我们学习再多的理论知识，不如一次生产实践中遇到一次问题带来的收获多。当然这里分享的如有错误还望指出，只有这样才能不断的进步。Java OOM 基础篇：常见的OutOfMemoryError 场景二 : GC overhead limit exceeded 问题详解 | HeapDump性能社区。
* 无意侵犯原作者版权，仅学于大众，回馈于大众。* 如果平台或者作者认为本人本帖存在侵权或者冒犯，请发邮删贴！！！最近想自己写一个“傻瓜式”的前端页面生成器，其中有一个想法，就是让未来的用户可以自己更改页面内标签的大小尺寸和位置，通过鼠标就可以完成。因为我本身是写java后端的，对前端的了解是有限的。同时，感觉磨前端也比较浪费时间。所以就直接在网上找了一些前端大佬的文献来看了（参考）。抱歉，前面的调整大小存在位置微跳的bug,已经修复！
已配置vue.config.js中的proxy代理，前端本地环境仍然请求后端出现跨域报错。
前言在Verilog中如何给一个多位的变量（如123bit）赋值呢?不能连续写123个1吧，此时需要位拼接运算。一：位拼接运算符的定义1：{}位拼接运算符用于将两个或多个信号拼接起来，表示一个整体的信号，如下：a = {b[5],b[4:0]}意思为 b的最高位b[5]和b的低五位拼接起来，组成的a为6位,相当于：a = {b[5],b[4],b[3],b[2],b[1],b[0]}2：即把某些倍号的某些位详细地列出来，中间用逗号分开，最后用大括号括起来表示一个整体信号，例如：
高通平台 MSM8953 充电 PMI8952 LINUX_ANDROID_LA.UM.5.6 充电及电量计驱动调试
Docekr三剑客之 Docekr compose
期货合约（英语：Futures contract），简称期货（英语：Futures），是一种跨越时间的交易方式。买卖双方透过签订合约，同意按指定的时间、价格与其他交易条件，交收指定数量的现货。通常期货集中在期货交易所，以标准化合约进行买卖，但亦有部分期货合约可透过柜台交易进行买卖，称为场外交易合约。交易的资产通常是商品或金融工具。双方同意购买和出售资产的预定价格被称为远期价格。未来的指定时间 - 即交付和付款发生时 - 称为交货日期。因为它是标的资产的函数，期货合约是衍生产品。
QTP(UFT)12.02
通常情况下，如果你在pom文件中添加了github的repository的话，会在maven的仓库会显示，下述是我自己添加的两个GitHub远程的maven仓库。如果项目下载不下来并且上述也没有你配置的远程的github的仓库url的话，很有可能你的settings.xml文件出现了问题。右击项目->maven->open ‘settings.xml’刷新后远程的依赖可以通过连接访问，但是该依赖在项目中下载不下来。我的就是因为settings的文件配置出错了。在需要引用的项目的POM文件中配置。
搜狗输入法安装
在写业务代码时，很多时候需要保证数据存储在不同中间件中的一致性。以笔者为例，就遇到了需要将mysql中已存储的数据转存到etcd中，同时还要考虑到并发场景下如何保证数据最终一致性的问题。从中我们可以分析出，产生这个问题的本质原因是因为服务A1、A2、B1和B2没有共用一块物理内存，这也是微服务拆分的必然结果。
认证介绍需掌握的技能先决条件学习路径考试必备***认证介绍参加AZ204考试，可以获得AZ-204: Azure Developer Associate认证。参加此考试的考生是云开发人员，他们将参与从需求定义和设计到开发、部署和维护的所有开发阶段。 他们与云数据库管理员，云管理员和客户合作以实施解决方案。考生应精通 Azure SDK、数据存储选项、数据连接、API、应用程序身份验证和授权、计算和容器部署、调试、性能调整和监视。考生应具有 1-2 年的专业开发经验和 Microsoft A
作者：SallyopenGauss是一款开源关系型数据库管理系统，采用木兰宽松许可证v2发行。openGauss内核早期源自PostgreSQL，深度融合华为在数据库领域多年的经验，结合企业级场景需求，持续构建竞争力特性。同时openGauss也是一个开源、免费的数据库平台，鼓励社区贡献、合作。今天无意看到恩墨开源团队发布了openGauss新的容器镜像，此版本镜像还支持创建主从复制的openGauss高可用集群。本篇文件记录快速部署的主从复制的openGauss高可用集群的过程以及中间遇到的问题，希
生产者同步发消息，在收到kafka的ack告知发送成功之前一直处于阻塞状态
与传统的学习率 schedule 相比，在最好的情况下，该 schedule 实现了巨大的加速（Smith 称之为超级收敛）。然后，这个周期的长度应该略小于总的 epochs 数，并且，在训练的最后阶段，我们应该允许学习率比最小值小几个数量级。一个比较好用的经验是，batch 大小加倍时，学习率也要加倍。当使用 torch.utils.data.DataLoader 时，设置 num_workers > 0，而不是默认值 0，同时设置 pin_memory=True，而不是默认值 False。
