5,在msys2里面安装GCC编译工具和Git工具，如果Git已经安装跳过。...pacman -S gcc base-devel pacman -S git 6，下载Chez Scheme源码，然后进行编译前配置，最后编译。如果源码已经下载跳过。...bluedoctor. 2019.11.18 bin\a6nt\scheme.exe build目录的文件结构如下： E:\ChezScheme\build\ChezScheme>dir /s 驱动器 E 中的卷是...> (+ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10) 55 > (/ 1 3) 1/3 > 10，上面是在Chez Scheme运行的简单Scheme程序，第一行代码运行的是一个累加多个自然数的程序...第二行Scheme代码，它的结果直接以分数表示了，很高级。 有关Scheme更多的程序介绍，请看本文推荐的学习链接。
这也就是上文提到调用栈溢出的直接原因，各大浏览器（除了safari）根本就没部署尾调用优化，直接在浏览器上的控制台上调试尾递归的代码当然还是会出现栈溢出的问题。 施工中......为了写出正确的尾递归方法，你需要首先了解是不是正确的尾调用形式。同时你可能还需要尝试写不同的尾递归和普通递归的写法，调整递归参数让能超过调用栈，并不断的进行调试。...3.2 调用栈丢失问题 其次，尾调用优化要求除掉尾调用执行时的调用堆栈，这将导致执行流中的堆栈信息丢失。 这也就导致依赖调用堆栈信息的调试和错误收集过程受到了影响。...相关影响内容在作者之前的文章中也有提及——PTC存在的问题 这也就是上文提到调用栈溢出的根本原因，尾调用优化已经被实现但是没有在特性中默认支持的理由目前正在TC39标准委员会中讨论，感兴趣的同学也可以看看...4 STC 尾调用优化存在的问题其实是在于其优化过程是不受开发者控制和了解的，所以来自 Mozilla 和微软的委员提出从语法上指定尾部调行为（Syntactic Tail Call）。
这也就是上文提到调用栈溢出的直接原因，各大浏览器（除了safari）根本就没部署尾调用优化，直接在浏览器上的控制台上调试尾递归的代码当然还是会出现栈溢出的问题。 ---- 施工中......为了写出正确的尾递归方法，你需要首先了解是不是正确的尾调用形式。同时你可能还需要尝试写不同的尾递归和普通递归的写法，调整递归参数让能超过调用栈，并不断的进行调试。...3.2 调用栈丢失问题 其次，尾调用优化要求除掉尾调用执行时的调用堆栈，这将导致执行流中的堆栈信息丢失。 这也就导致依赖调用堆栈信息的调试和错误收集过程受到了影响。...相关影响内容在作者之前的文章中也有提及——PTC存在的问题 这也就是上文提到调用栈溢出的根本原因，尾调用优化已经被实现但是没有在特性中默认支持的理由目前正在TC39标准委员会中讨论，感兴趣的同学也可以看看...4 STC 尾调用优化存在的问题其实是在于其优化过程是不受开发者控制和了解的，所以来自 Mozilla 和微软的委员提出从语法上指定尾部调行为（Syntactic Tail Call）。
修改 config.app 文件 第一，需要关闭调试模式 // 应用调试模式 'app_debug' => false, 一般在项目的开发过程中，可以设置为”true”,但是项目上线部署后...静态资源的引用 这一点其实没必要讲，我只是给一个参考 为了项目的界面设计统一性，至少头部尾部都是一致的，以我为例，将自定义页面的静态文件都放置在了 public/errors 目录下 ?...★ 演示效果 在自己的项目链接中，随意输入不能访问的链接，则会出现配置的 404 界面，其他同理显示 ? ★ 500不支持 ①....另一种解决方案 修改 config.app 文件中的配置项 exception_tmpl，线上和线下可分开配置 //TODO 异常页面的模板文件,主要作为500或程序报错的处理页面 //此为生产模式下...'tpl/self_exception.html', 对于上述的配置项，主要是制定好显示页面即可，源框架中是 tpl 文件，此处我直接复制了一个静态页面的源代码而已，具体的动态显示可以自己进行优化补充
