云复杂性危机即将爆发。我们每天都向云端添加数百个工作负载，建立新的数据库，添加不同类型的计算和存储，以及添加基于云的网络——并且在不撤下几乎不存在的内部部署的资源的情况下完成所有这些工作。...在迁入云端的同时保留内部部署系统的同时，这意味着要管理的资源过多，异构性太多，复杂性过高。 云复杂性危机即将爆发。...最终状态就是：要管理的资源太多，异构性太大，复杂性太高。 但是，一切都没有丢失。你可以做一些规划并使用好的工具来控制复杂性——无论是传统的内部部署的复杂性还是你正在构建的新的云复杂性。...在这个计划中，你需要定义处理传统的复杂性和云驱动的复杂性的方法，如何跟踪系统，如何最大限度地减少今后的复杂性，以及如何使用技术来为你提供帮助。 选择管理复杂性所需的工具。...这意味着要花时间弄清楚跟踪云和传统资源的核心处理程序，绑定到这些资源的服务以及存在于这些资源周围的数据的处理程序。你如何添加和/或删除资源?谁做的?你用什么工具?
尽早释放无用对象的引用。 好的办法是使用临时变量的时候，让引用变量在退出活动域后自动设置为null，暗示垃圾收集器来收集该对象，防止发生内存泄露。...程序进行字符串处理时，尽量避免使用String，而应使用StringBuffer。...因为静态变量是全局的，GC不会回收。 避免集中创建对象尤其是大对象，如果可以的话尽量使用流操作。...生命周期长的对象拥有生命周期短的对象时容易引发内存泄漏，例如大集合对象拥有大数据量的业务对象的时候，可以考虑分块进行处理，然后解决一块释放一块的策略。...不要在经常调用的方法中创建对象，尤其是忌讳在循环中创建对象。 可以适当的使用hashtable，vector 创建一组对象容器，然后从容器中去取那些对象，而不用每次new之后又丢弃。 优化配置。
服务网格的采用受到了难以承受的复杂性和看似无穷无尽的供应商解决方案的限制。在我了解了这个领域之后，我发现采用服务网格有着巨大的价值，但它必须以轻量级的方式进行，以避免不必要的复杂性。...困难来自于避免“重试风暴”或“重试 DDoS”，即处于降级状态的系统触发重试，随着重试次数的增加，负载增加，并且性能进一步降低。...相反，来自服务网格项目的大部分沟通都围绕着听起来功能强大或令人兴奋但最终会分散关注点的功能。这包括： 强大的（即，“复杂的”）控制面板 很好地运行复杂的软件是非常困难的。...计算资源需求以及资源需求如何随负载扩展 如何调试错误或意外行为 网格如何与 Envoy 交互以及配置生命周期是什么 运维成熟期的时间（可能比您预期的时间长） 在服务网格中选择代理应该是一项实现细节，而不是一项产品需求...我们工作的组织有一套约束条件，要求我们对我们解决的问题以及如何解决这些问题保持务实态度。
s1 $s1 $s2 $color, -$s1 $s1 $s2 $color, $s1 -$s1 $s2 $color, -$s1 -$s1 $s2 $color; } 这样输出的代码...得到的结果如下： #sometext {text-shadow: 1px 1px 1px #fff,-1px 1px 1px #fff,0px 1px #fff,-2px 1px #fff;} 有点小郁闷...，百度了一下没找到相关的资料。...于是尝试用\来解决，结果是扯淡的。...s1 $s2 $color, -$s1 $s1 $s2 $color, $s1 (-$s1) $s2 $color, -$s1 (-$s1) $s2 $color; } 哈，可爱的sass
Point类的equals定义已经被开发成了足够满足equals规范的定义。然而，当考虑到继承的时候，事情就开始变得非常复杂起来。...Point类上的equals方法。...你如何修改equals的定义，才能使得这个方法满足对称性？本质上说有两种方法，你可以使得这种关系变得更一般化或更严格。...的新定义比老定义中检查了更多的情况:如果对象是一个Point对象而不是ColoredPoint，方法就转变为Point类的equals方法调用。...使equals的关系更一般化似乎会将我们带入到死胡同。我们应该采用更严格化的方法。一种更严格化的equals方法是认为不同类的对象是不同的。
