导语：通过调用API来管理CKafka主题信息，添加或删除主题白名单。 一、创建主题 1....retentionMs 否 Int 消息保留时间，单位：ms，当前最小值为60000ms。...segmentMs 否 Int Segment 分片滚动的时长，单位：ms，当前最小为86400000ms。...retentionMs 否 Int 消息保留时间，单位：ms，当前最小值为60000ms。...segmentMs 否 Int Segment 分片滚动的时长，单位：ms，当前最小为86400000ms。
检验结果为ok表明服务正常启动。 curl -s "127.0.0.1:6060/health" # 启动服务 ./open-falcon start transfer # 停止服务 ..../open-falcon monitor graph 2.配置文件 部署完graph组件后，请修改transfer和api的配置，使这两个组件可以寻址到graph。..."maxIdle": 4 //MySQL连接池配置，连接池允许的最大连接数，保持默认即可 }, "callTimeout": 5000, //RPC调用超时时间，单位ms "...实例列表 "graph-00" : "127.0.0.1:6070" } } } 4.Api（query） 1.进程管理 # 启动服务 ....请确保api组件的graph列表 与 transfer的配置 一致。
摘要：数据库权限管理对大家都很熟悉，然而怎么做好数据库权限管理呢？在本文中将详细介绍 Nebula Graph 的用户管理和权限管理。...在这篇文章中将详细介绍 Nebula Graph 的用户管理和权限管理。...Console 、API 和 Web Service 被统称为 Client API。...阻挡操作，并返回错误信息至 Client API。...Account 权限内的结果。
引言：为什么记忆管理是AI系统的生死线当前大模型应用的致命瓶颈在于上下文窗口限制。...当对话轮数超过GPT-4 Turbo的128K上限，或本地部署模型仅支持4K上下文时，系统面临两难抉择：遗忘早期关键信息导致逻辑断层（如用户说“按上次方案处理”）突破长度限制带来的指数级计算成本增长本文将深入解析...history.append({"user": user_input, "assistant": ai_response})✅ 优势：零信息损失，实现成本低 ❌ 致命缺陷：对话超过50轮时API...model.encode(text) collection.add(embedding=embedding, document=text) 性能对比：百万级记忆检索延迟 ms...知识图谱（Knowledge Graph）# 使用py2neo构建记忆图谱 graph = Graph() graph.run("CREATE (u:User)-[:HAS_PREFERENCE
ms级别水平。data flow+event sequence。 流数据更真实地反映了我们的生活方式，传统数据架构是基于有限数据集的离线处理。...Lambda架构 用两套系统（批处理，保证结果正确性+流处理，实时计算结果），同时保证延迟和结果准确（校验结果）。 缺点：重复造轮子，维护。...API（dynamic tables）、DataStream API（streams、windows）、ProcessFunction API（events、state、time） 4.支持事件时间（...运行时的组件 组件：作业管理器（Job Manager）、任务管理器（Task Manager）、资源管理器（Resource Manager）、分发器（Dispacher） （1）Job Manager...（2）Task Manager Flink中的工作进程，每个Task Manager包含一定数量的插槽（Slots，线程运行的资源），插槽限制了Task Manager能够执行的任务数量。
MobileNet、DenseNet属于典型的Memory-bound型模型； Compute-bound：表示模型的计算强度超过了平台限制（Imax），能够100%利用平台算力。...另一部分可采用其他框架实现，如MXnet或PyTorch，并建议使用C++ API实现，以确保更高效的Runtime执行； Custom Plugin：不支持的Op可通过Plugin API实现自定义，...(pb_graph_def, outputs, precision_mode, max_batch_size): trt_graph_def = trt.create_inference_graph...12.4ms 8.4ms 7.4ms FP16 28.2ms 16.9ms 10.9ms 8.1ms INT8 8.1ms 6.7ms 4.6ms 4ms 2080ti FP32 16.6ms...Discrimination-aware Channel Pruning [9]； 全局方式的、通过训练期间对BN层Gamma系数施加L1正则约束的Network Slimming [10]； 全局方式的、按Taylor
