命名服务主要解决微服务拆分后带来的服务发现、路由隔离等需求，是服务治理的基石。美团命名服务（以下简称MNS）作为服务治理体系OCTO的核心模块，目前承载美团上万项服务，日均调用达到万亿级别。为了更好地支撑美团各项飞速发展的业务，MNS开始从1.0向2.0演进。
在SaaS领域Saleforce是佼佼者，其CRM的概念已经扩展到了Marketing、Sales、Service等领域。那么Saleforce靠什么变成了这三个行业的解决方案呢？得益于Saleforce强大的aPaaS平台（如果想了解aPaaS平台可以搜索之前的文章）。
max(Size(i-1, j), Size(i-1, Π(i)-1)+1) & j ≥ Π(i)
*注：数据库的分离与附加一般发生在数据库在不同机器迁移的情况下使用，当使用 Management Studio 操作时，可能会因权限问题导致附加失败，下面演示如何修改控制权限
文献链接：https://storage.googleapis.com/pub-tools-public-publication-data/pdf/b9f4e78a8830fe5afcf2f0452862fb3c0d6584ea.pdf
之前有一段时间做过双塔的召回模型[1]，线上各个指标有了不错的提升。目前双塔模型也是被各大公司钟爱的召回模型。对主流召回模型的分享整理在：总结下自己做过的深度召回模型
文献链接：https://arxiv.org/pdf/2110.15154.pdf
BOM（Bill of Materials） 是由Maven提供的功能,它通过定义一整套相互兼容的jar包版本集合，使用时只需要依赖该BOM文件，即可放心的使用需要的依赖jar包，且无需再指定版本号。BOM的维护方负责版本升级，并保证BOM中定义的jar包版本之间的兼容性。
前面我们知道通过自定义标签，我们可以定位到相关标签的解析，同时梳理出三个重要的bean:ServiceBean、ReferenceBean、ConfigCenterBean。而通过Servicebean，可以看到ServiceConfig中有我们关注的export方法，而通过export，我们可以看到其暴露服务，又分为本地暴露和远程暴露两种，而暴露之前，会进行配置的检查，然后进行url的组装操作，接着进行exporter，而暴露之前，会进行getInvoker操作。而在getInvoker操作中，首先会进行适配，然后进行动态代理模板生成，生成class文件。而export操作中，进入到RegisterProtocol中，export又分为暴露doLocalExport(originInvoker, providerUrl)——>protocol.export(invokerDelegate)——>DubboProtocol#export(Invoker<T> invoker),完成配置的放入map之后，进行服务器开启openServer(url)，进行双重校验创建服务器createServer(url)-——> Exchangers.bind(url, requestHandler)——>getExchanger(url).bind(url, handler)——>HanderExchanger#bind(URL url, ExchangeHandler handler)——>Transporters.bind(url, new DecodeHandler(new HeaderExchangeHandler(handler)))——> getTransporter().bind(url, handler)——>NettyTransporter#NettyServer(url, listener)——>NettyServer#doOpen()_——>ServerBootstrap# bind(final SocketAddress localAddress)，进行配置的和注册、订阅过程。暴露的过程又是首先进行适配，然后适配之后，进行到dubboProtocol中，进行getInvoker操作。
类风湿性关节炎（Rheumatoid arthritis，RA） (RA) 是一种慢性炎症性关节疾病。最新的流行病学调查显示，我国RA发病率约为0.42%，病程15年以上的致残率高达61.3%。抗氧化治疗与化学疗法相结合为 RA 治疗提供了广阔的前景，并且非常需要有效地将药物和抗氧化剂输送到 RA 滑膜关节的能力。目前治疗方法主要是通过注射或口服给药，但这对胃肠道有毒副作用等。但皮肤角质层具有平常屏障作用，严重限制了药物的经皮给药效率。为此，深圳大学董海峰教授团队开发了一种可编程聚合物微针 (MN) 平台（图1），用于透皮递送甲氨蝶呤 (MTX) 和活性氧 (ROS) 清除剂用于 RA 治疗。由聚乙烯吡咯烷酮 (PVP) 制成的可生物降解的 MNs 与聚多巴胺/二氧化锰（称为 PDA@MnO 2）和 MTX 结合。插入皮肤组织后，MNs 降解，从而释放负载的 MTX 和 PDA@MnO 2。PDA@MnO 2可用作 RA 滑膜微环境中的 MRI 造影剂，还作为一种强大的抗氧化剂来去除 ROS减少 RA 炎症，当与 MTX 介导的化疗相结合时，可在鼠模型中获得理想的 RA 治疗结果。这项工作不仅代表了一种有价值的 MN 辅助 RA 治疗剂透皮给药方法，而且为 RA 的化学疗法和抗氧化协同治疗开辟了一条新途径。该研究日前发表于ACS Applied Materials & Interfaces上，硕士生武超雄为该论文第一作者，董海峰教授和杨灵芝老师为通讯作者。