常见的等价方法陷阱 java.lang.Object 类定义了equals这个方法，它的子类可以通过重载来覆盖它。不幸的是，在面向对象中写出正确的equals方法是非常困难的。...例如其中之一，一个的类型C的错误等价方法可能意味着你无法将这个类型C的对象可信赖的放入到容器中。...下面是Object的equals方法的定义 public boolean equals(Object other) 因为Point类中的equals方法使用的是以Point类而非Object类做为参数，...因此它并没有覆盖Object中的equals方法。...这也是会什么HasSet的contains方法返回false的原因，因为这个方法操作的是泛型，他调用的是一般化的Object上equals方法而非Point类上变化了的重载方法equals 一个更好但不完美的
舍入误差可能在连续的浮点数运算中累积，导致结果与预期不符。在比较浮点数时，应考虑使用一个小的误差范围，而不是直接比较是否相等。...科学与工程可视化 在科学和工程可视化中，浮点数可以用于绘制精确的曲线、图表和图像，帮助展示复杂的数据和模型。...需要注意处理这些特殊情况，以避免错误。 浮点数运算的顺序 浮点数运算的顺序可能会影响结果的精度。在进行连续的浮点数运算时，应考虑运算的顺序，以减小舍入误差的影响。...了解浮点类型的特点和使用方法，可以帮助您在编程过程中更好地处理实数数据，避免舍入误差和数值溢出等问题。...希望本文能够帮助您深入理解Go语言中的浮点类型，以及如何在实际开发中灵活运用这些知识，从而构建出更加精确和可靠的软件项目。
1、尽量显式地指定数组的边界 #define MAX 10 … int a[MAX]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; 在 C99 标准中，还允许我们使用单个指示符为数组的两段“分配”...2、对数组做越界检查，确保索引值位于合法的范围之内 传递数组参数的时候，一定要带上传入数组的长度，比如： void Init(int arr[],size_t arr_len) { size_t...i=0; for(i=0;i<arr_len;i++) { arr[i]=i; } } arr_len类型一定要无符号，避免负数的副作用。...其作用就是返回一个操作数所占的内存字节数 下面的函数中，使用sizeof，以为是对的，其实，arr传进来的时候，已经退化为指针，所以等同于 void Init(int *arr)。...需要特别注意的是，这里绝对不能够使用“void Init(int(*arr)[])”来声明函数，编译器会报错：error: sizeof applied to an incomplete type 而是必须指明要传入的数组的大小
preface 作为一个有点网络安全知识的菜鸡，经常会用到一些渗透工具和脚本，有些时候，刚下载完的工具就会直接被 Windows Defender(下面简称 WD) 给删除，真的心态爆炸，拜托，爷就是搞安全的...，我自己写的脚本有没有病毒我不比你有数嘛？...本来把 WD 都已经关掉了，下载的工具不会被删，最近写个木马脚本又提示说有危险，写好保存之后直接给我删了，wtm，想干死他 解决方案 一种方法，进入 Windows 安全中心，看到一个盾牌，点进去，进入管理设置...看到实时保护，将它关闭，这样就可以在一段时间内免遭 WD 乱删文件，不过这狗比玩意好像是下次开机会自己启动的，所以好像还治不了根，目前好像只有这种方法了，再乱删的时候就再关闭就好了，这点 Windows...真的好狗 如果觉得这玩意一段时间后还是重启乱删东西很不爽的话，接着看下去：同是在管理设置里面，往下翻，有一个排除项 ，点开来 将可能会被误删的东西放到一个文件夹里边儿，然后将这个文件夹添加进排除项
2.1 使用 Long 的方法 为了避免浮点数的误差问题，许多系统选择用 Long 来存储金额，将小数金额放大 100 倍或 10000 倍（单位为“分”或“厘”），并以整数存储。...例如： long amountInCents = 12345; // 表示金额 123.45 元 这种方式避免了浮点误差，但引入了一些额外的复杂性。...2.2 Long 的局限性 操作复杂性增加：每次需要手动管理小数位。...避免溢出问题：不像 Long 有固定范围，BigDecimal 的大小仅受限于内存。 4....BigDecimal 的常见用法及注意事项 4.1 创建 BigDecimal 创建 BigDecimal 时，避免使用 new BigDecimal(double)，因为会引入浮点误差。
