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RSS订阅原创 一个优秀的rabbitmq消费者(consumer)设计，可直接上线使用
一个优秀的rabbitmq消费者(consumer)设计，可以线上使用。
2025-04-03 11:00:00
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原创 Python web框架sanic+tortoise服务框架搭建(MVP版本)
Python web框架sanic+tortoise服务框架搭建(MVP版本)
2025-03-27 09:47:22
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原创 【生命摆渡人】武汉抗疫英雄汪勇：平凡人的非凡之举。
吾国吾民，每当大灾大难来临之际，总有人勇敢的站出来，这些人，也许平日里看起来很平凡，甚至连他们自己都不觉得自己多么优秀。时隔近5年，再读《生命摆渡人》，仍然热泪盈眶。
2025-02-23 22:27:49
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原创 Elasticsearch高级检索对决：search_after+pit和scroll，谁才是最佳选择？
Elasticsearch高级检索对决：search_after+pit和scroll，谁才是最佳选择？
2025-02-03 13:51:33
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原创 【续】开发triton客户端，访问clip-vit-large-patch14模型抽取图片特征。
【续】在上一篇中，我们使用triton完成了openai开源抽取图像特征模型的工程化，今天这篇是开发triton客户端，通过http/grpc访问该模型，以实现图像特征的提取。
2025-01-25 06:44:19
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原创 使用tritonserver完成clip-vit-large-patch14图像特征提取模型的工程化。
使用tritonserver完成clip-vit-large-patch14图像特征提取模型的工程化。
2025-01-21 23:20:03
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原创 Elasticsearch pit(point in time)使用方法介绍
Elasticsearch pit(point in time)使用方法介绍，并使用golang实现search_after+pit的检索方案。
2025-01-14 19:56:21
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原创 Elasticsearch检索之三：官方推荐方案search_after检索实现（golang）
Elasticsearch滚动查询官方推荐方案：search_after检索实现（golang）
2024-12-28 20:51:44
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原创 快速掌握Elasticsearch检索之二：滚动查询(scrool)获取全量数据(golang)
滚动查询区别于上一篇文章介绍的使用from、size分页检索，最大的特点是，它能够检索超过10000条外的所有文档，可以理解为是一种全量检索的技术方案，也正是因为这种特性，使得滚动查询的代价非常高昂，检索过程消耗大量的内存，所以对于实时检索的场景，滚动查询是不适用的。
2024-12-27 22:15:51
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原创 Elasticsearch检索方案之一：使用from+size实现分页
前面两篇文章介绍了elasticsearch以及Kibana的安装，检索引擎以及可视化工具都已经安装完成，接下来介绍下如何使用golang的sdk实现简单的分页查询。
2024-12-25 22:03:52
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原创 Kibana8.17.0在mac上的安装
Kibana是与elasticsearch配套使用的数据分析与可视化工具，通过Kibana可以轻松与es中存储的数据进行高效的交互，包括数据写入、检索、删除等操作，并可以通过编写部分代码将数据做成各种报表，从而进行非常直观的统计。对于Kibana版本的选择，应该遵从的原则是与elasticsearch的版本保持一致，我Mac本地安装的elasticsearch版本为8.17.0，因此Kibana的版本也选择安装8.17.0。
2024-12-21 07:09:26
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原创 项目踩坑记--RabbitMq连接过多导致的内存打满
公司项目上用到了一个较老的es集群，无论是es的版本还是服务器，都非常老旧，而且索引的设计也存在一定的缺陷，没有进行分拆，个别索引的数据达到了4T+，在删除索引的部分数据手动执行forcemerge操作时耗费大量的cpu资源，导致集群服务不稳定，数据的写入和检索大概率超时，严重影响了业务的正常运行，而且云的同学给了明确的反馈，该集群已经无法支持扩容，建议释放该集群，重新购买。根据老服务暴露的问题以及检索集群搭建的经验，对现有服务做了重新的设计，主要是两点：数据的写入使用异步逻辑，在线api对外提供服务，数据
2024-11-17 21:12:31
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原创 最美北京中关村软件园
中关村软件园的秋，是科技与自然的盛宴，它用一种难以言喻的魅力，吸引着每一个心怀梦想与激情的人。在这里，每一片落叶都承载着对未来的期许，每一缕清风都似乎在诉说着创新与突破的故事。当夜幕降临，华灯初上，这份秋日的静谧与园区的活力相互交织，更添几分梦幻与神秘，让人流连忘返。最美北京中关村软件园。
2024-11-17 21:12:24
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原创 RabbitMQ-死信队列(golang)
