本文将重点介绍 Stack Overflow 发布的2023年度开发人员调查报告中的几项重要发现，即重要编程语言和工具偏好、人工智能在开发工作流程中的应用以及这些趋势对 DevOps 领域可能意味着什么。
之前使用的是鼠标双击的方法，但是只适用于少量调整时。 今天给同事编辑公众号文章，有一大篇表格在word中，直接从word中复制到公众号的话，格式会有一定程度的错位。 于是先粘贴到excel中处理，但到excel中行高和列宽默认都很不合适。 有一个小技巧，Ctrl + A 全选表格以后， 格式 ->
在工作中，我们常常使用excel来进行临时的数据处理服务，如果我们在powerbi中,已经有了完整的数据模型。 那么我们都可以通过直接调用powerbi数据模型，来进行快速的数据分析，完成任务。 今天我们就介绍一下，如何在excel中调用powerbi数据模型。 第一步：下载插件 输入以下网址，进入
翻自： How to use async and await in a forEach JS loop? https://learn.coderslang.com/0144-how-to-use-async-and-await-in-a-foreach-js-loop/ 事实上我们无法在 forEa
Nodejs 命令行调用 exec 与 spawn 差异 比如在前端工程项目中 Nodejs 要调用命令行命令如： yarn electron:build exec 调用 yarn 命令，为了能使命令行能实时打印输出正在编译的命令 以异步形式调用 exec 使用 stdout.on 方式监听标准输出
需求描述 需要调用第三方图片上传接口上传图片，对方图片格式只能接收Base64字符串。所以我们需要将系统服务器的图片通过Url下载下来，然后转换成Base64字符串。接下来我们将使用HttpClient类库下载图片并将其转换为Base64格式的字符串。 代码示例 /// ///
# 什么是 long-running thread long-running task 是指那些长时间运行的任务，比如在一个 while True 中执行耗时较长的同步处理。 下面的例子中，我们不断从队列中尝试取出数据，并对这些数据进行处理，这样的任务就适合交给一个 long-running tas
使用基于有限有向图的调度框架，可以控制在线服务中异步调度的流程，但这对分支路径的管理不够友好，随着节点增多，调度流程会越来越复杂而难以控制。因此我们实现了支持分支路径的图调度框架，解决普通图调度框架可扩展性差的问题。
本文从目前业界实现Jenkins的高可用的实现方案，分析各方案的优缺点，引入vivo目前使用的Jenkins高可用方案，以及目前Jenkins资源的调度方案的设计实践和目前的落地运行效果。
摘要：通常跑批加工场景下，都是大数量做关联操作，通常不建议使用索引。有些时候因为计划误判导致使用索引的可能会导致严重的性能问题。本文从一个典型的索引导致性能的场景重发，剖析此类问题的特征，定位方法和解决方法 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)性能调优：indexscan导致的性能问题识别
WebService cxf No compiler detected, make sure you are running on top of a JDK instead of a JRE [2022-11-14 09:55:01.644] ERROR [scheduling-1] ZysoftS
POM org.eclipse.paho org.eclipse.paho.client.mqttv3 1.2.2 Se
根据不同的条件，调用不同的 bean 对象，执行对象中的方法
# Avalonia 使用EFCore调用SQLite实现Singleton全局注册  本篇博客是我的开源项目[T
作者：胡济麟 1、背景介绍 1.1 直播业务特点 互联网视频直播是一种消息媒介形态，提供时产时消的内容，经过多年，已经发展出秀场、游戏、电商、体育等多种业务形态。主要特点是：内容实时产生实时消费，对时效性要求更高；流媒体内容占用带宽大，对网络质量要求更苛刻；一人生产、多人消费，带宽规模大。直播 CD
Apache Flink 作为 Google Dataflow Model 的工业级实现，经过多年的发展，如今已经成为流式计算开源领域的事实标准。它具有高吞吐、低时延、原生流批一体、高一致性、高可用性、高伸缩性的特征，同时提供丰富的层级化 API、时间窗口、状态化计算等语义，方便用户快速入门实时开发，构建实时计算体系。
生产过程中，线上的业务规则内嵌在系统的各处代码中，每次策略的调整都需要更新线上系统，进行从需求->设计->编码->测试->上线这种长周期的流程，满足不了业务规则的快速变化以及低成本的更新试错迭代。因此需要有一种解决方案将商业决策逻辑和应用开发者的技术决策分离开，在系统运行时能去更新管理业务规则。
我方有一应用，偶尔会出现GC时间过长（间隔约4小时），导致性能波动的问题(接口最长需要耗时3秒以上)。经排查为G1垃圾回收器参数配置不当 叠加 MySQL 链接超过闲置时间回收，产生大量的虚引用，导致G1在执行老年代混合GC，标记阶段耗时过长导致。以下为对此问题的分析及问题总结。
在上一篇文章中，我们介绍了弹性数据库连接失效的背景，并探讨了HikariCP连接池探活策略的相关内容。在本文中，我们将会继续探讨另一个线上常用的连接池——Druid，并为您介绍如何在使用Druid时实现最佳实践的弹性数据库连接池探活策略。
在之前的文章中，我们介绍了弹性数据库连接失效的背景，并探讨了HikariCP、Druid连接池探活策略的相关内容。在本文中，我们将会继续探讨另一个线上常用的连接池——DBCP，并为您介绍如何在使用DBCP时实现最佳实践的弹性数据库连接池探活策略。