合理配置这几个指标的监控与告警，可以提前发现大多数非业务问题的系统异常，进而及时调查和解决问题避免更大的损失。 当然，除了函数，Severless系统还会依赖于大量云平台提供的其他服务。...除了针对各个基础服务的各类指标进行监控外，监控云平台各个账号的账单也是避免损失的一大法宝。...但这样做，一方面带来了额外的工作量，另一方面也会带来大量的“噪音”，增加了分析日志的复杂程度。更重要的是，记录大量日志有可能影响函数本身执行的性能，也会增加监控系统的成本。...构建良好的分布式监控系统可以从端到端的视角提供请求跟踪，过程分析，甚至实时调试等功能。所以在业务场景较为复杂的情况下，为Serverless系统应用分布式监控工具应该成为一种必然的选择。...或许我们遇到的很多问题，有可能是因为Severless架构目前并不适用于我们所面临的复杂业务。但我想说，实践是最好的老师，体验和经历这些痛点才会让人更有动力去思考和解决这些问题。
我并不是说我们应该在设计的每一个层面上都能想出最愚蠢的方法。当然不是。...无论如何，如果你认为你已经找到了一个完美的系统，那么在它持续的时候好好享受它吧，我想。没关系，失败是学习的好机会。 ? 牢记UX 让我们来探索一下用户体验是如何在这些潜在的优先级中进行的。...所以让电脑尽可能的帮助用户，但只是在一个合理的范围内。你怎么知道这个程度呢？ ? 我喜欢采用的一种方法是将UX与开发人员的配置文件代码进行比较。...避免过早优化：何时和如何优化 我们对其他情况的探讨，现在我们明确地假设我们正在优化本文其余部分的原始机器性能的某些方面。...我的建议方法也适用于其他目标，如灵活性，但每个目标都将有自己的困境; 主要的一点是，任何事情的过早优化都可能会失败。 那么，在性能方面，实际上有哪些优化方法呢？我们开始干起来。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到，中国式复杂报表作为高度复杂化的产物，不适合进一步用作数据源。但实际工作中，难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。...比如从国家统计局下载数据的表单，就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到，表头分了两个层级，且子层级含有合计数。列方向上也有合计（全国）。本文将来一步一步介绍，如何清洗复杂报表数据源。...那么如果想把透视表转为方便存储和复用的数据源，就需要反过来将二维表转为一维表，即为“逆透视”（Unpivot）。 02 核心技能：逆透视 所有复杂报表，本质上都是不同维度的叠加。...经过这几步，复杂的2*2维表已经转为普通的二维表了！我们就可以愉快地通过逆透视得到下图所示的一维表。 最后一步，分别把上图前两列分列即可大功告成！...04 上述基本解决思路可以扩展到M*N维复杂表源的清洗。公众号后台回复【复杂表】，可获得本文的示例以及下图3*3维表文件。欢迎小伙伴来挑战~~
有一些方法可以让聊天机器人在适当的保护措施下不太可能说假话。 一个最简单的方法就是调整temperature到一个很大的值，例如0.7，然后使用相同的提问多次对话。...余弦距离 余弦距离（Cosine Distance）是衡量两个向量之间相似度的一种度量方法，通常用于文本相似性、推荐系统和机器学习等领域。我们可以计算嵌入句子的对应对之间的两两余弦相似度。...为了理解如何解释这个数字，让我们将其与一些有效输出的余弦相似度评分进行比较 这个输出的余弦相似度为0.93。所以说第一个输出很有可能是LLM的幻觉。...Nicolas Cage相关的输出得分为0.95。获得分数所需的时间也很低。 这似乎是案例的目前最佳解决方案，Prompt的性能明显优于所有其他方法，NLI是性能第二好的方法。...评估数据集是通过使用WikiBio数据集和GPT-3生成合成维基百科文章来创建的。为了避免模糊的概念，238篇文章的主题是从最长文章的前20%中随机抽取的。
我个人认为这种行为的原因如下： 大多数开发人员在这里没有看到任何问题，并将所有 NPE 异常都视为开发人员的错。 意识到这个设计问题的开发人员不知道如何解决它。...因此，他们错过了： 初始化对象 验证对象 没有治愈人性的方法，也与它无关。避免NPE的实用方法是什么？让我们在下面回顾一个示例并尝试修复它。...7 NullPointerException 在我们的示例中，我们有一个带有地址字段的用户对象。潜在地，它们都可能为空。让我们看看如何避免 NullPointerException。...Java 注释处理器有很多用途，但也可以用于我们的案例。在本文中，您可以找到一个如何使用注释处理器来检查可变性的示例。 有几个与 NPE 问题相关的注释处理器。...现在我们有义务通过@Nullable 方法标记所有可能为Nullable 的方法。这似乎是一个强制性的步骤，我们无法避免。但是，这不是唯一的限制。
