随着互联网的普及，大流量高并发的场景越来越多，数据库成为整个系统最终重要服务，不能出一点问题，尤其核心P0系统哪怕瞬间的DB操作异常可能造成大量异常交易，可能产生致命的问题，所以核心系统弱依赖数据库都是必须考虑的。本期介绍下实践过的三种解决方案：DB灾备机制方案、DB高并发替换方案、财富系统弱依赖DB方案。

两个词之间的关系有同义、反义、近义（有多近？）、相关（有多相关？）等等。我们如何来判断两个词之间的关系呢？利用计算机能自动找出这种关系吗？当然可以，不仅能找出来，而且还能量化出有多近和有多相关。本文描述了superword(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub

导读：作者：蒋乐兴  MySQLDBA目前在github上维护着两套MySQL开源工具mysqltools&dbm(dbmagentdbmcenter)，对机器学习和程序化交易也有些心得。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/963ed628382418fe8e

此基础知识仅为个人学习记录，如有错误或遗漏之处，还请各位同行给个提示。概述TFLite主要含有如下内容：（1）TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子，包括量化和浮点运算。另外，TFLite也支持在模型中使用自定义算子。（2）TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式。FlatBuffers类似于protoco

鸿蒙通过Ability和动态组件（NodeController）实现类似AndroidFragment的模块化UI，采用声明式开发，生命周期更简洁（onStart/Active/Inactive/Stop）。相比Fragment，鸿蒙在资源占用、渲染效率（支持Vulkan）、跨设备适配及权限管理方面更优，支持多设备无缝流转。Android依赖FragmentTransaction，生态成熟但内存消耗较高。鸿蒙系统以轻量化、高效能见长，兼顾开发效率与多终端适配。

投入产出比时代，AI招聘已成刚需在利润微薄、资源紧张的内卷环境中，企业对“投入产出比”的要求空前严格。HR不能再仅仅用“招了多少人”“办了多少培训”来汇报成绩，而必须回答一个根本问题：——人力资源的投入，为企业创造了多少可量化的经济价值？答案，正在由AI重

在利润微薄、资源紧张的市场环境中，企业对“投入产出比”的要求愈发严格。人力资源工作的核心指标，已从“招聘人数”“培训次数”转向“人力资源投入为企业创造的可量化经济价值”。而AI技术的深度赋能，正为这一需求提供解决方案。一、第六代AI得贤招聘官AI面试智能体

本文分享自天翼云开发者社区@《》，作者:我是小朋友容器优势1、可移植性：使用容器，开发人员可以确保他们的应用程序可以在任何云平台或本地服务器上运行。2、轻量化：容器镜像以层叠加，在本地拥有镜像层缓存；计算资源使用方面，容器也比虚拟机更高效。3、快速启动：容

在日常工作中经常会遇到系统应用出现fullgc、cpu内存飙高等场景，如果想要快速解决这些线上问题就需要首先能快速定位，最好能定位到具体代码。本文旨在通过一款线上监控诊断产品，阿里巴巴的arthas（阿尔萨斯）内部集成的火焰图工具asyncprofiler

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