最近一周比较忙，主要的工作内容是在做一个叫“键盘精灵”的东西，简单来讲就是将很多数据放到内存中，对这些数据进行快速检索，然后找出根据输入条件最匹配的10条记录并予以展示。具体和下面两款炒股软件的相关功能类似：数据以文本形式存在文件中，且数据量较大，有近20万条，每一条记录有几个字段，以分隔符分割。当时使用的是6万条记录的测试数据，文本文件将近10M，这个模块加载到内存并建立缓存之后，大概会占用将近70-80M的内存。自我接手以后，主要的任务就是降低内存消耗和提高匹配效率。拿到代码后，第一步就是看设计文档，然后断点一步一步的看代码，大概明白了逻辑之后，发现思路有一些问题。之前的代码处理流程思路大

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Uber的早期架构由一个单体后端应用程序构成，该应用由Python编写，Python使用Postgres以实现数据持久化。自那时起，Uber架构已发生巨变，逐步转化为微服务模式和新的数据平台。特别是在之前一些使用Postgres的案例中，现在则改用Schemaless（一个基于MySQL的全新数据库分片）。本文将探索Postgres的缺陷，解释迁移到MySQL的基础上构建Schemaless和其它后端服务的原因。Postgres有很多局限性：写入架构低效数据复制低效表损坏的问题糟糕的从库MVCC支持新版本更新难度升级下文将分析Postgres的表表示法和磁盘上的索引数据，重点对比MySQL通过

大数据运维的好工具，提供topN数量和目录，输出占用hdfs空间较大的作业列表，较快的排查与处理hdfs占用空间较大的作业导致集群满的问题

80端口被占用了，怎么解决的

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网格：用于C / C ++的压缩内存管理 Mesh是替代品，它可以透明地从内存碎片中恢复，而无需更改应用程序代码。 在PLDI 2019上发表的中详细描述了网格。 或观看《怪圈》中Bobby Powers的演讲： Mesh在Linux和macOS上运行。 Windows正在开发中。 Mesh使用作为构建系统，但将其包装在Makefile中，除了libc之外没有其他运行时依赖项： $ git clone https://github.com/plasma-umass/mesh $ cd mesh $ make; sudo make install # example: run git with mesh as its allocator: $ LD_PRELOAD=libmesh.so git status 如果您有任何疑问，请打开一个问题！ 但是会融合吗？ 如果运行与网格（或带

查看8080端口号是否被占用

处理Windows快捷键占用冲突 OpenArk是一款Windows平台上的开源Ark工具. Ark是Anti-Rootkit（对抗恶意程序）的简写, OpenArk目标成为逆向工程师、编程人员的工具，同时也能为那些希望清理恶意软件的用户服务。

Word2Bits-量化词向量 Word2Bits扩展了Word2Vec算法，以输出高质量的量化词向量，该向量的存储量比常规词向量少8到16倍。 在阅读详细信息。 什么是量化词向量？ 量化词向量是词向量，其中每个参数是2^bitlevel值之一。 例如，“国王”的1位量化矢量看起来像 0.33333334 0.33333334 0.33333334 -0.33333334 -0.33333334 -0.33333334 0.33333334 0.33333334 -0.33333334 0.33333334 0.33333334 ... 由于参数限制为2^bitlevel值之一，因此每个参数仅使用bitlevel位来表示； 这大大减少了词向量占用的存储量。 下载预训练的单词向量 所有单词向量均为Glove / Fasttext格式（格式详细信息）。 使用gzip压缩文件。 每个参数位