一、用Centos镜像搭建本地Yum源由于安装centos后的默认Yum源为centos的官方地址，所以在国内使用很慢甚至无法访问，所以一般的做法都是把默认的Yum源替换成aliyun的Yum源或者163等国内的Yum源(下文介绍如何配置)。 但是以上的方法都是需要网络的，当没有网络的时候就无法使用了，所以还有一

背景在DBS集群列表更多连接查询死锁中，看到9月22日有数据库死锁日志，后排查发现是因为mysql的优化indexmerge（索引合并）导致数据库死锁。定义indexmerge(索引合并)：该数据库查询优化的一种技术，在mysql5.1之后进行引入，它可以

单体架构下锁的实现方案1\.ReentrantLock全局锁ReentrantLock（可重入锁），指的是一个线程再次对已持有的锁保护的临界资源时，重入请求将会成功。简单的与我们常用的Synchronized进行比较：||ReentrantLock|Syn

低代码开发平台的出现，大大地提高的产品交付效率，但是在协同开发、敏捷迭代的场景下，也暴露出了一些问题。本文将根据不同诉求，渐进式的讨论支持并行开发的各种解决方案。

音视频库里面使用了一些第三方库，比如openssl，libopencoreamrnb等第三方库，如果集成的过程中遇到冲突可以尝试这样修改：1、在BuildSettings中OtherLinkerFlags中把allload去掉；2、如果遇到openssl库

国内外AI大模型层出不穷，训练数据复杂程度更是呈指数级增加。如今，在万亿级参数时代，单个资源池已无法满足大模型训练场景中动辄PB级的数据存储量，对于企业来说，启用多个资源池构成的分布式存储势在必行。

近日，由中国通信企业协会主办的2024中国信息通信业发展高层论坛在北京召开。本届大会围绕“创新数据新要素发展新质生产力”进行交流研讨、实践分享。

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。

确保客户端版本更新后消息不丢失，可以采取以下几种策略：消息持久化：确保消息被存储在可靠的存储介质中，如数据库或磁盘，这样即使客户端或服务端发生故障，消息也不会丢失。对于RabbitMQ等消息队列，需要开启持久化机制，将消息持久化到硬盘上，即使服务重启也能从

确保项目中只包含一个libcshared.so版本的关键在于统一C运行时，并合理配置项目的构建脚本。以下是一些具体的步骤和方法：统一NDK版本：确保项目中所有模块使用的NDK版本一致，这有助于避免不同版本NDK生成的libcshared.so之