IT瘾 | IT社区推荐资讯

rngd随机数性能问题的解决办法

于06-05 17:13 - -
某产品应用模块在ARM平台上测试时，应用处理业务性能处理表现变差了一些，后台环境上也发现rngd服务进程占用较高，高峰时甚至达到单CPU 100%. 该模块业务代码运行中大量使用了随机数（调用/dev/random获取），会消耗系统随机数熵池. /dev/random产生随机数的原理是利用当前系统的熵池(random pool)来计算出固定一定数量的随机比特，然后将这些比特作为字节流返回.

应用不停服，风险可控！平滑升级分库分表去哪儿这么做~

于05-31 17:26 - 去哪儿技术沙龙 -
陈力，2020年加入去哪儿网，有十余年互联网应用与游戏开发经验，目前专注于业务后台组件研发及业务系统的性能优化. 分库分表是大型互联网应用经常采用的一种数据层优化方案，常见的分库分表中间件如 sharding-jdbc、mycat 都已经比较成熟，基本上可以应对我们一般的分库分表需求. 做过分库分表的同学应该知道，在给业务系统做分库分表改造过程中，难的不是如何使用这些组件进行分库分表，而是如何将非分库分表的系统平滑的升级成一个分库分表的系统，升级期间业务不可暂停，升级过程及升级后风险可控，这个过程就像是给飞行中的飞机更换引擎，处理不好会产生重大的业务事故.

为什么说 AI 无法取代程序员的工作

于05-29 07:50 - -
很多人至今都想不明白为什么我说 AI 无法取代程序员的工作. 他们天真地以为，如果有了超级先进的 AI，那么你只要告诉它”需要什么“，它就能给你做出来. 然而问题就在于——你怎么告诉它“需要什么”. “编程”的实质就是告诉电脑“需要什么”. 要想让 AI 实现人需要的功能，人必须先告诉它“需要什么”.

Bcrypt 准备说再见

于05-26 22:12 - -
流行密码哈希算法 Bcrypt 已走过了四分之一世纪. 它的长寿要归功于其开源可用性和技术特征. Bcrypt 的共同发明人 Niels Provos 希望在庆祝其下一个重要生日前 Bcrypt 将不再流行. bcrypt 最早是随 OpenBSD 2.1 在 1997 年发布的，当时美国还对加密算法实施出口禁令，而 Provos 在德国长大在德国生活期间参与开发了 Bcrypt.

ChatGPT+麦肯锡方法论，快速了解一个行业

于05-26 16:08 - -
关于如何快速了解一个行业，我们可以站在巨人的肩膀上去思考这个问题，前麦肯锡合伙人、高管冯唐先生通过结合多年咨询行业经验与麦肯锡方法，总结出了三个关键步骤：. 第1步是总结行业的100个关键词. 第2步是找三五个专家访谈，了解各种行业问题. 第3步是找三五本行业专业书籍，仔细阅读并找出共性. 第一步：让ChatGPT给出50个关键字.

从 Oracle 迁移到 TiDB 的方案设计与用户实践

于05-25 13:00 - PingCAP -
盛玉，中国人寿财险金融科技中心系统运行部. 王耀强， PingCAP 资深解决方案架构师. 当前，全球数字化浪潮推动数字经济与实体经济融合，更多的企业意识到数据平台对业务增长和创新的重要性. 通过国产化迁移和替换数据库，中国数据库市场蓬勃发展，为企业自主创新奠定了基础. 本文以中国人寿财险公司为例，详述其从 Oracle 到 TiDB 分布式数据库的四个阶段的迁移，展示了金融行业对数据库的高要求和国产数据库的价值应用.

