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应用健康度隐患刨析解决系列之数据库时区设置

作者:京东零售董方酉 引言 应用健康度是反馈应用健康程度的指标,它将系统指标分类为基础资源、容器、应用、报警配置、链路这几项,收集了一系列系统应用的指标,并对指标进行打分。 应用健康度的每一项指标显示着系统在某一方面可能存在的隐患和安全问题;因此提高应用健康度对于系统监控具有重要意义。知其然需知其所以然,了解应用健康度中的指标背后的隐患,对于我们了解和提升系统安全性很有帮助。 笔者作为后端研发工程师,同时在推动组内应用健康度提高的同时,基于遇到的问题现象,结合应用健康度进行剖析,将逐一总结一系列应用健康度隐患剖析; 第一篇,我们来剖析下容易被人忽视的数据库时区设置项可能导致的隐患。 一、应用健康度检查项 数据库连接池配置中,通过解析源代码获取,支持DBCP1.X,DBCP2.X,Ali Durid,HikariCP四种连接池;配置监测有以下几项 风险示例如下图所示: connectTimeout 、SocketTimeout 和 时区 三个指标是连接池数据源的 url 中解析得到, 如:mysql://xxx.jd.com:3358/jdddddb_0?autoReconnect=tr...

如何评估大语言模型

大家可以使用 Hugging Face Space 上的 Evaluation on the Hub 应用在零样本分类任务上评估大语言模型啦! 零样本评估是研究人员衡量大语言模型性能的一种流行方法。因为大语言模型已经在训练过程中 显示 出了对无标注数据的学习能力。反向缩放奖 是近期社区的一项工作,通过在各种尺寸和结构的模型上进行大规模零样本评估,以发现哪些大模型的表现比小模型还差。 在 Hub 上零样本评估语言模型 Evaluation on the Hub 无需编写代码即可帮助你评估 Hub 上的任何模型,这个能力是由 AutoTrain 赋予的。现在,Hub 上的任何因果语言模型都可以以零样本的方式进行评估。零样本评估会度量训得的模型生成一组特定补全词的可能性,且不需要任何标注训练数据,这使得研究人员可以跳过昂贵的标注工作。 我们已经为该项目升级了 AutoTrain 基础设施,使之可以免费评估大模型🤯!用户弄清楚如何自己编写可用于 GPU 执行的评估再运行该代码去评估大模型既昂贵又耗时。例如,一个具有 660 亿参数的语言模型可能仅加载和编译就需要 35 分钟,这使得大模型的评...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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