OCTO 2.0是美团下一代分布式服务治理系统，它基于美团现有服务治理系统OCTO 1.0与Service Mesh通信基础设施层的结合，是命名服务、配置管理、性能监控、限流鉴权等服务治理功能的全新演进版本。本文主要讲述OCTO 2.0的重要功能及实现思路，希望能对从事相关开发的同学有所帮助或者启发。
首先简单介绍下，我们是一个有趣、有态度的汽车新媒体分享平台，我们有自己的 APP 和网站。目前服务超过 2 亿的汽车消费者与汽车兴趣用户群体，为广大汽车用户提供专业原创出品的图文、短视频、视频、直播、音频等多元化泛汽车生活领域节目。针对汽车消费者选车、用车、玩车等核心需求，老司机会让「新司机们」选得轻松、买得安心、玩得尽兴，让「新司机们」体验乐趣，享受汽车生活。
最终结果是三分之一的直播录制视频完全丢失，其它的录制视频都是不完整，也就是说只录制了前半部分，后半部分是没有的。
SURPLUS：联邦财政预算的盈余（正向）或亏损（负向），按当年国民生产总值的百分比计算。
“想抱团就抱团，想分开就分开”，这是比利时布鲁塞尔自由大学的Marco Dorigo带领他的团队所设计出的机器人可以做的事情。 这款机器人可以通过拆分和合并来改变不同的形状，形成完整而独立的机器人实体，在未来可以根据要求的不同，改变机器人的形状就变得很简单了。 实际上除了电影和游戏之外，变形机器人在科学领域中也算不得是一个新鲜的话题了，变形机器人的原理要么是通过一个“中央神经”来控制其他机器人，要么是每个机器人自行运作，在有限的范围内进行物理连接。所以，研究人员研发了这款变形机器人。 想要研发出这款机器
选择这个漏洞的原因是和之前那个cve-2019-5786是在野组合利用的，而且互联网上这个漏洞的资料也比较多，可以避免在踩坑的时候浪费过多的时间。
提供端和消费端都需要生成代理对象，默认通过 JavassistProxyFactory
本篇文章，我们来研究一下 Dubbo 导出服务的过程。Dubbo 服务导出过程始于 Spring 容器发布刷新事件，Dubbo 在接收到事件后，会立即执行服务导出逻辑。整个逻辑大致可分为三个部分，第一是前置工作，主要用于检查参数，组装 URL。第二是导出服务，包含导出服务到本地 (JVM)，和导出服务到远程两个过程。第三是向注册中心注册服务，用于服务发现。本篇文章将会对这三个部分代码进行详细的分析，在分析之前，我们先来了解一下服务的导出过程。
我经常会碰到一些耗时较长的任务，譬如更新5千万条表数据中的某个字段，代码中可以通过分页依次读取db，然后更新即可。但是耗时极长，那么能否通过将代码部署多个实例，譬如启动多个docker来并行执行任务，横向扩展，这样就能大幅减少耗时。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。标准控件 1 btn Button 2 chk CheckBox 3 ckl CheckedListBox 4 cmb ComboBox 5 dtp DateTimePicker 6 lbl Label 7 llb LinkLabel 8 lst ListBox 9 lvw ListView 10 mtx MaskedTextBox 11 cdr MonthCalendar 12 icn NotifyIcon 13 nud NumeircUpDown 14 pic PictureBox 15 prg ProgressBar 16 rdo RadioButton 17 rtx RichTextBox 18 txt TextBox 19 tip ToolTip 20 tvw TreeView 21 wbs WebBrowser 容器控件 1 flp FlowLayoutPanel 2 grp GroupBox 3 pnl Panel 4 spl SplitContainer 5 tab TabControl 6 tlp TableLayoutPanel 菜单和工具栏 1 cms ContextMenuStrip 2 mns MenuStrip 3 ssr StatusStrip 4 tsr ToolStrip 5 tsc ToolStripContainer 数据 1 dts DataSet 2 dgv DataGridView 3 bds BindingSource 4 bdn BindingNavigator 5 rpv ReportViewer 对话框 1 cld ColorDialog 2 fbd FolderBrowserDialog 3 fnd FontDialog 4 ofd