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华为云邓明昆：云原生时代，以开源赋能数字化转型

摘要：云原生技术以“极致弹性、分布式、松耦合、高韧性”等特征，可有效帮助企业实现基础架构升级，业务快速创新。近日，以“开源赋能，普惠未来”为主题的开放原子全球开源峰会在北京亦创国际会展中心顺利举行。其中，由华为云承办的以“探索云原生技术发展与应用实践，赋能企业数字化转型”为主题的2023开放原子全

支持JDK19虚拟线程的web框架之四：看源码，了解quarkus如何支持虚拟线程

quarkus是如何支持虚拟线程的呢？今天咱们一起来阅读quarkus源码，学习从框架开发视角去添加新特性，除了开阔眼界，也为为自己的设计能力提升增加有效的参考信息

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云原生引擎单元测试实践

快速迭代的开发工作中如何提高代码质量一直是团队痛点，特别是没有测试支持的开发团队。合理的使用单元测试，并关注单元测试通过率、代码覆盖率可以有效提高代码质量。今天就来讲讲云原生引擎单元测试实践。

一种接口依赖关系分层方案

正值618大促，各方接口的调用都会大幅度增加。通过梳理接口依赖关系来减少重复调用，对本系统而言，降低了调用数据接口时的线程占用次数，可以有效降级CPU。对调用方来说，减少了调用次数，可减少调用方的资源消耗，保障底层服务的稳定性。

终极指南：Scrum中如何设置需求优先级

需求众多不知道如何下手？总想先做简单的需求，复杂需求却一拖再拖？那么，我们是时候开始考虑如何设置需求优先级了。本期终极指南将展示如何为需求设置有效优先级，如何有效管理工作量，让效率指数倍增长，搭配《 Scrum流程：如何科学地进行需求优先级排序？》使用更佳！一、如何设置优先级？在Scru

【Azure 存储服务】Azure Storage Account Queue中因数据格式无法处理而在一个小时内不在可见的问题

问题描述在从Storage Account 队列中获取数据(Queue)，在门户中，明显看见有数据，但是通过消费端代码去获取的时候，就是无法获取到有效数据的情况。获取消息的代码如下：问题解答经过对 receiveMessages 方法定义的查询，第二个参数，第三个参数的两个时间表示的意思为消

前端说你的API接口太慢了，怎么办？

当有千万条海量数据时，前端调取接口发现接口响应的太慢，前端这时让你优化一下接口，你说有几千万条数据，觉得自己尽力了，前端觉得你好菜，别急，读完这篇文章，让前端喊你一声：大佬，厉害！！！常用的方法总结通过合理的分页加载、索引优化、数据缓存、异步处理、压缩数据等手段，可以有效地优化接口性能，提升系统

iOS开发基础133-崩溃预防

现代移动应用的用户体验依赖于其稳定性和可靠性。然而，在开发过程中，我们时常会遇到各种崩溃问题。崩溃不仅会影响用户的使用体验，还可能损害应用的声誉。因此，本文将详细介绍一个名为CrashPrevention的工具类，它能够为iOS开发者提供多方面的崩溃预防措施，借助该工具类，开发者能够有效减少崩溃的发

算法金 | 必会的机器学习评估指标

构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能，这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指标就像选择一副水晶球：它使我们能够以清晰的视野看到模型的性能。在本指南中，我们将探讨分类和回归的基本指标和有效评估模型的知识。学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们 1 分类指标

玩转数据库索引

本篇文章将向大家介绍数据库中索引类型和使用场合，本文以SQL Server为例，对于其他技术平台的朋友也是有参考价值的，原理差不多。查询数据时索引使数据库引擎执行速度更快，有针对性的数据检索，而不是简单地整表扫描（Full table scan）。为了有效的使用索引，我们必须对索引的构成有所了解...

K-means聚类是一种非常流行的聚类算法

K-means聚类是一种非常流行的聚类算法，它的目标是将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本属于与其最近的均值（即簇中心）对应的簇，从而使得簇内的方差最小化。K-means聚类算法简单、易于实现，并且在许多应用中都非常有效。 K-means算法的基本步骤：选择初始中心：随机选择k个样本点作为初始的

如何从0-1了解熟悉精通gitlab

加入gitlab团队项目：打开其他用户极狐邀请邮件；点击接受紫色邀请按钮“accept invitation”；选择免费试用90天saas服务；使用邮箱注册进行邮箱验证【验证方式：邮箱验证码方式验证】；绑定手机号码【验证手机号真实属于个人方式：10分钟有效期短信验证码】；填写一些gitl

利用英特尔 Gaudi 2 和至强 CPU 构建经济高效的企业级 RAG 应用

检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式，有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。通过本文，你将了解到英特

为什么 AI 时代更应该 Learn in Public

TL;DR Learn in Public 强调将学习到的知识分享到公共空间，相较于纯输入式的学习有诸多好处。AI 工具极大降低了信息检索、整理、概括的门槛，使得输入信息更容易，但对我们真正掌握知识的帮助仍然有限，所以我们更需践行要像 Learn in Public 这样能提供有效输出的学习方

详解数仓的向量化执行引擎

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)向量化执行引擎详解》，作者： yd_212508532。前言适用版本：【基线功能】传统的行执行引擎大多采用一次一元组的执行模式，这样在执行过程中CPU大部分时间并没有用来处理数据，更多的是在遍历执行树，就会导致CPU的有效利用率较低。而在面对OLA

揭秘网络安全攻防战：信息收集和密码破解的黑客技巧与防护策略

今天的学习重点是网络安全基础知识，包括信息收集和弱口令密码破解。在信息收集方面，我们学习了目录信息的收集方法，特别是如何解析路径信息。在密码破解方面，我们讨论了使用简单的弱口令破解方法。同时，我也介绍了一些有效的防范渗透的方法。

Web3开发者技术选型：前端视角(next.js)

引言在现代Web开发的世界中，Web3技术的兴起为前端开发者开辟了新的可能性。Web3技术主要指的是建立在区块链基础上的分布式网络，使用户能够通过智能合约和去中心化应用（DApps）直接交互，而无需传统的中介机构。为了有效地开发Web3应用，前端开发者需要掌握一些关键的技术和工具，其中Next.j

【高级RAG技巧】在大模型知识库问答中增强文档分割与表格提取

前言文档分割是一项具有挑战性的任务，它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要，但是目前大多数开源库的处理能力有限。这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下：只能处理文本，无法提取表格中的内容缺乏有效的分割策略，要么是一整个文档全部提取，要么是词粒度的获取

痞子衡职场经验与见闻感悟分享 - 索引

大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。本系列痞子衡给大家分享的是职场经验与见闻感悟。痞子衡在嵌入式行业也摸打滚爬了不少年，有一些个人经验可以给大家参考。所谓他山之石可以攻玉，希望痞子衡的经验对大家的职场之路有所帮助。职场经验篇（持续更新中...4/4）职场上有效地向师傅请教问题的几点建议关

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