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1、(单选题)针对不同的堆空间,Java提供了不同的回收器,下面哪个垃圾回收器作用在老年代(D) A、 Serial B、 Parallel Scavenge C、 ParNew D、 CMS
本文为第四范式质量部工程效能负责人,霍格沃兹测试学社特邀嘉宾山治老师关于测试开发工程师技能成长的精彩分享。进阶学习文末加群。 前言 大家好,我是山治老师,目前在第四范式质量部中负责工程效能方向的工作。我在这家公司有 4 年多的时间了,刚来的时候整个质量部加上我
一、计算1.1 创建弹性伸缩的流程创建伸缩配置:1、登录管理控制台,2、 选择“计算 > 弹性伸缩 > 伸缩实例”。 3. 单击“创建伸缩配置”。 4. 在“创建伸缩配置”页面,填写弹性伸缩配置信息,您可以选择使用已有云服务 器规格为模板或者使用新模板。 创建弹性伸缩组: 1.
一、基础 1.基础数据类型及应用 1.1 基本类型 数据类型 默认值 大小(字节=8位) 声明 正负边界 byte 0 1 byte a
com/question/28672304扩展阅读二:造成国内这么严重的无偿加班的情况的原因是什么?求职者甚众,就业压力大。这造成了资强劳弱的局面,雇员失去了很多讨价还价的筹码,也使得雇主可以变相压榨员工,毕竟雇员在劳务交易中处于劣势;中国目前的情况,缺乏实质性的工会。这样就无法
Gauss松鼠会2021年度盘点 时光似箭,岁月荏苒,转眼,已告别2021年进入了2022年。在过去的一年中,Gauss松鼠会举办了很多活动,非常感谢大家一直以来的支持与鼓励。打开2021年的记忆,让我们一起回顾过往,砥砺前行!2021年,Gauss松鼠会联合合作伙伴(openG
Java 集合以 ArrayList、LinkedList、HashSet、TreeSet 和 HashMap 等组件为核心,构筑了强大而灵活的数据结构体系。这些组件精心设计以满足不同的性能和功能需求,如 ArrayList 的动态数组支持快速随机访问,而 LinkedList
在数字化转型的浪潮中,云原生技术以其独特的优势成为了企业创新发展的强大引擎。为了助力开发者们更深入地理解云原生,掌握其实践精髓,华为云DTSE将通过一个实践案例,介绍云原生技术改造方案。融合运用华为云高阶服务,助力企业应用云原生改造,提升系统弹性能力,探索云原生实践新路径。 直播链接:https://bbs
2023_金砖_省赛 2023JZ_S_YT.pdf 2023BRICS_FS_11_CS.pdf 2023JZ_S_YT A模块:OpenStack 平台部署与运维(30分) 业务场景: 某企业拟使用OpenStack搭建一个企业云平台,用于部署各类企业应用对外对内服务
一、 目的目前,国内的大数据测评多由客户自己进行PoC,测试用例差异性虽有一定差异,但主要的测试方法和用例相对集中,包含大数据产品的基准性能、产品的可靠性、安全性、兼容性、易用性等方面。而大量重复性的PoC测试,对厂商来说,耗费了极大的成本;而对于客户来说,自己组织PoC除
hi, 大家好,如今几乎所有大厂都将容器和K8s列入未来的战略重心,K8s可能将成为下一代分布式操作系统,今天分享一篇很经典云原生文章(万字雄文),希望可以帮大家彻底了解到底什么是云原生。本文是一篇云原生的关键知识科普,希望给大家提供一扇云原生的“窗户”,传达三个目标:1、透过窗
第三方平台能力。DC3功能设计,定位目标:可伸缩:水平可伸缩的平台,构建使用领先的 Spring Cloud 开源技术;容错:没有单点故障弱,集群中的每个节点是相同的;健壮和高效:单一服务器节点可以处理甚至数百成千上万的设备根据用例;可定制:添加新的设备协议,并注册到服务中心;跨平台:使用
写在前面 嗯,准备考 cka证书,报了个班,花了好些钱,一定要考过去。 这篇博客是报班听课后整理的笔记,适合温习。 博客内容涉及: pod的健康检测,服务可用性检测 Service的创建,服务发现,服务发布Ingress等 生活的意义就是学
写在前面 嗯,准备考 cka证书,报了个班,花了一个月工资,好心疼呀,一定要考过去。 这篇博客是报班听课后整理的笔记,适合温习。 博文内容涉及 docker ,k8s; 写的有点多了,因为粘贴了代码,所以只能分开发布 本部分内容涉及k8s多
确定性能调优范围 性能因素 多个性能因素会影响数据库性能,了解这些因素可以帮助定位和分析性能问题。 系统资源 数据库性能在很大程度上依赖于磁盘的I/O和内存使用情况。为了准确设置性能指标,用户需要了解集群部署硬件的基本性能。CPU,硬盘,磁盘控制器,内存和网络接口等这些硬件性能将显著影响数据库的运行速度。
人工智能大模型之开源大语言模型汇总(国内外开源项目模型汇总) Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型,是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它能够学习到自然语言的语法和语义,从而可以生成人类可读的文本。 所谓"语言模型",就是只用来处理语言文字(或者符号体系)的
相互引用时的死锁问题,如果说两个 shared_ptr 相互引用,那么这两个指针的引用计数永远不可能下降为0,也就是资源永远不会释放。它是对对象的一种弱引用,不会增加对象的引用计数,和 shared_ptr 之间可以相互转化,shared_ptr 可以直接赋值给它,它可以通过调用 lock 函数来获得shared_ptr。
有的人想把它用一些名词来区分人工智能的不同发展阶段,有专家问我,你的看法怎么样?我建议不要用新词,用新词往往说不清,很麻烦,有的人说现在是弱人工智能,以后是强人工智能,也有人说现在叫增强智能(Augmented Intelligence)也是 AI……概念太多说不清,还是简单一点,「我们正在通往真正
有的人想把它用一些名词来区分人工智能的不同发展阶段,有专家问我,你的看法怎么样?我建议不要用新词,用新词往往说不清,很麻烦,有的人说现在是弱人工智能,以后是强人工智能,也有人说现在叫增强智能(Augmented Intelligence)也是 AI……概念太多说不清,还是简单一点,「我们正在通往真正