立场、价值观、真理的区别是什么

于05-25 09:18 - -
立场，价值观，真理，是三个不同的东西. 把这三个词摆出来给你看，你当然知道是不同的东西，但在现实中就常常会混淆. 你所坚信的东西，把时间往前推，十年，一百年，一千年，这个东西是不是会发生变化. 如果会随时间发生变化，那这就是价值观. 价值观是会发生变化的，过去并不总是这样，未来也很可能不是这样. 满清入关的时候，留辫子是背叛祖宗.

OpenAI Whisper + FFmpeg + TTS：动态实现跨语言视频音频翻译 - 掘金

于05-23 22:41 - -
本文作者系360奇舞团前端开发工程师. 本文介绍了如何结合 OpenAI Whisper、FFmpeg 和 TTS（Text-to-Speech）技术，以实现将视频翻译为其他语言并更换声音的过程. 我们将探讨如何使用 OpenAI Whisper 进行语音识别和翻译，然后使用 FFmpeg 提取视频音轨和处理视频，最后使用 TTS 技术生成新的语音并替换原视频的音轨.

SpringBoot限制接口访问频率 - 这些错误千万不能犯

于05-21 17:24 - 码老思 -
最近在基于SpringBoot做一个面向普通用户的系统，为了保证系统的稳定性，防止被恶意攻击，我想控制用户访问每个接口的频率. 为了实现这个功能，可以设计一个annotation，然后借助AOP在调用方法之前检查当前ip的访问频率，如果超过设定频率，直接返回错误信息. 在开始介绍具体实现之前，我先列举几种我在网上找到的几种常见错误设计.

[译] GPT 是如何工作的：200 行 Python 代码实现一个极简 GPT（2023）

于05-21 08:00 - - gpt ai
本文整理和翻译自 2023 年 Andrej Karpathy 的 twitter 和一篇文章： GPT as a finite-state markov chain. Andrej Karpathy 博士 2015 毕业于斯坦福，之后先在 OpenAI 待了两年，是 OpenAI 的创始成员和研究科学家，2017 年加入 Tesla，带领 Tesla Autopilot 团队， 2022 年离职后在 Youtube 上科普人工智能相关技术，2023 年重新回归 OpenAI.

微软和 ChatGPT 之父下注核聚变：2028 年用上核聚变商业发电

于05-17 08:27 - -
·微软将采购由核聚变初创公司Helion产生的电力，Helion预计2028年前上线50兆瓦核聚变发电项目，但仍面临核聚变技术挑战和发电监管挑战. ·OpenAI首席执行官山姆·奥特曼为Helion注资3.75亿美元，他之所以喜欢OpenAI和Helion这两家公司，是因为如果能降低智能和能源成本，人类生活质量将大幅提高.

如何制定好项目计划

于05-17 08:55 - -
"我是一家小互联网公司的部门负责人，下属五六位，他们推进项目有些拖拉，我不好意思强迫要求时间（有些项目时间不那么苛刻），他们上班时就有划水现象. " #软工好问题这其实也是个典型的软工问题，工作中常见. 从软工的角度来说，这不是简单的缩减Dead Line，而是应该有更合理的项目计划，每一个项目，都有一个合理的完成的时间，该3个月就是3个月，该30天就是30天，不是商场买衣服先拦腰砍一半.

本科生，正在成为求职市场最尴尬的存在

于05-16 18:06 - DT财经 - 就业 offer 学历本科生高校毕业生
这个刚刚过去的春天，孔乙己在互联网上 " 还魂复生 "：. " 学历不仅是敲门砖，也是我下不来的高台，更是孔乙己脱不下的长衫. 这样的 " 孔乙己文学 "，透露的是当下一部分年轻人的困惑：读书改变命运的信条，在新的时代背景下正在逐步崩塌——. 为什么读了这么多年书，却找不到一份理想的工作. 从 2000 年初到 2022 年，高校毕业生增长了十倍有余.