OpenFileDialog 5 sfd SaveFileDialog 组件 1 bgw BackgroundWorker 2 dre DirectoryEntry 3 drs DirectorySearcher 4 err ErrorProvider 5 evl EventLog 6 fsw FileSystemWatcher 7 hlp HelpProvider 8 img ImageList 9 msq MessageQueue 10 pfcPerformanceCounter 11 prcProcess 12 sptSerialPort 13 sclServiceController 14 tmrTimer 印刷 1 psd PageSetupDialog 2 prd PrintDialog 3 pdc PrintDocument 4 prv PrintPreviewControl 5 ppd PrintPreviewDialog 水晶报表 1 crv CrystalReportViewer 2 rpd ReportDocument 其他 1 dud DomainUpDown 2 hsc HScrollBar 3 prg PropertyGrid 4 spl Splitter 5 trb TrackBar 6 vsc VScrollBar
Midonet是日本的Midokura公司开源出来的Neutron组网方案。Midokura早在2010年就开始做云中的网络虚拟化，他们最开始做Midonet是用的python，后来为了便于在企业中落地改用了Java+Scala。2014年底的OpenStack大会上，Midokura将Midonet开源出来并集成到neutron plugin中，目前Midonet已经更新到了5.1版本。 由于起步较早，技术较为成熟，Midonet并已经在国外的一些企业中进行了落地。从members来看，既有eucaly
本文评估了使用带有镀金电极点的柔性印刷电路板（PCB）的超高密度脑电图（uHD EEG）系统。电极间距离为8.6mm，电极直径为5.9mm，电极密度高于市场上市售的脑电图系统。图1a描绘了标准化的电极定位系统。10-20系统中的21个标准位置是深灰色的。图1a还包括另外两个系统：10-10系统（标记为填充的浅灰色圆圈）和扩展的10-10系统（标记为浅灰色圆圈）。本文中的uHD脑电图系统由图1a中的小黑圈和图1b，c中的填充小黑圆圈表示。使用MATLAB（R2019b）的EEGLAB工具箱对收集到的数据进行预处理。我们采用平均去除法进行基线去除，并对0.5~40Hz的数据进行时域变换。用标记“1”分为“试验×通道×时间样本”格式。
解决办法：payment 调用 counter第一次会取账号信息，造成6秒左右的延时。所以第一笔耗时时间比较长，后面都会从缓存从去读。
近来许多学生和已经入职工作的知友们，纷纷以私信的形式来询问我到底电气工程师需要哪些知识。我没法给出电网工作的知识结构，但对于本专业的知识结构倒是略知一二。 以下给出一些个人看法： 我在ABB低压成套的工作岗位上先后从事过三个职务：第一个是职务是开关柜设计工程师，第二个职务是0.4kV和10kV电力监控系统设计工程师，第三个职务是技术支持工程师。以下谈谈这三个工作岗位所需要的知识结构。 第一个岗位：开关柜设计工程师 在这个岗位上，主业是设计ABB的MNS3.0低压开关柜，因此对MNS3.0低压开
复杂的疾病往往涉及遗传和环境因素之间的相互作用。腓骨肌萎缩症2型神经病(CMT2)是一组遗传异质性疾病，其中类似的周围神经病理是由各种突变基因引起的。它们可能的分子联系仍然难以捉摸。
工业电气设计中常常会因为各种各样因素的影响，影响化工企业的稳定运行。本文结合化工企业电气设计实际，对化工电气设计中容易出现的问题及原因做详细分析，并在此基础上探讨相应的解决措施，供同行参考借鉴。
最近思考了一下这两年的工作：做Android的时候一直看Android知识，做iOS的时候一直学iOS的东西。其实看起来感觉这样没什么问题，但仔细想想，我发现自己一直忽略了一大片知识点，那就是软件工程。不同的语言，不同的开发方向的确在代码上有千差万别，但是回到软件架构上来看，所有的编程思想都是相通的，比如说算法，再比如说设计模式。算法这点可能在移动开发中用得较少，但设计模式是必不可少的。我回想了一下，虽说写了不少代码，也考虑过一些关于模块代码结构的设计，但还是缺乏对这一块的系统了解。所以就找了一本众人推荐的书——《大话设计模式》来看。这本书写的的确好，通俗易懂，所以在这里我也推荐一下。这本书看了几个章节我就有一种受人点拨的感觉，明显感觉到如果我把这本书吃透，编码水平肯定能提高一个level。想到我的读书列表还有几本受到程序员追捧的大作要看，突然有种迫不及待就要一本一本读下去的感觉。不过读书可不是读一遍就完事的，关键就在于悟。进步也不能急，一点一点来吧。加油！
在我们之前 RPC 原理的分析中，主要将笔墨集中在 Client 和 Server 端。而成熟的服务治理框架中不止存在这两个角色，一般还会有一个 Registry（注册中心）的角色。一张图就可以解释注
