Notes
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归档
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库
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分类
Kafka 结构
01-12
git 仓库文件过大 push报错
12-24
git 子模块
09-21
git 操作
06-07
部署Gitlab
04-04
部署Gitolite
01-22
mysql 集群方案
10-23
锁
08-14
mysql执行流程
05-22
waiting for meta data lock
08-08
MySQL Server has gone away
08-29
auto increment
08-12
窗口函数 分析函数
04-12
EXPLAIN
03-28
sql中行列互換
03-28
主键，外键，索引，唯一索引
03-27
DDL, DML, DCL，TCL
03-27
事务
08-19
MyISAM与InnoDB的主要区别
08-19
典型错误纠错
08-19
replace and INSERT ON DUPLICATE KEY UPDATE
01-25
分区
01-24
索引
01-23
事务
01-23
事务
01-23
mysql优化思考
01-23
ssh login
10-27
国产系统Kylin麒麟ARM适配
09-23
http
08-14
tcp 机制
08-11
进程查看
07-10
获取log
12-14
sh shell
07-22
ssh port
07-22
nginx
07-04
ubuntu centos离线包
06-29
Linux 性能
06-05
设置固定IP
05-29
port 开放
12-22
Ubuntu 下docker 部署
06-12
Python 部署
12-11
shell-字符串
08-17
shell $ 相关 参数变量
08-17
shell-if
08-17
crontab
03-28
shell-常用命令
01-23
unix进程间通信
01-23
performance
04-11
img
04-11
draw
04-11
cap video
04-11
AE VAE GAE
11-19
mnist 分类 tensorflow
11-09
seq2seq
10-05
NLP & Word Embeddings
10-04
人脸识别与神经风格迁移
10-03
RNN基础
10-03
目标检测
10-02
CNN基础
10-02
NN优化策略
10-01
NN优化 Hyperparameters 超参数
09-30
NN优化 gradient descent 算法
09-30
Deep Neural Network 深层神经网络
09-29
NN优化base model
09-29
pytrick or gist
09-28
Shallow Neural Network 浅层神经网络
09-28
ML细化
09-25
NN基础
05-18
start
05-17
keras start
05-17
树
05-15
分类 指标trick
05-10
Bias-Variance trick
05-10
pca
05-02
k-mean
05-02
线性模型
05-01
集成学习 Ensemble
04-30
SVM
04-29
Bayes 贝叶斯
04-22
KNN
04-17
机器学习概览
03-01
Python发布包
01-25
Python 小结
06-21
flake8 + pycharm
06-12
设计模式 for python
04-05
py配置
08-30
编译C代码
08-17
性能优化
08-17
GC
08-17
性能分析工具
07-08
运行流程
07-06
GIL
06-06
aio
03-20
Python 精度
03-20
量化择时
01-25
衡量指标
01-24
选股
01-16
概要
01-16
高频挑战
09-13
评估量化策略
09-11
风险
09-10
数据
09-09
执行模型
09-06
投资组合
08-31
交易成本模型
08-30
风险模型
08-29
阿尔法模型
08-29
资产配置
08-27
业绩分析
08-27
策略实施
08-24
策略实施
08-23
预测基础
08-22
预测基础
08-20
估值
08-16
APT 套利定价
08-14
信息率
07-25
风险
07-06
资本资产定价模型 CAPM 一致预期收益
07-05
凯利公式
06-16
数据预处理
05-26
风险评价指标
05-25
量化规则
05-25
数据
04-03
随机过程
08-01
解方程
08-01
np & pd & decimal 精度
07-30
投资优化
04-07
投资优化 续
04-07
Markov Model 马尔科夫模型
03-16
向量
09-20
概率-分布
08-18
梯度下降
07-12
导 基本概念
07-12
概率概念
06-15
时序分析
05-25
时序分析 statsmodels
05-24
概率-抽样&分布
05-23
概率-假设
05-23
概率-参数估计
05-22
概率-常用
05-21
凸函数
05-04
行列式计算
04-15
线性相关
04-15
线性方程初等变化 矩阵初等变换
04-15
矩阵
04-15
特征值 特征向量
