Swift调OC 在Swift项目中调用OC类中的方法需要有个{targetName}-Bridging-Header.h文件，在这个文件中导入OC要暴露给Swift的类。 {targetName}-Bridging-Header.h文件的创建有2种方式 1.自己手动创建，然后在配置文件的Objec
阅读本文，或许能够了解关于以下的几个问题： 1、编译器是什么？为什么会有编译器这样一个东西？ 2、编译器做了哪些工作？整个编译过程又是什么？ 3、Apple的编译器发展历程以及为什么会抛弃GCC换成自研的LLVM？ 4、从编译器角度看Swift与OC能够实现混编的底层逻辑
https://cloud.tencent.com/developer/article/1616202?areaSource=&traceId= 原文地址：https://www.chenquan.me/archives/315 混沌工程最早是Netflix引入的，用来验证服务稳定性的工程。地址：h
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/tune-tikv-thread-performance 本文介绍 TiDB 集群的 TiKV 和 TiDB 混合部署拓扑以及主要参数。常见的场景为，部署机为多路 CPU 处理器，内存也充足，为提高物理机资源利用率，可单
网站 ICP 备案已施行了很久，我们也非常清楚必须在进行 ICP 备案后，网站才能在大陆范围合法运营，并且用户可以通过域名正常访问网站。但是月初出了新规，明年起，国内的 App 也要像网站一样进行备案了。想必大家也是早已经听到过这个刷屏的新闻，随便说一声小程序也是。
但近年来，跨平台混合应用的崭露头角，逐渐取代了性能优先的原生应用。本文将深入探讨这一趋势，并分析跨平台混合应用为用户和开发者带来的优势。
混沌工程是通过主动制造故障场景并根据系统在各种压力下的行为表现确定优化策略的一种系统稳定性保障手段，简单说就是通过主动注入故障的方式、提前发现问题，然后解决问题规避风险。
第一混部整体的介绍和在京东的历程。第二混部的架构和功能。第三各模块的混布的技术。
当前微服务架构下，各个服务间依赖高，调用关系复杂，业务场景很少可以通过一个系统来实现，常见的业务场景实现基本涉及多个上下游系统，要保证整体链路的稳定性，需要尽量减少系统之间的耦合性，避免因为单点失效引起整个链路的故障。
混沌工程，是一种提高技术架构弹性能力的复杂技术手段，旨在将故障扼杀在襁褓之中，也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。通过主动制造故障，测试系统在各种压力下的行为，识别并修复故障问题，避免造成严重后果。
https://www.jianshu.com/p/9de94066ab46 随着分布式架构的普及以及云计算技术的成熟，国内企业应用云原生化推进业务系统的迭代速度越来越快，后端系统架构日趋复杂，服务间的依赖越来越多，调用的链路越来越长。宕机引发巨额损失、严重影响用户体验的新闻层出不穷，为了让云基础设
https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/three-nodes-hybrid-deployment#%E5%8F%82%E6%95%B0%E8%B0%83%E6%95%B4 在对性能要求不高且需要控制成本的场景下，将 TiDB、TiKV、PD 混合部署在三台机
本文主要从业务、模型等角度介绍了vivo广告策略团队在信息流和应用商店混排上的一些探索和思考。
绝对的原创！罕见的Cplex-Python API混合整数规划求解教程！这是我盯了一天的程序一条条写注释一条条悟出来的•́‸ก 一、问题描述 求解有容量限制的的设施位置问题，使用Benders分解。模型如下： \[min\quad\sum^{locations}_{j=1}fixedCost_j//
背景：公司接到一个亿级的项目，软件大概占到1/4的比例，整个项目包含了硬件和软件团队。软件团队是要实是一个软件产品，让其控制各种硬件设备做自动化运作，并打通上下游系统的数据。软件同时统计分析（包括机器学习和AI) 整个项目设备的运作和任务执行情况，服务于后续运营优化。 项目成员结构：大项目经理，对这
每每到618、双11这样的大型活动的时候，每天都有几个重要的大v或者品牌直播需要保障。
1.概述 执行引擎属于JVM的下层，里面包括：解释器、即时编译器、垃圾回收器。 执行引擎是Java虚拟机核心的组成部分之一。“虚拟机”是一个相对于“物理机”的概念，这两种机器都有代码执行能力，其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器、缓存、指令集和操作系统层面上的，而虚拟机的执行引擎则是由软件自行
前置知识 混合精度训练 在参数存储时采取fp32, 开始进行fp/bp时转成fp16运算, 拿到fp16梯度后再转回fp32更新参数. ZeRO对显存占用的估算: 模型状态: Weights(fp16)、grad(fp16) 和 MasterWeights(fp32 模型参数备份)，momentum
ThreadLocal 简介 多线程访问同一个共享变量的时候容易出现并发问题，特别是多个线程对一个变量进行写入的时候，为了保证线程安全，一般使用者在访问共享变量的时候需要进行额外的同步措施才能保证线程安全性。ThreadLocal是除了加锁这种同步方式之外的一种保证和规避多线程访问出现线程不安全的方
引言 在项目管理的广阔天地中，需求管理犹如一颗璀璨的明珠，它不仅是项目启动的基石，更是项目成功的关键引擎。从最初的需求收集、分析到后期的变更管理，需求管理的每一步都深刻影响着项目的进展和结果。 需求管理是项目目标和方向的指南针 一个明确、具体的需求能够清晰地描绘出项目的轮廓，为团队提供明确的工作方向