我所知道的一个项目，API自动化100来个case. 业务场景也不复杂，就是对一些API返回做一些数据上的 smoke验证。 你猜它的代价是多大。 两个人花一年全职来写并维护，跑起来需要2小时。...（对于这个结果，我这里只能呵呵了，贵公司真有钱！）...，测试结果由两部分构成，Statistcs（性能统计）和Call Graph（调用关系图）： ?...表头Name显示被调用的模块或者函数；Call Count显示被调用的次数；Time(ms)显示运行时间和时间百分比，时间单位为毫秒（ms）。 2.点击表头上的小三角可以升序或降序排列表格。...image Call Graph（调用关系图）： Call Graph（调用关系图）界面直观展示了各函数直接的调用关系、运行时间和时间百分比，见下图。
Log Viewer：打开\关闭日志输出框 Log Level：设定运行输出日期的等级 SSL管理器：导入外置的SSL管理器，用于更好的管理证书。...生成概要结果 图形结果 JSR223 Listener 邮件观察仪 Response Time Graph 保存响应到文件 Simple Data Writer 用表格察看结果 BeanShell...通过Aggregate Graph 我们可以看到表格显示的结果与图形结果，看着挺复杂，其实稍微翻译一下就知道，绝大多数都是对图形的设置。...（默认为水平） Column label selection 按结果标签过滤 Title 在图表的头部定义图表的标题 Graph size 根据当前JMeter窗口大小的宽度和高度计算图形大小...参数解释 Interval (ms) X轴间隔的时间（以毫秒为单位） Sampler label selection 按结果标签过滤。
(260, 'r') matrix.static_graph(260, 'b') matrix.static_graph(260, 'p') # 显示图案和颜色 matrix.moveable_graph...50))+" "+str(int(50))+" "+str(int(80))+" "+str(int(50))+" "+"m-1") # 飞往挑战卡：以当前挑战卡为中心点，然后飞行xyz这个地点，cm是单位...(260, 'r') matrix.static_graph(260, 'b') matrix.static_graph(260, 'p') # 显示图案和颜色 matrix.moveable_graph...I2C(0, scl=Pin(26), sda=Pin(27), freq=400000) tof = RMTTToF(i2c) print(tof.read()) while True: pass 结果是一个...I2C(0, scl=Pin(26), sda=Pin(27), freq=400000) tof = RMTTToF(i2c) while True: print(tof.read()) 输出结果了
style={{ color: 'red' }} /> ✅ 改用useMemo缓存2️⃣ 善用记忆化HooksHook 适用场景 记忆对象 useMemo 复杂计算结果缓存值类型...→ 150ms8% useTransition32% 150ms → 20ms 组件懒加载 41% 首屏加载快2.3x 22% —— 终极优化：内存管理与渲染模式进阶...TD A[性能数据采集] --> B{关键指标} B --> C[FPS波动] B --> D[组件渲染耗时] B --> E[API请求时间] B --> F[内存占用率] A -->...ID哈希分桶（实验组10%，对照组90%）数据埋点：采集关键性能指标与业务转化率效果分析：使用T检验验证优化方案显著性结果分析矩阵：优化方案 首屏时间↓点击率↑ 内存泄漏率↓ 虚拟列表...├─ 是 → Context/状态管理库 └─ 否 → 常规记忆化方案 终极性能追求：零成本抽象理想架构特征：组件渲染：自动按需更新（类似Solid.js细粒度响应）状态管理：不可变数据+原生代理实现
按照上面的内容添加第一个写扇区的次数监控，接下来按下面的内容添加共6个内容。 ? ...内容介绍 名称: {#DISK_NAME}磁盘读的次数 键值: disk.status[{#DISK_NAME},read.ops] 单位: ops/second 储存值:差量(每秒速率) 名称: {...}磁盘读的毫秒数 键值: disk.status[{#DISK_NAME},read.ms] 单位: ms 储存值:差量(每秒速率) 名称: {#DISK_NAME}磁盘写的毫秒数 键值: disk.status...[{#DISK_NAME},write.ms] 单位: ms 储存值:差量(每秒速率) 名称: {#DISK_NAME}读扇区的次数 键值: disk.status[{#DISK_NAME},read.sectors...zabbix3 Cannot create graph: graph with the same name "Disk IO" already exists 在监控项中选择上面添加的6个监控项。 ?
