一、LangGraph的检查点机制检查点机制是LangGraph中一个强大的功能，它允许我们在图执行的特定点暂停处理，保存状态，并在需要时恢复。1.1检查点的基本概念检查点本质上是图执行过程中的一个快照，包含了当前的状态信息。这对于长时间运行的任务、需要人工干预的流程，或者需要断点续传

文章目录Oracle数据库恢复基础解析：从检查点到归档，一步步构建数据安全防线一、检查点（Checkpoint）1.1检查点定义1.2检查点重要性1.3检查点工作原理1.4手动触发检查点二、日志（RedoLog）2.1日志定义2.2日志重要性2.3查看当前使用的Redo日志成员三、归档机制（Archiving）3

原文链接代码：快速使用kappa首先的首先，可以先去了解一下lambda架构Abstract在本文中提出了Kappa，一个简化无服务器开发的框架。它使用检查点来处理lambda函数超时，并提供并发机制，实现并行计算和协调1Introduction无服务器计算是一种新的云范例，在这种范例中，租户不是配置虚拟机（V

###checkpoint的作用将脏页写入磁盘，避免数据库实例重启之后需要从WAL中恢复大量的数据而增加数据库恢复时间 ###checkpoints的触发时机1，手动CHECKPOINT命令；2，pg_basebackup，CREATEDATABASE，或pg_ctlstop|restart；3，定期执行的checkpoint，也即每隔checkpoint_timeout定时执行的4，自

在早期阶段，vivoAI计算平台使用GlusterFS作为底层存储基座。随着数据规模的扩大和多种业务场景的接入，开始出现性能、维护等问题。为此，vivo转而采用了自研的轩辕文件系统，该系统是基于JuiceFS开源版本开发的一款分布式文件存储方案。本文将介绍vivo轩辕文件系统在JuiceFS

注：以下方法的调用方式为“TheWorld.Map:”方法列表及参数说明Map:SetTile(x,y,tile,...)参数：x：瓦片的x坐标。y：瓦片的y坐标。tile：要设置的瓦片类型。...：其他可选参数（如传递特定的上下文）。功能：设置指定坐标的瓦片，并触发事件以通知瓦片变化。Map:RegisterDeployE

解决思路 计算总距离：首先计算贝茜不跳过任何检查点的总行进距离。 尝试跳过每个检查点：对于每个可以跳过的检查点，计算跳过该检查点后的行进距离，并记录最小的行进距离。 输出结果：输出最小的行进距离。#include<bits/stdc++.h>#definelllonglongusingnamespac

        在分布式流处理系统中，元数据（Metadata）是对系统运行时产生的附加数据的描述，包含了与处理流程和状态相关的重要信息。采集元数据的过程涉及系统中多个层级的操作，元数据通常用于监控、调度、状态一致性、容错和性能优化等多个方面。        采集元数据的

检查点在PostgreSQL中的检查点叫全量检查点，执行时会将buffer中的所有的脏页刷到磁盘，需要在一定时间内完成刷脏页的操作，导致数据库运行性能波动较大。同时全量检查点开始时需要遍寻内存中的所有脏页，内存越大，寻找脏页的时间也越长，具体过程如下：遍历所有BUFFER，将当前时刻的所有脏块状态

微调chatGLM3-6b-base时涉及的一些重要参数的详细解释batch_size:批量大小，默认为4，每个GPU的训练批量大小。增加该值可以提高训练速度，但可能需要更多的显存。lora_r:LoraR维度，默认为64，指定Lora训练中用于调节的R维度大小。该参数影响Lora模块的复杂度和模型的表现。

ApacheFlink的状态后端是其状态管理的核心组件，负责存储和管理Flink程序的状态信息。状态后端的选择直接影响到Flink程序的容错能力、性能以及与外部系统的集成能力。本文将详细介绍Flink中的不同状态后端，包括它们的工作原理、特点、适用场景以及如何配置和使用。一、Flink

ApacheFlink是一个用于大规模数据流处理的开源框架，它提供了多种机制来保证在分布式环境中数据的一致性和可靠性。在实时流处理中，数据的一致性和可靠性是至关重要的，因为它们直接影响到数据处理结果的准确性和系统的稳定性。本文将详细介绍Flink如何通过不同的机制和策略来确

