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最近在南宁出差，搞某个银行的核心系统跑批优化项目。 Oracle 19c Aix 生产环境跑完整体的批要40多分钟左右，在Ob国产环境（国产系统+国产海光CPU）跑要3个小时。这个真不怪Ob，只能说海光处理器真是垃圾中的战斗机。 不过还好，测试环境硬件相对不给力的情况下，给哥优化到95分钟跑完，

如果直接使用 WebSocket 会非常累，就像用 Socket 编写 Web 应用。没有高层级的交互协议，就需要我们定义应用间所发消息的语义，还需要确保连接的两端都能遵循这些语义。

简介 顶点着色是一种将颜色信息直接应用于网格顶点的简便方法。这种方式常用于生成式 3D 模型的构建，例如 InstantMesh。然而，大多数应用程序更偏好使用 UV 映射的纹理化网格。 本教程将介绍一种快速的解决方案，将顶点着色的网格转换为 UV 映射和纹理化的网格。内容包括 [简短版](# 简短

CPU 核心与线程识别问题解决文档 1. 背景 在一台物理主机上运行 lscpu 命令时，发现系统仅识别到 1 个核心和 1 个线程，尽管主机搭载的是 Intel Xeon E5-2686 v4 处理器，且应该具有多个核心和线程。这种情况表明系统未正确识别 CPU 资源，需要进一步排查问题并解决。

作为开发者，最让我们头疼的事情是什么？那必须是环境配置、版本控制以及各种部署配置等等繁琐的工作。 想象一下，如果你只需点击几下鼠标，就能拥有一个完全配置好的开发环境，支持从 Java 到 Python，从 React 到 Vue 的各种主流技术栈。 而且可以自动分配域名、HTTPS 证书，免去繁琐的

大家一定经常看到类似下图的短剧搜索文档。 这种文档在推广短剧时非常方便，同时也非常常见。 今天的教程我们就是要做一个这样的文档。 首先，点击这个链接，先转存下载一个工具软件：https://pan.quark.cn/s/15b980d4925a 将工具转存到自己的网盘然后下载，教程即刻开始。 一、创建短剧搜寻文档 点击链接，打开小玖分享的文档模板：https://pub.kdocs.cn/t/t1FZJw9ZY18BYUD?from=pc_mymbshare 点击“使用模板”按钮，就会创建一个智能表格云文档。 点击“配置”→“个性化”，可以修改搜索界面的描述。 返回云文档界面，右键重命名，将文档命名为自己的名字。 点击“分享”按钮，权限选择“所有人可查看”，最后复制分享链接。 用分享链接打开，就可以看到我们的短剧云文档了，且除了我们自己以外，都是只读权限。 到这里，我们已经完成了一个短剧搜寻的空文档的创建。 二、转存短剧资源 这一步，就要用到上一篇文章分享的 夸克批量转存分享工具。 点击“载入短剧猫资源”，就可以载入短剧资源，共计一万多条。 载入完成后，我们按上一篇文章的教程，把资源转存到我们的网盘。 数据太多，一次性转存需要耗时很久，可以缩小转存和分享延迟提交转存速度（单位是毫秒，1000毫秒=1秒） 有时候可能网盘空间不够，或者时间充足，无法一次性把一万多条全部转存。 找到工具所在目录下的“导入数据.txt”文件，这里面就是载入的短剧资源。 我们可以把这个文件移动出来，然后按行数分成多份，分批转存。 转存并分享完成后，我们以本地数据库格式导出，最终我们会得到一个文件分享列表文件。 到此，我们已经有了短剧资源了。 三、数据导入搜寻表 3.1 安装软件 安装最开始网盘分享的那个 Notepad++ 软件。 使用 Notepad++ 打开导出的文件。 3.2 链接转换 这里可...

