Jun242016
轻量实用的PHP分页组件：Paginator
Paginator是一个非常轻量小巧的PHP分页组件。当我们数据比较多的时候，需要使用分页来方便浏览，Paginator可以时页面中优雅的显示分页条，显示首页和尾页以及中间几页，多出的页数使用三点代替，符合我们预期，此外也可以试用移动端。
使用composer安装，如果还不会composer请参考：http://www.phpcomposer.com/,或者作为 PHP 开发者请务必了解 Composer
composer require "jasongrimes/pa...阅读全文
作者：绝缘体.. | 分类：bootstrap, CSS, git, html, PHP, 前端技术, 开发工具, 编程语言 | 阅读： | 标签：bootstrap, CSS, git, html, PHP
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Jun242016
CentOS 7.6环境下安装PHP 7.2.24并配置opencc4php模块
简介
opencc4php 是一个在 PHP 中使用 OpenCC 开源项目的扩展模块，用于进行简体和繁体字之间的相互转换。本文将展示如何在 CentOS 7.6 环境中安装 PHP 7.2.24 并配置 opencc4php 模块。
步骤 1：安装 PHP 7.2.24
1. 更新系统
$ sudo yum update -y
2. 添加 Remi 存储库
$ sudo yum install -y https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-7.noarch.rpm
$ sudo yum inst...阅读全文
Jun152016
云原生数据库性能优化全攻略：从MySQL到TiDB的分布式架构调优实践
云原生数据库性能优化全攻略：从MySQL到TiDB的分布式架构调优实践
引言
随着云计算和微服务架构的快速发展，传统的单体数据库架构已经难以满足现代应用对高并发、高可用性和弹性扩展的需求。云原生数据库作为新一代数据存储解决方案，正在成为企业数字化转型的重要基础设施。本文将深入探讨云原生环境下的数据库性能优化策略，重点对比传统MySQL与分布式TiDB的架构特点，并提供从SQL优化...阅读全文
Jun042016
解析JSON对象与字符串之间的相互转换
在开发的过程中，如果对于少量参数的前后台传递，可以直接采用ajax的data函数，按json格式传递，后台Request即可，但有的时候，需要传递多个参数，这样后台
接受的时候Request多个很麻烦，此时要按照类的格式或者 集合的形式进行传递。
例如：前台按类的格式传递JSON对象：
var jsonUserInfo = “{\”TUserName\”:\”” + userName + “\”...阅读全文
Jun012016
如何在K8S中实现服务实时监控
在Kubernetes（简称K8S）集群中，实时监控服务的运行状态是非常重要的，它可以帮助我们快速识别问题并及时采取措施解决。本文将介绍如何在K8S中实现服务实时监控，以确保我们的应用程序持续高可用。
使用Prometheus
Prometheus是一个开源的监控解决方案，它通过在集群中部署Prometheus服务器和相关组件来实现对服务的快速监控。下面是在K8S中实现服务实时监控的步骤：
1. 部署Prometheus...阅读全文
May192016
前端工程化最佳实践：基于Vite的现代化构建工具链配置与性能优化策略
前端工程化最佳实践：基于Vite的现代化构建工具链配置与性能优化策略
引言：前端工程化的演进与Vite的崛起
随着现代Web应用复杂度的持续攀升，前端开发不再仅仅是HTML、CSS和JavaScript的简单组合。从前端代码的模块化管理、资源打包、开发调试，到构建部署、性能监控与CI/CD流程，整个开发生命周期已经形成一套完整的工程化体系。传统的构建工具如Webpack虽然功能强大，但在大型项目中逐...阅读全文
May192016
使用React Native开发跨平台AR应用的入门指南
在移动应用开发中，跨平台开发框架成为了越来越多开发者的首要选择。React Native作为其中的一种，能够通过一套代码同时在iOS和Android上运行，极大地提高了开发效率。而结合增强现实（AR）技术，可以给移动应用带来更加丰富和沉浸的用户体验。
本篇指南将向您介绍如何使用React Native开发跨平台AR应用。
1. 准备工作
在开始开发之前，您需要先准备好以下工具和环境：
Node.js：确保您...阅读全文
May182016
Kubernetes原生AI应用部署实战：从模型训练到生产环境的完整云原生解决方案
Kubernetes原生AI应用部署实战：从模型训练到生产环境的完整云原生解决方案
引言：AI与云原生融合的时代背景
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，深度学习模型在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域的应用日益广泛。然而，传统AI工作流往往依赖于本地服务器或私有计算集群，存在资源利用率低、扩展性差、运维复杂等问题。与此同时，容器化与编排技术的成熟，特别是Kubernetes（K8s）...阅读全文
May172016
May072016
大语言模型(LLM)微调技术预研：从LoRA到QLoRA的参数高效微调方法对比分析
大语言模型(LLM)微调技术预研：从LoRA到QLoRA的参数高效微调方法对比分析
引言：大语言模型微调的挑战与机遇
随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）如 GPT、Llama、Qwen 等在自然语言处理领域取得突破性进展，其在实际应用场景中的部署需求日益增长。然而，直接对千亿级参数的原始模型进行全量微调（Full Fine-tuning）面临严峻挑战：
显存消耗巨大：以 Llama-3 8B 模型为例，...阅读全文