Windows更新方式的改变主要体现在Windows10和Windows11系统中，‌微软对更新机制进行了重大调整，‌以优化用户体验和减少用户干预。‌这些改变包括：‌累积更新模式：‌在Windows10系统中，‌微软引入了累积更新模式，‌所有更新都是累积的，‌每个累积更新都包含了当前Windows

定时任务测试分享：job测试方案的介绍：需求澄清明确业务需求：与业务、产品、开发了解需求背景，用户的数量，用户场景等信息。明确测试范围:与产品、开发共同评估，具体对应的场景，具体涉及的接口和表，数据量，被调用关联方链路，了解是否使用Redis和mq等。明确测试目的：评估数量为性能测试提

有几种用于个性化扩散模型以生成特定主题的图像或特定风格的图像的训练技术。每种训练方法都会产生不同类型的适配器。一些适配器生成一个全新的模型，而其他适配器只修改一组较小的嵌入或权重。这意味着每个适配器的加载过程也不同。DreamBooth仅在一个主题的几个图像上微调整

题记部分 一、一致性检查点  Flink故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点。有状态流应用的一致性检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候。 二、从检查点恢复状态  在

1.检查点的描述为了便于数据库系统的复原和逻辑恢复，数据库服务器生成的一致性标志点，称为检查点，其是建立在数据库系统的已知和一致状态时日志中的某个时间点检查点的目的在于定期将逻辑日志中的重新启动点向前移动如果存在检查点，数据库只需要完成检查点之后的逻辑日志的恢复

有状态流处理#什么是状态？#虽然数据流中的许多操作只是查看一个个体一次事件(例如事件解析器)，有些操作会记住多个事件的信息(例如窗口操作符)。这些操作被称为宏伟威严的.有状态操作的一些例子:当应用程序搜索某些事件模式时，状态将存储到目前为止遇到的事件序列。当聚合每分钟

本文是LLM系列文章，针对《Arcee’sMergeKit:AToolkitforMergingLargeLanguageModels》的翻译。Arcee的MergeKit：一个用于合并大型语言模型的工具包摘要1引言2背景和相关工作3库设计：关键设计原则4MergeKit的可扩展性5MergeKit的普及性和有效性6结论和

https://www.51cto.com/article/684249.html flink中值得监控的几个指标背景为了维持flink的正常运行，对flink的日常监控就变得很重要，本文我们就来看一下flink中要监控的几个重要的指标重要的监控指标1.算子的处理速度的指标：numRecordsInPerSecond/numRecordsOutPerSecond,

可靠性可靠性是任何严肃的数据库系统的重要属性，而PostgreSQL尽一切可能保证可靠操作。可靠操作的一个方面是，已提交事务记录的所有数据都应存储在非易失性区域中，该区域不会受到断电、操作系统故障和硬件故障的影响（当然，非易失性区域本身的故障除外）。成功地将数据写入计算机的永久存

扩展FDW与其他openGauss特性openGauss基于PostgreSQL，而PostgreSQL没有内置存储引擎适配器，如MySQL的handlerton。为了使MOT存储引擎能够集成到openGauss中，我们利用并扩展了现有的FDW机制。随着FDW引入PostgreSQL9.1，现在可以将这些外表和数据源呈现为统一、本地可访问的关系来访问

MOT检查点概念在openGauss中，检查点是事务序列中一个点的快照，在该点上，可以保证堆和索引数据文件已经同步了检查点之前写入的所有信息。在执行检查点时，所有脏数据页都会刷新到磁盘，并将一个特殊的检查点记录写入日志文件。数据直接存储在内存中。MOT没有像openGauss那样存储数据，因

MOT恢复MOT恢复的主要目标是在有计划停机（例如维护）或计划外崩溃（例如电源故障后）后，将数据和MOT引擎恢复到一致状态。MOT恢复是随着openGauss数据库其余部分的恢复而自动执行的，并且完全集成到openGauss恢复过程（也称为冷启动）。MOT恢复包括两个阶段：检查点恢复：必须通过将数据加载到内

MOT恢复概念MOT恢复模块提供了恢复MOT表数据所需的所有功能。恢复模块的主要目标是在计划（例如维护）关闭或计划外（例如电源故障）崩溃后，将数据和MOT引擎恢复到一致的状态。openGauss数据库恢复（有时也称为冷启动）包括MOT表，并且随着数据库其余部分的恢复而自动执行。MOT恢复模块无缝、全