在水烧开的过程中，拿一个杯子并放入一个茶包。 一旦水够热，只需把水倒在茶包上。 让茶包浸泡一会儿，以便茶叶充分沉淀。 几分钟后，拿出茶包。如果你喜欢，可以加一些糖或牛奶调味。 然后就完成了！...步骤2 - 在水烧开的过程中，拿一个杯子并放入一个茶包。 步骤3 - 一旦水够热，只需把水倒在茶包上。 步骤4 - 让茶包浸泡一会儿，以便茶叶充分沉淀。 步骤5 - 几分钟后，拿出茶包。...3 - 在法语总结中列出每个名字。 4 - 输出一个JSON对象，其中包含以下键：french_summary，num_names。 请用换行分隔您的答案。...3 - 在法语总结中列出每个名字。 4 - 输出一个JSON对象，其中包含以下键：french_summary，num_names。...然后将自己的解决方案与学生的解决方案进行比较， 并评估学生的解决方案是否正确。 在自己解决问题之前不要决定学生的解决方案是否正确。
在“调试”配置中，程序使用完整符号调试信息编译，且不进行优化。 优化会使调试复杂化，因为源代码和生成的指令之间的关系更加复杂。 程序的发布配置进行了完全优化，且不包含任何符号调试信息。...“局部变量”窗口显示当前正在执行的方法中定义的变量值。 使用“即时”窗口 在“即时”窗口中，可以与正在调试的应用程序进行交互。 可以通过交互方式更改变量值，看看这样会对程序产生哪些影响。...选择“关闭”以关闭对话框。 通过按 F5 调试来启动程序。 在控制台窗口中，在看到输入名称的提示时按 Enter 键。...按任意键，关闭控制台窗口并停止调试。 使用“发布”生成配置 测试应用程序的“调试”版本后，还应该编译并测试“发布”版本。 发布版本包含编译器优化，有时可能会对应用程序的行为产生不良影响。...按 F5 或选择“生成”菜单中的“生成解决方案”后，Visual Studio 会编译应用程序的“发布”版本。 可像测试“调试”版本一样测试“发布”版本。
中间件和View中间件中toolbar一次调用所有panel的中间件进行处理，最后toolbar在Response中间件中收集所有panel采集的debug信息，并以html的形式注入到response...，sqlpanel就可以记录起来，在response中间件调用时输出结果，同时进行unwrap操作。...目前网上最为成熟的解决方案是Django-Debug-Panel, （2）需要注意的页面冲突问题及解决办法 toolbar将调试信息以html的形式注入到返回的html内容中带来的另外一个问题就是容易引起页面...我们在开发、维护过程中往往有一些直接在现网定位问题的需求，特别是开发环境往往系统的熵、数据量都不够，另外，现网发现问题往往要以最快的速速找到原因和解决方案，在开发环境重现问题效率特别低，如果能够直接在现网定位问题...比如前面工作原理 （2）提到的SQLPanel在response中间件调用时有unwrap操作。最后panel开启过程中，可以从Web服务模式进行考虑。
XDEBUG_SESSION_START=netbeans-xdebug 调试结束后，我们需要请求下面链接以关闭调试 http://192.168.41.130/var/www/html...比如我们一个待测功能页中，我们不可能给每个触发调试的URL增加上述标志。更不可能在每次调试后触发一次关闭调试的请求。...在我们触发调试前，我们调试开关关闭，这样既省事又有效率。当我们要触发调试时，才开启调试开关。 ? ?...优化的方案也非常简单，在pydbgpd.py的do_quit方法做如下修改 def do_quit(self, argv): """ quit, exit, q -- exit...当我们需要关闭调试时，只要把子进程关闭即可。但是实际实现这段逻辑时，发现Windows上可以做到，但是在我的linux环境则不可以。于是只能靠孙子进程来完成这样的设计。
