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#同步

关于【一键生成 PPT 】的构想

用户12610713

但我突然反应过来:一个公司的标准模板能有几套?年终报告、改善报告、转体项目报告……撑死了七八个。搞什么实时同步、版本管理,纯属想多了。

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足足等了十年:PG 大表 vacuum 终于能"多线程"了!

用户4035096

Autovacuum 是 PostgreSQL 的"自动保洁阿姨",负责清理死元组、防止表膨胀。

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PostgreSQL时序数据冷热分离实战

用户4035096

参考: https://www.snowflake.com/en/engineering-blog/postgres-time-series-iceberg/

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PG 同步逻辑复制有巨坑

用户4035096

PG 19 推出了一个函数 pg_sync_replication_slots() . 类似设置了一个栅栏, 在从库执行它时, 这个函数返回true之前, 必须...

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PG不合群, PG没朋友! PG的臭毛病要改改了

用户4035096

不过你要对PG这个不合群做出改观了, 今天介绍一个将PG数据实时同步到 Elasticsearch / OpenSearch 搜索引擎的工具: pgsync

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告别云盘隐私焦虑!这款开源神器让你自建专属“百度网盘”

芸知

读者搭建和使用该项目时,需自行遵守国家相关法律法规,做好服务器防护与数据备份,因硬件故障、配置失误、违规使用等导致的任何问题,本文作者及发布方不承担责任。

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⏰ 如何让网页时间「不被用户篡改」?一招解决设备时间不准问题!

芸知

你是否遇到过这种情况:用户修改了手机/电脑时间,导致你的网页倒计时错乱、活动时间显示异常?别担心!今天分享两个实用解决方案,轻松解决设备时间不准的问题👇

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ArkTS 语言与状态管理

程序猿的栖息地

ArkTS 是 TypeScript 的扩展语言,在 TS 基础上增加了声明式 UI 语法。

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ArkUI 开发常见问题与最佳实践

程序猿的栖息地

按引用传递:@Builder func($: { param: Type }) — 追踪变化

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15-KVCache-sleep-resume与显存复用

anzhsoft

naive 路径适合同进程直接同步;当 backend 走 NCCL/NIXL/HCCL 等 checkpoint engine 时,权重同步的策略更细。下面这...

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14-vLLM-SGLang-TRT-LLM在verl里如何被抽象

anzhsoft

上一篇说明了 rollout 是训练系统里的推理服务边界。这一篇继续向下看:如果 rollout 是服务,那么 vLLM、SGLang、TRT-LLM 这些后端...

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13-Rollout训练系统里的推理服务

anzhsoft

本文的核心判断是:rollout 不是训练代码里的一次本地生成调用,而是训练系统内嵌的推理服务。它把 prompt batch 扩展成生成请求,把推理后端的 t...

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等保2.0下,你的灾备真合规了吗?

用户12493922

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Oracle 19c搭建DG Far Sync日志备库

胖头鱼的鱼缸

在这里可以看到ASM实例的PGA配置为400M,SGA配置为3G,都是相对较小,为什么要看这个呢,我们要了解数据同步的机制,主要是全量同步和实时增量同步:

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OceanBase 4.3.5社区版集群部署

胖头鱼的鱼缸

之前换有128G内存的幻X,还有个目的是可以更加完整的部署国产分布式数据库集群,这样对数据库的部署、架构和使用会有更深入的了解,本期是在RHEL8.10上部署...

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数据库高可用、数据传输、数据同步,傻傻分不清楚

胖头鱼的鱼缸

最近在多场技术交流中,尤其是在数据库国产化改造前期、需敲定数据同步方案的环节,总有同仁对数据库高可用方案(如实时容灾)、数据传输方案(如离线 ETL)及数据同...

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Oracle 19c 多租户 ADG 环境的陷阱

胖头鱼的鱼缸

在 Oracle Active Data Guard,是 Oracle 的一种高可用架构,通俗点讲也是一个主备环境,其中角色为主库(primary)的数据库(...

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23ai:DG PDB

胖头鱼的鱼缸

在DG PDB - Oracle DB 23c中,在Oracle 23c(内测版23.4)上部署过一次DG PDB,趁着内测版本更新到了23.9,且相较于之前...

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06 一轮 PPO/GRPO step 到底发生了什么

anzhsoft

前五篇已经把全局地图铺好:HybridFlow 解释阶段,single controller 保留顺序,ResourcePool 和 WorkerGroup 放...

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01 为什么 AI 后训练不是一个训练脚本

anzhsoft

这篇文章只建立一个判断:AI 后训练不是一次性跑完的训练脚本,而是一套持续生成轨迹、评估轨迹、组织训练信号、更新模型、再同步给推理侧的训推闭环系统。

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