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#同步

PG 同步逻辑复制有巨坑

用户4035096

近期用AI解读的2个补丁出了点小插曲, 给哼哼打脸了, 可能是AI未读取代码, 而是直接从comment推演的. 还好传成老师和zhijie帮忙点出了错误.

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PG不合群, PG没朋友! PG的臭毛病要改改了

用户4035096

说起PG的不合群, 最大的问题就是几乎所有的功能PG都可以通过插件来实现, 比如应用常用的搜索引擎需求、非结构化数据存储需求、向量类型和搜索需求、时序数据支持等...

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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...

13300

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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兰州大学吴学珂指导本科生在JGR发表研究成果!

气象学家

兰州大学吴学珂指导本科生在JGR发表研究成果:为低轨星载雷达的“瞬间抓拍”赋予雷暴演化新维度

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为什么选择 PHP 作为后端学习语言?

Tinywan

PHP 经常被认为是“老旧”或“过时”的,但实际上它是学习后端开发的最佳语言之一。以下是使用 PHP 来教授后端基础知识的原因。

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PHP Fibers 优雅协作多任务处理

Tinywan

注意方法 #3 看起来完全像同步代码?这就是纤维正确使用时的力量。库开发者一次性处理复杂性。每个用户都受益于干净、看起来同步的 API,但底层实际是异步的。

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