04-15
gist
05-19
奇技淫巧
06-02
snmp
09-24
ip 子网
05-19
计算机网络
06-02
Python 正则
06-03
brew install 指定 version
02-24
抽奖问题
01-10
Mac 问题
09-27
github pages 自定义域名
09-26
Hello world
06-06
docker multi arch support
01-05
关于docker骚操作
09-08
docker 磁盘满了
03-22
docker for mac network host failed
02-26
docker 补充
12-11
docker pull 过程
12-10
docker proxy 三种代理方式
12-06
docker 隔离原理
05-30
docker服务使用docker命令控制其他docker服务
08-23
docker network 与 本地 network 网段冲突
07-05
docker remote debug
06-07
Docker Compose
05-11
docker 常用
05-11
docker-网络
06-17
docker-数据卷
06-17
docker-容器管理
06-17
docker-镜像管理
06-15
docker-镜像构建
06-15
docker-基本概念
06-15
WordPress for mac
11-24
gunicorn nginx flask supervisor deploy
11-24
mitmproxy Appium
06-25
缓存误用
08-19
缓存改 or 淘汰
08-19
缓存与数据库不一致
08-19
cache 术语
08-19
内存缓存
08-18
js 反爬
04-26
字体反爬
04-26
css反爬
04-26
验证码反爬
04-26
anti防盗链
12-09
Fabric
01-04
联盟链国内主流产品对比
12-19
区块tx解析
01-06
区块共识
01-04
android 动态调试
11-26
frida 常用命令
06-21
OSCP-Survival-Guide
01-29
汇编
01-26
hack tool
01-12
tcpdump wireshark
01-01
安全术语解析
10-23
密码
03-30
apk
02-16
Dalvik
02-15
actions
02-07
tools
02-04
permission 权限
02-02
fence 防护机制
02-02
android file parse
02-01
常用命令
01-31
Web Hack 工具
01-28
Web Hack 原理
01-27
flink
04-05
spark 读取es
04-18
spark 参数调优
04-12
Tiger graph
03-23
Neo4J
03-15
开发大数据坑
12-21
Storm
10-20
zookeeper
08-11
Hive
03-03
Spark
03-01
Hadoop
02-20
Bigdata for Mac Install
02-20
Bigdata Element
02-20
高并发I/O
03-05
概念
03-28
mongo 概念
04-17
引擎介绍
08-17
MergeTree的存储结构和查询加速
07-28
clickhouse 优化
06-11
记一次kafka clickhouse 排错
04-23
概念
05-05
sqlalchemy 坑
05-25
概念
06-28
go优化
08-27
go总结
06-07
记一次 go 程序的Too many open files
05-09
go mod 打包成 deb/rpm
03-14
go sync包 锁 chan 等
08-10
grpc
08-06
go rule
07-27
go pkg
07-27
maven
03-26
Java
11-16
es 坑
11-03
es 数据类型
10-31
es stat
10-20
es机制内部原理
10-05
es预处理
10-05
es优化运维相关
10-05
es性能优化
10-05
es关联关系
10-05
es 查询相关
10-01
迁移到es使用上遇到的问题
10-01
elasticsearch 分片
05-30
elasticsearch
03-30
c
05-05
c
05-31
排序算法
06-12
algorithm
12-03
redis 消息队列
09-19
redis介绍
05-21
记录一下 redis aof rdb file 非常大
03-09
logstash接收sslkafka数据存储到es
03-13
系统容量估计
05-05
云原生
09-11
微服务事务架构
08-19
分布式锁 事务 一致性
07-25
Service Mesh
07-10
服务发现 etcd Consul
07-10
分布式算法
06-14
微服务
05-09
tdengine
11-10
db 慢查询
06-27
权限系统
07-11
rancher 用户自定义Add-Ons
12-07
Istio 预研
03-31
k8s HPA
03-28
CNI网络插件
03-09
k8s 自定义kube-scheduler
02-26
利用CoreDNS实现负载均衡
02-26
集群排错
02-13
minio operator
01-29
k8s 证书说明
01-21
准入控制器
01-14
eBPF 开发
01-07