因刹车风险特斯拉在中国召回逾百万辆汽车

于05-15 18:55 - -
特斯拉在中国召回 110 万辆存在刹车风险的汽车. 中国市场监管总局表示，本次召回范围内的车辆，没有允许驾驶员选择能量回收制动策略；同时，对驾驶员长时间深度踩下加速踏板的情况可能没有提供足够提醒. 以上因素叠加可能增加长时间误踩加速踏板的概率，可能增加碰撞的风险，存在安全隐患. 召回的汽车为生产日期在 2019 年 1月 12 日至 2023 年 4 月 24 日期间的部分进口 Model S、 Model X 、Model 3 及国产 Model 3 、Model Y 汽车，共计 1104622 辆.

经济学人：为什么 AI 对于经济发展的影响被夸大了

于05-15 10:48 - -
这一期的经济学人，花了3,000字左右的长篇幅来说明，为什么 AI 对于经济发展的影响被夸大了，而人们的工作可能不会受到人工智能的威胁. 我觉得是很有趣的观点，尤其是经济学人这个财经权威媒体，试着从经济发展的历史脉络来看未来 AI 的发展时，那个分析尤其值得思考. 简单讲，经济学人认为，现在 AI 喊了半天，能够带来的经济增长其实还很有限.

Excellent Advice for Living: Wisdom I Wish I'd Known Earlier - 可乐阅读

于05-13 20:35 - -
在倾听你所爱的人时，不断问他们 "还有吗. JR 和我有说不完的话，我要好好珍惜. 当有人告诉你什么让他们不爽时，他们是在告诉你什么让他们不爽. 另一句一样“了解自己的一个好方法是认真反思你在别人身上发现的一切刺激. suffer （折磨）是可选的. 但我们可以从这一秒开始选择不被外界折磨. 每当你要在正确和善良之间做出选择时，就应该善良.

ChatGPT等不会很快接管人类工作，易出错，AI也不会免费打工

于05-10 15:38 - 机器之心 -
我们应该将所有的工作，即使是那些令人满意的工作都实现自动智能化吗. 这是未来生命研究所 (Future of Life Institute) 最近提出的几个问题之一，该研究所呼吁暂停大型人工智能实验，目前埃隆・马斯克 (Elon Musk) 、Steve Wozniak 和 Andrew Yang 等 1 万多人均已签署了该倡议.

Embedding - 另一种站内搜索方案

于05-06 07:42 - -
最近在考虑站内搜索的技术方案时，首先考虑的是Embedding的方案而不是全文索引. 对于普通网站，数据量不算大，上全文检索很麻烦，需要专门的服务，第三方服务贵，自己搭需要额外服务器. 现在借助Embedding方案搭配向量数据，就可以简单很多，每次新增或者更新内容，同时生成向量数据存到数据库，搜索时，将搜索的关键词生成向量再去向量数据库搜索.

系统中出现大量不可中断的进程和僵尸进程怎么办

于05-04 14:13 - -
系统中出现大量不可中断的进程和僵尸进程怎么办. 短时应用的运行时间比较短，很难在top或者ps这里系统展示概要和进程快照中发现，需要使用记录事件的工具来配合诊断，比如execsnoop或者perf top. 讲到cpu使用率的类型，除用户cpu之外，还包括系统cpu（上下文切换）、等待io的cpu（等待磁盘的响应）以及中断cpu（包括软中断和硬中断）等.

进程的disk sleep状态与僵尸进程

于05-04 14:08 - -
1.1)Running(R),运行或将要运行. 1.2)Interruptible(S),被阻断而等待一个事件，可能会被一个信号激活. 1.3)Uninterruptible(D),被阻断而等待一个事件，不会被信号激活. 1.4)Stopped(T),由于任务的控制或者外部的追踪而被终止，比如:strace.

