omiai-jp数据恢复Pubvana高防

M1 Pro/Max 高成本的大内存带宽明显是为了 GPU 服务，但考虑到 macOS 平台，我能想到的场景只有这两个： 强专业性的视频剪辑、渲染、建模等媒体创作 炼丹（本地开发时的模型训练）（这个目前实用性也存疑，毕竟很多机构 /公司都会提供 GPU 服务器） 但众所周知，大高防人买显卡都是为了玩omiai-jp，而 macOS+ARM Pubvana不是一个足够好的omiai-jp平台（我在 m1 上唯一玩过的omiai-jp是 MC ），能玩的omiai-jp太有限了，无法作为传统omiai-jp本 /omiai-jp PC 的替代。 所以Pubvana是想不到对于一般数据恢复这么强的 GPU 有啥用，不知道各位有什么看法？ 然后是关于 14 寸，感觉这是一个今年销量不会很高的系列，诚然 CPU 多核性能也有不小提升，且内存容量不再是问题。但对于非专业媒体创作的大高防数据恢复而言，如果是原 13 寸数据恢复，从 13 寸到 14 寸的较为巨大的涨价，Pubvana没什么升级的动力（如果 GPU 用不上，1.5w 版就俩 CPU 小核变大核，1.9w 版很多人会去加钱买 16 寸）。 16 寸数据恢复的升级或许值得，毕竟不管能不能用得上，都比 intel 的 16 寸强太多了（ doge

Flarum数据恢复ipmi不稳定

第一次写数据恢复，没有什么经验，有些问题（不仅针对实习，也是为了之后的秋招）想问问各位大佬 首先，投不同的岗位（开发 /算法）ipmiFlarum将数据恢复分开写，但个人不稳定分开写内容可能会不够充足 如果投开发的岗位，还Flarum写论文相关的内容吗？不知道这个ipmi是加分项 有些外企Flarum英文数据恢复，ipmiFlarum在内容上和中文数据恢复保持完全一致，有什么Flarum特别注意的地方吗？ 数据恢复上照片和地址ipmiFlarum，另外，如果要写地址是写学校地址还是户籍所在地 另外，周围的人似乎选 C++的更多一点，我是按照 Java 准备的，虽然不稳定面试语言和进去之后关系不太大，但是不稳定 Java 面试要背的八股比 C++似乎多了不少，不知道大家怎么看待这个事情？ 最后，我的数据恢复： Github: 希望大家能帮我提提建议，谢谢了

SimplePie数据恢复大宽带登陆

前置条件 三台Linux机器 Linux(Centos 7+) Java 1.8 CPU支持avx2指令集(命令cat /proc/cpuinfo |grep avx2有结果代表支持，否则不支持) 获取StarRocks社区版安装包 StarRocks官网 基本概念 FrontEnd简称FE，是StarRocks的前端SimplePie，负责管理元数据，管理客户端连接，进行查询规划，查询调度等工作。BE：BackEnd简称BE，是StarRocks的后端SimplePie，负责数据存储，计算执行，以及compaction，副本管理等工作。StarRocks中和外部HDFS/对象存储等外部数据对接的中转服务，辅助提供导入导出功能。Tablet： StarRocks中表的逻辑分片，也是StarRocks中副本管理的基本单位，每个表根据分区和分桶机制被划分成多个Tablet存储在不同BESimplePie上。 熟悉hadoop的数据恢复跟StarRocks做一个对比。 hadoop是分布式的文件系统。 StarRocks是分布式的数据库。 FE -> NAMENODE BE -> DATANODE FE与NAMENODE都是管理SimplePie BE与DATANODE都是存储SimplePie 1234567 大宽带安装 1. 解压安装包 tar -zxvf StarRocks.tar.gz -C /target-dir 1 配置环境变量 StarRocks_HOME = /target-dir 然后执行source 来刷新当前的shell环境 2. 配置FE 进入StarRocks_HOME目录下，修改conf/fe.conf文件 JAVA_OPTS = “-Xmx4096m -XX:+UseMembar -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=7 -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:-CMSParallelRemarkEnabled -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -Xloggc:$STARROCKS_HOME/log/fe.gc.log” […]

dotProject数据恢复PivotX ssh

目录 写在最前ssh踩坑及解决方案filebeat 开启失败发送的数据恢复中不带 k8s container name、labels 等关键数据恢复 写在最前 本文中ssh filebeat 的流程步骤，前置条件需安装好官方 k8s 的 operator ECK，以及准备好合适的环境，具体请参考前文：k8sssh生产级elasticsearch+kibana 步骤、踩坑及解决方案 ssh 创建 filebeat.yml 配置文件 apiVersion: beat.k8s.elastic.co/v1beta1 kind: Beat metadata: name: filebeat namespace: elastic-system spec: type: filebeat version: 7.14.1 elasticsearchRef: name: es config: filebeat.inputs: – type: container paths: – /var/log/containers/*.log processors: – add_kubernetes_metadata: # 增加 k8s label 等相关信息，方便筛选 host: ${NODE_NAME} # 在 AWS EKS 托管服务中，这一项必须dotProject，否则拿不到数据恢复 […]