实践中, 往往会有这样的需求, 用户输入的url是ewhisper.cn/alert-manager/#/alerts, 但是转发到后端要变成/#/alerts, 如何基于 Traefik on K8S 实现?
背景 今天收到业务团队反馈线上有个应用往 Pulsar 中发送消息失败了，经过日志查看得知是发送消息时候抛出了 java.lang.InterruptedException 异常。 和业务沟通后得知是在一个 gRPC 接口中触发的消息发送，大约持续了半个小时的异常后便恢复正常了，这是整个问题的背景。
在过去，业务人员通常不熟悉数据建模，因为数据建模往往是专业的IT人员的领域。但是，得益于POWERBI和POWER PIVOT FOR EXCEL ，这样的日子一去不复返了。那么，什么是数据模型呢？ 一：思维导图 二：原文截图 第6页 三：翻译 在过去，业务人员通常不熟悉数据建模，因为数据建模往往是
我们说衡量一个程序员水平的高低往往有很多因素，但有一个因素至关重要即代码质量。 如果程序员写的功能在测试阶段就被频繁打回，上线了之后，用户反馈这里有问题那里有问题，大家可以想像这样的程序员水平能高到哪里去，纯粹一个“挖坑”程序员无疑。 那有没有什么窍门能减少程序出bug的概率呢？ 这里作者分享两个我自己总结的减少程序出bug的小窍门，希望对你有所帮助。
🔥🔥性能优化，服务监控方面的知识往往涉及量广且比较零散，希望将这部分知识整理成册，愿以后性能排查不再抓瞎。
在一个应用系统的开发框架中，往往很多地方需要用到缓存的处理，有些地方是为了便于记录用户的数据，有些地方是为了提高系统的响应速度，如有时候我们在发送一个短信验证码的时候，可以在缓存中设置几分钟的过期时间，这样验证短信验证码的时候，就会自动判断是否过期了。本篇随笔结合CSRedis的使用，介绍如何实现缓存的初始化及使用的处理。
在做一些常规应用的时候，我们往往需要确定条件的内容，以便在后台进行区分的进行精确查询，在移动端，由于受限于屏幕界面的情况，一般会对多个指定的条件进行模糊的搜索，而这个搜索的处理，也是和前者强类型的条件查询处理类似的处理过程，因此本篇随笔探讨两种不同查询在前端界面上的展示效果，以及后端基于.netCore的Web API端的基类进行的统一封装处理。
在使用DevExpress的GridView的时候，我们为了方便，往往使用一些扩展函数，动态创建GridView列的编辑控件对象，然后我们可以灵活的对内容进行编辑或者使用一些弹出的对话框窗体进行处理内容的录入，本篇随笔就是介绍这一主题：在DevExpress的GridView的列中，动态创建列的时候，绑定不同的编辑处理控件。
摘要：如果遇到IB网络不通，可以试着从高层往底层逐步分析看看。 本文分享自华为云社区《常见IB网络不通问题记录》，作者： tsjsdbd 。 如果遇到IB网络不通，可以试着从高层往底层逐步分析看看。仅记录下，供难友参考： 一、NCCL不通 报错： machine-19: [0] transport/
配载代表着某条线路是否具有发往某个方向（区域、省市县、分拣等）的能力，也可以说是网点（分拣中心）是否具有承载配载所指方向货物的能力。一般网络规划者，在均衡线路间货量时，会通过调整配载来完成。线路上可允许配载货物的“产品类型、最终妥投目的地”，通过线路的配载，计算 当前网点 到 目的网点 的 下一个网点 ，线路 绑定的配载代表通过当前线路最终可以到达的目的地
对于各种类型的埋点来说，曝光埋点往往最为复杂、需要用到的技术也最全面、如果实现方式不合理可能造成的影响也最大，因此本文将重点介绍曝光埋点尤其是长列表（或滚动视图）内元素曝光埋点的实现思路及避坑技巧
基于传统认知，前端产品直接触达消费者，往往具有高度的定制化、需求变更频繁等特点，要求具有很好的动态性, 能够满足不同客户的需求。那么能否建设类似的前端中台产品，我们姑且称之为“前端领域产品”，实现接入团队端到端能力复用呢？我们在撮合业务线中进行了一系列思考和探索。
在Java中，线程池中工作线程出现异常的时候，默认会把异常往外抛，同时这个工作线程会因为异常而销毁，我们需要自己去处理对应的异常，异常处理的方法有几种：在传递的任务中去处理异常，对于每个提交到线程池中的执行的任务，可以提前通过异常进行捕获，这样即便出现了异常，也不会影响线程池中的工作线程，使用Fut...
texlive 的安装件参考资料 [1]。 往 VSCode 里面装 LaTeX Workshop 插件，也可以直接搜 James-Yu.latex-workshop。 Ctrl+Shift+P 打开 setting.json，应该是 User Settings 即可。 把以下内容粘进去：（注意和参
https://www.cnblogs.com/xgtx/articles/6068392.html 在搭建RabbitMQ集群的时候往往会因为.erlang.cookie而报各种错误，网上查资料也会经常说.erlang.cookie会在$home下，或者在/var/lib/rabbitmq下，到底
https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-02101103793043210063-1-1.html 引言 软件开发人员往往期望计算机硬件拥有无限容量、零访问延迟、无限带宽以及便宜的内存，但是现实却是内存容量越大，相应的访问时间越长；内存访问速度越快，价格也更
1： 选择合理的硬件配置：尽可能使用 SSD Elasticsearch 最大的瓶颈往往是磁盘读写性能，尤其是随机读取性能。使用SSD（PCI-E接口SSD卡/SATA接口SSD盘）通常比机械硬盘（SATA盘/SAS盘）查询速度快5~10倍，写入性能提升不明显。 对于文档检索类查询性能要求较高的场景
https://zhuanlan.zhihu.com/p/181498475 LSM树(Log-Structured-Merge-Tree)的名字往往会给初识者一个错误的印象，事实上，LSM树并不像B+树、红黑树一样是一颗严格的树状数据结构，它其实是一种存储结构，目前HBase,LevelDB,Ro
前面我们分享了，利用python进行数据合并和连接，但是工作中，我们往往需要对数据进一步的聚合或者运算，以求最后的数据结果。 今天我们就来学习一下利用pandas模块，对数据集进行数据透视分析。 pivot_table释义 1.1 pivot_table参数列表： pandas.pivot_tabl
因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese
