https://my.oschina.net/sofastack/blog/5283439 ▼ 背 景 有幸参与开源软件供应链点亮计划——暑期 2021 支持的开源项目，目前 SOFATracer 已经能够将埋点数据上报到 Zipkin 中，本项目的主要目标是将产生的埋点数据上报给 Jaeger 和
最近在经历的一些事情，让我突发灵感，觉得要写点关于DevOps体系建设过程中的“流程规范”，记录下来。 如何解读"流程规范" 谈到DevOps落地，无一例外都会提“流程规范“，我想没有人会反对，甚至会”不放在眼里“，因为概念本身没有什么晦涩难懂。可是一到落地，好像就是另外一番场景，“一地鸡毛”，“形
第2章 数据结构 ABC语言是Python的爸爸~ 很多点子在现在看来都很有 Python 风格：序列的泛型操作、内置的元组和映射类型、用缩进来架构的源码、无需变量声明的强类型 不管是哪种数据结构，字符串、列表、字节序列、数组、XML 元素，抑或是数据库查询结果，它们都共用一套丰富的操作：迭代、切片
本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案；且完整呈现了针对页面分析，留存分析的数仓模型规划方案。
本文首先通过分析vivo渠道服游戏黑产的获利点，说明vivo游戏需要关注的黑产问题，然后通过分析黑产常见的作弊特征，并结合实际对抗案例，阐述vivo游戏业务安全防控体系。
首先实现枚举当前系统中所有进程信息，枚举该进程的核心点在于使用`CreateToolhelp32Snapshot()`函数，该函数用于创建系统进程和线程快照，它可以捕获当前系统中进程和线程相关的信息（如PID、线程数量、线程ID等），在对这些信息进行处理后，可以获得很多有用的数据，如当前系统中所有正在执行的进程的信息列表，以及每个进程各自的详细信息（如CPU、内存占用量等）。
插入图片、同心圆 按Shift 先点击背景图片，再点击 同心圆 合并形状，选择相交 设置动画，选择 陀螺旋，持续时间为 8秒， 打开计时窗口，重复为：直到幻灯片末尾
代码中设置断点。 在Debug Variables 里面，点击 View as Array 如下图所示：
导语 VPN是一种通过公网连接两个或多个私网站点的专用网络，使得这些站点仿佛是通过专线连接在一起。IPSec是一套协议框架，用于保证数据传输的私密性，完整性，真实性。但是VPN网络经常会带来一些连通性上的问题，通常与MTU设置的不合理有关。本文通过一个实际案例，来具体分析解决这个问题。 作者：陆信宇
当使用了多个数据库来提供服务时，最为关键的点是如何让每一个数据库比较均匀的承担压力，而不至于其中的某些数据库压力过大，某些数据库没什么压力。这其中的关键点之一就是拆分键的设计
大家好，我是蓝胖子，书接上文，我在[prometheus描点原理](https://mp.weixin.qq.com/s/5Y_pCPIJcRpIlqhdtb3XBw)那一篇文章里，留了一个思考题: 我们通常会用到histogram_quantile去计算服务接口时间的耗时情况。 ```shell
质心插值说的是什么 2023.10.04再次review这个细节点： https://www.opengl.org/pipeline/article/vol003_6/ https://github.com/WebGLSamples/WebGL2Samples/blob/master/samples
在此系列文章中，我总结了Spring扩展接口，以及各个扩展点的使用场景。并整理出一个bean在spring中从被加载到初始化到销毁的所有可扩展点的顺序调用图。这样，我们也可以看到bean是如何一步步加载到spring容器中的。 ApplicationContextInitializer org.sp
摘要：高并发环境下构建缓存服务需要注意哪些问题？ 本文分享自华为云社区《【高并发】高并发环境下构建缓存服务需要注意哪些问题？》，作者：冰 河。 缓存特征 （1）命中率：命中数/(命中数+没有命中数) （2）最大元素（空间）：代表缓存中可以存放的最大元素的数量，一旦缓存中元素的数量超过这个值，或者缓存
摘要：输入一个图像，通过Segment Anything模型即可获得图像所有目标的分割点位置，再通过位置将图像进行分割保存。 本文分享自华为云社区《一键分割图像》，作者：雨落无痕 。 Segment Anything Segment Anything Model（SAM）通过点或框等输入提示生成高质
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大数据时代，越来越多的业务依赖实时数据用于决策，比如促销调整，点击率预估、广告分佣等。为了保障业务的顺利开展，也为了保证整体大数据链路的高可用性，越来越多的0级系统建设双流，以保证日常及大促期间数据流的稳定性。
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
问题描述 使用 Azure AD 注册应用 Oauth2 v2.0的终结点(OAuth 2.0 token endpoint (v2)： https://login.partner.microsoftonline.cn//oauth2/v2.0/token ) 获取T
MySQL 数据库 DDL 差异对比的网站 摘要 新做了个网站，用来对比不同环境下的 DDL 差异，生成变更点和 迁移 DDL 网站地址：https://ddlcompare.com/ 对比过程中如果有问题，可以通过邮箱联系我 huiyuanai709@gmail.com，下班后我会密集的修一波 b
