在 Git 环境中，markdown 一般用于项目的简单介绍和构建说明。（自述文件）。本文介绍了如何将 Markdown 格式与模板一起用于架构文档。...您放入 Markdown 文档中的 UML 和 C4 图可以在预览窗口中看到。（带有一个名为“PlantUML”的插件）。此外，当您导出 pdf 或 html 时，您将能够将这些图表视为图形。...然后你可以在markdown文档中将此图作为绘图链接。您可以在使用其他工具制作的图纸中使用此方法。 Arch 42 模板 Arc 42 是架构文档的模板。...相关网站上有一个草稿作为单个文件或作为每个部分的单独文件。 您可以在此模板中使用 C4 模型和 UML 图。例如，我们可以使用第 3 章中的 C4 范围图，第 5 章中的容器图和组件图。...第 6 章中可以使用 C4 动态图或 UML 序列图。部署图可以使用 C4 或 UML 符号在第 7 章。 对于第 10 章，我们可以使用为架构权衡分析方法 (ATAM) 准备的表格。
作为 Kubernetes 社区 sig-storage 的贡献者之一，才云科技在新版本中推出了基于 Local PV 的本地存储功能，为企业结合多种通用、专用存储解决方案满足使用需求提供了更强大的支撑...那么，这是怎么实现的呢？ 发布 | 才云 Caicloud 作者 | iawia002 在企业 IT 架构转型的过程中，存储一直是个不可避免的大问题。...2设计方案 在具体介绍如何动态配置本地存储前，我们先来介绍一下 Kubernetes 上游对于 Local PV 的一些支持情况： Kubernetes v1.7： 正式引入 Local PV； Kubernetes...在今年 3 月发布的 Kubernetes v1.14 中，社区对此的评价是： 出于性能和成本考量，分布式文件系统和数据库一直是 Local PV 的主要用例。...创建 StorageClass 时需要选择的节点和磁盘等信息会先记录在 parameters 中，数据结构定义如下（JSON 格式化成普通字符串后存储在 parameters 中）： ?
在企业 IT 架构转型的过程中，存储一直是个不可避免的大问题。 Kubernetes 中使用节点的本地存储资源有 emptyDir、hostPath、Local PV 等几种方式。...同时，和远端存储相比，本地存储可以避免网络 IO 开销，拥有更高的读写性能，所以分布式文件系统和分布式数据库这类对 IO 要求很高的应用非常适合本地存储。...2设计方案 在具体介绍如何动态配置本地存储前，我们先来介绍一下 Kubernetes 上游对于 Local PV 的一些支持情况： Kubernetes v1.7：正式引入 Local PV； Kubernetes...在今年 3 月发布的 Kubernetes v1.14 中，社区对此的评价是： 出于性能和成本考量，分布式文件系统和数据库一直是 Local PV 的主要用例。...创建 StorageClass 时需要选择的节点和磁盘等信息会先记录在 parameters 中，数据结构定义如下（JSON 格式化成普通字符串后存储在 parameters 中）： ?
在Web应用程序开发中，记录用户操作日志是一项非常重要的任务。它可以帮助我们追踪用户行为，分析系统状况，以及审计系统的安全性。本文将介绍如何在SpringBoot框架中实现用户操作日志的记录功能。...使用AOP（面向切面编程）AOP是一种编程范式，它允许我们在不修改现有代码的情况下，增加新的功能或修改现有功能。...在SpringBoot中，我们可以使用AOP来拦截用户的操作，并在拦截的方法中添加日志记录逻辑。...在这个方法中，我们获取了请求方法名和请求参数，并使用Logger记录日志。...总结本文介绍了两种在SpringBoot中记录用户操作日志的方法：使用AOP和使用过滤器。你可以根据项目的实际需求选择合适的方法。
在 Hadoop 中，元数据管理主要集中在 NameNode 上。NameNode 负责存储文件系统的命名空间信息，包括目录结构、文件属性以及块的位置信息等。...为了确保高效和可靠的元数据管理，可以采取以下措施来优化 NameNode 的元数据存储：1. 配置合适的内存大小NameNode 的性能很大程度上取决于其可用的内存大小。...NameNode 或 Checkpoint 节点二级 NameNode（Secondary NameNode）或 Checkpoint 节点定期从 NameNode 获取编辑日志并合并到文件系统镜像中，...启用增量检查点Hadoop 2.x 版本引入了增量检查点机制，可以在不完全重启 NameNode 的情况下进行检查点操作。...联邦 NameNode 允许将多个独立的命名空间分布在不同的 NameNode 上，从而分散单个 NameNode 的负载。6.
