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RetrySQL是一种创新的Text-to-SQL技术，通过在训练数据中注入"错误-修正"推理链条，使小参数量模型具备自我纠错能力。该技术通过推理步骤生成、重试数据制备和模型持续预训练三个步骤实现，显著提升了模型在BIRD和SPIDER等基准测试中的性能。1.5B参数的RetrySQL模型表现接近甚至超过部分大模型，为小参数量模型的工业化应用开辟了新路径，重新定义了AI编程开发的训练范式。
摘要：自动化测试失败是软件测试中的常见痛点，研究表明60%的项目因高维护成本而中断（Gartner 2025）。本文基于ISTQB标准，系统分析失败根源：环境配置问题（30%）、脚本脆弱性（25%）、维护不足（20%）等，并提出分层解决方案。通过容器化技术、POM设计模式优化短期修复，结合DevTestOps文化和AI工具实现长期预防。案例显示，系统化改进可使失败率从25%降至3%，显著提升测试效
本文介绍了英雄联盟符文预设功能的实现方案。该功能通过提供常用符文搭配预设，帮助新手玩家快速上手，降低学习成本。文章详细阐述了预设数据的结构化设计，包括主副系选择和适用场景描述。页面采用卡片式布局展示预设信息，包含醒目的名称、主副系路径和描述文字，形成清晰的视觉层次。样式设计上采用圆角卡片、金色标题和合理的间距，确保良好的用户体验。预设数据基于游戏经验总结，如"电刑法师"适合爆发
RAG 全称是 Retriеval-Augmented Generation（检索增强生成），它是一种结合了信息检索与文本生成的技术架构。简单来说，就是让大模型在回答问题前，先去“查阅资料”，然后基于查到的内容进行回答。工作流程：用户提问 → 向量检索 → 拼接提示 → 生成回答。这种模式有效缓解了大模型“胡说八道”（幻觉）的问题。
Fail-fast 是一种程序设计理念，指的是在程序执行过程中，如果遇到错误或异常状态，系统会立即停止或抛出异常，而不是继续执行下去。通过这种机制，程序可以在问题发生的初期阶段迅速暴露出潜在的错误，避免在后续的操作中引发更严重的问题或导致数据不一致。如错误通常在集合被遍历时出现修改操作时抛出，就是一个fail-fast机制。
《混沌工程中的定时实验技术研究》摘要 本文探讨了混沌工程中定时实验的技术实现与行业实践。随着分布式系统复杂度提升，定时实验成为故障预防的关键手段，其技术框架包含实验编排引擎、无损流量调度和自动熔断机制三大支柱。文章详细分析了实验编排的四层架构和动态爆炸半径控制等创新点，提出了测试团队四阶段演进模型。通过金融行业案例展示了68%的故障发现率提升效果，并展望了与AIops融合的前沿方向。研究指出，定时
本文介绍了一套基于Redis+Redisson的高性能分布式编码生成方案，解决了传统数据库自增ID的性能瓶颈和分布式唯一性问题。该系统支持自定义编码规则，包含时间、流水号、随机字符等多种占位符，通过Redis自增保证分布式唯一性，并采用Redisson分布式锁防止并发冲突。系统实现了多级缓存、异步持久化等优化策略，支持定时重置流水号，具备数据库兜底机制确保数据安全。该方案已在实际生产环境中验证，兼
热门排行页实现要点 核心功能： 显示评分最高的动漫排名列表 支持多种筛选条件（综合/播出中/即将上映等） 分页加载更多内容 技术实现： 使用列表布局而非网格，突出排名序号 通过路由参数接收筛选条件和标题 状态管理与分页加载逻辑复用 自定义AnimeListItem组件显示排名和详情 处理分页加载时的排名序号计算 设计亮点： 可复用页面结构，通过参数展示不同类型排行 完整的加载状态管理（初始/加载更
季度动漫页实现要点 核心功能 动态显示季度标题（如"2024年春季"） 两列网格展示动漫卡片 滚动分页加载 空状态处理 关键技术 使用路由参数(year/season)获取季度信息 季节名称中英文映射转换 分页状态管理(loading/loadingMore/hasMore) 智能数据加载(首次加载替换/追加加载合并) 优化细节 防重复请求检查 函数式状态更新 可选链操作符安全