本文介绍的是，夸克网盘批量转存并分享，效率提升工具。 今天，小玖手把手带大家批量转存资料。 首先，我们需要借助一个资料转存的工具，可以从下面这个链接获取：https://pan.quark.cn/s/f4a02c29eaf4 将工具转存到自己的网盘然后下载，教程即刻开始。 一、熟悉工具 工具需要通过一个叫 cookie 的值进行登录，该值的输入位置如下。 点击“登录”按钮，登录成功，下面会显示一个文件列表。 转存fid 是用于存放转存文件的目录的fid，在转存文件前点击一个目录即可选中。 导入列表 用于导入需要转存的网盘文件链接。 二、Cookie登录 打开浏览器，登录夸克网盘，然后按 F12，网页右侧会打开一个这样的开发者界面。 刷新一下网页，可以看到右侧的开发者界面会出现很多条数据。 随便选一个 花扣号标记 的数据，点击查看详情，找到一个名为 cookie 的数据项，将值全部拷贝下来。 值粘贴到对应的文本框，点击“登录”，然后就会出现夸克的目录列表。 三、选择转存目录 双击转存的 目标存储目录，下面的 转存fid 会出现对应的值。 四、导入数据 准备一个导入用的 数据文件，文件 一行一个 夸克分享链接。 点击“导入列表”按钮，选中准备好的数据文件，下面会出现用于导入的链接列表，然后点击“转存并分享”。 然后等全部转存并分享完成就可以了。 需要注意，如果你的账号没有会员，一些过大、过多的文件可能无法转存，会失败。 五、获取结果 全部转存并分享完成后，点击“分享记录获取”，然后点击“循环获取”，能够获取当前账号的分享列表。 分享列表中右键，点击“导出本地数据库格式”，就可以在程序同目录生成一个分享结果的文件。 导出的文件格式如下。 六、最后 下一篇，分享怎么用这个工具做一个短剧搜索文档，把短剧搞起来。 效果如链接：https://kdocs.cn/l/csKDl25CUT5...

前言 许多 AI 相关的项目、游戏辅助工具都使用 Python 语言开发，迫使我开始接触 Python 的环境搭建。作为一个前端人，我已经对 Node.js、NVM、NPM 等工具再熟悉不过了，但搭建 Python 的过程中还是碰到了不少困难，在此记录一下，让和我一样的前端人能更快地理解 Python 的生态体系。 Python 生态 Python: Python 解释器和运行时环境，对应前端体系中的 Node.js，官网 www.python.org Pip: Python 的包管理工具，对应前端体系中的 NPM，官网 pypi.org Conda: 用于管理 Python 环境，对应前端体系中的 NVM，但又略有区别 NPM 在安装项目依赖时，会安装在项目的 node_modules 目录下，也就是局部安装，各个项目之间互相不影响，而 Pip 则是默认装在全局，这和前端的思维不一致。装在全局会造成多个项目的管理不便，各个项目之间依赖冲突、相同依赖的不同版本无法同时存在。 为了解决这个问题，Conda 就出现了，它可以创建完全隔离的多个不同的 Python 环境，每个环境可以指定不同的 Python 版本，每个环境所安装的依赖也相互隔离。

Parsec 一直是我用过的体验最好、最流畅的远程串流软件，它能实现几乎无感的远程体验，配置上也比 Sunshine + Moonlight + 内网穿透的方案要简单得多。Parsec 只需要一个软件就能实现点对点远程。同时它也是 macOS 上我用过的最好用的远程被控端。 但最近这个软件无法正常打开了，原因是国内无法访问 Parsec 的服务器。对此，我们可以寻找一台可以正常连接 Parsec 的代理服务器，这里以 127.0.0.1:7890 为例，让 Parsec 恢复正常使用。 为 Parsec 配置代理以后，Parsec 只会在启动、登录、刷新电脑列表、建立连接时使用代理服务器，实际串流仍然不经过代理服务器，而是使用点对点连接，所以不用担心代理服务器对串流性能造成影响！

随着JavaScript在前后端开发中的广泛应用，测试已成为保证代码质量的关键环节。 为什么需要单元测试 在我们的开发过程中，经常需要定义一些算法函数，例如将接口返回的数据转换成UI组件所需的格式。为了校验这些算法函数的健壮性，部分开发同学可能会手动定义几个输入样本进行初步校验，一旦校验通过便不再深