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MongoDB 杀手来了?新数据库太狠

各位老铁,今天咱们不聊 996,也不吐槽产品经理,咱来点硬核的——数据库。 是的,你没看错,就是那个藏在后端深处、默默扛下所有请求压力、背锅时永远第一个被拉出来祭天的数据库。 如果你用过 MongoDB,那你一定经历过这些名场面: 数据量一大,查询开始卡成 PPT; 想扩容?不好意思,得先停机迁移数据,半夜三点上线改配置; 写入高峰一到,副本集直接罢工:“老子不干了!” 成本账单一出,财务小姐姐脸都绿了:“这云服务费怎么比工资还高?” 别急,这些问题不是你技术不行,而是传统架构的“先天不足”。但今天我要告诉你:有一个叫eloqdoc的新家伙,正悄悄颠覆这一切。 它长得像 MongoDB,说话像 MongoDB,API 兼容得连 driver 都认不出它是“李鬼”,但它内里却是个彻头彻尾的“六边形战士”——高性能、高弹性、低成本、分布式原生、事务强一致… 这不是吹牛,这是实打实的技术降维打击。 来吧,搬好小板凳,泡上枸杞茶,咱们一起扒一扒这个神秘项目:eloqdoc —— 一个披着 MongoDB 外衣的“未来数据库”。 它是谁家的孩子?从 GitHub 开始挖根 先来看一眼它的“身份证...

PyTorch 发布分布式编程框架 Monarch:让分布式 AI 训练像单机一样简单

PyTorch 团队发布了全新分布式编程框架 Monarch,旨在彻底简化大规模机器学习任务的开发与部署。Monarch 采用“单控制器(single-controller)模型”,允许开发者用一份普通的 Python 脚本,就能控制跨越上千张 GPU 的集群训练流程。 在传统多控制器架构中,开发者需要手动管理同步、故障恢复、跨节点通信等复杂细节,而 Monarch 将这些过程完全自动化。它将集群资源抽象为“可编程数组 (meshes)”,用户可以像操作张量一样操控整片 GPU 网格,实现代码的高度可扩展性。 Monarch 的核心特性包括: 进程与 Actor 网格 (Process / Actor Mesh):以数组形式组织分布式进程与任务,支持切片与并行操作。 快速故障恢复:在大规模训练中自动处理主机或进程中断,可在数分钟内恢复运行。 本地式分布式张量:无缝集成 PyTorch,让分布式张量操作像本地张量一样自然。 交互式调试支持:开发者可直接在 Jupyter Notebook 上操控和调试分布式集群。 在实际应用中,Monarch 已用于强化学习和大模型预训练任务。例如,Py...

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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

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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。