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MSSQL123 - SQLServer 2019 標準版在虛擬機上無法充分利用CPU的問題診斷

最近發現一台SQLServer服務器CPU使用率中,有4個CPU心很繁忙,6個CPU核心卻很空閒,由於是SQLServer 2019標準版,猜測到可能是跟虛擬機的CPU授權數有關。 這台機器是筆者從Infrastructure部門接到的乾淨的虛擬機,然後自己安裝的數據庫,數據庫本身沒有對CPU有任何限制,當時並沒有注意這個細節,從任務管理器中可以看到虛擬機的CPU是10個邏輯核心(process

數據庫

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架構思維大師 - dinky 設置allowNonRestoredState

尼康D5100使用設置及技巧,同樣也適用尼康D5200,希望對新手能有點幫助。 一、設置1.優化校準:可以在menu菜單中找到它,一般使用"標準"就可以,建議將"標準"的鋭度調+3,對比+1,飽和度+1,這樣可以使照片"更鋭",拍人像時建議鋭度調+4,風景建議鋭度調+7。 2.D-Lighting:關閉,可以在menu菜單中找到它。這個功能

f5 , 雲計算 , 自定義 , 灰度 , 雲原生

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小童童 - Mac版 Things3 v3.20.1 任務管理神器 安裝教程(超簡單,一看就會)

​ 準備工作 先下好安裝包:安裝包下載:https://pan.quark.cn/s/6485dfe6d4a6,把 Things3 for Mac v3.20.1.dmg這個文件下載到你的電腦裏。一般是個幾MB到幾十MB的壓縮包,下完解壓出來就是這個 .dmg文件。 騰個地方:確保你的Mac硬盤上有幾個G的空閒空間,雖然軟件本身不大,但系統緩存啥的也需要地方。 正式開搞! 第一步:雙擊打開

macos

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deephub - PyCausalSim:基於模擬的因果發現的Python框架

做 A/B 測試或者分析轉化率的時候,經常會碰到那個老生常談的問題: “這數據的波動到底是干預引起的,還是僅僅是相關性?” 傳統的分析手段和機器學習擅長告訴你什麼能預測結果,但預測不等於因果。而在做決策,不管是干預、優化還是調整業務邏輯時,我們需要的是因果關係。 今天介紹一下 PyCausalSim,這是一個利用模擬方法來挖掘和驗證數據中因果關係的 Python 框架。 問題:相關性好找,

機器學習 , 人工智能 , Python

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爾等氏人 - PostgreSQL併發控制機制

引言 在現代多用户數據庫環境中,併發控制是確保數據一致性和系統性能的關鍵技術。PostgreSQL採用了先進的多版本併發控制(MVCC)機制,配合靈活的鎖系統,實現了高性能的數據併發訪問。理解PostgreSQL的併發控制機制,對於數據庫性能優化和故障排查具有重要意義。 MVCC核心原理 多版本併發控制(MVCC)是PostgreSQL併發控制的核心機制。與傳統的鎖機制不同,

併發控制 , 數據 , MySQL , 數據庫 , postgresql

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曾經愛過的烤麪包 - 2025刷屏事件背後:一場正在席捲每個人的“能力革命”

當AI一夜之間撼動美股,機器人登上春晚舞台,你我的未來,其實早已被重新書寫。 時光飛逝,2025年僅餘最後一月。回望這一年,從DeepSeek的技術突破到《哪吒2》的文化出圈,從春晚機器人扭秧歌到神舟凱旋的家國自豪——每一次刷屏,都是時代車輪滾過的深深印跡。 這些瞬間不只停留在熱搜,它們共同拼貼出一個正在加速運轉的世界。而在所有宏大敍事的背後,一場關乎每個人職業生涯的“能力革命”,已悄然拉開序幕。

pytorch , 機器人 , 人工智能 , 深度學習 , 後端

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無邪的課本 - VS Professional 安裝教程 vs_professional.exe 詳細步驟

​ s_professional.exe是 Visual Studio Professional(可視化工作室 專業版)的安裝程序文件名。Visual Studio 是微軟出的集成開發環境(IDE),主要用來寫 C/C++、C#、VB.NET、Python、Web 前端等代碼,還能調試、編譯、發佈項目。 先找安裝包​ 安裝包下載:https://pan.quark.cn/s/6

visual-studio

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藍色憂鬱花 - 學習建議,大數據組件那麼多,可以重點學習這幾個

