## PostgreSQL 检查点调优:性能助推器
未经调优的 PostgreSQL 检查点常常导致资源浪费和性能问题。检查点通过将脏缓冲区刷新到磁盘并回收 WAL(预写式日志)段来确保数据一致性,以便进行恢复。然而,频繁的检查点会由于全页镜像(FPI)写入——在修改后记录整个页面的内容——而导致显著的 I/O 峰值,从而影响性能。
调优包括使用 `checkpoint_timeout` 和 `max_wal_size` 等参数来增加检查点之间的间隔。测试表明,分散检查点可以显著减少 WAL 生成(例如,从 12GB 减少到 2GB)和 FPI 写入(减少 9 倍),从而带来大量的 I/O 节省。
虽然更长的间隔会引发对恢复时间担忧,但通常可以通过具有待机服务器的高可用性(HA)设置来缓解,从而实现即时故障转移。 恢复速度也出奇地快,即使是每小时一次的检查点,通常也能在几分钟内完成。
通过 PostgreSQL 日志和 `pg_stat_wal` 等视图监控检查点活动至关重要。 调优检查点是 DBA 的基础步骤,可以提供性能提升、减少存储/网络负载以及提高备份效率。
## Voxtral Realtime 4B:一个纯C推理引擎
该项目实现了一个完整的、独立的 Mistral AI 的 Voxtral Realtime 4B 语音转文本模型的推理流程,仅需要 C 标准库(或非 Apple Silicon 平台的 OpenBLAS)。其目标是扩大对该模型的访问,使其超越依赖 vLLM 的实现。
主要特性包括:高效的 MPS(Apple Silicon)和可用的 BLAS 加速;分块音频处理,用于管理内存,无论输入长度如何;以及通过 C API (`vox_stream_t`) 实现流式功能,允许增量音频输入和令牌输出。音频输入灵活,支持 WAV 文件、标准输入(通过 ffmpeg 管道传输)和实时麦克风捕获(macOS)。
该实现利用内存映射权重和滚动 KV 缓存来处理无限长度的音频。虽然初步测试有限,但核心推理逻辑是可用的,鼓励进一步测试,特别是长转录。同时,也提供了一个简化的 Python 参考实现,以便于理解。
该项目强调了开放访问模型实现的重要性,并为更广泛的采用和开发提供了基础。
本网站记录了失败的模拟超高频电视台的历史,最初基于迈克·多纳二世1977年的一篇文章,并自1999年以来得到了显著扩展。 最初是杜蒙网络历史网站的一部分,它通过克拉克·英格拉姆的研究发展而来,并且关键在于K.M.理查兹的大量核实和补充,他增加了数十个此前未记录的台。
该网站分为三个部分:“频道”(台站列表)、“文章”(详细的台站历史)和“画廊”(图片和标志——目前正在数据丢失后重建)。 它专注于停播的台站,不包括目前仍在运营的台站,旨在保存超高频广播先驱的故事。
该项目严重依赖于世界广播历史和报纸档案等资源,并得到了莫琳·卡尼等研究人员的贡献。 它是对早期超高频广播者的致敬,特别是对已故的克拉克·英格拉姆的致敬,他的最初愿景激发了该网站的创建。 它作为一个非商业性的教育资源,在合理使用原则下运作。