2 替代 while (n > 0) {} C 的 while 在 Go 中叫做 for n := len(s) // 循环初始化语句和后置语句都是可选的。...goto goto 语句可以配合标签（label）形式的标识符使用，即某一行第一个以冒号:结尾的单词，标签区分大小写。...("hello") } // output hello world defer 栈 延迟的函数调用被压入一个栈中。...，例如： 关闭文件流： 解锁一个加锁的资源 mu.Lock() defer mu.Unlock() 打印最终报告 printHeader() defer printFooter() 关闭数据库链接 合理使用...下面的代码展示了在调试时使用 defer 语句的手法 package main import ( "io" "log" ) func func1(s string) (n int,
以下是一个例子，我们给出一段话并要求 GPT 进行总结，在该示例中我们使用 ``` 来作为分隔符 In [4]: # 中文版见下一个 cell text = f""" You should express...在以下示例中，我们要求 GPT 生成三本书的标题、作者和类别，并要求 GPT 以 Json 的格式返回给我们，为便于解析，我们指定了 Json 的键。...在接下来这个 Prompt 中，我们要求模型先自行解决这个问题，再根据自己的解法与学生的解法进行对比，从而判断学生的解法是否正确。同时，我们给定了输出的格式要求。...然后将你的解决方案与学生的解决方案进行比较，并评估学生的解决方案是否正确。在自己完成问题之前，请勿决定学生的解决方案是否正确。...说明：在本教程中，我们使用 \ 来使文本适应屏幕大小以提高阅读体验，GPT 并不受 \ 的影响，但在你调用其他大模型时，需额外考虑 \ 是否会影响模型性能
# 视图函数return接受的类型是string，dict，tuple，response对象，以及WSGI可调用类型的 if __name__ == '__main__': app.run...由上面程序运行的日志不难看出Debug mode: off，默认是关闭的，无论你怎么修改代码，都必须重启服务器，才能去访问。...如图： 开启debug调试模式，只要你在修改代码的同时服务器会重新加载你的最新代码，便于调试，适用于开发环境（development），而debug=Flase或者默认的情况下，debug模式默认是关闭的...URL 中添加变量。...访问一个没有斜杠结尾的 URL 时 Flask 会自动进行重定向，帮你在尾部加上一个斜杠。 about 的 URL 没有尾部斜杠，因此其行为表现与一个文件类似。
Elastic APM 支持两种类型的采样： 基于头部的采样 基于尾部的抽样 基于头部的取样 在基于头部的取样中，每条追踪的取样决定是在追踪开始时做出的。...使用基于头部的采样进行分布式跟踪 在分布式跟踪中，采样决定仍然是在跟踪开始时做出的。每个后续服务都尊重初始服务的采样决定，无论其配置的采样率如何；其结果是采样百分比与起始服务相匹配。...基于尾部的采样 在基于尾部的采样中，每个跟踪的采样决定是在跟踪完成后做出的。这意味着将根据一组规则或策略对所有跟踪进行分析，这些规则或策略将确定它们的采样率。...APM 应用程序中的一些可视化，如延迟，由聚合事务和跨度指标提供支持。指标基于采样的trace数据并按逆采样率加权。例如，如果您以 5% 进行采样，则每个trace都计为 20。...这里有些例子，可以用于参考： 流量比其他服务多得多的服务可能可以安全地以较低的速率进行采样 比其他服务更重要的路由可能会以更高的速率进行采样 生产服务环境可能需要比开发环境更高的采样率 失败或者异常的trace
