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可重试写入允许MongoDB驱动程序在​​副本集（replicaset​​）或​​分片集群（shardedcluster）​​中遇到网络错误或无法找到健康的主节点时，自动重试某些写入操作一次。[1]先决条件可重试写入有以下要求：支持的拓扑结构可重试写入要求​​副本集（replicaset）​​或​​分片集群（shardedcluster）​​，并不支持单节点实例。支持的存储引擎可重试写入要求支持文档级别锁定的存储引擎，例如​​WiredTiger​​或​​内存...

5.1mayexpandvm检查映射的虚拟内存是否超过了内核限制进程地址空间中对虚拟内存的用量是有限制的，限制分为两个方面：对进程地址空间中能够映射的虚拟内存页总数做出限制。对进程地址空间中数据区的虚拟内存页总数做出限制。这里的数据区，在内核中定义的是所有私有，可写的虚拟内存区域（栈区除外）：Dataareaprivate,writable,notstackstaticinlineboolisdatamapping(vmflagstflags){本次需要映射的虚拟内存区域是否是私有，...

4.3虚拟内存的分配getunmappedarea主要的目的就是在具体的映射区布局下，根据布局特点，真正负责划分虚拟内存区域的函数。经过上一小节的介绍我们知道，在经典布局下，mm>getunmappedarea指向的函数为archgetunmappedarea。如果mmap进行的是私有匿名映射，那么内核会通过mm>getunmappedarea函数进行虚拟内存的分配。如果mmap进行的是文件映射，那么内核则采用的是特定于文件系统的file>fop>getunmappedarea函数。比如，我们通过...

本文基于内核5.4版本源码讨论通过上篇文章​​《从内核世界透视mmap内存映射的本质（原理篇）》​​的介绍，我们现在已经非常清楚了mmap背后的映射原理以及它的使用方法，其核心就是在进程虚拟内存空间中分配一段虚拟内存出来，然后将这段虚拟内存与磁盘文件映射起来，整个mmap系统调用就结束了。而在mmap内存映射的整个过程中，最为核心且复杂烧脑的环节其实不是内存映射的逻辑，而是虚拟内存分配的整个流程。笔者曾在之前的文...

本文整理自NebulaGraphPD方扬在「NebulaGraphxKubeBlocks」meetup上的演讲，主要包括以下内容：NebulaGraph3.x的发展历程稳定性性能提升易用性NebulaGraph的最佳实践数据建模数据膨胀超级节点数据导入查询指南内存保护试试MemoryTracker语句调试得用PROFILE某个功能不支持array功能更强了UDF待解决的问题其他问题交流NebulaGraph3.x的发展历程NebulaGraph自2019年5月开源发布第一个alpha版本以来，陆陆续续发布了2.0GA，到现在v...

本文整理自NebulaGraph布道师wey在「夜谈LLM」主题分享上的演讲，主要包括以下内容：背景LLMRAGGraph知识抽取Text2CypherGraphRAG未来规划Part.01技术背景LLM是什么WHATISLLM这里简单、快速地介绍下大语言模型：从GPT2开始，到后来流行的GPT3，人们逐渐意识到语言模型达到一定规模，借助部分技术手段之后，程序好像可以变得和人一样，去理解人类复杂的思想表达。与此同时，一场技术变革也悄然发生了，曾经我们需要用复杂代码、...

本文整理自社区用户陈卓见在「夜谈LLM」主题分享上的演讲，主要包括以下内容：利用大模型构建知识图谱利用大模型操作结构化数据利用大模型使用工具Part01利用大模型构建知识图谱上图是之前，我基于大语言模型构建知识图谱的成品图，主要是将金融相关的股票、人物、涨跌幅之类的基金信息抽取出来。之前，我们要实现这种信息抽取的话，一般是用Bert+NER来实现，要用到几千个样本，才能开发出一个效果相对不错的模型。而到了大语言...

BOSS直聘和NebulaGraphUDF的萌生UDF设计和实现原理UDF使用方法UDF尚未解决的问题开发UDF的意外收获大家好，我是来自BOSS直聘的赵俊南，主要负责安全方面的图存储相关工作。作为一个从v1.x用到v3.x版本的忠实用户，在见证NebulaGraph发展的同时，也和它一起成长。BOSS直聘和NebulaGraph关于NebulaGraph在BOSS直聘的应用场景，大家可以看看之前文洲老师的文章（图数据库NebulaGraph在BOSS直聘的应用），从那时候文洲老师构建的行...