CLOC -- Count Lines of Code 简洁扼要的说就是代码行统计工具。...1647261235&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=039ddbffd8ce3da80034b126ca54575b621e54f2] （3）在系统变量中找到...Path，点击下方的编辑（双击也是编辑） [i2wnlsunvg.png?...1647261279&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=da87d0e921b41b3ad0ba6771be68ed8a890b45b5] 获取帮助，在cmd...中输入以下代码即可获取所有帮助。
首先我的环境已配置好： ? ? GO的目录结构是： ?...func main(){ sum := calc.Add(100,300) sub := calc.Sub(200,100) fmt.Println(sum,sub) } 在cmd...这样是没问题的，GOPATH已经确定正确 但是GOLAND有个坑 在IDE中执行一直报错： ? 这里的GOPATH已经出错了，所以编译找不到，我检查了go env也是正确的GOPATH.......原来我忘记了GOLAND IDE中也有设置： ? 在这里修改为正确的GOPATH，再次执行： ? 没毛病了 ：）
一、" 磁盘 " 优化分布存储 - 优化 逻辑记录 在 磁道 中 存储分布 1、磁盘优化分布存储 - 案例分析 磁盘 中的 磁道 , 每个磁道 分成了 11 个 物理块 , 每个 物理块 存放 1 个逻辑记录...处理 磁道 上的 11 个 优化分布后 存放的 逻辑记录 , 需要耗时多少 ; 2、逻辑记录 在 磁道 中 顺序存储 分析 下图 是 磁盘 中的 磁道 , 每个磁道 分成了 11 个 物理块 , 每个...也是 3 ms ; 磁盘 一直在不停地旋转 , 上面 磁盘缓冲区 数据处理 的 3 ms 过程中 , 磁盘也在旋转 , 3 ms 的时间 , 正好将 逻辑记录 R_1 划过去了 , 磁盘 旋转 3ms...11 \times 33 + 3 = 363 + 3 = 366 ms 3、逻辑记录 在 磁道 中 优化存储 分析 在 磁道 中 , 对 逻辑记录 在 磁道 中 存储分布 进行优化 ; 读取完 R_...个位置 ; 将 R_n 逻辑记录 放在 2 \times n + 1 位置 ; 如下图 右侧的 磁道 逻辑记录数据 分布 : 对 逻辑记录 在 磁道 中 存储分布 进行优化 后 : R_0
传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在...数据库以行、列的二维表的形式存储数据，但是却以一维字符串的方式存储，例如以下的一个表： ? 行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推。...在基于列式存储的数据库中， 数据是按照列为基础逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。 ?...列式存储引擎的适用场景包括： 1、查询过程中，可针对各列的运算并发执行(SMP)，在内存中聚合完整记录集，可降低查询响应时间; 2、可在数据列中高效查找数据，无需维护索引(任何列都能作为索引)，查询过程中能够尽量减少无关...主要包括： 1.数据需要频繁更新的交易场景 2.表中列属性较少的小量数据库场景 3.不适合做含有删除和更新的实时操作 随着列式数据库的发展，传统的行式数据库加入了列式存储的支持，形成具有两种存储方式的数据库系统
MongoDB是一款流行的文档型数据库，可以在Node.js中使用官方的MongoDB包或者第三方包mongoose进行操作。...在进行增删改查操作时，通常都需要连接 MongoDB 数据库。在 Node.js 中，可以使用官方的 mongodb 包或者第三方的 mongoose 包来操作 MongoDB 数据库。...在使用 mongoose 操作 MongoDB 数据库时，一般的步骤是：设计 Schema（模式）、发布 Model（模型）、增删改查数据。...思考在学习如何在Node.js中操作MongoDB数据库时，我们需要了解MongoDB数据库的基本概念和相关操作，例如集合、文档、Schema等。...在Node.js中，我们可以使用MongoDB官方提供的mongodb包来操作数据库，也可以使用第三方包mongoose，mongoose对mongodb进行了二次封装，使用起来更加方便。
