、Vim 与其他编辑器的对比 四、Vim 基础操作入门 1. 基本模式切换 2. 文本导航（Normal 模式） 3. 文本修改（Normal 模式） 4. 常用命令（Command 模式） 五、Vim 的应用场景 六、Vim 插件推荐（提升生产力） 七、学习资源与建议 八、总结 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、Vim 的起源与定位 Vim 是

目录 关联式容器 键值对 set set的概念 set的构造函数 set的使用 map map的概念 map的构造函数 map的使用 multiset multimap 关联式容器 C++标准库提供了多种容器，用于高效管理和操作数据集合。这些容器可分为以下几类： 顺序容器（Sequence Containers） 关联容器（Associative Containers） 容器适配器（Container Adapters） 其他类容器类型 顺序容器：核心是元素的线性存储，支持随机或顺序访问 容器分

引言：当历史遇见人工智能 一件汉代陶俑的三维模型正通过增强现实技术向观众演绎农耕场景。这个看似寻常的文物活化案例，实则蕴含着人工智能与历史学交叉领域的前沿探索——汉代大模型。作为连接过去与未来的智能载体，汉代大模型不仅重构了我们对两汉四百年历史的认知维度，更开辟了文化遗产数字化传承的新路径。本文将从技术架构、历史应用、文化创新三个维度，系统阐述汉代大模型的学术价值与实践意义。 第一章 汉代大模型的技术基石 1.1 深度学习框架下的历史建模 汉代大模型的技术根基建立在Transformer架构之上

什么是Monorepo? Monorepo（单一代码仓库） 是一种项目管理方式，将多个相关项目（或包）存放在同一个代码仓库中，共享依赖、配置和工具链。 特点 ✅ 代码共享：多个项目可复用公共组件、工具函数。 ✅ 统一依赖管理：所有项目依赖集中管理，避免版本冲突。 ✅ 原子化提交：一次提交可跨项目更新，便于协作。 ✅ 标准化流程：统一的构建、测试、发布流程。 应用场景 多端应用（Web + 移动端 + 后端共享逻辑） 微前端架构 Monorepo 与传统 Multirepo（多仓库管理） 维度 M

目录 一、IPC简介 二、管道和FIFO 三、信号 四、消息队列 五、信号量 六、共享内存 七、嵌套字（Socket） 一、IPC简介 进程间通信（interprocess communication，简称IPC）指两个进程之间的通信。 系统中的每一个进程都有各自的地址空间，并且相互独立、隔离，每个进程都处于自己的地址空间中。所以同一个进程的不同模块（譬如不同的函数）之间进行通信都是很简单的，譬如使用全局变量等。 但是，两个不同的进程之间要进行通信通常是比较难的，因为这两个进程处于不同的地址空间

将 Present 请求映射到硬件翻转队列时间戳 在特定适配器上启用硬件翻转队列时，时间戳会附带所有翻转调用。 换句话说，KMD 不需要处理旧和新的 DxgkDdiSetVidPnSourceAddress 语义的组合。 OS 会自动将基于间隔的现有 Present API 请求转换为对 KMD 的基于时间戳的翻转调用。 以下各节讨论了各种情况，以及如何映射到 KMD 接收的标志、持续时间和时间戳的组合。 撕裂和非字节翻转语义 启用硬件翻转队列时，撕裂翻转的语义在概念上是相同的。 达到 Targ

【Maven】01 - 入门篇 文章目录 【Maven】01 - 入门篇 一：Maven依赖管理 二：刷新Maven 三：依赖管理的范围 四：Maven工作原理 五：Maven生命周期 安装maven，配置环境变量和配置setting.xml不再多说，网上多的是，非常简单 一：Maven依赖管理 最简单的依赖管理，总共就只有三步，如下： 1️⃣ 在pom.xml中，先写一个<dependencies>标签； 2️⃣ 在<dependencies>标签中，使用<dependency>标签来导入依赖

对语言模型的通用声学攻击主要涉及到通过生成对抗性扰动来干扰或欺骗语音识别系统。这种攻击可以通过多种方式实现，包括但不限于基于深度学习的方法和特定的攻击策略。 通用音频对抗性扰动生成器（UAPG）是一种有效的工具，它能够在任意良性音频输入上强加对抗性扰动，从而导致错误分类。这种方法的优势在于其高效性，实验表明它比最先进的音频对抗攻击方法实现了高达167倍的加速。 此外，对于语音识别系统，攻击者可以利用已知的攻击方法，如Wav-to-API（WTA）攻击和Wav-air-API（WAA）攻击，这些攻

记录一下centos系统中重挂载ntfs格式硬盘或exFAT格式硬盘。 首先使用命令 fdisk -l [root@localhost test]# fdisk -l ... ... ... ... WARNING: fdisk GPT support is currently new, and therefore in an experimental phase. Use at your own discretion. 磁盘 /dev/sde：14000.5 GB, 140005196431

目录 深度学习入门：PyTorch实现鸢尾花分类 一、环境搭建 1. 创建Python环境 2. 安装必要的库 3. 检查CUDA环境 二、数据准备 1. 加载数据集 2. 数据预处理 3. 转换为PyTorch张量 三、模型构建 1. 定义模型结构 2. 定义损失函数和优化器 四、模型训练 1. 训练过程 2. 训练结果 五、结果可视化 六、总结 在深度学习的旅程中，神经网络是不可或缺的核心工具之一。今天，我将通过一个简单的项目，使用PyTorch框架实现鸢尾花分类任务，详细记录从环境搭建到模

Win11+Ubuntu20.04双系统安装教程（避坑版） 前言 系统盘制作 安装Rufus 系统盘制作 Windows磁盘配置 移动分区（磁盘分区时出现不连续的未分配空间需要用到，如果是连续的未分配空间即无需操作） 安装分区助手 移动分区 安装Ubuntu20.04 配置U盘启动模式 分区 安装配置 结语 前言 笔者之前用的Windows+VMware虚拟机的方式，发现如果对GPU的需求很大，VM就有点捉襟见肘了，故此采用win+Linux双系统的方案，既可以最大化使用GPU的资源，又可以同时

目录 网络层 IP协议 协议头格式 网段划分 分类划分法 特殊的 IP 地址 IP 地址的数量限制 私有 IP 地址和公有 IP 地址 路由 路由表生成算法 数据链路层 以太网 以太网帧格式 认识 MAC 地址 ARP协议 ARP数据报格式 ARP 协议的工作流程 ARP欺骗 DNS hosts 文件 域名的层级关系 域名服务器分类 域名解析过程 ICMP 协议 ICMP 协议的功能 ICMP 的报文格式 ping 命令 traceroute 命令 NAT NAT技术背景 NAT 转换过程 NA