本文介绍了在React Native for OpenHarmony项目中实现帮助中心页面的过程。主要内容包括： 数据准备 - 使用FAQ数组存储常见问题及解答 交互实现 - 使用useState管理展开/收起状态，一次只展开一个问题 列表渲染 - 通过条件渲染优化性能，添加图标和动画效果 样式设计 - 采用圆角卡片、分层背景等现代UI风格 联系方式 - 实现点击拨打电话功能，包含工作时间提示 该
摘要：C#中将异步方法同步执行的核心是阻塞等待Task完成。推荐使用GetAwaiter().GetResult()而非.Result或.Wait()，前者能避免死锁且直接抛出原始异常。适用场景包括控制台程序、后台服务和启动初始化，但严禁在ASP.NET请求、UI线程等高并发场景使用。本质是架构妥协方案而非设计目标，基础库应配合ConfigureAwait(false)使用。正确使用时稳定可控，错
摘要 本文介绍了一个电商App订单列表页面的设计与实现。重点讲解了订单状态管理（待付款、待发货、待收货、已完成、已取消）的处理方式，通过配置对象(statusMap)集中管理状态标签和颜色。页面采用Tab筛选不同状态订单，订单卡片显示核心信息（订单号、状态、前2件商品），超过2件商品时显示提示。文章还分享了状态转换逻辑、性能优化考虑（如不使用useMemo的原因）以及UI交互设计思路（如只显示部分
本文介绍了动漫角色列表页的实现，重点处理了嵌套数据结构和声优信息展示。页面功能包括展示角色头像、名称、类型及优先显示日语声优，点击卡片可跳转至角色详情。数据结构采用嵌套形式，角色信息包含在character字段中。状态管理包括动漫ID、标题、角色列表和加载状态。数据加载使用可选链处理空值，错误处理不中断页面显示。角色卡片渲染优先显示日语声优，并通过find方法实现"优先取A，否则取B&q
凌云时刻编者按：利用缓存做性能优化的案例非常多，从基础的操作系统到数据库、分布式缓存、本地缓存等。它们表现形式各异，却有着共同的朴素的本质：弥补CPU的高算力和IO的慢读写之间巨大的鸿沟。...
2019年5月，华为云发布全球首个基于自研ARM架构的分布式缓存鲲鹏Redis，搭载华为LibOS+华为编译器+安全容器引擎三项黑科技，在保证Redis强劲高性能外，还降低客户30%的使用成本，真正实现了好用不贵的普惠型分布式缓存Redis产品。本文从技术视角解读华为云鲲鹏Redis是如何通过数据中...
同一个Redis源码包，Centos编译正常通过可使用，麒麟V10编译Redis报错 /usr/bin/ld: cannot find -latomic。2、使用Redis最新7.2.X源码包在服务器编译，编译正常，可直接使用。1、使用在Centos下编译通过工程包，使用麒麟V10服务器部署。执行文件时，提示无法执行二进制文件。操作系统：麒麟V10SP2。CPU属性：ARM、鲲鹏。
在这些软件产品中，思腾合力SCM人工智能云平台底层基于思腾合⼒⾃主研发的调度系统，完成了对 TensorFlow、PyTorch、 Paddlepaddle、MindSpore、jittor 等常⽤框架的集成，支持市场主流计算卡的资源调度，具备良好的扩展性和兼容性。同时以最⾼的效率执⾏深度学习、机器学习等科学模型训练，缩短模型开发周期。1、思腾合力SCM人工智能云平台：Sitonholy Clou
【代码】【信创】麒麟v10鲲鹏处理器安装redis。
等核心技能，下面详细拆解 LLM 大模型技术知识图谱。提供 GPU 的计算和存储能力，国外厂商 NVIDIA 英伟达提供的 A100、H100等 GPU，国内厂商华为昇腾 910、昆仑芯 R100 等 GPU。Transformer 神经网络架构（Embedding、编码器、多头注意力机制、前馈网络、残差网络、解码器等技术）是大语言模型的灵魂，业界顶级的大模型在 Transformer 架构的基础
从芯片（鲲鹏）到操作系统（KylinOS），从数据库到运行时环境，中国技术栈已具备完整的生产力支撑能力！# 指定ARM架构镜像标签docker pull --platform linux/arm64 redis:6-alpine。docker run --rm arm64v8/alpine uname -m# 应输出 aarch64。# 安装基础编译库sudo apt install kylin-
