nginx、uvicorn、gunicorn 这些 HTTP sever 都是 master-slave 架构你好奇他们是怎么实现的吗？如果你是也是一个好奇宝宝，就接着往下看吧多进程参考：python 进程池的两种不同实现使用 multiprocessing.Pool 的实现 {代码...} 使用 ProcessPoolExecutor 的实现 {代码...} 上诉两种实现的潜在问题问题一：无法完美运行在...

方式一：使用 multiprocessing 库 {代码...} 方式二：使用 concurrent.futures 的 ProcessPoolExecutor {代码...}

clone linux 的源代码 {代码...} 然后使用 cloc 统计代码，结果如下： {代码...} 文件规模： {代码...}

Q：python 的 multiprocessing.get_context 函数的参数，除了 spawn 和 fork 和 forkserver 和 threading 还可以填什么？A：multiprocessing.get_all_start_methods()：返回一个列表，包含了当前系统支持的所有启动方法，包括上述四种和其他系统特定的启动方法。可以通过循环这个列表，尝试使用不同的启动方法创建进程，...

这个命令首先使用 ls -l 列出当前目录下所有文件和文件夹的详细信息，然后使用 grep '\.mp4$' 筛选出以 .mp4 结尾的文件，并使用 wc -l 统计行数（即文件数量）。

该命令使用 rm（remove）命令和通配符 * 来匹配当前目录下所有以 .ts 结尾的文件，并将其删除。如果想要删除其他目录中的 .ts 文件，可以将命令中的 * 替换为目录路径。

在 Linux 中，子进程可以继承父进程正在监听的端口，这是因为子进程会继承父进程打开的文件描述符，而监听的套接字是通过文件描述符来实现的。所以当子进程继承父进程打开的套接字时，也就继承了这个套接字对应的文件描述符，从而可以继续监听这个端口。

具体怎么安装，可以参考：Ubuntu20.04 从源代码编译安装 python3.10 在 ubuntu22.04 上，我已经从源码编译安装了多个 python 了：3.7、3.8、3.9、3.11 {代码...}

有如下：Rye/poetry/pip/pipenv/pyenv/venv/virtualenv/pdm/hatch参考：Flask 之父用 Rust 编写 Python 包管理工具：Rye

spawn_n() 函数是异步的，它会在当前协程的事件循环中异步地创建一个新的协程。这意味着它会立即返回，并且不会等待新协程的执行。spawn_n() 的好处是它不会阻塞当前协程，因此可以在不影响其他协程的情况下创建新的协程。

在 DRF（Django Rest Framework）的 Serializer 中，以 get_ 开头的方法是 Serializer Method Field 的方法名前缀，用于自定义该字段的值。

在 Google Cloud Storage 中，文件名必须满足以下条件：文件名必须为 Unicode 字符集的 UTF-8 编码。文件名长度必须在 1 到 1024 个字符之间。文件名可以包含斜杠 / 以创建目录结构。文件名不能以斜杠 / 开头。文件名不能包含以下字符：\0 (null)，\，*，?，[，]，:，;，,，.。因此，连字符 - 是被允许的文件名字符之一...

Memcached Java客户端SDK提供了 BulkGetFuture 接口用于获取多个key对应的value，对应的方法是asyncGetBulk。

在 memcached 的 Python SDK 中，可以使用 get_multi 方法来获取多个 key 的值。这个方法接受一个 key 列表作为参数，并返回一个字典，包含每个 key 对应的值。字典中还包含一个 cas 字段，记录每个 key 对应的 cas 值，用于 cas 操作。在这个字典中，每个 key 对应的值可能为 None，表示该 key 不存在于 memcached 中。

可以看到，在这个 pod 的 my-container 容器中，Liveness 和 Readiness 的检查频率都是 10 秒。其中，period=10s 指定了检查的频率。

Q:归一化的是怎么操作的？调用 collection.search 之后获得的向量，已经是归一化了吗？还是需要自己对 milvus 的搜索结果再做归一化？

自动分区修复（Automatic Partition Repair）：在 MySQL 8 中，如果分区表中的某个分区出现了损坏，MySQL 8 会自动将损坏的分区替换成新的分区，从而提高了分区表的可靠性。

解决办法，在 markdown 中加入一个 a 标签实现跳转然后在同级目录下放好

macbook pro Apple Silicon M1 使用 torchvision 的时候，会报错 Symbol not found \ image.so \ libc10.dylib

是的，torchvision 的 transforms.Resize 可以修改图像的大小和比例。如果您只指定了一个维度（例如高度），则另一个维度（例如宽度）将按比例调整以保持原始图像的纵横比。如果您指定两个维度，则图像将被拉伸以填充新尺寸。

归一化是指将数据缩放到特定的范围内，通常是将数据映射到 [0,1] 或 [-1,1] 区间内。这种缩放的目的是统一数据的尺度，使得不同特征之间可以进行比较和处理。

在 NumPy 中，使用 astype 函数可以将数组的数据类型转换为指定的类型。具体地说，将 np.uint8 类型的数组转换为 np.float32 类型的数组，可以使用以下代码：

chatGPT 告诉我，PIL 的 resize 的默认插值是 BILINEAR事实真是如此吗？看一下 PIL 的源码：PIL/Image.py {代码...} 但没有指定 resample 的时候，并且 mode 不含 ; 的时候, 就是用 BICUBIC， BICUBIC 是 三次样条插值

A：transforms.Resize 和 PIL.Image.resize 都可以用于调整图像大小，但它们的实现方式略有不同，主要体现在以下几个方面：

A:torchvision 的 transforms.ToTensor() 是将 PIL Image 或 numpy.ndarray 转化成 torch.FloatTensor 数据类型的方法。这个方法的主要功能是：

在对图像进行转置操作时，可以使用 numpy.transpose 函数将图像的通道轴与高度轴、宽度轴进行交换，从而达到目的。例如，如果要将一个 RGB 图像转换为通道-高度-宽度的数组，可以使用以下代码：

A：计算向量距离的时候，L2范数和内积（IP）都是常用的度量方式。它们的计算方法和意义有所不同，因此在不同的场景下选择不同的度量方式会更加合适。

和 milvus 的 "metric_type": 'L2' 返回结果不一样，milvus 返回的 distance 要比我自定义的 l2 结算结果小很多是怎么回事？

A：Redis集群是通过数据分片（sharding）来实现数据在不同节点间的分配。Redis集群中有16384个hash slot（槽位），每个节点可以处理其中的一部分槽位，不同节点之间可以共同处理这16384个槽位。当一个键值对需要被放到Redis集群中时，Redis会先计算该键值对的key对应的hash值，然后将其放到对应的槽位中。Redis集群的每...

bind 127.0.0.1 ::1 表示 Redis 会同时监听 IPv4 地址 127.0.0.1 和 IPv6 地址 ::1，即既能接受来自本地主机的 IPv4 连接，也能接受来自本地主机的 IPv6 连接。