开心一刻 中午和哥们一起喝茶 哥们说道：晚上喝酒去啊 我：不去，我女朋友过生日 哥们瞪大眼睛看着我：你有病吧，充气的过什么生日 我生气到：有特么生产日期的好吧 需求背景 系统对接了外部系统，调用外部系统的接口需要付费，一个接口一次调用付费 0.03 元 同一个月内，同一个接口最高付费 25 元 统计
好家伙， 前情提要： 在上一篇我们已经成功将ast语法树转换为渲染函数 现在我们继续 1.项目目录 代码已开源https://github.com/Fattiger4399/analytic-vue.git手动调试一遍, 胜过我解释给你听一万遍 新增文件：vnode/index.js vnode/p
https://my.oschina.net/u/3113381/blog/5477908 1 tcpdump 是什么？ tcpdump 可以将网络中传送的数据包完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、端口的过滤，并提供 and、or、not 等逻辑语句来帮助你过滤掉不关注的信息。 通常
AR是一项现实增强技术，即在视觉层面上实现虚拟物体和现实世界的深度融合，打造沉浸式AR交互体验。而想要增强虚拟物体与现实世界的融合效果，光照估计则是关键能力之一。 人们所看到的世界外观，都是由光和物质相互作用而决定的，当光源照射到物体上时，光线通过被吸收、反射和透射等方式，传递给人们物体的颜色、亮度
如今，视频正在以一种前所未有的方式渗入日常生活，是当下人们记录生活最热门的方式。所以，用户对视频的画质要求越来越高，App想要吸引更多的用户，拥有视频画质新技术的强力支撑很关键。 HDR（High-Dynamic Range）就是一种提高影像亮度和对比度的处理技术。它可以将每个暗部的细节变亮，增加对
我们都知道天下没有“永不宕机”的系统，但每次线上出问题都要拉出一个程序员“祭天”。所以一款靠谱、好用的监控工具就显得十分重要，它可以在生产环境出故障的第一时间发出告警，并提供详实的数据，帮助程序员尽早发现故障、尽快定位问题。
数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策，驱动业务增长。数据可分为2种情况：数据监控和数据分析；Wyn嵌入式商业智能软件就提供了完整的数据监控和数据分析能力，下面就为大家进行一个详细介绍。 1.什么是数据监控？ 数据监控是及时有效的反馈出数据异常的一种手段，通过对数据的监控去观
本教程解释了如何使用Performance API来记录真实用户访问你的应用程序的统计数据。 使用浏览器的DevTools来评估web应用性能是很有用的，但要复现现实世界的使用情况并不容易。因为人们在不同地点使用不同的设备、浏览器和网络，都会有不同的体验。 Performance API介绍 Per
本文是线上问题处理案例系列之一，旨在通过真实案例向读者介绍发现问题、定位问题、解决问题的方法。本文讲述了从垃圾回收耗时过长的表象，逐步定位到数据库连接池保活问题的全过程，并对其中用到的一些知识点进行了总结。
很早之前我们就聊过ToolFormer，Gorilla这类API调用的Agent范式，这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题，介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案。 真实世界的API数量庞大且多样：之前的多数工具调用论文，工具数量有限，工具相对简单具体，并且往往
核密度估计（KDE）方法，相当于用多个波包的组合形式来近似一个真实的概率密度，以获得一个连续可微分的概率密度函数。本文通过一些简单的概率分布的示例，演示了一下KDE的使用方法。其实KDE的思想在很多领域都会以不同的形式出现，是一个比较基础的概率分布近似手段。
https://www.cnblogs.com/alongdidi/p/rabbitmq_overview.html 原作者写的真好. 前言 本人是一名运维工程师，在此公司接触到 RabbitMQ ，平时针对此软件的工作内容就是集群的安装以及配置监控等，对其的理解也仅仅是知道其是一种消息队列的服务，
现在已经到了面试招聘比较火热的时候，后续会分享一些面试真题供大家复习参考。准备面试的过程中，一定要多看面经，多自测！ 今天分享的是一位贵州大学的同学分享的快手一面面经。 快手一面主要会问一些基础问题，也就是比较简单且容易准备的常规八股，通常不会问项目。到了二面，会开始问项目，各种问题也挖掘的更深一些
摘要：企业版性能指标达到业界TOP1，行业领先30%，内核态实现真正多线程。 一．背景介绍 近年来，随着各行业业务需求急速增加，数据量和并发访问量呈指数级增长，原来只能依附于关系型数据库的传统“缓存”逐渐难以支撑上层业务，开源Redis也面临着如“容量有限”、 “可靠性有限”、 “数据重复拷贝，成本
前段时期我负责部门内部主干开发落地相关事宜，这个过程中，也真真切切的体会到了多人开发过程中，面对特性分支管理中，大家遇到的一些困扰，尤其面对敏捷迭代的开发方式，合并冲突，集成测试，代码重用等方面，都与高效两个字背离。当然，我在推进主干开发过程中，也遇到了一些问题和坎坷，在这里，集中的做一次分享。
先说损失，被刷了 70 多RMB，还好止损相对即时了，亏得不算多，PCDN 真可恶啊。 600多G流量，100多万次请求。 怎么发现的 先是看到鱼皮大佬发了一篇推文突发，众多网站流量被盗刷！我特么也中招了。 抱着看热闹的心情点开阅读了。。。心想，看看自己的中招没，结果就真中招了 。 被盗刷资源分
一：背景 1. 讲故事 早就听说过有什么 网络边缘计算，这次还真给遇到了，有点意思，问了下 chatgpt 这是干嘛的 ? 网络边缘计算是一种计算模型，它将计算能力和数据存储位置从传统的集中式数据中心向网络边缘的用户设备、传感器和其他物联网设备移动。这种模型的目的是在接近数据生成源头的地方提供更快速
只有让LLM（大模型）学会使用工具，才能做出一系列实用的AI Agent，才能发挥出LLM真正的实力。本篇，我们让AI Agent使用更多的工具，比如：外部搜索、分析CSV、文生图、执行代码等。
中午一个网友来信说自己和面试官干起来了，看完他的描述真是苦笑不得，这年头是怎么了，最近互联网CS消息满天飞，怎么连面试官都SB起来了呢？ 大概是这样的：这位网友面试时被问及了Serializable接口的底层实现原理，因为这是一个标识性的空接口，大部分同学在学习时都秉持着会用就行（说实话，Build
一、概述 在一般形式的回归问题中，会得到系列的预测值，它们与真实值（ground truth）的比较表征了模型的预测能力，为有效量化这种能力，常见的性能评价指标有可解释方差（EVS）、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R2）等。值得一提的是，回归问题分单输
