由于Android APP/IOS APP平台和开发语言的差异，对开发端和用户端来说，在系统兼容适配、外接蓝牙的安装更新，以及不同平台之间的移植都有不同程度的制约。
本文是想利用AI赋能服装设计师，设计好看、好穿、好卖的服装，利用GPT+数据洞察、柔性快反+数智化供应链以及AIGC降低设计门槛和库存成本，快速反应市场时尚流行趋势，并进行落地实践
在日常的开发过程中，我们不可避免地会使用到 JDK8 之前的 Date 类，在格式化日期或解析日期时就需要用到 SimpleDateFormat 类，但由于该类并不是线程安全的，所以我们常发现对该类的不恰当使用会导致日期解析异常，从而影响线上服务可用率。
在移动端页面中，由于屏幕空间有限，导航条扮演着非常重要的角色，提供了快速导航到不同页面或功能的方式。用户也通常会在导航条中寻找他们感兴趣的内容，因此导航条的曝光率较高。在这样的背景下，提供一个动态灵活的导航条，为产品赋能，变得尤其重要。
本文简单介绍了读写分离架构，和出现主从延迟后，如果我们用的读写分离的架构，那么我们应该怎么处理这种情况，相信在日常我们的主从还是或多或少的存在延迟。上面介绍的几种方案，有些方案看上去十分不靠谱，有些方案做了一些妥协，但是都有实际的应用场景，需要我们根据自身的业务情况，合理选择对应的方案。
为了标识一段数据，通常我们会为其指定一个唯一id，比如利用MySQL数据库中的自增主键。 但是当数据量非常大时，仅靠数据库的自增主键是远远不够的，并且对于分布式数据库只依赖MySQL的自增id无法满足全局唯一的需求。因此，产生了多种解决方案，如UUID，SnowFlake等。下文将介绍Vitess是如何解决这个问题的。
🔥🔥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。
大家好,我是蓝胖子，关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了，算是已经有了一个系列，之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze，接下来这段时间我将在之前内容的基础上，结合自己在公司生产上构建监控系统的经验，详细的展示如何对线上服务
>大家好,我是蓝胖子，关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了，算是已经有了一个系列，之前的代码已经上传到 github.com/HobbyBear/performance-analyze ，接下来这段时间我将在之前内容的基础上，结合自己在公司生产上构建监控系统的经验，详细的展示如何对线
>大家好,我是蓝胖子，关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了，算是已经有了一个系列，之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze，接下来这段时间我将在之前内容的基础上，结合自己在公司生产上构建监控系统的经验，详细的展示如何对线上服
>大家好,我是蓝胖子，关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了，算是已经有了一个系列，之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze 接下来这段时间我将在之前内容的基础上，结合自己在公司生产上构建监控系统的经验，详细的展示如何对线上服
> 大家好，我是蓝胖子，之前讲了mysql，redis中间件的监控，今天我们再来看看另一个基础组件elasticsearch，如何对它进行监控，当你思考如何对一个组件进行监控时，四大黄金指标会告诉你答案，我们同样会从四大黄金指标给出的维度进行分析。 针对es做的性能分析，用四大黄金指标原则，我们可以
>大家好,我是蓝胖子，关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了，算是已经有了一个系列，之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze， 接下来这段时间我将在之前内容的基础上，结合自己在公司生产上构建监控系统的经验，详细的展示如何对线上
之前一直以为固态硬盘各方面都比机械硬盘性能高，所以首选固态硬盘，直到看了极客时间-深入浅出计算机组成原理中硬盘相关章节的内容，才发现固态硬盘原来是有缺点的，所以这里来做一个总结。 机械硬盘（HDD） 机械硬盘由以下几个部分组成： 盘面：盘面（盘片）上有一层磁性涂层，数据就是存储在这个磁性的涂层上，一
发现Java 21的StringBuilder和StringBuffer中多了repeat方法： /** * @throws IllegalArgumentException {@inheritDoc} * * @since 21 */ @Override public StringBuilder
Warning: Unexpected call to 'log' on the context object after function execution has completed. Please check for asynchronous calls that are not awaited or calls to 'done' made before function executi
Failed to pull image "k8s.gcr.io/cluster-proportional-autoscaler-amd64:1.1.2-r2": rpc error: code = Unknown desc = Error response from daemon: Get https://k8s.gcr.io/v2/: net/http: request canceled wh