大模型部署与训练有本质区别，部署需高性能、低延迟和高吞吐等特性。推理引擎作为桥梁，将训练好的模型转化为生产状态。部署方式有两种：一是使用开发框架如魔塔、huggingface，灵活但并发性差；二是借助推理框架如vllm、SGLang，可提升并发和处理能力。部署前需确定硬件平台，再选择合适的推理引擎和模型。理解推理引擎有助于在有限资源中进行极致优化，提升资源利用率。
本文针对高并发场景下的奖励发放系统提出了一套完整的解决方案。通过Resilience4j实现接口限流、熔断保护，使用RocketMQ进行异步削峰处理。核心创新点包括：1）基于Redis分布式锁+数据库唯一索引的双重幂等保障；2）结合MQ重试和定时补偿的双重容错机制；3）支持可重复领取的动态bizId生成策略。系统采用最终一致性设计，通过记录状态（PENDING/SUCCESS/FAILED）+异步
阿里搞了新的推理模型？🌟本地跑不动 QwQ？快用，免费运行满血火力全开！🌟作为一名开发者/科研党/数据极客，你是否经历过这些崩溃瞬间？本地跑个Transformer模型，风扇狂转宛如直升机起飞🛩️点下训练按钮，眼睁睁看着进度条像蜗牛散步🐌想试新框架却发现显卡显存又双叒叕不够了💥别让硬件成为创意的枷锁！CNB——你的云端算力救星已上线！
本文介绍了分类动漫页的实现，重点讲解了分页加载和组件复用。页面采用双列网格布局展示分类下的动漫列表，支持滚动到底部自动加载更多数据。通过封装 AnimeCard 组件实现卡片复用，提升开发效率。文章详细解析了状态管理、数据加载、条件渲染等核心逻辑，并分享了 FlatList 配置的最佳实践。项目地址：https://atomgit.com/nutpi/Rn_openharmony_AnimeHub
Redis 是一款高性能的开源内存数据库，支持多种数据结构，常用于缓存、会话存储、消息队列等场景。以下是 Redis 的基本使用指南，涵盖安装、连接、核心数据结构及常用命令。一、安装与启动 Redis1. 安装（以 Linux 为例）2. 启动 Redis 服务3. 连接 Redis 客户端使用 redis-cli 工具连接服务端：# 连接本地默认服务（host=127.0.0.1，port=63
验证码防刷校验为了避免验证码重复发送，可以引入redis将验证码缓存起来；发送验证码，先去缓存中查，如果有，判断时间，确保60s之后才能再次发送验证码；如果没有，就可以发送；验证码的再次校验，使用redis将验证码缓存起来，并设置过期时间，如果验证码匹配成功，就立即删除缓存；key->sms:code:15825826017value->45678_当前时间（System.curren
需求：一定时间内禁止重复发送邮件。
前几天的实战中，我们的对话记录都保存在内存（RAM）中，程序重启即丢失。今天是 Day 6，我们将引入工业级缓存数据库 Redis，配合 LangChain Community 的 RedisChatMessageHistory 组件，彻底解决记忆丢失问题。本文将手把手教你使用 Docker 快速部署 Redis，并重构代码实现 Session 级别的持久化存储，让 Project Echo 真正
1、引言传统意义上的IM群聊，通常都是像微信这样的500人群，或者QQ的2000人群（QQ有3000人群，但那是单独收费的，也就意味着它并非无门槛标配，能用上的人并不多）。自从国外某号称“世界上最安全的IM”搞出万人群聊之后，万人群迅速被国内的使用者们接受。伴随着移动互联网的发展，即时通讯服务被广泛应用于各个行业（以经不再局限于传统IM社交应用领域），随着业务快速发展，传统百人、千人上限的群聊已经
文章详解如何用Java+Redis构建企业级私有知识库(RAG)，解决AI幻觉问题。通过不到150行代码，实现文档摄入、检索和生成三个核心环节，利用Redis Vector作为向量数据库，结合LangChain4j框架，实现高效的企业级私有知识库。文章包含技术选型理由、代码实现细节及企业级落地避坑指南，让DeepSeek等AI模型能够基于企业私有数据提供精准回答。
