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技术Python
在开发高性能Python应用时，我遭遇了这样的困境：多进程间需要共享百万级数据，而多线程间又需保证数据一致性。传统解决方案要么性能低下，要么引发竞态条件。本文将深入探讨Python内存互斥与共享的解决方案，包含可运行的实战案例，揭示如何在保证数据安全的前提下突破性能瓶颈。Python全局解释器锁（GIL）本质是互斥锁，它确保同一时刻仅有一个线程执行字节码。这导致多线程CPU密集型任务无法利用多核
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AIPython自动化运维
日常办公当中，我们总是需要合并来自不同部门汇集的多个文档，亦或是回收调研问卷，这些文档结构相似但内容各异。每个文件都包含一堆问题和答案，我们得想办法把它们整合成一个统一的知识库。说实话，一开始我还挺头疼的。经过几天的研究和尝试，我总结了一套还算靠谱的解决方案。先说思路：首先得让用户选择要合并的文件（废话，但确实是第一步）；然后解析每个文件，这里有个坑 - 不同人写的文档格式千奇百怪，标题格式五花八
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大模型容器虚拟化
玩转大模型，我是真的从入门到放弃...哈哈，开个玩笑~起因是我想学习一下本地搭建知识库做做RAG或者微调什么的，安装各种报错和依赖冲突，就一个python选版本我都反复试了3.9,3.10,3.11,3.12多个版本，真的，花费了大把时间还是满屏红字。最后切到了3.10，真的伤不起。头疼！一个明明在别人服务器上跑得好好的Case，在我本地却彻底趴窝了！究其原因无外乎各种依赖版本的不匹配。到底什么是
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技术运维
“重启试试”、“刷新一下”、“清空缓存”...上面几句是我们公司IT运维部的口头禅。有天中午吃饭，IT部老大亲口对我说，以上能解决90%的常见故障问题，包试包灵！啊，这......我这个人还是比较较真的。逃不脱的真香定律，是科学还是玄学？它为什么就这么灵验？——这些在IT界耳熟能详的操作，绝非技术人员无计可施时的“万金油”，而是历经实践检验、蕴含深刻系统原理的高效手段。下面本文就和大家一起扒一扒，
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技术Python
Hello, 各位小伙伴大家好，本期我们来讨论一下python编程中那些令人舒爽到爆炸的编程实用小技巧。所谓“人生苦短，我用python”!掏出小手咱们很快就能学会！Python作为一门优雅而强大的编程语言，以其简洁高效的语法和极其丰富的库，深受广大开发者喜爱。相较于C++和Java，可以说这门语言入门难度非常低。但是它不仅不low,反而处处显示出一种优雅。我是从python2.0开始学起的，现在
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