背景 前段时间我们将 istio 版本升级到 1.12 后导致现有的应用监控有部分数据丢失（页面上显示不出来）。 一个是应用基础信息丢失。 再一个是应用 JVM 数据丢失。 接口维度的监控数据丢失。 修复 基础信息 首先是第一个基础信息丢失的问题，页面上其实显示的是我们的一个聚合指标istio_re
背景 前两章中我们将应用部署到了 k8s 中，同时不同的服务之间也可以通过 service 进行调用，现在还有一个步骤就是将我们的应用暴露到公网，并提供域名的访问。 这一步类似于我们以前配置 Nginx 和绑定域名，提供这个能力的服务在 k8s 中成为 Ingress。 通过这个描述其实也能看出 I
企业安全文化从根本上说是基于良好的网络卫生（Cyber Hygiene）来建立和发展的，每个企业都必须根据自身实际情况来建立相应的网络卫生标准。企业可以实施许多基本的网络卫生控制措施，以此来降低网络攻击的可能性和影响。因此，网络卫生应该成为所有拥有数字处理环境的企业必备的常规程序，其实每个企业都需要
## 背景 最近有一个业务场景需要用Python自行实现一个简单的LRU cache，不可避免的接触到了弱引用这一概念，这里记录一下。 ## 强引用 Python内存回收由垃圾回收器自动管理，当一个对象的引用计数归0时，其内存就可能被回收掉，而引用计数器的数值其实就是代表有多少个强引用指向该对象，我
作为IT运维人员，尤其是数据库岗位，数据的备份重于一切。 现在很多用户会有一个普遍误区，认为现在类似ADG这类灾备已经很完善，且实时性也更佳，往往就忽略了传统的备份效用。 但实际上，我们千万不能因为有了容灾建设就盲目忽略备份的作用，二者其实有着本质区别。很多场景，灾备都是无法替代传统备份的，二者是缺
[toc] # 简介 prompts是大语言模型的输入，他是基于大语言模型应用的利器。没有差的大语言模型，只有差的prompts。 写好prompts才能发挥大语言模型300%的功力。 理论上，要写好prompts其实不是那么容易的，但是langchain把这个理论变成了现实，一起来看看吧。 # 好
# 简介 在之前的文章中，我们提到了可以在跟大模型交互的时候，给大模型提供一些具体的例子内容，方便大模型从这些内容中获取想要的答案。这种方便的机制在langchain中叫做FewShotPromptTemplate。 如果例子内容少的话，其实无所谓，我们可以把所有的例子都发送给大语言模型进行处理。
因为有的小伙伴看到公司的QA不测试业务需求，只搞流程、卡点、规范、技术创新、QA平台，行业洞察，让研发自测、研发担责上线bug和风险，所以问我，你怎么看QA不做业务需求测试这件事。其实我怎么看不重要，这事还是要看公司管理层和QA负责人，我个人倒是可以作为一个业务方来聊一下这件事。 企业架构 公司组
设计模式学习（九）：装饰器模式 作者：Grey 原文地址： 博客园：设计模式学习（九）：装饰器模式 CSDN：设计模式学习（九）：装饰器模式 装饰器模式 装饰器模式是一种结构型模式。 顾名思义，就是对某个方法或者对象进行装饰，举个简单的例子，有个圆形类 Circle，我需要把这个圆形的涂上红色，其实
摘要：本文将从小白的角度，讲解两台计算机之间是如何精确的找到对方的位置并发送和接收消息的，以从宏观角度把握计算机网络的体系结构。 本文分享自华为云社区《两台计算机之间究竟是如何通信的？》，作者：龙哥手记。 计算机网络的知识点非常杂乱且琐碎，非常容易让人产生畏惧心理。其实计网通篇研究的核心就是不同计算
当我们写完一个服务端程序，需要上线部署的时候，或多或少都会和操作系统的守护进程打交道，毕竟谁也不希望shell关闭既停服。今天我们就来聊聊这个事儿。 最早大家部署应用的通常操作是 “nohup xxxx &”，别说像weblogic 或者其他java 容器有启动脚本，里面其实也差不多；很喜欢 ngi
作者：董子龙 前言 前段时间一直想参照lombok的实现原理写一篇可以生成业务单据修改记录插件的专利，再查阅资料的过程中，偶然了解到了字节码增强工具-byteBuddy。但是由于当时时间紧促，所以没有深入的对该组件进行了解。其实再我们的日常开发中，字节码增强组件的身影无处不在，例如spring-ao
定义 之所以叫简单工厂是因为真的非常简单，只要一个工厂（函数）就可以了，如果把被创建的对象称为产品，把创建产品的对象或者方法称为工厂，那么只需要传入不同的参数，就可以返回不同的产品（实例），这种模式就叫简单工厂模式。 简单工厂-餐馆点菜 工厂模式其实就是将创建对象的过程单独封装在一个工厂中。 它很像
一：背景 1.讲故事 今天给大家带来一个入门级的 CPU 爆高案例，前段时间有位朋友找到我，说他的程序间歇性的 CPU 爆高，不知道是啥情况，让我帮忙看下，既然找到我，那就用 WinDbg 看一下。 二：WinDbg 分析 1. CPU 真的爆高吗 其实我一直都在强调，要相信数据，口说无凭，一定要亲
# 无所畏惧的求和题解 > 本题是本人目前出的题中难度最高的题。 > > 加强版紫色是肯定可以的。 > > 题目链接：[无所畏惧的求和 - 洛谷](https://www.luogu.com.cn/problem/U289496) > > 尽情享受吧！ 这道题其实做法有很多： - 待定系数法 + 矩
YNOI 做题记 偶然有一天做到了其中的一道题，于是便开始做相关的题了…… [Ynoi2015] 我回来了 - 洛谷 这之一场联考搬过来的题……于是考场上写了一个 \(O((n + m)\log^2 n)\) 的代码，然后成功被卡掉，非常慢速。 其实离线，将每一个伤害答案变化的时间做出来，然后加入时
前面把线程相关的生命周期、关键字、线程池（ThreadPool）、ThreadLocal、CAS、锁和AQS都讲完了，现在就剩下怎么来用多线程了。而要想用好多线程，其实是可以取一些巧的，比如JUC（好多面试官喜欢问的JUC，就是现在要讲的JUC）。JUC就是java.util.concurrent的
摘要：SRE的核心文化，依旧需要各界携手去探索和发扬。但就像运维所需的确定性那样，SRE探索对每家企业的未来价值来说，也是充满确定性的。 本文分享自华为云社区《云上的米开朗基罗：在不确定时代，寻找建筑般的确定性》，作者： SRE确定性运维。 文艺复兴三杰之一的米开朗基罗，被称为“天才建筑师”。其实他
摘要：本案例我们利用视频字幕识别中的文字检测与识别模型，增加预训练Bert进行纠错 本文分享自华为云社区《Bert特调OCR》，作者：杜甫盖房子。 做这个项目的初衷是发现图比较糊/检测框比较长的时候，OCR会有一些错误识别，所以想对识别结果进行纠错。一个很自然的想法是利用语义信息进行纠错，其实在OC
