大模型，大家都很熟悉了，工作和生活中都很常用，大模型表现出的强大的生成能力，让人惊叹，它是怎么做到这一点的呢？我对这一点很好奇，所以就深入了解了一下，搜到了一本讲：从零实现大模型的书<<从零构建大模型>>，现在市面上都有销售，大家可以买来看看。这本书是从解析文本，准备语料开始，然后按照transformer架构，从零开始实现了一个类GPT。

k8s，作为目前最流行的容器编排中间件，大家应该都听说过，很多公司也都在用，但基本都是运维在管理k8s，开发人员一般涉及不到，开发人员只需要写业务代码，然后运维人员负责制作镜像，然后用k8s拉取镜像，启动容器，对外提供服务，这一套，现在都是自动化的，但是我觉着作为业务研发，也应该要清楚这一套流程的实现机制，这样在出问题的时候，可以多一些排查的思路，而不是只能干等着运维同事排查。接下来，我就以一个p

原因是：matplotlib使用的字体列表中默认没有中文字体。我们可以在文件中手动指定matplotlib使用的字体。然后清除一下matplotlib的缓存。之后再重新执行，就不会乱码了。

使用最新版的kubeadm部署一个最小版的k8s集群，只有一个master和1个worker，这种部署方式，不满足高可用，仅限于本地学习使用，不可以放到生产上用，先看一下文章的目录。

在事务A开启事务，未提交事务时，事务B开启了事务，执行了查询操作，此时事务B读取的就是数据库的一个快照。这说明，事务B读到了事务提交的insert语句，然后将其name字段改为了aaaaaa，所以"可重复读"隔离级别并没有解决insert的幻读问题，同理update、delete也是一样的。但是事务B如果执行update、delete、insert，这就不是快照读了，而是当前读，读取的是表最新的数

所以我们要通过mysql的其他表查询这个大事务的详情，尤其是大事务的sql语句，进而知道是在做什么业务。大事务的特点是执行时间长，长期占有锁不释放，导致其他想操作同一行数据的线程阻塞，如果客户端设置了超时时间，超时后，客户端进行重试，又会申请一个mysql线程，然后再阻塞，最终会造成整个mysql库的线程枯竭，整个mysql库不可用，危害极大。至此，我们就得到了大事务的sql语句，接下来，可以根据

先说答案吧！synchronized是可重入锁。可重入锁的关键是：同一个线程重复请求由自己持有的对象时，可以请求成功而不会发生死锁。在网上看见一个例子，感觉不错。我自己试了一下，可以证明synchronized是可重入锁子类package cn.org.test;/*** *****************************************************...

最近在和客户端做联调工作，需要经常抓包分析请求。此时就需要一个抓包工具，windows上比较常用的有charles和fiddler，那mac上有没有好用的抓包软件呢？同事推荐了whistle，上午搞了搞，可以成功抓包了，觉着很方便，所以记录一下，希望可以帮到有抓包需求的小伙伴。我这篇文章主要参考的whistle官方的文档，我觉着它写的不清晰，我重新整理了一下，如果觉着我写的不清晰，可以移步官网wh

回顾一下整个排查过程,有几个点说一下1)、写方法一定要注意动态的情况,比如此例中,数据后期增长的情况,不能只考虑当时的数据。2)、有个疑问,就算对象不可达了,正常来说也可以从MAT里看到点相关东西才对,但是翻了很久,啥也没看到,MAT的使用还要再看看,感觉是遗漏了细节3)、还有个疑问,虽然对象确实很大,但是可以回收,那rancher上看到的内存为啥还会这么高呢?这也是一个疑问点,需要找时间了解一下

这个问题，我们可以从另一个角度看。什么样的对象不会被回收？援引《深入理解java虚拟机》中的一段叙述。关于对象不会被回收，业界一共有两种说法？1 .引用计数算法2 .对象可达性算法下面分别说明：引用计数法的意思是，给对象添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它时，计数器就加1，当引用失效时就减1，当对象的引用计数器等于0时，就代表对象需要被回收了。这种算法判断对象是否应该被回收时的效率...