项目背景与挑战1.1 开发背景随着AIGC技术爆发，我们团队决定开发一款多模型支持的AI图片生成器，主要解决以下痛点：不同AI模型的参数规范不统一生成结果难以系统化管理缺乏企业级的安全水印方案全球用户访问延迟高...(包含中国大陆)，真正实现全球化部署一站式配置，简化了运维复杂度选择EdgeOne配置界面如下：2.2 架构设计我们采用了"静态资源+API分离"的架构模式：graph LR A[用户] -->...filteredPrompt;}3.3 前端用户界面基于Next.js 14和Tailwind CSS构建的响应式界面：提示词编辑器：支持历史记录和模板参数调节面板：直观调整生成参数画廊组件：展示和管理生成结果用户积分系统...API，减少请求次数使用GraphQL优化数据获取智能缓存：对相似提示词的生成结果进行缓存实现渐进式加载策略预生成热门模板：分析用户常用提示词预生成热门模板图片并缓存4.3 性能测试结果我们使用WebPageTest...开发过程全记录7.1 工具调用规范实践graph LR G[需求分析] --> H[工具选择] H --> I[参数验证] I --> J[执行调用] J --> K[结果验证]
; float fontHeight = y2 - y1; float fontSize = fontHeight; // 初次估计先用文字区域高度作为文字字体大小，后面再做调整，单位为..., iformat); byte[] arr = new byte[ms.Length]; ms.Position = 0...; ms.Read(arr, 0, (int)ms.Length); ms.Close();...即在生成结果前加上 "data:image/jpeg;base64," + base64 字样。...方法理论上可以无限填充，但考虑实际效果，对文本内容的长度还是要有一些限制，以达到比较理想的显示效果。 感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
[Nebula Graph 源码解读系列｜客户端的通信秘密——fbthrift] 概述 Nebula Clients 给用户提供了多种编程语言的 API 用于和 Nebula Graph 交互，并且对服务端返回的数据结构进行了重新封装...type PoolConfig struct { // 设置超时时间，0 代表不超时，单位 ms。...管理连接： 连接池内维护了两个队列，空闲连接队列 idleConnectionQueue 和使用中的连接队列 idleConnectionQueue，连接池会定期检测过期空闲的连接并将其关闭。...会检查空闲连接队列中是否有可用的连接，如果有则直接返回给 Session 供用户使用；如果没有可用连接并且当前的总连接数没有超过配置中限定的最大连接数，则新建一个连接给 Session；如果已经到达了最大连接数的限制...连接会将客户端的请求发送到服务端并将其结果返回给 Session。 用户使用示例 返回数据结构 客户端对部分复杂的服务端返回的查询结果进行了封装并添加了接口，以便于用户使用。
在这种模式下，即使输入requires_grad=True，每个计算的结果都将是requires_grad=False。当使用enable_grad上下文管理器时，此模式没有效果。...，管理autograd分析器状态并保存结果摘要。...use_cuda (bool, optional) – 启用CUDA事件的计时以及使用cudaEvent API。给每个张量运算增加大约4us的开销。...32.048ms 200pow 27.041ms 27.041ms 200PowBackward0...9.727ms 55.483ms 100torch::autograd::AccumulateGrad 9.148ms
降级 关闭整个流程中非核心部分，保证主流程能稳定执行（详细见后文） 限流 限制单位时间内的请求量，超过的部分直接返回错误 （详细见后文） 系统运维 灰度发布 通过线上流量观察代码变更带来的影响 故障演练...统一处理不同端的认证和授权，为后端服务屏蔽掉认证细节 黑白名单限制 出口网关 部署在应用服务和第三方系统之间，对调用外部的api做统一的认证、授权、审计以及访问控制 API网关实现/选型考虑 「性能」...对系统单位时间请求量做限制 对单接口单位时间请求量做限制 对单个客户端单位时间内请求量做限制 如何进行限流？...「时间窗口算法」 固定窗口 限制单位时间的流量，比如限制1秒1000次请求，超出部分拒绝服务。...实现可参考ratelimit 「令牌桶算法」 请求处理前需要到桶中获取一个令牌，如果桶中没有令牌就触发限流策略 桶中按一定速率放入新令牌，比如限制1s访问次数1000次，那每隔(1/1000)s=1ms
