HTML5学堂（码匠）：图片的展示是一个网站中最吸引人的区域，除了图片本身的内容精彩以外，常常还会有各种各样的展示形式。而对于前端开发来说，一个精美的图片展示效果也往往是需要花费很多时间来构思的，所以
为什么要用内存池？首先，在7 * 24h的服务器中如果不使用内存池，而使用malloc和free，那么就非常容易产生内存碎片，早晚都会申请内存失败；并且在比较复杂的代码或者继承的屎山中，非常容易出现内存泄漏导致mmo的问题。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/75091283
表示与 轴、 轴相交，且与 轴截距为 、与 轴截距为 的直线
If Handheld device implementations are 32-bit:
对于CUDA的内存问题，那就可以使用torch.cuda.memory_stats()来看他的内存使用情况：
在一个有序数组中找中位数，但需要支持再数组中添加新的元素。本来是有序里的，可以很轻易就查到中位数，但如果添加新数字后，不一定有序。如果先对数组排序，那代价就比较大了，每次排序时间复杂度O(n*log(n))，看discuss发现了一种很巧妙的解法，可以把添加数据的时间复杂度降低到O(log(n)) ，查询中位数O(1)。 这里我们需要用到优先队列，java里有现场的优先队列。准备两个优先队列，large里存比中位数大的数，small里存比中位数小的数。加入现在有n个数，large里存最大的n/2个数，很容易理解。但small里怎么存最小的n/2个数？ 这里有个很巧妙的地方，把数组里数取负存到small里，small优先队列里其实存的是数组中取负后最大的n/2个数，不就是原数组中最小的n/2个数吗？需要特别考虑到n位奇数时，large里存了n/2+1个数，small里存了n/2个数（其实多余的一个也存small里）。算中位数的时候，如果n为奇数，直接从large里去第一优先级的就好了，如果n是偶数，从large和small里各取一个求平均，注意small里取出的数要取负变换之后才能用。 代码如下，
orion是一个做IO测试的小巧工具，可以测试随机读写，模拟混合负载等。 在oracle 11g已经自带包含了这一工具，无须额外的安装了，为IO方面的测试带来了不少的便利。 当然如此简单的小工具我在使用时还是碰到了些小问题。简单总结一下。 首先是使用orion,直接提示依赖链接库的问题 [oracle@db117 bin]$ orion orion: error while loading shared libraries: libclntsh.so.11.1: cannot open shared obj
给定一个链表以及一个目标值，把小于该目标值的所有节点都移至链表的前端，大于或等于目标值的节点移至链表的尾端，同时要保持这两部分在原先链表中的相对位置。
经过了线程池，连接池的作用，内存池也就好理解了。内存池是专门使用数据结构将内存分配的任务交给内存池，不用每次分配内存的时候都自己使用 malloc 之类的。
由于HTML代码的格式太乱，于是我便想跟换为 Markdown 的形式，然后我借鉴了 Jrotty 的代码。但是 Jrotty 的代码没有达到我想要的效果，于是我折腾了半天，最后写的差不多了，却发生了可怕的事情……
在周二我给精算师上的5小时机器学习速成课结束时，皮埃尔问了我一个有趣问题，是关于不同技术的计算时间的。我一直在介绍各种算法的思想，却忘了提及计算时间。我想在数据集上尝试几种分类算法来阐述这些技术。
关键字 enum可以将一组具名的值的有限集合创建为一种新的类型，而这些具名的值可以作为常规的程序组件来使用，这种新的类型就是枚举类。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/74859614
σ ′ (z_j^L )$,其他的元素均是 0。注意,这个矩阵通过一般的矩阵乘法作用在
如果输入一个数组，让你求中位数，这个好办，排个序，如果数组长度是奇数，最中间的一个元素就是中位数，如果数组长度是偶数，最中间两个元素的平均数作为中位数。
这里解释前面碰到的LARGE_INTEGER结构。与可能的误解不同，64位数据并非要在64位操作系统下才能使用。在VC中，64位数据的类型为__int64。定义写法如下：
这个话题有点哲学，我们很难去给美下定义，因为每个人对美的定义不同，得到的答案也不一样。在天朝古代历史上，有那么一段时光是以胖妞为美女的，也有那么一段时光是以瘦妞为美的，情人眼里还出西施呢。所以我们把范围收一收，就思考这样一个问题，一坨几何图形，怎么样排列组合是美的，如果你看过阅兵的话，你就会发现，排列的整齐就是美的，一个个方阵、一架架飞机、一排排迫击炮，美啊美啊真美啊。所以我们大致可以认为，排列的整齐的，有规则的，匀称的那它在视觉冲击上就会给人一种美的感受。
2024年2月26日，Mistral AI引领技术前沿，推出了革命性的多语言理解模型——Mistral Large。该模型凭借其卓越的文本理解、生成能力及多语言支持，标志着AI领域一个全新的发展里程碑。Mistral Large的推出，不仅在全球范围内引起了广泛关注，而且其在Azure平台的上线，更是成为技术开发者和AI研究人员热议的焦点。本文将深入探讨Mistral Large的核心技术特性、跨语言能力以及其与Microsoft Azure的合作伙伴关系，旨在为广大技术爱好者和专业人士提供宝贵的见解和分析。
1、首先，你的开发环境允许你写内存池。（不要跟我说你拿着Python来写个内存池哈） 2、其次，多学学开源的/不开源的优秀线程池源码设计，人家是经过千锤百炼的。比如GNU、nginx、STL等。 3、使用内存池的其中一个优点在于确定性高，这对于时间要去苛刻的实时系统来说至关重要。比方说股票系统。 4、malloc是一个通用的内存分配器。就看你怎么理解这三个字了。 5、针对特殊场景甚至可以为重要的线程单独开内存池。 6、内存池可以节省内存，提高缓存命中率。当然，你要是觉得不需要那就不需要咯。
咳咳，这是知乎上的一个议题哈。我看了之后觉得，我不能等明天了，我今天就把nginx的内存池给剖了。
线上multisite环境出现HEALTH_WARN 32 large omap objects，已经bucket auto reshard=false，所以排除是bucket index 所在的shard omap过大引发的问题，官方的给出的告警信息无法定位到具体的object，于是有了下面的排错过程