K8s pod 创建过程
01-01
eBPF 概念
12-31
OpenEBS
12-07
组件
12-07
kubeflow 和 modelscope现成model结合
11-22
rancher rke 适配arm64 Kylin Linux Advanced Server
11-04
k8s 安全工具
11-01
k8s 日志
10-11
k8s集群监控
10-09
k8s 驱逐机制
10-06
k8s csi
10-04
k8s mcs
09-17
rancher coredns 负载均衡
09-09
K8s apiserver watch 机制浅析
08-20
karmada 安装
08-17
karmada 概念
07-27
k8s Custom Resources Definition(CRD) 和 oprator
07-23
harbor安全扫描
07-09
Kubernetes docker 网络
07-03
Kubelet原理
06-18
Kube Proxy 原理
06-18
Scheduler原理
06-12
Controller Manager原理
06-12
Kubernetes API Server概述
06-11
Kubernetes endpoints分片 服务拓扑
06-05
rancher开发
05-22
安装rancher2.5.6 docker 单机版
05-19
crd demo
04-30
k8s 更新机制
04-30
rancher k3s 升级 备份恢复
04-27
keepalived
04-24
Kubernetes pod pending 排查
04-24
rsync sersync
04-23
velero
04-23
K8s HA
04-16
GPU节点 docker k8s 适配
04-15
kubeflow predict server
04-15
Kubernetes泛域名支持
04-11
基于RBAC使用kubeconfig文件限制不同用户操作k8s集群的权限
04-09
Kubernetes如何实现DNS解析
04-03
Istio filter
04-03
kubeadm
03-26
正向代理配置
03-12
Istio
02-13
Kustomize
02-12
Programming Kubernetes 读书笔记
02-08
ingress
02-07
Kubernetes ApiServer 并发安全机制
02-07
Informer 机制详解
02-04
kubeflow knative
02-03
k8s 安全容器
01-31
CRI
01-31
k8s网络模型3 CNI
01-30
k8s 访问控制
01-30
k8s网络模型2
01-29
kubeflow 私有化部署和一些开发的坑位
01-28
Kubernetes nfs 排错
01-22
k8s存储架构和插件使用
01-16
k8s GPU
01-15
k8s集群调度3
01-09
Kubernetes 中 Pod 无法正常解析域名
01-08
k8s集群调度2
01-03
etcd
01-02
k8s网络模型1
12-25
k8s探针
12-19
k8s 控制器模式
12-12
lvs keeplived nginx ha
12-10
iptables
12-04
rancher
11-29
Prometheus Exporter 详解
11-24
k8s operator 开发
11-22
k8s常用命令
11-21
Prometheus
11-19
k8s容器资源
10-24
使用helm部署mysqlha到k8s集群排错
10-23
k8s helm
10-18
k8s集群调度
10-17
k8s存储 configMap secert
10-17
k8s存储 pv pvc
10-17
k8s对象 service
10-16
k8s对象 deployment statefulSet
10-16
k8s对象 rc rs
10-16
k8s对象 其他pod类型
10-16
k8s对象 pod
10-16
k8s 名词解析
10-16
k8s杂锦
09-12
k8s概述
09-04
k3s，autok3s的一些坑
03-26
k3s代理重构安装方案
01-15
k3s概述
12-26
cuda 编程
08-20
OpenVINO
07-23
LLM量化
07-20
AI编译器实战
06-27
模型文件详解
06-23
AI 集合通讯
06-09
分布式AI训练原理
05-31
AI计算图
05-29
AI编译器概念
05-27
大模型推理系统
05-23
大模型设备端部署
05-22
搜索引擎
05-04
知识图谱
04-22
推荐系统
04-22
LLM推理
03-22
向量索引
02-19
LlamaIndex
01-16
AI 存储
12-03
transformers PEFT,训练等参数调优
11-21
MultiProcess with Pytorch (多进程模型)
10-30
AI Agent
10-10
Retrieval Augmented Generation 检索增强生成
10-10
stable diffusion 应用
09-22
Langchain
09-21
LLM 微调 PEFT RLHF 模型压缩
09-10
分布式AI训练原理
09-09
attention transformer原理 MOE
09-03
milvus
08-12
transformers
05-31
大模型备忘
05-12