【5月更文挑战第18天】在本文中，作者探讨了如何为运行时程序添加剖析支持以优化性能。他们面临的问题是一个程序需要找出平方根为整数且逆序平方等于其逆序的数字。他们首先展示了原始代码，然后使用`runtime`库进行优化，将计算和调用功能分离，同时记录CPU和内存使用情况。

这是一个基本的例子，你可能需要根据自己的应用进行调整。例如，你可能需要添加更多的配置，或者使用不同的Nginx版本。

二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布，常用于分析二元结果的事件，如抛硬币。分布由参数 n（试验次数）、p（单次成功概率）和 k（成功次数）定义。概率质量函数 P(k) = C(n, k) * p^k * (1 - p)^(n - k)。NumPy 的 `random.binomial()` 可生成二项分布数据，Seaborn 可用于可视化。当 n 大且 p 接近 0.5 时，二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。

混沌工程 ChaosMeta 的全新版本 V0.7.0 现已正式发布！该版本包含了许多新特性和增强功能，在编排界面提供了多集群管理，在代码层面支持多命令下发通道的选择。另外由蚂蚁集团发起的ChaosMeta于北京时间2024年1月10日正式进入CNCF混沌工程全景图。

【5月更文挑战第17天】本文简介Go语言的`runtime`库支撑着高效的并发和内存管理。此外，runtime还涉及定时器、错误处理（Panic和Recover）以及反射功能。通过内联展开和逃逸分析等手段，实现性能优化。

【5月更文挑战第17天】本文介绍Go、Python和Java的运行时机制各异。Go是编译型语言，其runtime负责内存管理、GC和协程调度，强调性能和低延迟。Java的JVM兼顾跨平台和性能，使用字节码和JIT编译，其GC策略复杂且高效。三种语言在设计和优化上各有侧重，适用不同场景。

这是一篇关于RocketMQ安装的实战教程，主要介绍了在CentOS系统上使用传统安装和Docker两种方式安装RocketMQ。首先，系统需要是64位，并且已经安装了JDK 1.8。传统安装包括下载安装包，解压并启动NameServer和Broker。Docker安装则涉及安装docker和docker-compose，然后通过docker-compose.yaml文件配置并启动服务。教程还提供了启动命令和解决问题的提示。

【5月更文挑战第16天】本文简介`runtime`库提供系统调用包装、执行跟踪、内存分配统计、运行时指标和剖析支持。`internal/syscall`封装系统调用，保证uintptr参数有效。`trace`用于执行跟踪，捕获各种事件，如goroutine活动、系统调用和GC事件。`ReadMemStats`提供内存分配器统计。`metrics`接口访问运行时定义的度量，包括CPU使用、GC和内存信息。`coverage`支持代码覆盖率分析，`cgo`处理C语言交互，`pprof`提供性能剖析工具集成。这些功能帮助优化和理解Go程序的运行行为。

微服务是分布式系统架构，强调灵活性、可伸缩性和可维护性。通过将大型应用拆分为独立服务，实现独立部署和松耦合。微服务特点包括独立部署、松耦合、垂直划分、弹性和容错。然而，它也带来了分布式系统的复杂性、服务调用开销和数据管理挑战。Spring Cloud提供工具集，如注册中心、配置中心、网关和熔断器，来支持微服务架构。微服务技术栈有Spring Cloud Netflix（如Eureka、Ribbon、Hystrix）和Spring Cloud Alibaba（如Nacos、Sentinel、Seata）等，可根据需求选择。最终，选择合适的微服务技术栈应考虑组件、团队技能和资源。

“【5月更文挑战第25天】”

XML中的字符串数据类型表示字符序列，包括换行、回车和制表符。处理器不修改值。`normalizedString`去除这些特殊字符，`token`则进一步移除前导和尾随空格及多余空格。字符串类型可使用枚举、长度等限制。`date`和`dateTime`数据类型表示日期和时间，`duration`表示时间间隔。数值类型如`decimal`和`integer`用于数值，布尔型表示真或假。还有如`base64Binary`和`anyURI`等其他数据类型。元素和数据类型可以有各种约束，如最大值、最小值和模式匹配。