Cloudera、Hadoop的Impala、Hive、Spark、Flink組件在2025年AI時代“數據中台BI”出路 建議由CDH遷移到CMP 7.13平台(類Cloudera CDP,如華為鯤鵬 ARM版)可以做到無縫切換平緩遷移 摘要:2025年數據中台BI架構演進建議:Hadoop生態組件(Hive、Impala、Spark、Flink)將

大數據 , hive , hadoop , SQL

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事辯天下 - 看遠看近都清晰,激光老視手術來幫您

12月8日,由北京地區副總院長張豐菊教授親自操刀,46歲S先生在北京愛爾新力眼科進行了LBV激光老視矯正手術。   2021年,S先生到院瞭解近視手術,檢查完畢後,因擔心後續的老視問題,暫時放棄了近視手術的想法。   時隔4年,S先生已出現明顯老視症狀,近距離閲讀、手機使用等日常場景常需反覆摘戴眼鏡,為工作生活帶來明顯困擾。為此,再次來到北京愛爾新力眼科尋求個

工作效率 , 大數據 , MDT , 數據倉庫

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luckyliang - 四、企業級夜鶯集羣部署之時序數據庫VictoriaMetrics篇

目標:部署組件各2個,做高可用,組件:vmstorage、vmselect、vminsert 按照企業級標準設置參數 步驟: 操作系統設置主機名、進程數限制、依賴包安裝、源、關閉防火牆、對時等。 下載,解壓,不要編譯安裝,已經是二進制的文件。 創建用户 做成systemd服務管理。 啓動 測試 機器列表 • 節點1:192.16

VictoriaMetrics , 夜鶯 , 雲計算 , 時序數據庫 , 雲原生

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時光機3號 - istio和feign

Feign的使用優化和抽取方式的服務構建。 一、Feign的抽取使用方式 將Feign的Client抽取為獨立模塊,並且把接口有關的POJO、默認的Feign配置都放到這個模塊中,提供給所有消費者使用。 項目結構如下: cloud-demo (父工程) feign-api

User , spring , 雲計算 , istio和feign , 雲原生 , ci

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向量檢索 - 如何通過HTTP API插入或更新Doc

本文介紹如何通過HTTP API向Collection中插入或更新Doc。 説明 若調用本接口時Doc Id已存在,則等同於更新Doc;Doc Id不存在,則等同於插入Doc。 若調用本接口時不指定DocId,則等同於插入Doc,DashVector會自動生成Doc Id,並在返回結果中攜帶id信息。

向量檢索 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , AI , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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sysin - Windows Server 2019 中文版、英文版下載 (2025 年 12 月更新)

Windows Server 2019 中文版、英文版下載 (2025 年 12 月更新) Windows Server 2019 x64 Version 1809 (updated Dec 2025) 請訪問原文鏈接:https://sysin.org/blog/windows-server-2019/ 查看最新版。原創作品,轉載請保留出處。 作者主頁:sysin.org

windows , 服務器 , 應用程序 , server , Windows Server

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sysin - Windows Server 2016 中文版、英文版下載 (2025 年 12 月更新)

Windows Server 2016 中文版、英文版下載 (2025 年 12 月更新) Windows Server 2016 x64 Version 1607 (updated Dec 2025) 請訪問原文鏈接:https://sysin.org/blog/windows-server-2016/ 查看最新版。原創作品,轉載請保留出處。 作者主頁:sysin.org

windows , 服務器 , 應用程序 , server , Windows Server

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sysin - Windows Admin Center 2511 發佈 - 適用於所有環境的 Windows Server 遠程管理工具

Windows Admin Center 2511 發佈 - 適用於所有環境的 Windows Server 遠程管理工具 Windows Admin Center is your remote management tool for Windows Server running anywhere—physical, virtual, on-premises, in Azure, o

windows , 服務器 , azure , server , Windows Server

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在自然語言生成中的可控性研究與應用實戰

(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在自然語言生成中的可控性研究與應用實戰/center) 引言: 嘿,親愛的 Java 和 大數據愛好者們,大家好!我是CSDN(全區域)四榜榜首青雲交!自然語言生成(NLG)技術正掀起人工智能領域的新一輪變革 —— 從智能客服自動應答,到新聞稿件批量生成,NLG 已深入內容生產、智能交互的每個角落。但當我們嘗試讓機

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , Java大數據 , JAVA

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u_14767244 - 面向 Agent 的高併發分析:Doris vs. Snowflake vs. ClickHouse