摘要: 原创出处 https://www.cnkirito.moe/rpc-registry/ 「老徐」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
Dubbo SPI的暴露原理参考https://lioswong.github.io/2019/09/17/Dubbo-SPI%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%8E%9F%E7%90%86/,本文分析服务暴露过程,运行 demo-dubbo--》dubbo-demo-api--》dubbo-demo-api-provider 中 Application:
注册中心对于服务提供者需要具备服务注册、注销的能力，对于服务消费者需要提供查询服务、感知服务变化的功能。当然还需要解决一些其他问题才能成为一个优秀的注册中心，如高可用、高性能、水平扩展能力、服务探活能力、路由功能、多机房（多活）能力等。
机器之心报道 编辑：杜伟 数小时前，ICCV 2021 官方放出了接收论文 ID 列表，在 6236 篇有效提交论文中，有 1617 篇被接收，接收率约为 25.9%。 作为计算机视觉领域三大会议之一的 ICCV（IEEE International Conference on Computer Vision）每年都会吸引众多 AI 研究人员参会。ICCV 2021 原定的主办地点是加拿大蒙特利尔，由于疫情的关系已改为线上举行，时间定为 10 月 11 到 17 日。 今年的论文评审过程中有 4129 名
引言：本文结合了作者丰富的互联网数据分析实战经验，深度剖析了如何运用GA来发现，分析并排除虚假和异常流量。
欢迎关注思影科技的读文万卷栏目，希望读文万卷栏目可以伴随思影的读者们共同成长，如果能给我们一个转发，一定是对思影的莫大帮助和鼓励，谢谢！
当遇到流量异常变化时，分析师或产品经理往往需要放下手里的工作，马上去排查原因。而在这个过程中，总的来说需要三个步骤：
流量是数字营销领域的重要资源，代表着无数设备前的用户注意力。科技的不断创新和资本的不断流入一方面推动了数字广告流量生态的蓬勃发展，另一方面也滋生了窥伺并侵蚀营销链路各方利益的黑灰产业。
项目的登录接口 /User/loginPage 从凌晨4点到下午1点一直有5k QPS的流量在压，询问了所有的压测团队，并没有在进行压测。这么大的流量影响到了现网环境，需要立刻找到原因，关闭掉异常流量。
本篇文章是笔者对流量治理治理思路的总结，在这里笔者把它们称为流量治理的“三板斧”，这里笔者只是阐述下个大概，算是先给它们做个介绍，后续会详细讲解每一部分。
物联网（IoT）、新操作系统和移动性的高速发展正在引发接入网络终端数量不断增多，终端类型也愈加复杂。2020年，已有超过300亿台终端接入网络；终端类型除了一些传统设备，如PC、BYOD等智能终端和打印机、摄像头等哑终端，还大量的工业控制、医疗电子等IoT终端。终端数量和终端类型的不断增长，导致在终端运维和终端安全上也产生了诸多的挑战：
企业系统架构的形态为混合云模式，即IDC和云平台共同承载线上业务流量，来保证业务高可用。墨菲定律告诉我们，如果事情有变坏的可能，不管这种可能性有多小，它总会发生。如果IDC公网出口异常，IDC内业务要访问第三方服务，如何实现高可用呢？本文结合云平台公网能力，从网络平台角度来分析容灾建设可行性。
不知道大家有没有听说过极光算法（Aurora Algorithm），它在流量监控领域可是一位“大咖”！就好比是网络、通信和数据处理领域的“舵手”。它的任务很明确，就是要“识别判断”那些不对劲的流量，帮助监控系统“洞察虫情”，发现可能的安全威胁、网络故障等状况。以下是极光算法在流量监控中重要性的一些方面：
商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。
腾讯云智能网关流控助力企业实现网络精细化管控，提升业务稳定性。通过IP-网关粒度的“监”与“控”，实现精确的网关故障排查和管控能力，降低网络故障时间。同时，可实时查询、TOP N排名功能，分析来源IP及其关键指标，快速定位异常流量，提升网络性能和稳定性。
异常的表现是，这个月开始，来自百度搜索的留资电话的数量显著上升了，大家还正高兴呢，另一个数据却泼了凉水。
我们上次分享过 YOLO 实现目标检测，但是，当笔者今天再测试时发现里面竟然存在一个有趣的 BUG
某日，通过自建的监控系统，我们发现部门下属全部业务的 notFound 页面的性能上报量都有大幅的异常增长，进而影响了单一页面的性能指标以及全量的性能指标。
因为引流与回注发生在清洗设备上，为了方便展示，示意图中只画了清洗设备，检测设备未在图中展示。
首先打开Google Search Console 然后看到我们已经验证好的站点 然后就有以下的图表分析出现。
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