编者按：在前文​​《以NoSQL和NewSQL为例，讲解如何分析数据模型和考量查询语言》​​中，木鸟同大家讲解了SQL、NoSQL、NewSQL的数据模型及查询语言。在本文中，他将会同大家分享图数据库特殊的数据模型及查询语言。上文提过的文档型数据库，和本文所说的图数据库，有什么区别？文档模型的适用场景？你的数据集中存在着大量一对多（onetomany）的关系。图模型的适用场景？你的数据集中存在大量的多对多（manytomany）的关系。...

本文仅供参考，不推荐在生产环境使用。K8s集群安装NebulaGraph部署一、集群环境准备二、Docker部署配置DockerYUM源安装DockerCE启动Docker服务配置Docker容器镜像加速器三、DockerCompose安装四、添加Rancher用户五、生成SSH证书用于部署集群生成SSH证书复制证书到集群中所有主机验证SSH证书是否可用六、RKE工具下载七、初始化RKE配置文件八、集群部署九、安装kubectl客户端kubectl客户端安装kubectl客户端配置集群管理文件及应...

LLM应用的范式LlamaIndex：数据与LLM之间的接口上下文学习嵌入（Embedding）LlamaIndex文档分割和嵌入的问题知识图谱嵌入和知识图谱的结合LlamaIndex中的知识图谱进展LLM如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与LLM对接上。像是大家都在用的知识图谱，现在的图谱该如何借助大模型，发挥更大的价值呢？在本文...

什么是JupyterNotebookipythonngql的安装数据查询单行查询多行查询渲染结果高阶用法操作查询结果为pandasDF返回原始ResultSet查询模板未来在之前的《​​手把手教你用NebulaGraphAI全家桶跑图算法​​🔗》中，除了介绍了ngai这个小工具之外，还提到了一件事有了JupyterNotebook插件:​​https:github.comweyguipythonngql​​，可以更便捷地操作NebulaGraph。本文就手把手教你咋在JupyterNotebook中，愉快地玩图数据库。只要你...

·NebulaGraphArtificialIntelligenceSuite·ngai是什么·ngai的特点·你可以这么用ngai·跑分布式PageRank算法·写回算法结果到NebulaGraph·通过nGQL调用算法·单机运行算法·可视化图算法结果·更方便的Notebook操作NebulaGraph·未来工作·试玩ngai·ngai的架构NebulagraphArtificialIntelligenceSuite前段时间​​NebulaGraph3.5.0发布​​🔗，whitewum吴老师建议我把前段时间NebulaGraph社区里开启的新项目ngai公开给大家...

一、摘要说到缓存，面试官基本上会绕不开以下几个话题！项目中哪些地方用到了缓存？为什么要使用缓存？怎么使用它的？引入缓存后会带来哪些问题？这些问题，基本上是互联网公司面试时必问的一些问题，如果面试的时候，连缓存都不清楚，那确实多少显的有些尴尬！项目里面为什么要引入缓存？这个问题还得结合项目中的业务来回答！引入缓存，其实主要有两个用途：高性能、高并发！假设某个操作非常频繁，比如网站的商城首页，需要...

一、摘要NullPointerException，中文名：空指针异常，也简称NPE，是软件系统中最常见的错误异常之一。很久以前GoogleGuava项目引入了​​Optional​​​作为解决空指针异常的一种方式，不赞成写过多的代码来显式检查​​null​​，以期望程序员写出整洁同时可读性更高的代码。受GoogleGuava的影响，Optional现在也成为了Java8及以上库代码的一部分。在介绍​​Optional​​​技术之前，我们不禁会发出一个疑问：为什么谷歌不赞...

一、摘要上篇文章中，我们有介绍到对象属性复制相关的工具，这些工具所进行的对象拷贝，其实都是浅拷贝模式。可能有的同学会发出疑问，什么叫浅拷贝？我们都知道，Java中的数据类型分为值类型（基本数据类型）和引用类型，值类型包括byte、short、int、long、float、double、boolean、char等简单数据类型，引用类型包括类、接口、数组等复杂类型。根据数据类型的不同，在进行属性值拷贝的时候，如果是值类型，复制的是属性值，...

一、摘要日常编程中，我们经常会碰到对象属性复制的场景，当类的属性数量只有简单的几个时，我们通过手写​​setget​​​即可完成，但是属性有十几个，甚至几十个的时候，通过​​setget​​的方式，可能会占用大量的编程时间，关键是像这样的代码，基本上是机械式的操作。面对这种重复又枯燥的编程工作，很多的行业大佬，开发出了通用的对象属性复制工具，以免去机械式的编程。小编经过实际的调研，发现目前开源市场上，用得...

云原生这个词相信大家都不陌生，那如果要问你，到底什么是云原生，该怎么回答呢？云原生云原生计算基金会CNCF在他们的官网上给出的解释是这样的。云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API。这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能...