（和Ctrl+鼠标左键一样的效果，选中某一类或函数，按下F2，迅速定位到该类或函数声明的地方或被调用的地方） F3 查找下一个 F4 头文件和源文件之间切换 F5 开始调试/继续执行 F9 设置和取消断点...删除新建的分栏 Ctrl + E释放后按1 删除所有分栏 Ctrl + E释放后按2 上下分栏 Ctrl + E释放后按3 左右分栏 Ctrl + F 查找/替换当前选中的内容，对与所选内容一致的部分进行高亮显示...帮助、: 类和方法、1 数字 定位当前文件中行、m 类、 f 方法、a 任何工程中、p 当前工程中） Ctrl + L 跳到某一行 Ctrl + M 添加/删除书签（书签也可以添加文字标注） Ctrl...下一个书签 Ctrl + , 上一个书签 Ctrl + / 多行注释/取消多行注释 Ctrl + [ 跳到代码块的头部 Ctrl + ] 跳到代码块的尾部 Ctrl + Tab 快速切换已打开的文件 Ctrl...将光标移动到h文件中的方法声明，按Alt+Enter，再按回车键将在cpp中添加对应的方法实体 ----
5、FreeRTOS工程的文件系统是采用的FatFS，当前开启了MDK最高等级优化和时间优化。如果大家要使用FatFS功能，请务必关闭时间优化，因为FatFS在时间优化下会工作异常。...关于是否关闭全局中断，大家根据自己的实际情况设置即可。 在移植文件port.c中的函数prvStartFirstTask中会重新开启全局中断。...（2）方案二 与方案一恰恰相反，ADC数据依然是通过DMA方式实时采集，而任务间的通信反过来进行，emWin任务需要波形数据刷新时给数字信号处理任务发消息获取，这样就有效地解决了方案一中F429性能不够的问题...，而且方案一中棘手的软件问题得到了很好的解决，随时都可以操作界面。...不过工程中未对这种方式做FFT和FIR的支持。 总结，二代示波器中最终选择了方案二。 15.6 FreeRTOS系统调试 FreeRTOS的调试比较简单，采用串口打印，按下按键K1即可。
通过对现状app市场的应用分析，现状应用普遍存在如下问题： l 约60%应用冷启动时间超过2S l SDK的不合理使用（基础类型和装箱类型、HashMap和SparseArray） l 在系统回调或频繁调用的代码块中创建新的实例...所以我们在优化的时候就不能： 不能凭感觉，要看数据说话，有足够多的测量 尽量使用低配置设备进行测试 权衡利弊，以保证进度、稳定为主 改善后一定要验证，保证每一次改善都有效，不会导致其它问题 性能优化步骤...常用性能优化方案 接下来将通过工具检测，问题分析，优化解决几个步骤，对常用的问题进行优化。 AS Inspect Code 在性能测试之前，首先要对工程源码进行排错和调优。...Android系统每隔16ms发出VSYNC信号，触发对UI进行渲染，那么整个过程如果保证在16ms以内就能达到一个流畅的画面。 ?...在Android中，主线程，也就是UI线程，除了负责处理UI相关的操作外，还可以执行文件读取或者数据库读写操作（从Android 4.0 开始，网络操作禁止在主线程中执行，否则会抛出NetworkOnMainThreadException
第一种优化方式在：多重背包の二进制优化。 另外，我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。 背包问题我会按照编排好的顺序进行讲解（每隔几天更新一篇，确保大家消化）。...在朴素的多重背包解决方案中，当我们在处理某一个物品从 到 的状态时，每次都是通过遍历当前容量 能够装多少件该物品，然后从所有遍历结果中取最优。...如果我们能够在转移 时，以 或者均摊 的复杂度从「能够参与转移的状态」中找到最大值，我们就能省掉「朴素多重背包」解决方案中最内层的“决策”循环，从而将整体复杂度降低到 。...由于我们希望在 复杂度内取得「能够参与转移的状态」中的最大值，自然期望能够在对队列头部或者尾部直接取得目标值来更新 。...为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码，我建立了相关的仓库：https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode。