本文介绍了如何在Java中使用自定义注解。首先，通过示例展示了创建`User`类、`UserDAO`、`UserService`和`Controller`的基本流程。接着，定义了一个名为`CustomAnnotation`的自定义注解，用于方法上，并解释了`@Documented`、`@Retention`和`@Target`的作用。然后，通过AOP（面向切面编程）在Controller中使用自定义注解，展示了如何在方法执行前进行拦截处理。最后，提到了自定义注解可以用于登录检查的场景，通过定义`@Login`注解和过滤器来实现。总之，本文以一个简单的例子阐述了Java中自定义注解的创建和应用。

摘要： 本文记录了一个由chaosblade-box平台后台发现的偶发的chaosblade-box-agent不发送心跳的问题，从报错日志入手，结合chaosblade-box-agent源码进行分析，最终解决问题并修复打包的过程。

本文主要介绍ARMS 错/慢 Trace 分析功能基本原理； 该功能能够覆盖哪些异常 Trace 根因； 最后会介绍一些最佳实践案例。

不论是从产品演进，还是从开发体验，原有iLogtail架构已经严重制约了其快速发展。因此，对iLogtail的架构进行升级已经迫在眉睫。

【5月更文挑战第24天】阿里云提供RDS和PolarDB两种数据库服务。RDS是高性能的在线关系型数据库，支持MySQL等引擎，适合中小规模需求；而PolarDB是分布式数据库，具备高扩展性和性能，适用于大规模数据和高并发场景。RDS与PolarDB在架构、性能、弹性伸缩、成本等方面存在差异，开发者应根据具体需求选择。示例代码展示了如何通过CLI创建RDS和PolarDB实例。

【5月更文挑战第24天】阿里云融合云原生和AI技术，助力快速构建智能应用。弹性伸缩、CI/CD、微服务和自动化运维带来优势。通过需求分析、环境准备、数据处理、模型开发到服务部署，阿里云提供容器服务、函数计算、服务网格等工具，支持自动化测试和监控，实现一站式智能应用开发。示例代码展示创建ACK集群和部署AI模型服务过程。

【5月更文挑战第24天】本文档是一份阿里云云原生应用平台的实战教程，介绍了如何从零开始搭建云原生应用。内容涵盖云原生应用的特点（容器化、微服务、CI/CD和自动化运维）以及阿里云提供的服务，如容器服务、服务网格和CI/CD工具。教程详细讲解了创建容器集群、编写Dockerfile、构建镜像、部署应用、配置服务网格和设置CI/CD的步骤。通过本文，读者将学会利用阿里云平台开发和管理云原生应用。

Apache RocketMQ 是一个云原生的消息流平台，支持消息、事件和流处理，适用于云边端一体化场景。官网提供详细文档和下载资源：[RocketMQ官网](https://rocketmq.apache.org/zh/)。示例中提到了RocketMQ在物联网（如小米台灯）和自动驾驶等领域的应用。要开始使用，可从[下载页面](https://rocketmq.apache.org/zh/download)获取软件。

【5月更文挑战第14天】FastAPI允许绑定路由到路由组，处理查询参数，如`skip`和`limit`，支持默认值和可选参数。查询参数自动转换并校验类型。路径装饰器用于配置操作，如添加元数据、响应模型和状态码。 通配符(*)可用于允许所有源，但处理凭据时需谨慎。FastAPI提供高性能和灵活性，适合特定业务场景。

【5月更文挑战第14天】FastAPI是一个现代化的、基于类型的web框架，用于构建API。它支持自动补全和类型检查，提供数据校验并能自动生成清晰的错误消息。 它基于OpenAPI标准，能自动生成交互式Swagger UI和ReDoc文档。 FastAPI内置安全性特性，支持身份验证，如HTTP基本认证和OAuth2。依赖注入系统使得复杂逻辑易于管理，同时兼容Starlette，具备高性能、WebSocket和GraphQL支持。

正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的`random.normal()`可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。

Java中的泛型是伪泛型，编译时泛型信息会被擦除，例如ListString和ListInteger在JVM中都变为List。泛型擦除后，类型检查主要在编译时完成，针对的是引用而非实际对象。例如，ArrayListString的原始类型是ArrayList，但编译时会对引用调用的方法进行类型检查。类型转换由编译器自动处理，如PairDate的value在访问时会自动转换为`Date`。泛型不能用于基本类型，如ArrayListdouble应写作ArrayListDouble。静态方法和静态类不能使用泛型类的类型参数，但可以定义泛型静态方法。

