“鸡蛋不能放一个篮子里”,如何确保千亿数据万无一失?

博主头像 副本机制(Replication),是指分布式系统在多个节点间保存有相同数据的冗余,即副本(Replica/copy)。当出现某一个节点的数据丢失时,可以从副本上读取到数据。数据副本是分布式系统中解决数据丢失问题的唯一手段。 合适的做法并非以机器作为副本单位,而是将数据划分为合理的数据段,以数据段为 ...

一款带有AI功能的markdown工具

博主头像 大家好,我是晓凡。 写在前面 关注晓凡的同学都知道,晓凡是一名程序员。 平常有空的时候会写写博客,将一些技术干货或者踩过的坑分享给大家。 和我一样写技术博客的小伙伴都知道,平常素材来源太杂: 脑子里突然而来的灵感 群里的一张梗图 随手的一张截图 读书看到的一段文字 浏览GitHub看到的一段优秀代码 ...

2025 PHP 开发者必看得 25 个容易犯的常见错误 90% 的开发者都踩过

博主头像 2025 PHP 开发者必看得 25 个容易犯的常见错误 90% 的开发者都踩过 前言 PHP 发展到今天,新特性层出不穷,最佳实践也在不断更新。写出干净、高效、好维护的代码,对每个 PHP 开发者来说都很重要。 这篇文章总结了 PHP 开发中最容易踩的坑,以及对应的解决方案。 不管你是刚入门还是已 ...

FFmpeg原始帧处理-滤镜设置视频宽高比

博主头像 本文为作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/leisure_chn/p/19089092 1. 视频宽高比的概念:SAR, PAR, DAR 播放器在播放视频时需要保持播放的图像和信源物体宽高比例一致,不一致就会导致图像变形。比如墙上挂有一个正圆形时钟,经摄像机采 ...

【GitHub每日速递 250915】3 个宝藏开源项目:超长语音合成、算法学习库、自托管软件导航,开发者速收

原文:【GitHub每日速递 250915】3 个宝藏开源项目:超长语音合成、算法学习库、自托管软件导航,开发者速收 VibeVoice:挑战传统TTS,最长90分钟多角色语音合成神器来袭! VibeVoice 是一个长对话文本转语音模型的开源项目。简单讲,它能将连续的文本内容自然地转换成语音,支持 ...

[MCP][02]快速入门MCP开发

博主头像 前言 很多文档和博客都只介绍如何开发MCP Server,然后集成到VS Code或者Cursor等程序,很少涉及如何开发MCP Host和MCP Client。如果你想要在自己的服务中集成完整的MCP功能,光看这些是远远不够的。所以本文及后续的MCP系列文章都会带你深入了解如何开发MCP Clie ...

Django过时了吗?从ASGI到AI时代的思考

博主头像 前言 本文本来只是 DjangoStarter v3.2.1 新版本发布博客里的一段思考,不过越写越长,干脆拆分成一篇独立的文章得了。 “Django 过时了吗?” 这是一个几乎每天都能在论坛、Reddit 或知乎上看到的问题。 但仔细想想,这个问题的背后并不是“Django 变烂了”,而是技术 ...

[MCP][01]简介与概念

博主头像 简介 MCP(全称为Model Context Protocol,模型上下文协议)是一种面向大模型交互过程的通用上下文协议标准。其核心目标在于为模型构建一个结构化、可控、可扩展的语义执行环境,使语言模型能够在统一的上下文管理体系下进行任务调度、工具调用、资源协作与状态保持,从而突破传统Prompt ...

推荐系统中负采样策略及采样偏差的校正方法

博主头像 推荐系统中负采样策略的剖析与实践 摘要 (Abstract) 负采样(Negative Sampling)是训练基于隐式反馈的现代推荐系统的核心技术。通过为观测到的正样本构建高质量的负样本,模型能够学习到用户的个性化偏好。然而,负采样的策略并非一成不变,其选择与推荐系统的阶段(召回、排序)、用户行为 ...

使用PySide6/PyQt6实现程序启动画面的处理

博主头像 在 PySide6 / PyQt6 或其他 GUI 程序中,启动画面主要有以下几个作用:提升用户体验,当主程序初始化需要几秒钟时,如果界面一直空白,用户可能以为程序没响应;品牌展示,常见做法是在启动画面上放置 公司 Logo、应用图标、版本号、版权信息;程序架构上的过渡,启动画面在主窗口创建前显示,... ...

【光照】Unity[经验模型]和[物理模型]

博主头像 BRDF模型发展与应用:从理论到UnityURP实现 本文系统梳理了BRDF模型的发展历程,从1971年Bouknight的Lambert漫反射模型,到1982年Cook-Torrance基于微表面理论的突破,最终形成现代PBR渲染体系。重点解析了BRDF的核心理论,包括微表面理论、能量守恒和菲涅尔... ...

大模型基础补全计划(四)---LSTM的实例与测试(RNN的改进)

PS:要转载请注明出处,本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷。 环境说明 无 前言 本文是这个系列第四篇,它们是: 《大模型基础补全计划(一) 重温一些深度学习相关的数学知识》 https://www.cnblogs.com/Iflyins ...

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