使用过WSL的都知道， Ubuntu22.04 LTS，它作为Windows App默认被安装到了C盘。随着使用的时间越来越长，wsl占用的磁盘空间也越来越大。C盘很快就红了。现在我们来将wsl从C盘迁移到别的磁盘。

1.准备工作

打开CMD，输入wsl -l -v查看wsl虚拟机的名称与状态。

PS C:\Users\Laptop> wsl -l -v                                                                                                                                                                                      
NAME            STATE           VERSION                                                                                                                                                                       
 * Ubuntu-22.04    Running         2        

了解到本机的WSL全称为Ubuntu-22.04，以下的操作都将围绕这个来进行。

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近日，由长江商学院主办、汕头大学协办的“2024长江独角兽峰会”上，钛媒体集团创始人、董事长、CEO 长江商学院EMBA项目校友 赵何娟发表主题“中国AI追随之路的五大误区”的演讲。

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zap  发送日志到 websocket DEMO

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QUIC 的大多数杀手级功能都不明显或没有记录在案。 是时候改变这种状况了。

基础知识

在我们介绍高级内容之前，我们需要介绍基础知识。

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Monica 是由 GPT-4 驱动的人工智能助手，现在注册赠送你 100 个免费 GPT 次数，包括 GPT-4，GPT-3.5，AI 画图。 https://monica.im/?c=Q1WKG1YR

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　　Linux是开源操作系统，有很多软件包需要从国外网站上下载，而其中大部分国外网站是被墙的，这时我们需要通过代理来访问这些网站。下面我们介绍Linux bash shell终端代理设置方法，包括socks代理，http代理。
　

一、linux shell终端代理设置方法：

　　linux要在shell终端为http、https、ftp协议设置代理，值需要设置对应的环境变量即可。下面是一些关于代理的环境变量：

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yum 源准备
1、更新一下yum：
sudo yum -y update
该 -y 标志用于提醒系统我们知道我们正在进行更改，免去终端提示我们要确认再继续

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milvus是一个强大的向量数据库,详细介绍可以看   Milvus 2.0 新版本一览：重新定义向量数据库

在使用go访问milvus的过程中,发现milvus-go-SDK的相关的接口设计实现比较原始,在使用的过程中,

感觉原作者也是在使用SQL的思路来设计接口,但并没有提供SQL的接口,

于是简单的尝试了下,想通过sql词法解析,再转换成milvus-go-SDK来访问milvus,

简单的实现了基本的SQL的select来查询milvus, 后面可以添加其它的语句支持.

建立了一个开源项目 https://github.com/0xsky/sqlmilvus

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milvus是一个强大的向量数据库,详细介绍可以看   Milvus 2.0 新版本一览：重新定义向量数据库

在使用go访问milvus的过程中,发现milvus-go-SDK的相关的接口设计实现比较原始,在使用的过程中,

感觉原作者也是在使用SQL的思路来设计接口,但并没有提供SQL的接口,

于是简单的尝试了下,想通过sql词法解析,再转换成milvus-go-SDK来访问milvus,

简单的实现了基本的SQL的select来查询milvus, 后面可以添加其它的语句支持.

建立了一个开源项目 https://github.com/0xsky/sqlmilvus

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linux下使用docker 安装 milvus命令记录

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dockerfile 是一种可以被 docker 程序解释的脚本，由一条条指令组成。通过编写 dockerfile 可以做到：

• 定制化 docker 镜像。
• 整合下载镜像、启动容器、编辑可写层等等操作，可重复构建，提升效率。
• 随时维护、修改、分享 dockerfile。

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Docker环境信息   info、version
镜像仓库命令      login、logout、pull、push、search
镜像管理          build、images、import、load、rmi、save、tag、commit
容器生命周期管理  create、exec、kill、pause、restart、rm、run、start、stop、unpause
容器运维操作      attach、export、inspect、port、ps、rename、stats、top、wait、cp、diff、update
容器资源管理      volume、network
系统信息日志      events、history、logs

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一 TUS 文件上传流程图

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Milvus 是什么

Milvus 是一款开源的向量数据库，支持针对 TB 级向量的增删改操作和近实时查询，具有高度灵活、稳定可靠以及高速查询等特点。Milvus 集成了 Faiss、NMSLIB、Annoy 等广泛应用的向量索引库，提供了一整套简单直观的 API，让你可以针对不同场景选择不同的索引类型。此外，Milvus 还可以对标量数据进行过滤，进一步提高了召回率，增强了搜索的灵活性。

Milvus主要是在Ubuntu环境下进行开发的，我们推荐的编译环境首选是Ubuntu 18.04。在0.6.0之前的版本都是使用GPU加速的版本，但很多使用者反映他们希望在无GPU的机器上运行Milvus。于是我们在0.6.0上通过编译选项提供了CPU和GPU两种版本，但在CPU版本的Docker镜像没有发布前，很多使用者不得不自己去编译CPU版本，由于各人的机器环境千差万别而遇到了各种各样的编译问题。因此我们上传了两个Docker镜像，分别提供了Milvus CPU和GPU版本所需要的编译环境。

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什么是 MinIO？

Minio 是个基于 Golang 编写的开源对象存储套件，基于Apache License v2.0开源协议，虽然轻量，却拥有着不错的性能。它兼容亚马逊S3云存储服务接口。可以很简单的和其他应用结合使用，例如 NodeJS、Redis、MySQL等。

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什么是Prometheus?

Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。
2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。
Prometheus目前在开源社区相当活跃。
Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。

Prometheus的特点
多维度数据模型。
灵活的查询语言。
不依赖分布式存储，单个服务器节点是自主的。
通过基于HTTP的pull方式采集时序数据。
可以通过中间网关进行时序列数据推送。
通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象。
支持多种多样的图表和界面展示，比如Grafana等。

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有关 golang 里JSON 使用的用法整理

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https://github.com/xwb1989/sqlparser  

来自Vitess的SQL词法解析器, 被单独抽出来做为一个独立库,可以用来实现很多好玩的东西

Vitess使用SQL的词法解析来实现像数据自动分片这类功能.

sql := "SELECT * FROM test_table WHERE a = 'abc'"
stmt, err := sqlparser.Parse(sql)
if err != nil {
	// Do something with the err
}

// Otherwise do something with stmt
switch stmt := stmt.(type) {
case *sqlparser.Select:
	_ = stmt
case *sqlparser.Insert:
}

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1.概述--美观、强大的可视化监控指标展示工具
grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。最好的参考资料就是官网（http://docs.grafana.org/），虽然是英文，但是看多了就会啦。

1.1基本概念
Grafana支持许多不同的数据源。每个数据源都有一个特定的查询编辑器,该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。 官方支持以下数据源:Graphite，Elasticsearch，InfluxDB，Prometheus，Cloudwatch，MySQL和OpenTSDB等。

每个数据源的查询语言和能力都是不同的。你可以把来自多个数据源的数据组合到一个仪表板，但每一个面板被绑定到一个特定的数据源,它就属于一个特定的组织。

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0x02 原因分析

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最近 ChatGPT 着实火了一把，据说 GTP4 也即将发布。现在Large Language Model（LLM ）也受到了类似图像生成的 Stable Diffusion 那种高光时刻。

在之前我一直有一个错误的观念，认为谁掌握着计算能力，谁才能得到最好的AI模型。直到 Facebook 2023 年二月 24 号发布了论文“LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models”。粗略阅读之后，我才知道原来在一个限定的预算下，大参数模型并不如小参数模型用更多的数据进行训练。

当前，许多 AI 模型都依赖 CUDA，比如 nanoGPT，这也就意味着必须有 NVIDIA 的 GPU来训练和运行。有这样的硬件限制，对于我这种只是想初步了解一下 LLMs 的一些基本概念的业余爱好者变成了一个比较高的门槛。

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使用MYSQL8对 California Housing 加利福尼亚的房价数据集，进行统计分析

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解协议：
URLContext主要存储视音频使用的协议的类型以及状态。
URLProtocol存储输入视音频使用的封装格式。
每种协议都对应一个URLProtocol结构
解封装：
AVFormatContext主要存储视音频封装格式中包含的信息；
AVInputFormat存储输入视音频使用的封装格式。
每种视音频封装格式都对应一个AVInputFormat 结构
解码：
每个AVStream存储一个视频/音频流的相关数据；
每个AVStream对应一个AVCodecContext，存储该视频/音频流使用解码方式的相关数据；
每个AVCodecContext中对应一个AVCodec，包含该视频/音频对应的解码器。
每种解码器都对应一个AVCodec结构
存数据：
视频的话，每个结构一般是存一帧；音频可能有好几帧
解码前数据：AVPacket
解码后数据：AVFrame

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这里编辑文章摘要...

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Shared Memory Concurrency Roadmap

过去很多年, 单核处理器性能基本沿摩尔定律的预测不断提速. 然而, 设计上越来越复杂, 也越来越接近物理极限, 引起了生产成本和功耗的增大, 性价比降低. 2005年前后, CPU制造商, 开始从原来提升单核处理器的ILP(instruction-level parallelism), 转向在单个芯片上增加核数, 挖掘multicore processor的性能[1].

目前, 市面上, 商用廉价或高端服务器, 一般都采用shared memory multicore multiprocessor. 高端服务器有几十~几百core, 几百GB甚至上TB的内存. 例如: Intel® Xeon® Processor E7-8894 v4支持8 socket * 24 core, 3.07TB内存[2]. 服务器提供了强大处理的能力, 可将系统dataset(比如in-memory database)可以全驻于内存, 采用multi-threaded编程, 共享地址空间, 提升计算性能[3][4].

shared memory concurrency涉及三个方面: parallelism, performance和correctnesss.

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