负载均衡在分布式系统中为了让平均响应时间最低、系统吞吐量最大，需要把外部请求均衡的发送到各个服务器。最简单的均衡算法是Round-Robin（轮转算法），该算法的特点简单来说就是：谁都别急，都有份，一个个来。该算法虽然简单，但十分实用。绝大多数情况都可以采用Round-Robin算法，实现简单，性能还稳定。但该算法有一个缺点：它假设了每个请求消耗的资源是相等的，而实际应用中不同请求对资源的需求

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

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

除了使用 Typora 作为 markdown 编辑器，Visual Studio Code 也是一个非常不错的选择，令人惊喜的是，它也支持从剪贴板粘贴图片到 markdown 里，并且直接把图片保存到指定位置。DailyNotes 是我使用过的最优秀的日常笔记管理工具，为它配置一个好的 markdown 编辑器，可以大幅提升效率。设置方法来源：https://www.cnblogs.com/xb

Tesseract概述Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。数年以后，HP意识到，与其将Tesseract束之高阁，不如贡献给开源软件业，让其重焕新生－－2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并求诸于Go

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。

摘要：云服务收费推荐两种模式：1）打包收费（如按CU/CREDIT计费），客户友好但需精准定价；2）成本明细收费（如CPU/磁盘单独计费），透明但增加客户理解成本。切忌将需独立调整的资源捆绑收费（如CPU+磁盘套餐），这会限制客户灵活性。错误捆绑通常源于试图隐藏复杂性（如日志盘配额），实则损害产品迭代。跨云定价差异（如AWS跨AZ流量费）进一步增加收费策略复杂性。（149字）

云服务器无感替换的核心在于平衡技术架构与服务策略。需通过弹性设计实现机型迁移时连接不中断，同时定义合理的SLA标准（如为付费/免费客户设置不同可用性阈值）。技术上可采用IP漂移、热迁移或容器化方案；运营上需建立新老机型过渡机制，及时淘汰低效客户。Snowflake的架构设计值得借鉴，关键是在保证服务质量的前提下，让用户完全感知不到底层资源变更。

一些分布式数据库在这个方面就很吃亏，多副本，为了追求高可靠，就自然要把副本放到多个 AZ 中，这样一来，计算流量就很容易在多个 AZ 之间来回蹿，费用蹭蹭涨。所以啊，云原生的数据库，还是 Snowflake 玩得溜，卡了一个非常好的位，把这些乱七八糟的需求全部绕过了，一个 AZ 管够。那么，如果你在设计产品的时候，就需要时时刻刻把网络这件事情放在心上，最好，每一次查询涉及到的机器都不要跨 AZ。甚

BYOC（自带云）是小厂商在云数据库领域的一种过渡方案，允许客户利用大企业的云资源折扣降低成本。尽管BYOC能帮助小厂商以更优惠的价格部署数据库，但它存在信任风险（需远程运维客户环境）、长期价值有限（厂商壮大后折扣优势消失），以及难以与云平台低价服务竞争等缺陷。这种中间态既无法像私有化部署那样安全，也不如SaaS模式便捷，主要吸引价格敏感但需求复杂的客户，长远来看并非理想的产品形态。