Redis 内存管理机制深度解析：从架构到优化实践 本文全面剖析Redis内存管理机制，主要内容包括： 内存架构全景：详细解析数据内存、进程内存和缓冲内存的组成结构 分配机制剖析：深入讲解Jemalloc分配器原理及碎片处理方案 淘汰策略详解：对比8种内存淘汰策略，重点分析LRU/LFU算法实现 配置监控指南：提供maxmemory配置建议和内存监控命令 优化实战建议：通过数据结构优化和大对象拆分
2025年度报告以及我的思考
收藏功能实现总结 本案例实现了电商App的收藏功能，核心要点如下： 全局状态管理：使用Context统一管理收藏数据，确保商品详情页、收藏列表页和个人中心的数据同步更新。 数据结构设计：收藏项包含完整商品信息+收藏时间，实现列表秒开展示，避免重复请求。 关键功能实现： 添加收藏：去重检查+时间戳记录 取消收藏：简单filter过滤 收藏状态判断：使用some方法快速检查 收藏列表优化： 空状态友好
本文介绍了个人中心页面的实现方案，重点讲解了状态管理和菜单组件的封装。主要内容包括： 功能设计：个人中心包含统计卡片、我的内容、发现和其他功能入口，采用分组菜单形式展示。 状态管理： 使用发布订阅模式实现全局状态管理 封装收藏和历史记录功能，包括添加、删除、查询等方法 通过不可变数据操作确保状态更新正确触发 React Hook封装： 实现useStore Hook统一管理状态 利用useStat
控制平面与数据平面分离SDN控制器架构南向接口与北向接口OpenFlow协议基础NFV与传统网络设备的区别VNF（虚拟网络功能）类型业务链（Service Chaining）概念网络自动化工具（Ansible、Puppet、Chef）API与编程接口意图驱动网络（Intent-Based Networking）
storcli则用于管理硬件RAID卡。
Redis内存碎片处理实战：配置优化与效果验证 Redis作为高性能内存数据库，内存碎片问题会严重影响其性能表现。本文通过实战演示Redis内存碎片的处理过程，包含配置优化和效果验证。 内存碎片问题分析 现象：Redis逻辑内存与物理内存占用差异大 关键指标：mem_fragmentation_ratio>1.8即需干预 危害：内存浪费、性能下降、OOM风险 自动碎片整理方案 Redis 4
Elasticsearch核心知识摘要 Elasticsearch作为分布式搜索引擎，其核心优势在于解决大数据量下的高效查询问题。通过倒排索引机制，ES显著提升模糊查询性能，尤其适合电商等需要快速检索的场景。集群管理采用ZenDiscovery模块实现Master选举，通过节点排序和投票机制确保一致性，并设置minimum_master_nodes参数预防脑裂问题。 文档处理采用独特的两阶段机制：
若想把 Redis 的响应延迟控制在毫秒甚至微秒级，务必先用 redis-cli --intrinsic-latency 测出宿主机的基线，再通过 Latency Monitor、Slow Log 锁定耗时点；生产环境严禁使用 KEYS 等 O(N) 指令，可用 MGET/Lua/Pipeline 批量操作降低 RTT。注意 Redis 单线程特性，大键或批量过期会阻塞主循环；对慢查询可放到只读副
本文介绍了如何在本地Redis中实现近似向量搜索（KNN），而不依赖外部向量数据库。通过HuggingFace模型生成384维向量，利用RediSearch的HNSW索引能力，结合go-redis v9完成端到端流程。内容包括环境准备、连接Redis、创建索引、生成文本嵌入、执行KNN查询和聚合统计，并对比了Hash和JSON两种存储方式的关键差异。适用于需要在本地实现高效向量检索的场景。
我在同一台机器上同时启动 Ragflow 和 Dify 时，出现了 Redis 容器冲突的问题。表现为：当两个服务都启动后，其中一个服务的 Redis 容器会被删除，导致该服务无法正常访问。占用了主机的 6379 端口，那么其他容器不能再映射到主机的 6379 端口，但。容器将容器内部的 6379 端口映射到了主机的 6379 端口。容器只暴露了容器内部的 6379 端口，但没有映射到主机端口（目
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