今天我们来认识一下如何在minishift / CDK 3（Red Hat’s Containers Development Kit 3 即红帽公司容器开发工具包3）中为您的项目轻松设置一些持久性存储。...我不会深究如何建立一个minishift或CDK 3，网络上上有很多文章可以告诉你如何做。...不过，我将在下面重新介绍一些有用的链接，以确保在继续实验之前你已经拥有了minishift/ CDK3： · 如何使用红帽容器开发工具包3测试版 · minishift的GitHub页面 - https...一旦你成功设置了一个可以使用的minishift或CDK3，你就现在已经准备好继续下面的工作，来为你的持久卷（Persistent Volume，简称PV）创建底层存储。...你应该注意磁盘的大小和可用空间。 2.卷类型“hostPath”的用法：存储位于minishift / CDK3虚拟磁盘上，你应该处理权限问题！
作者：李学凯 链接： https://blog.csdn.net/qq_27093465/article/details/52872582 在网上down了个web项目，在 IntelliJ IDEA...还有如下方式可以到这个配置的地方。 ? 具体看如下的2中的差别： 1.自己直接配置。 ? ? ? 2.按编辑器提示配置。 ? ? 这个配置之后，就看到，代码里面的报错提示不见啦 。问题解决啦。...二者的差别就是，这个数据库连接名称后面有个类似路径的东西。系统提示的配置那个，后面带有路径，可以让 IntelliJ IDEA 会自动识别 domain 对象与数据表的关系。 问题就解决啦。...然后，再补个使用的数据库某个表的内容的截图。 ? 更新如下： 关于有人问驱动的问题，我就再细看了一下，发现如下几张截图。说明下问题。 ?...可以看到，这个目录是这个编辑器的设置目录。这个应该是它自动下载的吧。就是在我设置这个编辑器，使用他去连接MySQL数据库的时候，他就自动下载的吧。 还有啥不清楚的，可以自己到这个页面点点，看看。
上一节讲解了迭代器的使用，如果对迭代器还不够了解的可以在回顾下《从理解到实现轻松掌握 ES6 中的迭代器》，目前在 JavaScript 中还没有被默认设定 [Symbol.asyncIterator...本文也是探索异步迭代器在 Node.js 中的都有哪些使用场景，欢迎留言探讨。...源码对 events.on 异步迭代器的实现 在 Stream 中使用 asyncIterator 异步迭代器 与 Readable 从 Node.js 源码看 readable 是如何实现的 asyncIterator...在 MongoDB 中使用 asyncIterator 除了上面我们讲解的 Node.js 官方提供的几个模块之外，在 MongoDB 中也是支持异步迭代的，不过介绍这点的点资料很少，MongoDB 是通过一个游标的概念来实现的...下面让我们通过一段示例来看，现在我们有一个数据库 example，一个集合 books，表里面有两条记录，如下所示： ?
，并且像素值的灰度均匀分布，那么这幅图像就具有高对比度和多变的灰度色调，灰度级丰富且覆盖范围较大。...播放按钮，开始播放相册中的图片； [0 1 1 0 1 0 0 0] os.makedirs(dirs) print("------->teardown_class")...from flask import Flask path = request.GET.get('path') 虽然说看着有些奇怪，尤其是: __label__，但是这个没办法，fasttext需要的标准数据格式就是这个样子的...'operationName': "visionVideoLike", allow_nan=True, cls=None, indent=None, separators=None, 如果存储在数据库中...，需要在项 INSTALLED_APPS 中安装Session应用。
logging 结构 在 Django 中使用 Python 的标准库 logging 模块来记录日志，关于 logging 的配置，我这里不做过多介绍，只写其中最重要的四个部分：Loggers、Handlers...Handlers Handler 即处理器，它的主要功能是决定如何处理 Logger 中的每一条消息，比如把消息输出到屏幕、文件或者 Email 中。...在日志记录从 Logger 传到 Handler 的过程中，使用 Filter 来做额外的控制。例如，只允许某个特定来源的 ERROR 消息输出。...其实，如果只是为了排错方便，记录一些日志，这个类基本可以满足要求。但如果要记录访问系统的所有请求日志，那就无能为力了，因为不可能手动在每个接口代码加日志，也没必要。...以上就是在 Django 中记录日志的全部内容，希望大家都能好好记日志，因为一定会用得上。