數據價值的不斷升級,是過去三十年來數據庫演進的核心驅動力。而 AI 的崛起,將這一需求推向新的高度:數據不僅要能被“看”到,更要能被“理解”和“創造”——這一點已在基於大語言模型(LLM)為核心的代碼生成、智能對話等應用中得以驗證。 這一背景下,由自主 AI 智能體(Agent)驅動的分析已成為典型範式。 智能體能夠獨立推理、實時分析數據,甚至主動觸發行動。這意味着分析模式正從被動報

執行引擎 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , apache

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愛看C語言的BK - MySQL 21天學習計劃 - 第九天:數據修改語句(INSERT、UPDATE、DELETE)

數據修改語句概述 經過前八天的學習,我們已經掌握瞭如何從數據庫中查詢和檢索數據。但在實際應用中,數據庫不僅需要"讀"數據,更需要"寫"數據。今天我們將學習MySQL中的三大數據修改語句——INSERT(插入)、UPDATE(更新)和DELETE(刪除),這些操作能幫助我們實現對數據庫內容的增刪改功能。 注意:數據修改操作直接影響數據庫中的實際數據,錯誤的操作

數據 , 數據庫 , AI寫作 , aigc , 基本語法

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Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第七天:機器學習入門

📚 今日目標 理解機器學習基本概念和分類 掌握數據預處理與特徵工程 學習監督學習基礎算法 瞭解無監督學習方法 掌握模型評估與驗證技術 🤖 第一部分:機器學習基礎 1.1 機器學習概述 # 機器學習是讓計算機從數據中學習規律的方法 # 主要類型: # 1. 監督學習:有標籤數據 # 2. 無監督

隨機森林 , 決策樹 , 數據 , AI寫作 , aigc

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騎着蝸牛去上班 - ThinkPHP8 Redis-queue隊列使用指南

H2HI 朋友們好久不見,近期又要開始更新了,先帶來一篇如何使用thinkphp8如何使用think-queue包的教程,來實現Redis的隊列使用 第一步:安裝topthink/think-queue包--composer composer require topthink/think-queue 注意,確保您的php已經安裝了redis擴展並且redis服務也啓

composer , redis , yyds乾貨盤點 , php , 後端開發

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愛跑步的香蕉_cKtiNz - AI面試智能體:重構招聘邏輯,破解傳統招聘痛點

AI面試智能體:重構招聘邏輯,破解傳統招聘痛點 在人才市場競爭加劇的當下,傳統招聘面臨諸多困境:崗位需求多變、候選人流動頻繁、面試官標準不一、技術面複用成本高,核心痛點集中在“篩不完、問不準、選不對”,招聘“漏斗”存在嚴重的漏人、漏信息、漏判斷問題。AI面試智能體的出現,從根本上改變了這一現狀,通過技術革新補齊傳統招聘短板。 一、核心突破:讓面試判斷從“憑感覺”到“靠科學” 傳統面試易

人工智能

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u_15500998 - GreatSQL MGR三節點基於時間點恢復

GreatSQL MGR三節點基於時間點恢復 前言 本文將介紹DDL模擬誤操作數據庫後,怎麼恢復到誤操作時間點? 解決方案:利用binlog偽裝master實例(搭建偽主從複製環境),讓複製應用binlog停留在具體時間點對應的gtid上。 方案可以幫助客户在發生DDL事故時快速恢復數據到誤操作之前,避免進一步的損失。 文章分為三個階段: 自行準備一套Gr

MySQL , 數據庫 , SQL

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天翼雲開發者社區 - CDN加速圖片內容審核原理

本文分享自天翼雲開發者社區《CDN加速圖片內容審核原理》.作者:周****鶴 由於CDN系統同時服務成千上萬的客户,對系統性能要求較高,在CDN系統上做內容審核要求實時高效,故採用了異步資源審核及上報封禁的機制。 具體流程如下: 內容審核流程:用户發起請求到邊緣節點,首次請求資源miss回源,源站返回圖片內容後吐給用户,中心節點在收到完整數據後給內容中心發送請求的url/網關ip,內容中心去指定

網絡安全

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over_50 - OceanBase學習筆記

OceanBase分佈式數據庫-海量數據 筆筆算數 OceanBase數據庫視頻中心 OceanBase seekdb_AI 原生混合搜索數據庫_AI 搜索數據庫_AI 數據庫 關鍵字: OMS、MyCat2、數據遷移與同步、 ⚠️ 注意事項 🎯 TLDR

MySQL , 搜索 , 數據庫

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