摘 要 为解决冲压成形的零件与原产品数据偏差较大的难题，提供了2种回弹补偿方式，即AutoForm迭代补偿与几何补偿，以某车型顶盖为研究对象，分别对2种补偿方式重构的型面进行全工序CAE分析，对比其回弹结果...有效控制和利用金属板料的回弹，能减少模具调试周期，避免模具后期整改，同时也可以降低制造成本。...首先优化工艺方案，只有稳定的工艺才能进行回弹补偿，在保证CAE数值模拟与现场一致的基础上，使顶盖变形充分、均匀，以减少回弹；其次对模具零件型面进行补偿，选取AutoForm迭代补偿与几何补偿2种方式，通过对比分析得到顶盖零件成形的最佳补偿策略...图1 某车型顶盖 表1 DC04材料参数 1.2 工艺设计 顶盖采用1模1件的方式进行冲压成形。基于零件特征，从工艺角度分析，该顶盖具有整体曲率小、回弹大、尾部带有流水槽等特点。...表2 CAE分析参数设置 图3 拉深筋系数 2.3 分析结果 顶盖拉深的成形模拟结果如图4所示，减薄率如图5所示，在该工艺方案下，零件成形性好，无开裂和起皱风险，减薄率大部分区域超过6%，满足刚性要求
驱动程序调试： 在开发过程中，需要通过调试技术验证驱动程序的功能和正确性。开发嵌入式应用程序应用程序是嵌入式系统中的用户界面和功能实现载体。...系统集成和调试： 将各个模块进行集成并进行系统级调试，确保整个应用程序的功能和性能。C++嵌入式开发工具在进行C++嵌入式开发时，选择合适的开发工具非常重要。...在main函数中，我们创建了一个LEDDriver对象driver，然后调用turnOn函数将LED打开，之后使用一个简单的延时循环模拟延时1秒，最后调用turnOff函数将LED关闭。...这是一个简化的示例，实际上，LED驱动程序还需要与硬件进行交互，通过控制寄存器或引脚等方式实现LED的开关。此外，嵌入式开发中通常还需要考虑中断处理、优化、低功耗等问题。...在实际开发中，还需要根据具体的嵌入式平台和硬件进行适当的配置和调试，以确保代码正确地与硬件进行交互。
为助力IoT安全生态体系构建，几维安全以国家政策、标准为指引，对该领域技术原理和在不同行业特征下的风险隐患进行深入分析研究，从技术产品角度研发了覆盖不同关键环节的安全加固技术产品和整体解决方案；从实施角度构建了事前检测加固...应用安全保护方案 解构IoT安全隐患-3.png 几维安全编译器基于LLVM编译器优化层实现，加密代码与业务代码紧密结合，有效阻挡逆向分析；由于是从优化层实现代码虚拟化过程，不依赖于特定系统环境，无兼容性问题...安全芯片部署 解构IoT安全隐患-4.png 在设备中植入硬件安全芯片，一芯一密，结合ECC算法，AES算法，动态熵随机数算法等复合算法来加密数据，保证数据安全；关闭硬件芯片对外的调试串口，保证算法不被逆向分析...基于该场景特征和安全需求，几维安全进行了安全加固方案设计和产品部署： （1）采用代码虚拟化保护方案对APP端进行保护，防止应用被反编译、动态调试、篡改等； （2）采用轻量级虚拟化对门锁内核心代码进行保护...，防止破解和动态调试； （3）采用密钥白盒对用户数据、通讯数据进行加密，保障通讯安全。
02 数据采集优化 基于数据采集的原理，在海量数据的场景下，想要对数据采集进行优化，要保证数据上报的完整性和实时性，那么可以通过对埋点和采集上报两个环节进行优化。...基于尾部的连贯采样 基于尾部的连贯采样（以下简称尾采）的每条调用链都是在调用完成后，在服务端根据规则决定这条调用链是否需要被采样，所以需要将链路信息进行缓存，在决定是否采样之后才存储数据或丢弃数据，以保证数据的连贯性...又如，在调用链中，将所有错误的调用链全部采样，这样就可以保留所有调用发生错误的调用链现场数据，用于分析错误原因。...其次是我们在方案选择上，优先考虑通过将数据写入文件，再用采集组件对文件数据进行采集上报的方案，这样可以通过调整采集策略，使数据上报可以尽可能的实时且全面。...在当前云原生的场景下，我们的服务都是部署在容器集群上，通常会以一个服务实例就是一个容器的方式进行运行。
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