IntelliJ IDEA的远程开发功能，可以将编译和运行等消耗资源任务放在服务器上执行，降低本地电脑负载，但是体验上和之前的IDEA操作保持一致，破旧的老机器也能焕发青春
搜索推荐算法架构为京东集团所有的搜索推荐业务提供服务，实时返回处理结果给上游。部门各子系统已经实现了基于CPU的自适应限流，但是Client端对Server端的调用依然是RR轮询的方式，没有考虑下游机器性能差异的情况，无法最大化利用集群整体CPU，存在着Server端CPU不均衡的问题。
在一次上线时，按照正常流程上线后，观察了线上报文、接口可用率十分钟以上，未出现异常情况，结果在上线一小时后突然收到jsf线程池耗尽的报警，并且该应用一共有30台机器，只有一台机器出现该问题，迅速下线该机器的jsf接口，恢复线上。然后开始排查问题。
现代软件开发一般会借助 CI/CD 来提升代码质量、加快发版速度、自动化重复的事情，iOS App 只能在 mac 机器上编译，CI/CD 工具因此需要有一个 macOS 云服务器集群来执行 iOS App 的编译。今天就来谈谈如何建设 macOS 云服务器集群
作者：京东科技 韩国凯 一、问题发现与排查 1.1 找到问题原因 问题起因是我们收到了jdos的容器CPU告警，CPU使用率已经达到104% 观察该机器日志发现，此时有很多线程在执行跑批任务。正常来说，跑批任务是低CPU高内存型，所以此时考虑是FullGC引起的大量CPU占用（之前有类似情况，告知用
最近在写支付的东西，调试时候需要让支付平台能够回调本地接口来更新支付成功的状态。但由于开发机器没有公网IP，所以需要使用内网穿透来让支付平台能够成功访问到本地开发机器，这样才能更高效率的进行调试。 推荐内网穿透的文章已经很多很多，还有很多大合集的推荐，但也因为推荐的太多，也会让人眼花缭乱，不断尝试不
概念漂移 概念漂移是数据流挖掘领域中一个重要的研究点。传统的机器学习算法在操作时通常假设数据是静态的，其数据分布不会随着时间发生变化。然而对于真实的数据流来说，由于数据流天生的时间性，到达的数据的分布可能会随着时间的推移不断改变。这使得传统的批处理模型不适合对数据流的进行挖掘分析，模型更是需要有
哈喽大家好我是咸鱼，今天给大家分享一个能够提升运维效率的 python 脚本 咸鱼平常在工作当中通常会接触到下面类似的场景： 容灾切换的时候批量对机器上的配置文件内容进行修改替换 对机器批量替换某个文件中的字段 对于 Linux 机器，咸鱼可以写个 shell 脚本或者直接批量使用 sed 命令就能
在这篇深入探讨Go语言在微服务架构中的应用的文章中，我们介绍了选择Go构建微服务的优势、详细分析了主要的Go微服务框架，并探讨了服务发现与注册和API网关的实现及应用。 关注TechLead，复旦博士，分享云服务领域全维度开发技术。拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，复旦机器
中山大学的 iSEE 实验室（Intelligence Science and System) Lab）在进行深度学习任务时，需要处理大量小文件读取。在高并发读写场景下，原先使用的 NFS 性能较低，常在高峰期导致数据节点卡死。此外，NFS 系统的单点故障问题也导致一旦数据节点宕机，该机器上的数据将
随着技术的快速发展和数字化转型的深入推进，软件测试行业正面临着前所未有的变革。2024年，我们可以预见软件测试行业将呈现出几个重要的趋势将深刻影响软件测试的方式、工具和流程。它们将重塑软件测试的格局，提升软件质量，推动整个行业的进步，以下是具体的预判解读，供参考。 1. AI与机器学习的深度整合 在
一：背景 1. 讲故事 前些天有位朋友找到我，说他们的程序内存会偶发性暴涨，自己分析了下是非托管内存问题，让我帮忙看下怎么回事？哈哈，看到这个dump我还是非常有兴趣的，居然还有这种游戏币自助机类型的程序，下次去大玩家看看他们出币的机器后端是不是C#写的？由于dump是linux上的程序，刚好win
1、背景 在当今快节奏的软件开发环境中，设计师与开发者之间的协同工作显得尤为重要。然而，理解并准确实现设计稿的意图常常需要耗费大量的时间和沟通成本。为此，开源社区中出现了一个引人注目的项目——screenshot-to-code，它利用AI人工智能技术（机器学习算法和视觉分析技术），将屏幕截图自动转
Onehouse 创始人/首席执行官 Vinoth Chandar 于 2022 年 3 月在奥斯汀数据委员会发表了这一重要演讲。奥斯汀数据委员会是“世界上最大的独立全栈数据会议”，这是一个由社区驱动的活动，包括数据科学、数据工程、分析、机器学习 （ML）、人工智能 （AI） 等。 Vinoth C
1、研究方向的背景是什么？ （1）互联网发展迅速，网络安全态势严重 （2）现在的入侵检测准确率不够高，不能适应现在的需求 2、前人做了哪方面的工作获得了什么成果？ 近代： 将网络作为入侵来源之后发展（基于异常网络的检测技术）： （1）基于数据挖掘与机器学习的入侵检测算法 （2）基于深度学习的入侵检测
神经网络是深度学习的基础，正是深度学习的兴起，让停滞不前的人工智能再一次的取得飞速的发展。 其实神经网络的理论由来已久，灵感来自仿生智能计算，只是以前限于硬件的计算能力，没有突出的表现，直至谷歌的AlphaGO的出现，才让大家再次看到神经网络相较于传统机器学习的优异表现。 本文主要介绍神经网络中的重
[TOC] # 本篇前瞻 学习完go语言基础的专栏，我们究竟写出怎么样的实用工具呢？我在github上开源的[ssh连接管理器](https://github.com/Breeze0806/ssh-mgr)就是一个比较好的样例。 # 项目背景 这个项目的背景是之前我在上班时连接生产机器时只能使用“s
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 股票分析 使用tushare包获取某股票的历史行情数据。 输出该股票所有收盘比开盘上涨3%以上的日期。 输出该股票所有开盘比前日收盘跌幅超过2%的日期。 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所
1.概述 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI产品被应用到各个领域，其中最具代表性的莫过于人工智能语言模型。语言模型是一种可以通过学习大量语言数据来预测文本或语音的技术，其应用范围十分广泛，如智能客服、机器翻译、语音助手等。 而ChatGPT是其中最为优秀的语言模型之一。ChatGPT是Ope
我个人比较推崇本地消息表模式来实现最终一致性。首先本地消息表的设计不仅可以解决事务一致性的问题，对于消息队列常见问题中的消息丢失与消息幂等其实都是可以通过本地消息表来解决；其带来的好处是多重的。 ### 什么是分布式事务一致性 大白话就是对数据源进行拆分后，多库多机器的多数据库事务一致性问题。因为此
