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舞夢輝影
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  • 舞夢輝影

    舞夢輝影

    2025-11-22 20:13:28
    Linux如何扩容磁盘空间_LinuxLVM磁盘扩容详细步骤
    答案：使用LVM可在线扩容Linux磁盘空间。首先通过df-h、lsblk等命令查看当前磁盘与LVM结构，确认需扩容的逻辑卷；接着添加新硬盘或扩展虚拟磁盘，如对/dev/sdb进行分区并创建LinuxLVM类型；然后使用pvcreate初始化物理卷，并通过vgextend将其加入现有卷组；随后用lvresize命令按需扩展逻辑卷大小，支持指定容量、增加量或使用全部空闲空间；最后根据文件系统类型执行resize2fs（ext4）或xfs_growfs（xfs）同步文件系统，完成扩容后通过df-h和
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    2025-11-22 20:24:42
    python中字典items()函数如何使用？
    字典的items()方法返回动态视图对象，包含键值对元组，常用于for循环遍历，支持条件筛选与转换为列表操作。
    246
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    2025-11-22 20:34:02
    postgresqlbitmapscan如何工作_postgresql位图扫描原理
    BitmapScan通过位图合并多索引结果，先生成标记数据页的位图，再按顺序读取，减少随机I/O，适用于多条件查询。
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    2025-11-22 20:43:02
    postgresql数据同步冲突如何解决_postgresql复制冲突处理
    PostgreSQL数据同步冲突主要发生在主从或逻辑复制中，常见类型包括查询冲突、锁冲突、唯一性冲突及函数执行失败。物理复制可通过开启hot_standby_feedback、设置statement_timeout、监控冲突视图等手段缓解；逻辑复制需监控订阅状态、处理主键冲突、配置ONCONFLICT规则并确保模式一致。预防措施包括避免长查询、优化vacuum、保持主备结构一致及加强日志监控，关键是根据复制类型采取相应策略以保障数据一致性与复制稳定性。
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    2025-11-22 20:43:02
    postgresqlrollup和cube如何试用_postgresql多层级聚合方案
    ROLLUP按层级逐级汇总，CUBE生成所有组合，二者结合GROUPING函数可区分汇总层级，适用于多维分析。
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    2025-11-22 20:59:09
    python repr()与str()区别总结
    str()用于生成用户友好的可读字符串，repr()用于生成包含类型和构造信息的精确字符串，便于调试；如日期对象中str()输出“2024-04-0510:23:45.123456”，而repr()输出“datetime.datetime(2024,4,5,10,23,45,123456)”；自定义类应至少实现__repr__()，推荐同时实现__str__()和__repr__()，以确保打印时可读、调试时明确；print()调用__str__()，交互式输出和容器展示则调用__repr__(
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    2025-11-22 21:23:31
    Linux如何使用dnf清理缓存_Linuxdnfmakecache常见操作教程
    dnfclean和makecache命令可清理并重建缓存，提升系统性能。dnfcleanall清除所有缓存，cleanpackages仅删安装包，cleanmetadata清元数据，cleandbcache清数据库缓存；执行dnfmakecache重建元数据，加--refresh参数可强制更新；常用组合如sudodnfcleanmetadata&&sudodnfmakecache修复源问题，sudodnfcleanall&&sudodnfmakecache彻底重置环境；缓存路径为/var/cac
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    2025-11-22 22:41:03
    Linux 开发：如何设计健康检查端点 (HTTP / gRPC) 并与监控集成
    健康检查端点需轻量、真实反映服务及依赖状态，HTTP返回标准码，gRPC遵循协议规范，支持多级别检测，并与Prometheus、Kubernetes等集成实现告警与自愈，避免形式化。
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    2025-11-22 22:58:02
    Linux如何备份与恢复数据库_Linuxmysqldump备份恢复指南
    使用mysqldump可高效备份恢复MySQL数据。1.备份单库：mysqldump-u用户名-p数据库名>文件.sql；2.多库备份加--databases；3.全库用--all-databases；4.仅结构加--no-data；5.命名加时间戳便于管理；恢复前确保库存在，再用mysql-u用户名-pDB
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    舞夢輝影

    2025-11-22 23:03:28
    python中Beta分布如何理解？
    Beta分布是描述[0,1]区间概率不确定性的连续分布，由参数α和β决定，其PDF为f(p;α,β)=p^(α−1)(1−p)^(β−1)/B(α,β)；α和β可视为虚拟的成功与失败次数。例如先验Beta(1,1)表示均匀分布，观测3次成功2次失败后后验为Beta(4,3)，峰值约0.57；分布随数据增加而变尖锐。在Python中可用scipy绘制不同参数下的曲线。它是二项分布的共轭先验，使贝叶斯更新简化为参数相加：先验Beta(α,β)结合k次成功n−k次失败后，后验为Beta(α+k,β+n
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