**【导读】** 在PC 互联网到移动互联网的演进过程，随着人们对交互和信息获取的智能化要求越来越高，移动终端上的应用生态发展到今天也面临着变革。传统厚重的App，功能齐全，但开发成本高、周期长，且存在搜索、安装、卸载等一系列需要用户主动关注的显性操作，这些显性操作给用户带来了实质性的使用成本。轻量
随着技术的不断的发展，大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark，它们在分区策略方面有着一些相似之处，但也存在一些不同之处。
python自产调试工具pdb的使用 介绍 调试打印在写代码的时候不可避免 项目越大，调试可能花的时间会越多 print调试可能是最早用的，一段时间内你都会习惯这种方式 一旦成了老鸟，你应该会去用IDE的debugger，功能非常强大，效率就比print上了一个台阶 当然python像其他语言一样，
BI系统打包Docker镜像及部署的技术难度和实现 随着容器化技术盛行，Docker在前端领域也有着越来越广泛的应用；传统的前端部署方式需要我们将项目打包生成一系列的静态文件，然后上传到服务器，配置nginx文件；如果我们使用容器化部署，将部署操作都命令化，集中成一个脚本就可以完成原来复杂的部署过程
摘要：伴随云计算的迅猛发展，数据库也进入了云时代。云数据库不断涌现，产品越来越成熟和智能，作为数据库管理员的DBA将面临哪些机遇和挑战？又应该具备什么能力，才能应对未来的不确定性？ 本文分享自华为云社区《云数据库时代，DBA将走向何方？》，作者： GaussDB 数据库。 伴随云计算的迅猛发展，数据
随着业务的不断增长，支撑业务系统的压力也逐渐增加，会面临如系统越来越厚重、逻辑越来复杂、迭代节奏越来越快等繁杂的情况。我们当前并没有做到在每次变化时快速识别出性能风险，检测产品或系统的稳定性、可靠性，而且我们还在不断的投入人力成本在压测这件事情上也是不合理的，所以我们要将性能验证融入到我们日常的工作中，把压测做到常态化，做成平常的一件事。
苹果在iOS16.1系统对第三方开放了灵动岛的API，并允许开发者基于灵动岛开发相应软件，越来越多的APP开始基于灵动岛的交互进行设计和开发，本文将简单介绍灵动岛开发的流程和将其与业务场景相结合的思考。
以前就是一直使用 `Newtonsoft.Json` 用起来还是挺舒服的。由于 JSON 的应用越来越广，现在. NET Core 都内置了 `System.Text.Json` 可以直接对 JSON 进行操作，不过两个东西的体验依然有点区别。 有时候我们会遇到的从第三方传递过来的 json str
计算机单机性能一直受到摩尔定律的约束，随着移动互联网的兴趣，单机性能不足的瓶颈越来越明显，制约着整个行业的发展。不过我们虽然不能无止境的纵向扩容系统，但是我们可以分布式、横向的扩容系统，这听起来非常的美好，不过也带来了今天要说明的问题，分布式的节点越多，通信产生的成本就越大。 网络传输带宽变得越来越
随着自动化测试需求的不断增长，Selenium作为广泛使用的自动化测试工具，虽然功能强大，但也存在一些限制和挑战。在2024年， 越来越多的替代工具涌现，它们提供了更高效、更易用的解决方案。那么，哪些替代品值得我们关注呢？ 在自动化测试领域，除了Selenium，还有哪些工具能够满足我们的需求，并且
算法基础 \(\text{Update: 2024 - 07 - 22}\) 复杂度 定义 衡量一个算法的快慢，一定要考虑数据规模的大小。 一般来说，数据规模越大，算法的用时就越长。 而在算法竞赛中，我们衡量一个算法的效率时，最重要的不是看它在某个数据规模下的用时，而是看它的用时随数据规模而增长的趋
一、介绍 在企业发展初期，使用的后台管理系统还比较少，一个或者两个。 以电商系统为例，在起步阶段，可能只有一个商城下单系统和一个后端管理产品和库存的系统。 随着业务量越来越大，此时的业务系统会越来越复杂，项目会划分成多个组，每个组负责各自的领域，例如：A组负责商城系统的开发，B组负责支付系统的开发，
一、Apollo作用 随着程序功能的日益复杂，程序的配置日益增多：各种功能的开关、参数的配置、服务器的地址…… 对程序配置的期望值也越来越高：配置修改后实时生效，灰度发布，分环境、分集群管理配置，完善的权限、审核机制…… 在这样的大环境下，传统的通过配置文件、数据库等方式已经越来越无法满足开发人员对
HumanEval 是一个用于评估大型语言模型 (LLM) 在代码生成任务中的参考基准，因为它使得对紧凑的函数级代码片段的评估变得容易。然而，关于其在评估 LLM 编程能力方面的有效性越来越多的担忧，主要问题是HumanEval 中的任务太简单，可能不能代表真实世界的编程任务。相比于 HumanEv
TTL是Time To Live的缩写，通常意味着元素的生存时间是多长。 应用场景 数据库：在redis中我们最常见的就是缓存我们的数据元素，但是我们又不想其保留太长的时间，因为数据时间越长污染的可能性就越大，我们又不想在后续的程序中设置删除，所以我们此时需要设置过期时间来让数据自动淘汰。 sete
在一些中小型项目开发中，我们通常会使用自增 ID 来作为主键的生成策略，但随着时间的推移，数据库的信息也会越来越多，尤其是使用自增 ID 作为日志表的主键生成策略时，可能很快就会遇到 ID 被用完的情况，那么如果发生了这种情况，MySQL 又会怎样执行呢？ PS：当然，在分库分表的场景中，我们通常会
在软件行业，测试和开发是两个不可或缺的角色。 然而，随着技术的不断演进，测试工作也逐渐从单纯的手工测试过渡到自动化测试，乃至如今的智能化测试。在这个过程中，测试工作也越来越多地涉及到编写代码，甚至代码要求丝豪不比软件开发低，以应对日益复杂的测试需求。这也引发了一个有趣的讨论：既然如此，让开发直接兼任
上一次我们讲了 OpenTelemetry Logs。今天继续来说说 OpenTelemetry Traces。 在今天的微服务和云原生环境中，理解和监控系统的行为变得越来越重要。在当下我们实现一个功能可能需要调用了 N 个方法，涉及到 N 个服务。方法之间的调用如蜘蛛网一样。分布式追踪这个时候就至
卡方分布是统计学中的一种连续概率分布，用于假设检验，形状由自由度(df)决定。自由度越大，分布越平缓。NumPy的`random.chisquare()`可生成卡方分布随机数。Seaborn能可视化卡方分布。练习包括模拟不同自由度的卡方分布、进行卡方检验。瑞利分布描述信号处理中幅度分布，参数为尺度(...
一：背景 1. 讲故事 这一期程序故障除了做原理分析，还顺带吐槽一下，熟悉我的朋友都知道我分析dump是免费的，但免费不代表可以滥用我的宝贵时间，我不知道有些人故意恶搞卡死是想干嘛，不得而知，希望后面类似的事情越来越少吧！废话不多说，我们来看看是如何被恶搞的。 二：WinDbg 分析 1. 程序是如