这里用的固定地址，用的新浪图床，喜欢的话可以自己扩充图片，我这里简短的展示了10个图片！
采用这个公式设置标题： \titleformat*{\section}{\LARGE\textbf} \titleformat*{\subsection}{\Large\textbf} \titleformat*{\subsubsection}{\large\textbf}
颜色是按钮的基础样式之一，通过设置Button 的 type属性，可以实现按钮颜色的变化。
LARGE_INTEGER是union，用于表示一个64位有符号整数值，其他定义如下：
团队将 Mistral Large 在常用基准上的性能与顶尖的 LLM 模型进行比较。涵盖推理和知识，多语言能力，数学与代码能力。
每当打开淘宝，天猫等pc端时，看到心仪的物品时，点击图片时，便呈现出放大的效果。有没有去理解分析它的原理？是不是感觉非常的神奇？当真正地去接触，其实非常好理解。下面一起来学习！
Mistral AI 推出最新Mistral Large模型，性能仅次于GPT 4🤔
周一晚间，Mistral AI 正式发布了「旗舰级」大模型 Mistral Large。与此前的一系列模型不同，这次 Mistral AI 发布的版本性能更强，体量更大，直接对标 OpenAI 的 GPT-4。而新模型的出现，也伴随着公司大方向的一次转型。
Problem 6 Sum square difference The sum of the squares of the first ten natural numbers is： 1 2 +
一周的日子（星期一，星期二，...，星期日），一年的季节（冬季，春季，夏季，秋季）和基本方向（北，东，南，西）都是具有有限值集合的例子。
其定义如下： typedef union _LARGE_INTEGER { struct { DWORD LowPart; LONG HighPart; }; LONGLONG QuadPart; } LARGE_INTEGER;
这道题的思路是原链表拆成两个新的链表再合起来，一个储存比特定值小的，一个储存比特定值大的。首先定义两个的链表 small 和 large，同时再定义两个哑结点，用于更方便地处理头节点为空的边界条件。当传进来的链表头节点不为空则进入循环，遍历整个链表，判断每一个值与特定值的关系，当头节点的值小于特定值时，将其拼接到 small 链表中;当头节点的值大于或等于特定值时，将其拼接到 large 链表中，直到遍历完整个链表，将上边定义的两个链表连起来即为所求。
高并发内存池设计 高并发下传统方式的弊端 在传统C语言中，我们使用malloc、calloc、realloc、free来进行内存的申请分配与释放，函数原型如下。C++中则是new、delete。 void *malloc(size_t size); malloc在内存的动态存储区中分配了一块长度为size字节的连续区域返回该区域的首地址。 void *calloc(size_t nmemb, size_t size); 与malloc相似，参数size为申请地址的单位元素长度，nmem
使用 SCAN 命令对数据库扫描，然后用 TYPE 命令获取返回的每一个 key 的类型。
向单个bucket压测2000W个object，默认设置shard数为16，压测到1800W出现large omap,介绍一下错误定位和如何处理。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】近日，元语智能团队又开源了一个ChatYuan系列大模型：ChatYuan-large-v2，支持在单张消费级显卡、PC甚至手机上进行推理使用。 刚刚，「国产ChatGPT」ChatYuan又发新版本了。 更新的ChatYuan-large-v2不仅支持中英双语，还支持输入输出总长度最长4k。 而这也是继此前PromptCLUE-base、PromptCLUE- v1-5、ChatYuan-large-v1 模型之后，元语智能再次推出大模型方向的研究
AI技术再创新高！近日，零一万物发布了全新千亿模型Yi-Large的中文基准测评结果，总分高达74.29分，刷新了国内大模型的最佳成绩！👏
Nginx（发音同 engine x）是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器，并在一个BSD-like 协议下发行。由俄罗斯的程序设计师Igor Sysoev所开发，最初供俄国大型的入口网站及搜寻引擎Rambler（俄文：Рамблер）使用。
6月25日，有多名开发者收到了来自 OpenAI 的公告，公告中显示，OpenAI 将于7月9日开始封锁来自非支持国家和地区的 API 流量。在 OpenAI 给出的“支持访问国家和地区”名单上（https://platform.openai.com/docs/supported-countries），中国大陆、中国香港等地均未在列。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/76735871
**命令：python mosaic_v2.py -i "D:\image\pic.jpg" -t "D:\image"
这段代码我哩哩啦啦写了三天多，平时都有活今天忙里偷闲想起之前放大镜这个功能写了一半（我是分两块写的， 先是让module就是那个遮罩层能自由的在图片上跟随鼠标走，剩下的就简单了,遮罩层的left、top乘以一个固定系数就是‘放大图片’的left、top）。好了我的思路就是：只需要一张图片，这张图片像素要大一点，先以缩小的方式展示，然后鼠标移上去之后，在右侧有一个div，里面也放着一个src相同的img，只不过这个img不再是缩小的了。ok 这样就够了！
这个通常是proxy_temp目录的owner和group设置不对,导致没有权限
大池是SGA中一块类似于shared pool的区域，但是它的使用又有严格的限制，仅有几种类型和大小的内存能够在这个池中分配。
里面包含了一个robots meta标签和里面的max-image-preview:large。
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