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SQL Server数据上云恢复报错

SQL Server数据压缩上云问题

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函数计算对文件进行压缩和解压缩使用总结

前言 函数计算具有弹性伸缩的能力,可以给用户带来免运维和毫秒级扩容的计算能力。 但是它也存在一些限制, 比如一个执行环境最大内存只有3G, 本文旨在进行总结一些函数计算在文件压缩和解压缩的一些实践案例, 希望能给大家抛砖引玉,引出更好的实践案例。

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开发函数计算的正确姿势——使用 brotli 压缩大文件

大文件问题 函数计算对上传的 zip 代码包尺寸限制为 50M。某些场景中代码包中会超过这一限制,比如二进制 serverless-chrome 经过一番裁剪以后 ZIP 压缩包的体积为 43.4M,类似的还有 liboffice ,此外常见的还有机器学习训练的模型文件。

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开发函数计算的正确姿势——支持 ES6 语法和 webpack 压缩

首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念: 函数计算(Function Compute): 函数计算是一个事件驱动的服务,通过函数计算,用户无需管理服务器等运行情况,只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源,并以弹性伸缩的方式运行用户代码,而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。

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Kafka原理

功能与使用场景:特性、适用场景、 基本概念:Broker、Topic、Partition、Partition、Producer、Consumer、Consumer Group kafka模型:producer-broker-consumer模型,集群部署模型 Topic 、 Partition...

LOG 同步 Consumer kafka 压缩 partition TOPIC producer 异步发送 集群部署模型 发送端负载均衡 ack机制 容错性 副本

Linux基础命令---zip

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Linux基础命令---gzip

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只需简单两步,轻松缩减 Node.js 应用的镜像大小

在处理 Node.js应用程序时,我注意到部署镜像的时间有时候需要很长时间,远超我的预期。于是,我开始深入研究这个问题,并且发现只需两个步骤就可以让 948M 大小的 Docker 镜像缩减至 78.6M,从而减少部署时间、提升效率。

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DIY图像压缩——机器学习实战之K-means 聚类图像压缩:色彩量化

本文以图像压缩为例,介绍了机器学习的实际应用之一。

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