RabbitMQ的死信队列（Dead Letter Queue，简称DLQ）是一种用于处理消息失败或无法路由的消息的机制，死信队列中的所有消息都是无法被正常消费的死信，这使得开发者可以集中对这些消息进行管理和分析。通过分析死信队列中的消息，开发者可以了解系统的运行状态、发现潜在的问题，并进行相应的优化和改进，以提升系统的稳定性和可靠性。
2024-11-14 20:19:59
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原创 ElasticSearch向量检索技术方案介绍
在人工智能快速发展的今天，推荐技术、以文搜图、以文搜视频、以图搜图等技术已经得到了广泛的应用，在百度、小红书、抖音、快手等app上随便输入一段文本，搜索结果已不像早些年那么单一：只有一些文字信息，现在的搜索结果里不仅有文字，还能够搜索出与检索词高度相关的图片、视频、或者商品(电商app)，甚至都不用检索，feed流推荐的内容或者商品都是自身感兴趣的，大家一定会有疑问，整个系统背后是如何实现的呢，为什么输入一段文字，就能检索到相关的视频、音频或者图像呢？不同的内容形式，中间是怎么实现的匹配呢？
2024-11-09 22:03:28
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原创 elasticsearch查询语言DSL构建包使用及实现原理(golang)
但是，从github上的记录看，当前最新版本是22年3月份发布的，已经两年多没有更新了。从我个人的使用来说，两个包各有千秋，从开发效率上来说，我比较喜欢使用第三方包，，官方包偏底层，，如果对性能要求较高的，还是推荐使用官方包进行开发。
2024-10-29 09:22:26
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原创 golang操作mysql利器-gorm
总之，gorm是一个对go开发者非常友好且使用简单的db操作库，非常容易上手，学习成本很低，推荐使用。上面对操作数据库的基本操作已经介绍的七七八八了，完全可以满足日常开发，总结出来共享给更多的小伙伴，希望对大家有所帮助。
2024-09-19 10:08:20
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原创 Elasticsearch写入、读取、更新、删除以及批量操作(golang)
以上总共介绍了10个api，基本上就满足了日常对es操作的需求，测试、验证适用于使用单条检索，这样方便验证数据的准确性，批量操作用于验证数据、逻辑没有问题后的操作，支持批量主要是为了提升效率，以快速完成对数据的操作。
2024-08-26 21:56:09
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原创 golang线程池ants-实现架构
ants协程池是一个高性能、易用的Go语言协程池库，它通过复用goroutines、自动调度任务、定期清理过期goroutines等方式，帮助开发者更加高效地管理并发任务。无论是处理网络请求、数据处理还是其他需要高并发性能的场景，ants协程池都是一个值得推荐的选择。
2024-07-06 21:55:48
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原创 RabbitMQ-topic exchange使用方法
topic 交换机是比直连交换机功能更加强大的交换方式，通过不同的路由规则，可以实现fanout、direct两种交换机的功能。
2024-06-09 21:49:33
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原创 RabbitMQ-直连交换机(direct)使用方法
直连交换机，可以实现类似路由的功能，消息从交换机发送到哪个队列，直连交换机是支持配置的，他可以根据不同的routing key将消息转发到不同的队列当中。false,nil)false,nil)在上面的代码中，routing key参数，在扇形交换机是无效的，这点大家要注意。以上就是rabbitmq直连交换机的使用方式，示例代码只是做了简单的演示，对于多重绑定，各种路由规则可以自行尝试，直连交换机模式，为开发者提供了灵活的路由规则，推荐使用。
2024-06-02 21:47:27
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原创 golang线程池ants-四种使用方法
众所周知，goroutine相比于线程来说，更加轻量、资源占用更少、无线程上下文切换等优势，但是也不能无节制的创建使用，如果系统中开启的goroutine过多而没有及时回收，也会造成系统内存资源耗尽。ants是一款高性能的协程管理池，实现了协程的创建、缓存、复用、刷新、停止能功能，同时允许开发者设置线程池中worker的数量、线程池本身的个数以及workder中的任务，从而实现更加高效的运行效果。
2024-06-01 22:06:55
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原创 RabbitMQ-发布/订阅模式
关于扇形交换机，核心的一点需要我们记住，发送到扇形交换机的消息，他会将消息广播给所有绑定到该交换机的队列上，无脑广播，所有队列会同时接受到交换机上全部的消息。
2024-05-30 23:16:51
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原创 RabbitMQ-默认读、写方式介绍
了解rabbitmq的设计架构，对理解mq如何使用有很大的帮助。一个非常重要的点，mq中的生产者从来不是直接将消息发送到队列中的，而是将消息发送到了mq的交换机中(上图中的exchange为交换机)， 甚至生产者都不知道这条消息将被发送到哪个队列中。交换机是个怎样的设计呢，他的一侧连接生产者，从生产者接收消息，另外一侧连接队列，将消息push进队列中，将消息push进一个队列，还是多个队列，还是抛弃，这些策略是由交换机的类型决定的，对于交换机的使用，后面详细介绍。
2024-05-26 18:15:21
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空空如也
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