业务的规则和验证占据了客户提供的需求的很大一部分。当我们观察这些需求是如何通过业务分析师或客户来表达和传达给整个项目团队的时候，我们就会知道大多数这样的业务规则和逻辑是以一个逻辑程序流程图来表达的。...复杂需求的逻辑程序流程图由许多分支、节点和决策框组成。希望测试人员能够覆盖所有这些分支，触及这样一个复杂逻辑树的每一个角落。...面对过如此复杂的业务流程，并尝试过许多测试用例/测试场景准备技术，以简化流程。 最后，发现决策表测试技术在这方面非常有用。以下是决策表技术如何使复杂业务逻辑的测试场景准备更加容易。...任何人都可以从这个 Decision 表模板生成测试用例 可以完全避免对测试用例和测试场景的返工，因为它在第一次创建时提供了完整的覆盖率 但是也有局限性 某些测试用例准备技术，如边界值分析，等价类划分不能直接适用于此模板...寻找的是一种重新组织方法的方法，它允许更容易地测试方法，而不必考虑所有的依赖关系，同时仍然保持代码的可维护性，并且不会将其分散到一千个不同的地方，在那里再也不能遵循逻辑。我认为这可能需要一些权衡。
.html）和个人工作经历整理来介绍“如何避免你的问题烂尾”，如果你在阅读文章过程中有更好的答案或建议欢迎给我留言，我会把好的解决方案（保留原作者）更新到我的文档中。...最后，如何提高用户的问问题时的意识？ 其实就是本文将要介绍的，如何避免你的问题烂尾。...image.png ---- 如何避免你的问题烂尾 此话题分为以下四种方式来分别介绍： 相信一种文化“黑客文化” 问问题前应该做什么准备 寻问问题的渠道与注意事项 案例介绍 黑客文化 现在各行各业发展更加的垂直与细化以云产品为例如果你在使用...image.png 渠道三，复杂问题怎么办 反馈问题是偶尔也会遇到比较难以用文字描述的情况，这里推荐两个录屏的工具。...如果走工单交互过程可能要10分钟左右才能解决，所以掌握这种方法可以很快的自闭环问题。 image.png 百度检索结果 image.png 4.
浮点数的舍入误差和精度问题 浮点数使用二进制表示，导致在十进制计算中引入舍入误差，这是因为有些小数无法精确表示。...这个例子在我的机器上的运行结果： 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004 这是因为0.1 和 0.2 的二进制表示在计算时引入了微小的舍入误差。...在财务领域，即使这种微小的差异也可能导致不准确的计算结果。对于大量复杂的财务计算，这种舍入误差会逐渐积累，影响财务报表的准确性，导致潜在的财务问题。...「固定小数点」: Decimal通常使用固定小数点表示法，它将小数点放在一个固定的位置，从而消除了浮点数的舍入误差。这使得Decimal适合货币计算，因为货币通常需要精确到小数点后若干位。...「精确的四舍五入」: Decimal执行四舍五入时通常更符合人们的数学预期，因为它避免了浮点数因二进制表示而引入的奇偶舍入误差。
在处理浮点数时，由于其表示方式的限制，可能会遇到精度丢失、舍入误差等问题。这些问题在科学计算、财务应用以及其他需要高精度计算的领域尤为重要。...浮点数的舍入误差是因为浮点数只能表示有限精度的实数，导致一些运算结果需要舍入。...浮点数比较时应使用一定的容忍度，避免直接比较两个浮点数是否相等。...例如，在计算累加和时，可以使用 Kahan 加法算法来减少舍入误差。...A: 浮点数的表示是有限的，采用了近似表示法，导致一些数值无法精确表示，从而引入了舍入误差。 Q: 如何减少浮点数精度问题的影响？
LSTM（long short term memory，长短期记忆网络）是预测时间序列最常用的神经网络模型之一。但是这种神经网络模型相当复杂，需要特定的结构、数据前期处理等操作。 ?...当在网上搜寻要学习的代码时，很难将另一个程序员的代码合并到当前开展的项目中。...对于LSTM尤其如此，导致这些问题的关键在于： 数据准备的顺序 数据存储的结构 简单地说，由于两个关键步骤有多种方法可以获得相同的结果，因此每个程序员选择的路径可能有所不同。...在函数声明过程中，输入数据的名称可能会更改，因此当想要检查隐藏在代码中的变量的值或输出时，往往不能简单地调用原始的数据名称，必须使用它所涉及到的所有代码才能提取该数据的真实值。 ?...deephub 小组经验 基本上所有的所有的编程语言的数字下标都是从0开始的，这就使得我们在处理序列数据的时候需要改掉以 1为起始的现实中的习惯。
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