常用日志解决方案实践与学习_日志方案_scl、
一个功能完善的日志系统是企业在日常产品、项目开发中是必须的,接触过bug fix的同学应该深有体会一份记录详细完善的日志能提升的小笼包,之前参与项目架构技术会的时候,谈论到了日志技术的选型及实现,鉴于对该方面还不太熟悉,决定需要花时间学习实践一下,拿着常见成熟的轮子跑一跑…学习分析下原理…一、利用中间件Canal来记录操作日志原理分析canal实践二、通过文件形式记录日志操作人如何记录操作日志如何与系统日志分开基于注解如何生成可读的日志方案基于AOP注解日志实现原理分析三、ELK日志解决
标签:学习javakafka日志logjmeter 入门到精通_墨瑶_165
一、jmeter 介绍1、jmeter是什么?jmeter:是Apche公司使用Java平台开发的一款测试工具。2、jmeter 用来做什么?接口测试 性能测试 压力测试(优势) 数据库测试 Java程序测试 (因为本身就是Java语言编写的)3、优点开源免费 支持多协议 (http,tcp...) 轻量级 功能强大4、缺点无法验证JS程序,也无法验证页面UI,所以必须要和 selenium 配合来完成web2.0应用的测试二、jmeter 安装二、jm
标签:测试工具软件测试学习压力测试学习系统编程No.4【环境变量】_今天还要努力
一文带你搞懂环境变量,和进程总结
标签:学习linuxbashchatgpt的原理 第二部分_程序猿阿存
三、GPT-2自从 Bert 炸街后,跟风效仿的改进模型也就越来越多了,比如 albert、roberta、ERNIE,BART、XLNET、T5 等等五花八门。最初的时候,预训练任务仅仅是一个完形填空任务就可以让语言模型有了极大进步,那么,很多人就想,给 LLM 模型出其它的语言题型,应该也会对模型训练有极大的帮助。想要出语言题型不是很简单么,什么句子打乱顺序再排序、选择题、判断题、改错题、把预测单字改成预测实体词汇等等,纷纷都可以制定数据集添加在模型的预训练里。很多模型也都是这么
标签:学习开发语言人工智能chatgpt网络chatgpt的原理 第一部分_程序猿阿存
前言这两天,ChatGPT模型真可谓称得上是狂拽酷炫D炸天的存在了。一度登上了CSDN热搜,这对科技类话题是非常难的存在。不光是做人工智能、机器学习的人关注,而是大量的各行各业从业人员都来关注这个模型,真可谓空前盛世。我赶紧把 OpenAI 以往的 GPT-n 系列论文又翻出来,重新学习一下,认真领会大规模预训练语言模型(Large Language Model)的强大之处。可能很多深度学习相关从业人员的感受和我一样,大家之前对 LLM 的感受依然是,预训练+finetune,处理下
标签:chatgpt学习人工智能深度学习零基础想转行学习Python,该如何学习,有学习路线分享吗?(2023年给初学者的建议)_Python蛋糕
Python属于一种面向对象、解释性的高级语言,它如今在众多领域都被应用,包括操作系统管理、Web开发、服务器运维的自动化脚本、科学计算、桌面软件、服务器软件(网络软件)、游戏等方面,且Python在今后将被大规模地应用到大数据和人工智能方面。今天,笔者和大家讨论的话题是零基础编程学Python应该怎么学,以及为什么要学Python?
标签:python学习pycharmPython零基础python入门DC-1 靶场学习_f0njl
练习一下工具使用。
标签:学习linux【并发编程学习篇】ReentrantLock设计思想剖析_Java学习者柯十一
ReentrantLock是一种基于AQS框架的应用实现,是JDK中的一种线程并发访问的同步手段,它的功能类似于synchronized是一种互斥锁,可以保证线程安全。可中断可以设置超时时间可以设置为公平锁支持多个条件变量与 synchronized 一样,都支持可重入。
标签:学习javajvm【BBuf的CUDA笔记】八,对比学习OneFlow 和 FasterTransformer 的 Softmax Cuda实现_just_sort
这篇文章主要学习了oneflow的softmax kernel实现以及Faster Transformer softmax kernel的实现,并以个人的角度分别解析了原理和代码实现,最后对性能做一个对比方便大家直观的感受到oneflow softmax kernel相比于FasterTransformer的优越性。我目前处于尽可能去理解oneflow的一些优秀的cuda实现的阶段,做一些知识储备,同时也调研和学习下相关的一些优化库的的cuda kernel。
标签:学习oneflow深度学习CS224W课程学习笔记(四):node2vec算法原理与说明_submarineas
DeepWalk可以说给大家带来了全新的思路,其意义远不止实验结果那么简单。理论上,对于任何图数据,或者是由关系型数据抽象出来的图数据,都可以利用DeepWalk得到Embedding,而且算法简单,易于扩展到大规模数据上;更为重要的,这启发了后续的研究者进行了更加深入的研究。node2vec的作者针对DeepWalk不能用到带权图上的问题,提出了概率游走的策略,并使用AliasSampling进行采样,该算法在之后会尝试讲解,这里主要提及一下它的创新点。
标签:学习深度学习node2vecPython|Pymol的安装_DrugPython
Pymol的安装
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[计算机网络(第八版)]第一章 概述(学习笔记)
标签:计算机网络学习网络Go高质量编程与性能调优-学习笔记_SwithunH
Go高质量编程与性能调优学习笔记,内容包括编码规范、性能优化建议、pprof的使用、性能调优案例
标签:学习golang后端Java学习笔记 --- 正则表达式_乌云不要说话
想灵活运用正则表达式,必须了解其中各种元字符的功能,元字符从功能上大致分为:1、限定符2、选择匹配符3、分组组合和反向引用符4、特殊字符5、字符匹配符6、定位符。
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