> 大家好，我是蓝胖子，关于prometheus的入门教程有很多，拿我之前学prometheus的经历来讲，看了很多教程，还是会对prometheus的描点以及背后的统计原理感到迷惑，所以今天我们就来分析下这部分，来揭开其神秘的面纱。 我们先来看看prometheus里的数据模型是怎么样的，只有知道
刚开始写文章，封装Base基类的时候，添加了trycatch异常块，不过当时没有去记录日志，直接return了。有小伙伴劝我不要吃了Exception 其实没有啦，项目刚开始，我觉得先做好整体结构比较好。像是盖楼一样。先把楼体建造出来，然后再一步一步的美化完善。 基础的仓储模式已经ok，Autofa
没有正儿八经的设计过数据库表结构，这注定是个需要长期更新的一篇文章~ 朋友推荐了一个工具，设计表还挺好用的:EZDML，有兴趣也可以试试~ 先从登录所需要的表开始吧： 用户信息表：存储用户信息。 状态信息表：用于管理用户状态或者文章状态。（例如封禁，屏蔽，启用，禁用诸如此类的，目前的想法是这样的）
大家好，我们计划于10月14日（周六）上午切换微信扫码登录所使用的服务号，由“i博客园”切换到“博客园Cnblogs”，切换后首次微信扫码登录需要先关注新服务号，由此给您带来麻烦，请您谅解。 也可以现在提前关注新服务号“博客园Cnblogs”，以下是新服务号的二维码： 另外，欢迎您关注园子的微信公众
哈喽大家好，我是咸鱼 离过职的小伙伴都知道，离职的时候需要上交公司电脑，但是电脑里面有许多我们的个人信息（聊天记录、浏览记录等等） 所以我们就需要先把这些信息都删除，确保无法恢复之后才上交 即有些情况下我们不得不以一种确保无法恢复的方式从磁盘上擦除所有信息 许多小伙伴可能认为使用文件管理器或者 rm
问题 今天上80服务器跑mdistiller的代码时，意外发现torch、numpy都不能用了T_T 以torch为例，出现如下报错情况 以numpy为例，出现如下报错情况 我们先看看报错信息，这个报错来自Inter MKL。Inter MKL全称是The Intel Math Kernel Lib
经过版本更新，Mini API 的功能逐步完善，早期支持得不太好的 mini API 现在许多特性都可以用了，比如灰常重要的依赖注入。 咱们先来个相当简单的注入测试。来，定义一个服务类，为了偷懒，老周这里就不使用 接口 + 实现类 的方式了。 public class MyService : IDi
接口定义 能够对于文字、段落乃至任何元素的精准定位 并做出增删改查，都是在开发一款富文本编辑器时一项最基本也是最重要的功能之一。让我们先来看看Slate中对于如何在文档树中定位元素是怎么定义的[源码]： /** * The `Location` interface is a union of the
记录工作中早该加深印象的一个小case： ajax请求不能显式拦截 302响应。 我们先来看一个常规的登录case: 浏览器请求资源，服务器发现该请求未携带相关凭据（cookie或者token） 服务器响应302，并在响应头Location写入重定向地址， 指示浏览器跳转到登录页 浏览器跳转到登录页
QStandardItemModel 类作为标准模型，主打“类型通用”，前一篇水文中，老周还没提到树形结构的列表，本篇咱们就好好探讨一下这货。 还是老办法，咱们先做示例，然后再聊知识点。下面这个例子，使用 QTreeView 组件来显示数据，使用的列表模型比较简单，只有一列。 #include
好家伙, Vue源码学习(七):合并生命周期(混入Vue.Mixin) 书接上回,在上一篇中,我们已经实现了合并生命周期 现在,我们要在我们的初始化过程中,注册生命周期 1.项目目录 红框为本篇涉及到的.js文件 2.先来看 /utils/index.js export const HOOKS =[
xsimd简介 xsimd是C++的一个开源simd库，实现了对常见simd指令的封装，从而使得simd的操作更为简单。接下来先从两个简单的例子来入门xsimd。 void average(const std::vector& v1, const std::vector
一：背景 1.讲故事 这周有个朋友找到我，说他的程序出现了内存缓慢增长，没有回头的趋势，让我帮忙看下到底怎么回事，据朋友说这个问题已经困扰他快一周了，还是没能找到最终的问题，看样子这个问题比较刁钻，不管怎么说，先祭出 WinDbg。 二：WinDbg 分析 1. 托管还是非托管泄露 一直关注这个系列
一：背景 1. 讲故事 上一篇写完 SQLSERVER 的四个事务隔离级别到底怎么理解？ 之后，有朋友留言问什么时候可以把 snapshot 隔离级别给补上，这篇就来安排，快照隔离级别看起来很魔法，不过在修车之前，得先看下怎么开车。 二：snapshot 隔离详解 1. snapshot 之前的困境
## 一：背景 ### 1. 讲故事 经常有朋友跟我反馈，说看你的文章就像看天书一样，有没有一些简单入手的dump 让我们先找找感觉，哈哈，今天就给大家带来一篇入门级的案例，这里的入门是从 WinDbg 的角度来阐述的，这个问题如果你通过 记日志，分析代码 的方式，可能真的无法解决，不信的话继续往下
这些工具真的能极大提高生产力，节约你的时间来自（摸）我（鱼）增（划）值（水）。先别提 style2paints，你给它随意画个草图，就能给你一个能交付给甲方爸爸的成品插画。如果提升 30%-40% 传输速度的 kcp 不够惊艳，还有想象力匮乏程序员的福音——rerun，直接让你带入计算机视角看待那些
# __wakeup()魔术方法绕过（CVE-2016-7124） ## 漏洞简介 在php反序列化数据过程中，如果类中存在__wakeup方法，调用 unserilize() 方法前则先调用__wakeup方法，当序列化字符串中表示对象属性个数的值大于 真实的属性个数时会跳过__wakeup的执行
组合数学基础 本文部分运用到了生成函数的知识 如果直接食用本文结论，请忽略下列链接。 生成函数参考博客：普通型生成函数 - Ricky2007 - 博客园 我认为讲的不错 组合数学非常有用！我们先从一点点简单的性质开始 简单原理 加法原理 这非常简单，我们举一个例子即可：考虑我有 $5$ 个红苹果和
摘要：一站式、全流程、安全可信的软件开发生产线。 软件开发生产线（CodeArts）原名“软件开发平台（DevCloud）”是集华为近30年研发实践、前沿研发理念、先进研发工具为一体的一站式云端DevOps平台，面向开发者提供的云服务，即开即用，随时随地在云端进行项目管理、代码托管、流水线、代码检查
摘要：反向传播指的是计算神经网络参数梯度的方法。 本文分享自华为云社区《反向传播与梯度下降详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，前向传播与反向传播 1.1，神经网络训练过程 神经网络训练过程是： 先通过随机参数“猜“一个结果（模型前向传播过程），这里称为预测结果 a； 然后计算 a 与样本标签值 y 的