操作模式 支持两种原生的操作模式： influx命令行工具，类似mysql命令行工具，可以方便的执行管理、运维、调试性质的操作。...支持SELECT语句、GROUP BY语句、INTO语句、正则表达式、SHOW语句、数据库管理语句、保留策略管理语句、DROP语句、持续查询、丰富的函数和数据运算符等。...SLIMET是对分组个数进行限制，LIMIT是对记录数进行限制。 3.7 OFFSET ? ? 类似于分页功能。 3.8 SOFFSET ? 对分组进行分页啦。...infludDB支持的时间单位有： ns 纳秒 u 微妙 ms 毫秒 s 秒 m 分钟 h小时 d天 w周 3.9.1 相对时间 可以通过now()函数实现相对当前服务器本地时间的数据查询，now()函数以当前服务器本地时间作为值...通过”内存使用量/内存使用率=总内存“可以只到两台服务器都是8G内存 与 或 异或 & 按位与 | 按位或 ^ 按位异或 select value&10 from cpu 3.12函数
推荐的制作工具有：MS Excel、Apple Numbers、Amcharts、AnyChart、Highcharts、jChartFX、plot.ly、R Graph、Zing Chart。...可是请记住，相关性并非因果关系，也有可能存在另一个变量在影响着结果。...点示地图共有两种：一对一（每点代表单一计数或一件物件）和一对多（每点表示一个特定单位，例如 1 点 = 10棵树）。...树形图通常用于表示家庭关系和血统、分类学、进化科学、计算机科学与数学等，也是企业和组织的管理工具。...可是，日历格式并没有严格规定，所以市面上有各式各样不同的设计，只要能以时间顺序显示日期或时间单位便可。
：可用于集群控制、状态监控、动态推流管理 二、适用场景分析 应用场景 特性需求 SRS 的支持方式 互动直播课堂 低延迟、浏览器直接播放 WebRTC / HTTP-FLV，支持浏览器播放无需 Flash...HTTP-FLV、WebRTC 支持拉流并转封装、输出为 HTTP-FLV / WebRTC 多端直播平台 RTMP 推流 + 多协议播放 同时支持 RTMP/HLS/FLV/WebRTC 云录播系统 自动按时间/按段录制...DVR 模块支持本地录制和时间切割 集群分发 高并发、边缘分发优化 支持边缘模式 + 负载均衡（Nginx/自定义） 三、SRS 架构简图与协议支持 graph LR A[推流客户端(OBS/...{ enabled on; listen 8080; } ❗ 推流鉴权/限制 IP 开启限制后，错误配置将导致推流失败： vhost __defaultVhost__ { security...考察维度 SRS 支持情况 多协议兼容 ✅ 全面支持 RTMP / HLS / WebRTC 等 低延迟性能 ✅ WebRTC/FLV 延迟在 300ms 内 部署复杂度 单机简单，集群需配置较多 社区活跃度
Tips：每个模型都有最大上下文长度限制（比如 GPT-3.5 是 4096 tokens，GPT-4 可达 32768 tokens），包括你的 Prompt + 输出内容都不能超过这个限制。...提高模型对长文本的理解和处理能力 Prompt分布的工作流程是： 拆分：将长文本按一定规则拆分成多个chunk 处理：对每个chunk进行单独运行Prompt，生成中间结果 整合：将所有中间结果合并，生成最终的输出...LangChain Memory 在处理大模型记忆的时候，直接管理上下文较为复杂，因为大模型由于Token的限制无法记住所有的对话，这里就可以引入 LangChain 这种长期记忆的管理方法。...它使得 AI 模型能够： 与外部系统交互（如数据库、API） 执行计算、查询数据、获取实时信息 做出基于工具返回结果的决策 Tips：它是构建智能代理（Agent）、自动化流程和增强型 AI 应用的关键技术...拆分：由于大模型的上下文长度限制，需要将文档按段落或其他策略（如按特殊分隔符、标题等）进行拆分。 向量化处理：对拆分后的文档片段进行向量化处理。
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