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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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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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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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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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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这里编辑文章摘要...

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到现在，我已经做了超过 21 年开发，可以说，我生命中超过一半的时间都在编程，那既是我的职业，也成了我的习惯。

下面是我在开发过程中学到的 10 条最有价值的经验。

1 你永远不可能什么都知道

尤其是在开始的时候，我以为我什么都能学会，在开发生涯的大部分时间里，我都是这样想的。但是，每次我学了什么新东西，就打开了一个全新的世界，里面有不同的概念和技术。

那似乎很有吸引力，你很愿意尝试，希望把什么都学会，但这是一个没有终点的旅程。如果要学的话，总是有其他的库、框架以及其他很酷的东西可以学。

因为似乎永远无法达成自己的目标，所以最终你的热情会慢慢冷却。最好是立足于你最擅长的东西，然后因需而学，即在真正需要的时候才学习新东西。这可以让你保持清醒，维持学习的动力。

你还可以把这一点应用在任何其他的领域。不是什么都知道才能达成预期的结果。利用这一点来打造自己的优势，在需要的时候学习。

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rd_kafka 的常见发布和订阅配置选项的整理。这些选项可以用于设置 Kafka 生产者（发布者）和消费者（订阅者）的行为和属性。

发布者配置选项：

1. bootstrap.servers：Kafka 集群的地址列表，用于引导连接。
   示例代码：

   rd_kafka_conf_set(conf, "bootstrap.servers", "localhost:9092", errstr, sizeof(errstr));

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         C/C++等底层语言在提供强大功能及性能的同时，其灵活的内存访问也带来了各种纠结的问题。如果crash的地方正是内存使用错误的地方，说明你人品好。如果crash的地方内存明显不是consistent的，或者内存管理信息都已被破坏，并且还是随机出现的，那就比较麻烦了。当然，祼看code打log是一个办法，但其效率不是太高，尤其是在运行成本高或重现概率低的情况下。另外，静态检查也是一类方法，有很多工具（lint, cppcheck, klockwork, splint, o, etc.）。但缺点是误报很多，不适合针对性问题。另外好点的一般还要钱。最后，就是动态检查工具。下面介绍几个Linux平台下主要的运行时内存检查工具。绝大多数都是开源免费且支持x86和ARM平台的。

• 首先，比较常见的内存问题有下面几种：
  • memory overrun：写内存越界
  • double free：同一块内存释放两次
  • use after free：内存释放后使用
  • wild free：释放内存的参数为非法值
  • access uninitialized memory：访问未初始化内存
  • read invalid memory：读取非法内存，本质上也属于内存越界
  • memory leak：内存泄露
  • use after return：caller访问一个指针，该指针指向callee的栈内内存
  • stack overflow：栈溢出

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关于开源图书有热心的伙伴和网友在网络上做了大量整理，本文为大家刊载免费编程类中文开源电子书合集全集，转载自 LinuxStory

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FFMPEG 可以使用下面的参数进行基本信息查询。例如，想查询一下现在使用的 FFMPEG 都支持哪些 filter，就可以用 ffmpeg -filters 来查询。详细参数说明如下：

参数 说明

-version 显示版本。

-formats 显示可用的格式（包括设备）。

-demuxers 显示可用的demuxers。

-muxers 显示可用的muxers。

-devices 显示可用的设备。

-codecs 显示libavcodec已知的所有编解码器。

-decoders 显示可用的解码器。

-encoders 显示所有可用的编码器。

-bsfs 显示可用的比特流filter。

-protocols 显示可用的协议。

-filters 显示可用的libavfilter过滤器。

-pix_fmts 显示可用的像素格式。

-sample_fmts 显示可用的采样格式。

-layouts 显示channel名称和标准channel布局。

-colors 显示识别的颜色名称。

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作者先简单介绍 Redis 6 会给大家提供的新功能，包括：

一、对用户使用有直接影响的功能

1. ACL用户权限控制功能
2. RESP3：新的 Redis 通信协议
3. Cluster 管理工具
4. SSL 支持

二、Redis 内部的优化

1. IO多线程支持
2. 新的Module API
3. 新的 Expire 算法

三、外部工具

1. Redis Cluster Proxy
2. Disque

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在CCleaner中点击注册表，在注册表清理中勾选所有，之后点击扫描问题，然后点击修复选定的问题，重复多次此步骤，直到出现没有发现问题

然后重装就OK了

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矩阵规范

Matrix定义了一组用于分散通信的开放API，适用于通过全局开放式服务器联合安全发布，持久化和订阅数据，而无需单一控制点。用途包括即时消息（IM），IP语音（VoIP）信令，物联网（IoT）通信以及将现有通信孤岛联系在一起 - 为新的开放式实时通信生态系统提供基础。

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改善程序与设计的55个具体做法(第3版) 的读书笔记

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