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WFS 文件存储系统 v1.0.1 发布

WFS文件存储系统,主要解决海量小文件的存储问题 wfs有非常高效的读写效率,在高并发压力下,wfs存储引擎读写响应时间可以达到微秒级别. 海量小文件可能带来的许多问题: 海量小文件存储在不同的硬件环境和系统架构下,都会带来一系列显著的问题。无论是采用传统的机械硬盘(HDD)还是现代的固态硬盘(SSD),这些问题都可能影响系统的性能、效率、扩展性和成本: 存储效率低下:对于任何类型的硬盘,小文件通常会导致物理存储空间的低效使用。由于硬盘有其最小存储单元(扇区或页),小文件可能会占用超过其实际内容大小的空间,尤其是在每个文件还需额外存储元数据的情况下,如inode(在Unix-like系统中)或其他形式的元数据记录,这会进一步加大空间浪费。inode耗尽:每个文件和目录至少占用一个inode,而inode的数量是在格式化磁盘并创建文件系统时预先设定的。当系统中有大量小文件时,即使硬盘空间还很充足,也可能因为inode用完而导致无法继续创建新文件,尽管剩余磁盘空间足以存放更多数据。性能影响:随着inode数量增多,查找和管理这些inode所对应的元数据会变得更复杂和耗时,尤其是对于不支持...

Mac 上 Llama2 大语言模型安装到使用

LLAMA介绍 LLaMA是由Facebook的母公司Meta AI设计的一个新的大型语言模型。LLaMA拥有70亿到650亿个参数的模型集合,是目前最全面的语言模型之一。 Llama是目前唯一一个可以进行本地部署和本地训练的大型模型,对各种提问有非常好的处理能力。非常适合个人和中小型企业,构建自己的大数据模型。 很多人都说是ChatGPT的平替。通过微调来满足特定小众行业的使用,将会在未来有非常大的潜力。 Mac上由于没有Nvidia显卡的加持,无法配置CUDA进行深度学习。好在有大神制作了C++的库,能实现小成本在低配Mac上跑模型的能力。 llama.cpp 是一个推理框架,在没有GPU跑LLAMA时,利用Mac M1/M2的GPU进行推理和量化计算。 Mac跑LLAMA唯一的路。同样也可以在Windows下面跑起来。 它是ggml这个机器学习库的衍生项目,专门用于Llama系列模型的推理。llama.cpp和ggml均为纯C/C++实现,针对Apple Silicon芯片进行优化和硬件加速,支持模型的整型量化 (Integer Quantization): 4-bit, 5-b...

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Spring

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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。

Rocky Linux

Rocky Linux

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。