Docker面试整理-Docker容器与虚拟机比较，安全性如何？
Docker 容器与传统的虚拟机（VM）在许多方面都不同，其中之一是安全性。每种技术都有其特定的安全特点和潜在的风险。了解这些差异可以帮助你做出更好的决策，适当地使用它们来保障系统安全。 容器与虚拟机的安全性对比： 1. 隔离性： ● 虚拟机：提供较高的隔离性。每个虚拟机都运行在完全独立的操作系统上，由硬件级别的虚拟化技术（如 Intel VT-x 和 AMD-V）提供支持。这种隔离程度可以有效防...
AGI 之 【Hugging Face】 的【文本分类】的[数据集][文本转换成词元]的简单整理
AGI 之 【Hugging Face】 的【文本分类】的[数据集][文本转换成词元]的简单整理 目录 AGI 之 【Hugging Face】 的【文本分类】的[数据集][文本转换成词元]的简单整理 一、简单介绍 二、文本分类 三、数据集 1、Hugging Face Datasets 库 2、如果我的数据集不在Hub上那该怎么办？ 3、从Datasets到DataFrame 4、查看类分布 4、这...
AGI 之 【Hugging Face】 的【Transformer】的 [ 解码器 ] / [ 认识 Transformer ]的简单整理
AGI 之 【Hugging Face】 的【Transformer】的 [ 解码器 ] / [ 认识 Transformer ]的简单整理 目录 AGI 之 【Hugging Face】 的【Transformer】的 [ 解码器 ] / [ 认识 Transformer ]的简单整理 一、简单介绍 二、Transformer 三、解码器 四、认识Transformer 1、Transformer的...
Flink面试整理-对Flink的高级特性如CEP（复杂事件处理）、状态后端选择和调优等有所了解
Apache Flink 提供了一系列高级特性，使其成为一个强大的实时数据处理框架，特别适用于复杂的数据处理场景。其中，复杂事件处理（CEP）、状态后端的选择和调优是其中重要的几个方面。 复杂事件处理（CEP） CEP 概念： CEP 是用于在数据流中识别复杂模式的技术。它允许用户指定事件模式，并在数据流中识别这些模式的实例。 Flink CEP 库： Flink 提供了一个专门的 CEP 库，用于...
养成定期整理缓存的习惯
良好的习惯真的感觉对人影响深远，周末除了补足之前拉下的功课，还应该做的一个很重要的工作就是把自己电脑里缓存的很多中间状态的文件做一个扩展的分析，这样解码以后再分类归档，这个过程也是对自己已经有的思考和工作的一个回顾，感觉很类似ResNet的那个skip connnection，所以我觉得机器学习包括其他很多的学习，其真正应该改变的是学习者的行为习惯，模型都自动化地具有了这些好习惯，人为...
IPython使用技巧整理
IPython使用技巧整理 摘要： IPython是一个强大的Python交互式解释器，它提供了许多高级功能，帮助用户更有效地进行Python编程和数据分析。本文将整理和介绍IPython的一些实用技巧，包括其交互模式、魔术命令、内置函数和扩展等，旨在帮助读者更充分地利用IPython的强大功能。 关键词： IPython, Python, 交互式编程, 数据分析 一、引言 IPython是一个基于P...
Linux运维工程师基础面试题整理（一）
Linux运维工程师基础面试题整理（一） 1. 什么是Linux？请说出常见的发行版本？ 2. Linux文件系统中的常见目录有哪些? 4. 在Linux中，如何查看系统的运行状态和性能? 5. lsof/ss/netstat三个命令作用与区别？ 6. 如何在Linux中查找文件? 7. 如何将文件从本地上传到远程服务器? 8. 如何查看Linux系统中的日志文件? 9. 如何修改Linux系统的I...
Flink面试整理-Flink的监控和日志收集
在 Apache Flink 中，监控和日志收集对于维护系统的健康、性能优化和故障诊断非常重要。以下是 Flink 监控和日志收集的几个关键方面： 监控 Metrics System： Flink 提供了一个全面的指标（Metrics）系统，可以收集和报告各种性能指标，如吞吐量、延迟、资源利用率等。 支持的指标类型包括计数器（Counters）、计量器（Meters）、直方图（Histograms）...
Flink面试整理-如何提高Flink处理数据的效率和吞吐量
提高 Apache Flink 处理数据的效率和吞吐量通常涉及对配置、代码设计和资源管理的优化。以下是一些关键的策略： 1. 优化并行度 调整并行度：并行度应根据可用的硬件资源（如 CPU 核心数）进行调整。不同的算子可以有不同的并行度。 确保数据均衡分配：避免某些任务过载而其他任务空闲的情况。 2. 高效的数据序列化 使用高效的序列化框架：比如 Flink 提供的 Kryo 序列化通常比 Java...
Flink面试整理-Flink、Spark、Storm比较
Apache Flink、Apache Spark 和 Apache Storm 是三个流行的大数据处理框架，各自具有独特的特点和用途。以下是这三者的比较： Apache Flink 实时处理：Flink 设计用于实时数据流处理，同时也支持批处理。它提供低延迟和高吞吐量。 状态管理和容错：提供强大的状态管理能力和精确一次的处理语义。它使用分布式快照机制来保证状态的一致性。 API 和易用性：提供丰富...