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AI论文
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2. 错误处理最佳实践
2.1 使用 Async-Await 和 promises 用于异步错误处理 2.2 仅使用内建的错误对象 2.3 区分运行错误和程序设计错误 2.4 集中处理错误，不要在Express中间件中处理错误 2.5 对API错误使用Swagger文档化 2.6 当一个特殊的情况产生，停掉服务是得体的 2.7 使用一个成熟的日志工具提高错误的可见性 ... -
MongoDB · 最佳实践 · Spark Connector 实战指南
Why Spark with MongoDB? 准备 MongoDB 环境 准备 Spark python 环境 下载 Spark 设置 Spark 环境变量 运行 Spark RDD 示例 Spark 操作 MongoDB 数据 准备测试数据 test.coll01 插入3条测试数据，test.coll02 未空 准备操作脚本，将输入集合的数... -
6.4.3 TiDB分区表最佳实践
6.4.3 TiDB 分区表最佳实践 6.4.3 TiDB 分区表最佳实践 当业务写入数据有问题，想清理某个分区数据时，不用批量的 DELETE 数据，可以通过TRUNCATE 命令直接清理分区： ALTER TABLE employees_attendance TRUNCATE PARTITION p20200306; TiDB 表的... -
高并发写入场景最佳实践
TiDB 高并发写入场景最佳实践 目标读者 高并发批量插入场景 TiDB 数据分布原理 热点产生的实例 热点问题产生的原因 热点问题的规避方法 更复杂的热点问题 参数配置 TiDB 高并发写入场景最佳实践 在 TiDB 的使用过程中，一个典型场景是高并发批量写入数据到 TiDB。本文阐述了该场景中的常见问题，旨在给出一个业务的最佳实践... -
分布式CPU训练最佳实践
分布式CPU训练最佳实践 提高CPU的使用率 提高通信速度 分布式CPU训练最佳实践 提高CPU分布式训练的训练速度，主要要从两个方面来考虑：1）提高训练速度，主要是提高CPU的使用率；2）提高通信速度，主要是减少通信传输的数据量。 提高CPU的使用率 提高CPU使用率主要依赖 ParallelExecutor ，可以充分利用多个CPU的... -
7.1. 常见陷阱与最佳实践
常见陷阱与最佳实践 导入的路径有误 装饰器问题? Array.isArray(observable([1,2,3])) === false object.someNewProp = value 不起作用 在所有渲染 @observable 的组件上使用 @observer 不要拷贝 observables 属性并存储在本地 Render... -
分布式GPU训练最佳实践
分布式GPU训练最佳实践 开始优化您的GPU分布式训练任务 可配置项一览 选择通信模式和执行模式 设置合适的CPU线程数 预先分配足够的显存 降低scope drop频率和fetch频率 启用RDMA多机通信 使用GPU完成部分图片预处理 增大batch_size或使用设置通信频率（batch merge） 优化reader性能 使用混合精... -
安全领域的最佳实践（Best Practices）
最佳安全实践 基本准则 过滤输入 转义输出 避免 SQL 注入 防止 XSS 攻击 防止 CSRF 攻击 防止文件暴露 在生产环境关闭调试信息和工具 Using secure connection over TLS 最佳安全实践 下面，我们将会回顾常见的安全原则，并介绍在使用 Yii 开发应用程序时，如何避免潜在安全威胁。 基... -
数据库建表最佳实践
1 数据表模型 01 DUPLICATE KEY 表模型 02 AGGREGATE KEY 表模型 03 UNIQUE KEY 表模型 2 索引 01 前缀索引 02 ZoneMap 索引 03 倒排索引 04 BloomFilter 索引 05 NGram BloomFilter 索引 2.6 Bitmap 索引 3 字段类型 4 ... -
管理日志采集sidecar容器最佳实践
管理日志采集sidecar容器最佳实践 Kubernetes容器日志收集 EFK整体架构 K8S Sidecar模式弊端 SidecarSet管理sidecar容器的利器 EFK + SidecarSet(FileBeat)实践 安装EFK（ElasticSearch、Kibana） FileBeat SidecarSet CRD 自动注入Fil...