本文内容基本来自下面的链接。用于详细解释为什么 Oracle PDML 操作后，commit/rollback 之前，不允许读操作。主要解释见标红部分。大意：PDML 的实现方式是，多个线程启动独立的事务做更新，然后用一个两阶段提交来提交所有事务，从而实现 PDML 大事务的提交。有点类似一个应用层方案。Parallel DMLThe Oracle documentation limits the

SeekDB目前尚不支持MacOS原生运行，但可通过Docker镜像体验。该工具处于概念演示阶段，提供流畅的体验和丰富的SDK接口，但需增强AI能力（如支持更多自定义模型和嵌入函数）及多媒体数据处理功能。安装步骤包括：1）通过Docker运行SeekDB；2）在容器内安装Python3和pip3；3）安装pyseekdb及相关依赖库。整体而言，SeekDB为开发者提供了便利的开发界面，但仍需完善功

<br />原文：http://hi.baidu.com/liaimin/blog/item/07f1fdfa521ff0dbb58f315f.html<br /> <br /> <br />在以前的文章中，我曾经引用过一篇端口重用与端口独占程序设计。但是，后来我发现其中有一点写的不清楚，为清视听，善意为作者添加一点.setsockopt()中的第四个参数是端口重用与否的标志，为1则可重用，否则，

当 switch 的取值 “比较连续” 的情况下，编译器会使用 jump table 技术来优化 switch 的执行。当连续性很差的时候，优化效果不佳。

RDTSC 是 x86 中最为轻量级的计时方案，虽然它不甚精确坑很多，但特定场景下依然好用。海光的 lscpu flags 中支持 RDTSC，本文通过一个简单 benchmark 来看海光的 RDTSC 实现效率（还不错）。

摘要：大模型本质是无状态的，其连续会话能力由外部Agent维护上下文实现。Agent负责编排流程、调用工具和管理交互状态，而大模型仅返回决策结果（文本或工具调用指令）。上下文工程是核心挑战，涉及短期/长期记忆管理、向量检索等技术，以解决对话爆炸问题。数据库领域的AI需求（如embedding）主要服务于高效上下文检索。

引文位置：https://www.trainy.ai/blog/gpu-utilization-misleading。相关概念是通过 ChatGPT 迅速学习总结而成。

/* Copyright (C) 2000-2003 MySQL ABThis program is free software; you can redistribute it and/or modifyit under the terms of the GNU General Public License as published bythe Free Softwar

<br />Google在上千个节点上查询内存中的数据并合并结果，其中最严重的问题之一就是：死亡查询(Query of Death)<br /><br />一个查询可能导致一个程序失败，失败的原因可能是程序bug或者其它因素。这意味着一个单独的查询有可能导致整个集群崩溃。这对于可用性和响应时间来说都是不好的，因为重新恢复成千台机器的运行时环境需要较长时间。因此，将这样的查询称为死亡查询。新的查询不

不过，浙江是考两次取最大，不是很有代表性。另外，从这个图也可以看出，湖北的高分区段竞争其实非常不激烈，大部分人都只是分母而已。这和浙江形成了巨大的区别，一种可能性的猜想：湖北地区发展极不均衡，仅仅大城市才容易出高分，广大农村地区的普高孩子都是分母。而浙江经济发达，各个地区都教育的投入要高得多，所以竞争更加激烈。江苏只公布到462分以上的，但从表格趋势基本也能窥见一二，和浙江更像。下图根据 2024