该内容是关于Java ArrayList的添加元素和扩容机制的代码分析。首先，`add()`方法调用`ensureCapacityInternal(size + 1)`以确保容量足够。接着，`ensureCapacityInternal()`方法计算最小容量，首次添加时使容量至少为10。然后，`ensureExplicitCapacity()`判断是否需要扩容，只有当所需容量大于当前容量时才会调用`grow()`方法。`grow()`方法按旧容量的1.5倍进行扩容。整个过程保证了ArrayList在添加元素时能适应容量需求。

阿里云宣布多款可观测产品全面升级，其中，应用实时监控服务 ARMS 在业内率先推进了与 OpenTelemetry 开源生态的全面融合，极大丰富了可观测的数据类型及规模，大幅增强了 ARMS 核心能力。本次阿里云 ARMS 产品全面升级的背景是什么？为什么会产生围绕 OpenTelemetry 进行产品演进的核心策略？在云原生、大模型等新型应用架构类型层出不穷的今天，又将如何为企业解决新的挑战？阿里云云原生应用平台产品负责人李国强接受采访解答了这些疑问，点击本文走进全新升级的阿里云可观测产品。

【5月更文挑战第13天】`defer`是Go语言中用于延迟执行函数的关键字，尤其适用于资源管理，如文件关闭和锁的释放。它在函数返回前按照LIFO顺序执行，确保资源在任何返回路径下都能正确释放。`defer`可以拦截`panic`并在函数返回前执行，但无法阻止某些致命的`panic`。此外，`defer`可用于修改返回值、输出调试信息和还原变量值。尽管在某些场景下可能影响性能，但Go的优化使得其在多数情况下性能表现良好，特别是在资源清理方面。在Go 1.20及以后的版本，`defer`的性能已显著提升，尤其是在高计算量的场景下。

在这个文档中，作者讨论了如何继续进行编程学习，特别是关于GitHub的使用。首先，回顾了从编写简单代码到管理大量代码的过程。然后，提到了通过“保存运行一条龙”操作来处理代码，以及GitHub作为全球最大的开源软件平台的重要性。在GitHub上，用户可以找到各种软件项目，包括Linux、Python和Blender等。 作者解释了GitHub的基本操作，如点赞（star）、 fork（复制项目）和watch（关注项目更新）。还介绍了如何下载项目到本地，通过`git clone`命令复制仓库的URL并将其粘贴到终端进行下载。如果遇到问题，可以尝试更换HTTP链接或等待一段时间重试。

以上就是Java中封装和this关键字的基本概念和用法。理解和掌握这些概念对于编写高质量的Java代码至关重要。

通过本实践课程，你将在通义灵码智能编码助手的能力下，智能开发一个web服务程序显示Hello World。本实践旨在了解编码助手帮你快速开发0到1的可运行程序，感受AI帮你提效的体验，感受通义灵码文生代码、代码解释、智能问答等功能。

超算快速弹性伸缩场景下，如何构建一套准确、快速、可靠的监控体系成为关键点。阿里云在超算场景的主机监控落地实践，解决超算场景面临的挑战，交付一套可靠和全面的主机监控体系。

5 月 22 日 10:00，阿里云飞天发布时刻，阿里云应用实时监控服务 ARMS 宣布全面升级。这次发布不仅标志着阿里云技术实力的演进，更是对企业需求深刻洞察后的创新实践。

该文介绍了几种主流消息中间件，包括ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。ActiveMQ和RabbitMQ是较老牌的选择，前者在中小企业中常见，后者因强大的并发能力和活跃社区而流行。RocketMQ是阿里巴巴的开源产品，适用于大规模分布式系统，尤其在数据可靠性方面进行了优化。Kafka最初设计用于大数据日志处理，强调高吞吐量。在选择MQ时，考虑因素包括性能、功能、开发语言、社区支持、学习难度、稳定性和集群功能。小型公司推荐使用RabbitMQ，而大型公司则可在RocketMQ和Kafka之间根据具体需求抉择。

