实战课堂 | MongoDB如何使用内存？内存满了怎么破？ (yq.aliyun.com)

【简介】

Mongod 进程启动后，除了跟普通进程一样，加载 binary、依赖的各种library 到内存，其作为一个DBMS，还需要负责客户端连接管理，请求处理，数据库元数据、存储引擎等很多工作，这些工作都涉及内存的分配与释放，默认情况下，MongoDB 使用 Google tcmalloc 作为内存分配器，内存占用的大头主要是「存储引擎」与 「客户端连接及请求的处理」。

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由 @可耐芊小仙女 2019-09-02 16:45 / 0个评论
赞过的人： @技术头条 @IT技术博客大学习
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如何根据LLM的参数估算内存（显存）使用量 (it.deepinmind.com)
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by @技术头条 2024-04-03 01:54 查看详情
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
NoSQL 从 0 到1（MongoDB and InfluxDB） (paper.seebug.org)
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它的危害有：
1、绕过身份验证或保护机制。
2、提取或编辑数据。
3、导致拒绝服务。
4、在服务器上执行代码。

其实注入的本质都是一样的，只是语法有些不一样。
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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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JVM内存问题排查流程 (l1n.wang)
首先确认问题现象，可以通过服务状态，监控面板、日志信息、监控工具（VisualVM）等，确认问题类型：
1、内存使用率居高不下、内存缓慢增加、OOM等；
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应用程序的内存是大还是小？ (www.diguage.com)
应该在内存容量大的少量实例（即机器）上运行应用程序，还是在内存容量小的大量实例上运行应用程序？哪种策略是最佳的？这个问题可能会经常遇到。在开发应用程序长达 20 年，且构建了 JVM 性能工程/故障排除工具（ GCeasy、 FastThread,、 HeapHero）之后，我仍然不知道这个问题的正确答案。同时，我相信这个问题也没有非黑即白的答案。在本文中，我想与大家分享一下我对这个问题的看法和经验。
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Linux中使用tar压缩命令排除文件 (lisenhui.cn)
众所周知tar命令是在Linux系统中最为常用来解压缩文件的命令之一，之前大部分时候都直接用它来压缩备份或转移的文件内容，因此也未过多关注过它在压缩时的其它可选参数使用。但最近在转移文件遇到其占用空间比较大，考虑到里面有些内容并不是必须，于是想到如何来使用tar命令参数来实现，经过多次尝试，找到了个解决办法——使用exclude-from参数，可灵活控制不需要压缩文件，然后顺手做个记录分享。
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使用SigNoz搭建可观测系统 (jokerbai.com)
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本篇文章聊聊，成就了无数视频软件公司、无数在线视频网站、无数 CDN 云服务厂商的开源软件 [ffmpeg]。分享下如何使用它将各种视频或电影文件，转换成上万张图片数据集、壁纸集合，来让下一篇文章中的模型程序“有米下锅”，这个方法特别适合宫崎骏、新海诚这类“壁纸合集”类电影。
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