前几天给大家分享了如何安装Navicat，没有来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章：手把手教你安装Navicat——靠谱的Navicat安装教程。...3、点击左上方的连接，将弹出下图的“新建连接”窗口，在这里需要输入所要连接的主机名或者IP地址，端口直接默认即可，然后输入用户名和密码。 4、输入完成之后，点击左下方的“连接测试”。...或者会出现下图的错误： 出现这个问题，说明数据库并未给root用户授权，只需要在数据库为其授权，之后就可以实现远程连接了。 5、如果测试连接成功的话，则会顺利的连接，不会报错，如下图所示。...6、点击确定，之后在Navicat主页面中可以看到IP地址为192.168.255.131的数据库已经在Navicat中了。 7、双击左侧192.168.255.131数据库，可以看到数据库信息。...之后就可以在Navicat中远程操作数据库了，与Ubuntu中的数据库是同步的。 至此，Navicat新建连接数据库已经完成。
如何修复TensorFlow中的OutOfRangeError：迭代器数据耗尽 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...让我们一起探讨如何高效处理TensorFlow中的数据迭代！ 引言 在使用TensorFlow进行模型训练和评估时，数据迭代器是一个重要的组成部分。...产生OutOfRangeError的场景 单次迭代未处理结束：在训练或评估过程中，只执行了一次迭代而未处理结束条件。 数据集重复次数不够：未设置足够的重复次数，导致迭代器提前结束。...小结 通过本文的介绍，我们详细探讨了TensorFlow中OutOfRangeError的产生原因及解决方案。希望这些方法能帮助你在模型训练过程中更好地处理数据迭代问题，确保训练过程的顺利进行。...高效迭代处理，推荐使用的方法 未来展望 在未来的工作中，我们将继续探索和解决TensorFlow及其他机器学习框架中的常见错误和优化方法。
问题 我想将一个命令保存到一个变量中，以便稍后再使用（不是命令的输出，而是命令本身）。...(带有管道/多个命令)的命令存储在变量中以供以后使用?...回答 对于带有管道或重定向的组合命令最推荐的方式是将其封装到一个函数里，然后在需要时直接调用即可。...一个高赞回答是使用 eval，代码如下： x="ls | wc" eval "$x" y=$(eval "$x") echo "$y" 但是其中 eval 是一个非常容易引发错误的内置命令，在没有警告用户可能存在不可预料的解析行为风险的情况下...朋友们有踩到过 eval 命令的坑吗，可以在评论区留言交流一下。 参考 stackoverflow question 5615717 help eval
S君小故事：存储选型难在何处?S君是一家公司的存储工程师，每当业务部门提出新的存储设备需求时，他就要配合系统架构师共同确定产品方案。这可不只是数据库放在SAN、共享文件放NAS那么简单。...根据我们的理解，存储选型的关键大致有以下几点： ✎充分理解业务需求;✎了解候选供应商的产品、技术特点;✎新设备能否良好兼容现有IT环境中的设备?...在满足用户现有需求的基础上，如果能提供未来扩展空间(容量/性能)也是一个有吸引力的地方。 在VDI应用中，集群NAS是否比传统单/双控NAS更好?它能够提供那些更多的价值?...员工的虚拟桌面获得更好的响应能力，在Citrix XenDesktop环境中的应用明显运行地更快。“作为迁移到戴尔Compellent存储的一个收益，我们看到20%的应用性能提升”，他表示。...如上图，在业界标准的SPECsfs NFS性能测试中，戴尔FS8600根据设备数量的配置不同，在2控、4控和8控的情况下，分别测得131,684、254,412和494,244每秒文件操作数(OPS)
本次巡展以“智算 开新局·创新机”为主题，腾讯云存储受邀分享数据湖存储在大模型中的应用，并在展区对腾讯云存储解决方案进行了全面的展示，引来众多参会者围观。...会中腾讯云高级产品经理林楠主要从大模型的发展回顾、对存储系统的挑战以及腾讯云存储在大模型领域中的解决方案等三个角度出发，阐述存储系统在大模型浪潮中可以做的事情。...回顾大模型的发展史，我们可以看到在过去的几年发展时间里，早期基于Transformer架构的模型使用小数据集、小参数量就可以完成训练，而现如今则快速迭代到需要大数据集，大参数量的架构。...同时在OpenAI的研究中，研究人员也发现：在使用相同数量的计算资源进行训练时，更大的模型可以在更少的更新次数后达到最优的性能；模型性能随着训练数据量、模型参数规模的增加呈现幂律增长趋势。...在数据层面则需要解决数据质量的问题。如何从浩瀚的互联网中获取并存储大量公开数据集，并通过高效的数据预处理技术筛选出来高质量、可靠的训练数据集，是获取优秀模型性能的关键前置环节。
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