【5月更文挑战第22天】阿里云借助云原生技术赋能物联网，实现云边端一体化，提升系统弹性与敏捷性。通过容器化部署，保证高可用性与可靠性。在智能交通等领域，阿里云提供高效解决方案，实现实时数据分析与决策。代码示例展示如何使用阿里云服务处理物联网数据。同时，阿里云重视数据安全，采用加密和访问控制保障数据隐私。丰富的工具和服务支持开发者构建物联网应用，推动技术广泛应用与发展。

【5月更文挑战第22天】随着云原生技术推动企业数字化转型，安全挑战日益凸显：容器安全、微服务安全和数据安全成为关注点。阿里云通过容器安全沙箱、镜像安全扫描服务保障容器安全；使用API网关和RAM强化微服务安全；借助TDE和SSE保护数据安全。通过这些实践，用户可在享受云原生优势的同时确保业务安全。

【5月更文挑战第22天】本文介绍了阿里云云原生平台的监控与调优策略。阿里云提供如CloudMonitor、ARMS和ACK监控等工具，用于基础和应用监控，以及容器监控。调优策略包括资源、代码和架构优化，例如根据监控数据调整资源配置，优化代码性能，和利用微服务、容器化和无服务器化改进架构。示例代码展示了如何进行监控和调优操作，强调实时监控与针对性调优对提升云原生应用性能的重要性。

本文介绍了数据分布的概念，它是统计学和数据科学的基础，描述了数据可能出现的频率。NumPy的`random`模块支持生成不同分布的随机数，如`choice`用于离散分布，`randn`和`rand`等用于连续分布。此外，还介绍了数组的随机洗牌和排列。通过Seaborn库，可以创建统计图表，如`distplot()`函数用于绘制数据分布图，包括正态分布和自定义分布。最后，文章提供了相关练习及解决方案。

2024 开源之夏，阿里云云原生应用平台团队开放了包括 Apache Dubbo/Apache RocketMQ/Apache Seata/Higress/iLogtail /Nacos/Sentinel/Spring Could Alibaba / Serverless Devs 在内，涉及微服务、消息、可观测、Serverless 4 大技术领域的 9 个开源项目。

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口腔治疗+函数计算=效率提升🚀 领健作为业界领先的口腔机构，面向口腔诊所提供正畸算法，但早期的算法部署遇到较多问题，因此在对比了阿里云的多个云产品之后，最终选择了函数计算。 通过将 GPU 计算负载放到函数计算，领健技术团队达到了很好的降本效果，相比早前的按月持有 GPU 资源，函数计算的费用降低了 90% 左右，并大大提升了使用体验，实现了前所未有的敏捷性和效率。

blade create servlet故障注入后不生效

【5月更文挑战第21天】阿里云Function Compute是事件驱动的无服务器计算服务，让用户无需关注基础设施，专注业务逻辑。本文详述了在FC上部署应用的步骤，包括创建函数、编写代码和部署，并介绍了运维功能：监控告警、日志管理、版本管理和授权管理，提供高效低成本的计算服务。

【5月更文挑战第21天】构建云原生应用是企业数字化转型的关键，本文提供了一份基于Spring Boot和阿里云的全栈指南。涵盖从阿里云账号注册、ECS与Docker搭建，到Spring Boot项目创建、业务代码编写和部署。此外，还介绍了如何集成阿里云OSS存储、RDS数据库服务以及ACK容器服务，助力打造高效、可扩展和易管理的云原生应用。

【5月更文挑战第21天】阿里云数据库服务在云原生时代展现优势，应对分布式数据管理挑战。PolarDB等服务保证高可用和弹性，通过多副本机制和分布式事务确保数据一致性和可靠性。示例代码展示了在阿里云数据库上进行分布式事务操作。此外，丰富的监控工具协助用户管理数据库性能，支持企业的数字化转型和业务增长。

RocketMQ实战教程介绍了MQ的基本概念和应用场景。MQ（消息队列）是生产者和消费者模型，用于异步传输数据，实现系统解耦。消息中间件在生产者发送消息和消费者接收消息之间起到邮箱作用，简化通信。主要应用场景包括：1）应用解耦，如订单系统与库存系统的非直接交互；2）异步处理，如用户注册后的邮件和短信发送延迟处理，提高响应速度；3）流量削峰，如秒杀活动限制并发流量，防止系统崩溃。