使用DataX同步MaxCompute数据到TableStore（原OTS）优化指南 (yq.aliyun.com)

【简介】

现在越来越多的技术架构下会组合使用MaxCompute和TableStore，用MaxCompute作大数据分析，计算的结果会导出到TableStore提供在线访问。MaxCompute提供海量数据计算的能力，而TableStore提供海量数据高并发低延迟读写的能力。将 MaxCompute内数据导出至TableStore，目前可选的几种主要途径包括：

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由 @可耐芊小仙女 2019-05-14 16:07 / 0个评论
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大众点评内容搜索算法优化的探索与实践 (tech.meituan.com)
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使用零一万物 200K 模型和 Dify 快速搭建模型应用 (soulteary.com)
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by @技术头条 2024-03-21 22:55 查看详情
防止数据泄露的高效策略-翻译整理 (ixyzero.com)
简单来说，就是数据安全左移，在每一个阶段都做卡点和检测，提高入侵/获取敏感数据的成本，减少后续阶段的日志告警量，提高告警检测准确率，利用自动化工具/平台提高响应的速度和效率。
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数据尽量不落地，大部分操作在线即可完成，系统埋点要全面和准确；对于数据下载和外发格外关注，下载设备的DLP的健康状态和策略的有效性需要及时检查。
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本文主要介绍了对网络返回数据进行变异的客户端健壮性测试实践经验。文章第一部分介绍客户端健壮性测试的基本概念；第二部分分享了基于接口返回数据变异的App健壮性测试方案设计的思路；第三部分主要解读了变异数据的构造和异常检测方案设计；第四部分介绍了精简变异数据的探索方案。
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个人数据安全不完全指南 (thiscute.world)
这里介绍的并不是什么能一蹴而就获得超高安全性的傻瓜式方案，它需要你需要你有一定的技术背景跟时间投入，是一个长期的学习、实践与方案迭代的过程。另外如果你错误地使用了本文中介绍的工具或方案，可能反而会降低你的数据安全性，由此产生的任何损失与风险皆由你自己承担。
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使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型的一次尝试 (blog.yuanpei.me)
本文旨在尝试使用 llama.cpp 在本地部署 AI 大模型，随着人工智能的快速发展，我们逐渐认识到私有化部署的重要性和潜力。在此背景下，llama.cpp 作为一个纯 C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理工具，提供了在本地环境下高性能的 AI 推理能力。在这篇文章中，我们可以了解到 llama.cpp 具有在 GPU 和 CPU 环境下运行的灵活性，满足私有化部署的需求。文章详细介绍了 llama.cpp 编译和部署的过程，为读者提供了一份在本地部署 AI 大模型的教程。私有化部署的 AI 大模型，相比于 ChatGPT 这类通用大模型，更注重数据隐私和安全性，对云服务的依赖更少，可以做到更好的本地化控制。虽然编译 llama.cpp 有一定的复杂性，AI 大模型的下载、转化、量化需要一定的耐心，可当本地的 AI 应用运行起来的那一刻，博主觉得这一切完全值得。
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这一篇我们回归现实中的MySQL数据库，初步学习具体的SQL优化原则，并尝试从索引底层原理出发，分析为什么会有那么多的“规则”。
by @技术头条 2024-01-13 23:28 查看详情
SQL优化(2)-索引与B+树 (example.com)
对于60%的程序员而言，Java的三层架构Controller、Service、Dao可以说是“越往后走天越黑”，特别是到了Dao层，提着灯笼也只能看到脚边一米开外的河边小石子，只闻对岸风啸马嘶却不知到底是人是鬼，只能借着MyBatis或JPA这些ORM框架隔着宽宽的河举行一场又一场的刺刀战，你砍我一刀，我刺你一剑。

诚然，很多人对MySQL数据库的印象就是一个模糊的大铁柜，闭上眼睛深吸一口气仿佛还能嗅到一股铁锈味。只知柜子里藏着很多张表，表里面存着很多行数据，再详细一点的呢？不知道。

MySQL有太多太多细节，根本无法用四、五篇文章说透，但我仍希望这个系列的文章能成为非常好的入门教程，让从来没接触过SQL优化的同学也能快速建立较为系统的知识框架，方便日后学习其他专栏时进一步拓展。
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by @技术头条 2023-11-30 23:36 查看详情
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