看不下去AI胡说八道，英伟达出手给大模型安了个“护栏” | 开源

于05-03 13:28 - 萧箫 - 资讯大模型英伟达
量子位 | 公众号 QbitAI. 大模型们胡说八道太严重，英伟达看不下去了. 他们正式推出了一个新工具，帮助大模型说该说的话，并回避不应该触碰的话题. 这个新工具名叫“护栏技术”（NeMo Guardrails），相当于给大模型加上一堵安全围墙，既能控制它的输出、又能过滤输入它的内容. 一方面，用户诱导大模型生成攻击性代码、输出不道德内容的时候，它就会被护栏技术“束缚”，不再输出不安全的内容.

AI如何提升而不是摧毁教育

于05-03 19:48 - -
00:01 所以过去几个月来，任何关注这个问题的人都会看到这样的头条新闻，尤其是在教育领域. 主要观点是：学生们会利用ChatGPT和其他人工智能来作弊、完成作业，他们不会真正学到知识，这将彻底破坏我们所认识的教育. 00:21 现在，我今天要阐述的观点不仅仅是有办法减轻这些问题，如果我们采取适当的措施，做正确的事情，我们可以减轻这些问题.

AI绘画能力的起源：通俗理解VAE、扩散模型DDPM、ViT/Swin transformer_v_JULY_v的博客-CSDN博客

于05-03 07:52 - -
2018年我写过一篇博客，叫：《. 一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如. 随着2019 CenterNet的发布，特别是2020发布的DETR(End-to-End Object Detection with Transformers)之后，自此CV迎来了生成式下的多模态时代.

买了新车之后有哪些不是「智商税」的配件可以买？

于04-25 18:25 - 小林 -
买了新车之后有哪些不是「智商税」的配件可以买. 这其实是一个非常开放式的问题啊，试着收敛一下. 要不说先哪些是「智商税」的配件，来做排除法会不会更简单一点. 因为关于不是「智商税」的配件是无法穷尽的，而且每个人的使用场景不同、价值观不同、痛点痒点G点不同，对于是否是「智商税」的主观判断甚至可能是完全对立的.

Docker 多平台构建指南：构建 WebAssembly 镜像

于04-25 19:09 - -
Docker 多平台构建是一种用于构建 Docker 镜像以在多种 CPU 架构和操作系统上运行的技术. 它可以让用户在一个 Dockerfile 中定义一个通用的构建过程，然后使用 Docker CLI 命令将其构建为多个不同平台的镜像. 这些镜像可以在不同的计算机、云平台和容器编排系统上运行，从而为用户提供更广泛的部署选项.

你必须要了解的 Midjourney 参数，来了

于04-25 19:21 - 元旦AIGC - AI人工智能 1年 Midjourney 初级
AI绘画软件的出现给设计师、或者其他行业的从业人员带来了一定压力，这个时候，或许我们可以尝试拥抱AI绘画，利用AIGC来实现效率提升. 那么，你知道Midjourney这类AI绘画软件该如何使用吗. 本文作者便做了分析总结，一起来看. 近几个月AI的狂想曲不断，每一个内容的出现都在都对我们的生活和工作产生或即将产生难以预计的影响；尤其是我作为一名设计师来说，这种感觉就好像罗辑坐在联合国会议大厅面对那没有丝毫恒定感的墙壁对他带来的压迫感一样；为了化解焦虑不安，我逐渐尝试使用AIGC帮助我增效提效.

前缀索引，在性能和空间中寻找平衡

于04-24 11:03 - 江南一点雨 - mysql java java-ee java-web
我们在项目的具体实践中，有时候会遇到一些比较特殊的字段，例如身份证号码. 松哥之前有一个小伙伴做黑龙江省的政务服务网，里边有一些涉及到用户身份证存储的场景，由于存储的数据大部分都是当地的，此时如果想给身份证号码建立索引的话，小伙伴们知道，身份证前六位是地址码，在这样的场景下，给身份证字段建立索引的话，前六位的区分度是很低的，甚至前十位的区分度都很低（因为出生年份毕竟有限，一个省份上千万人口，出生年份重复率是很高的），不仅浪费存储空间，查询性能还低.

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